こんにちは。感性AI 竹村です。

チーフエンジニアの本村駿乃介が執筆した論文「データ駆動型アプローチによる日本語・韓国語オノマトペの音象徴性の共通点の分析」を、「2025年度 人工知能学会全国大会」（主催：一般社団法人人工知能学会）にて発表予定です！

日本語よりもオノマトペ表現が多いとされる韓国語。
この研究では、そんな韓国語と日本語のオノマトペの共通点をデータ駆動で探索します。
この研究が進むと、韓国語表現がより豊かに理解ができるようになるかも？

（１）論文名
データ駆動型アプローチによる日本語・韓国語オノマトペの音象徴性の共通点の分析

（２）概要
　日本語と韓国語におけるオノマトペ（擬音語と擬態語）の音象徴性に関する研究を行い、その類似性を定量的に分析することを目的としています。両言語におけるオノマトペの数は多く、日本語にはおおよそ1,000から4,500語、韓国語には3,000から8,000語が存在するとされており、これらの習得は学習者にとって感覚的な運用や意味範囲の広さから非常に困難です。
　音象徴は、言葉の音とその意味との間に恣意的でない関連性を持つことを指すため、意味と音の両方向からの分析が不可欠です。本研究では、日本語と韓国語のオノマトペの類似性を分析するために、意味的類似度と音韻的類似度の2つの類似度計算手法を提案しました。意味的類似度には、fastTextやTransformerベースのモデルなどの言語埋め込みを利用した意味的類似性を評価しました。さらに、音韻的類似性については、オノマトペの分析にローマ字変換を用いる手法と、国際音声字母を用いる手法を提案し、それぞれの手法が人間の主観的評価とどれほど一致するかを検討しました。意味と音韻の2つの類似性計算方法の両方を利用することで、意味と音の両方で似ているオノマトペのペアを両言語から抽出しました。その結果、対訳辞書に存在するペアと存在しないペアのそれぞれを抽出することに成功しました。
　本研究は、対照言語学における音象徴性の理解を深めるための新しいアプローチを提供し、日本語と韓国語のオノマトペに対する定量的な音象徴分析の可能性を示すものとなっています。このような手法を通じて、言語間の関係性をより明確に把握し、言語学習におけるオノマトペの習得支援などに寄与することを目指しています。

本論文は、2025年5月27日（火）から30日（金）に開催される2025年度 人工知能学会全国大会（第39回）
にて、執筆者の感性ＡＩの本村駿乃介が発表します。
また、当社もゴールドスポンサーとして協賛し、感性とAIの融合による企業の課題解決や新たな価値を社会実装する取り組みについて紹介させて頂きます。

ご興味のある方はぜひお越しいただき、お声がけいただけると嬉しいです。

感性AIではこのような社員の研究活動をサポートし、感性に関する研究・啓蒙を推進しています。
今後も世の中に新しい価値が提供できるよう、全社一丸となって取り組んでいきたいと思います。