まず、開催初日の 3/13（月）に４つのチュートリアルが開かれ、そのうち２つをオンラインにて聴講しました。

T1:チュートリアル１：音声合成は次にどこに向かうのか

• 高道 慎之介 先生（東京大学）
• 音声情報処理の基礎知識や歴史に触れ、音声合成についてあまり知らない筆者にとっても非常に理解しやすい構成になっていました。
• 最近の音声合成技術は、たとえば人間の発話する音声と音声合成によって生成された音声とが聞き分けられないほどに進んでいるようでした。
• そのような音声合成技術の急速な発展の一要因として、深層学習モデル（ディープラーニング、DNN）による生成方法が隆盛してきたということも大きいようです。
• 日本語音声のリソースが少ないなどの課題も多いようですが、これから更なる発展がありそうな分野だと思いました。

T3:チュートリアル３：医療言語処理ことはじめ

• 荒牧 英治 先生（奈良先端科学技術大学院大学）・中村 優太 先生（東京大学）
• 医療と NLP の２つの視点から医療言語処理の分野を解説する構成で、興味を引くアプローチでした。
• 実用性の面では、言語処理は画像処理より大幅に遅れている現状を知りました。エビデンスを重要視する医療業界の中で、医療従事者の解釈（バイアス）を含むテキスト情報はたとえいくら集積したとしても確たるエビデンスにはなりにくいということでしょうか。
• ミスの許されない医療現場において、こういった NLP の技術が予防や診断の手助けをするようなことは、現状だとかなりやりにくいように思いました。
• むしろ、多忙を極める医療従事者が非常に多いだろうということを想像すると、業務効率化を手助けするようなツールによって貢献できる可能性は高いなと感じました。

続いて、3/14（火）の緊急パネルセッションもオンライン聴講しました。

緊急パネル：ChatGPTで自然言語処理は終わるのか？

• 3/14（火）には、乾 健太郎 先生（東北大学大学院情報科学研究科教授・言語処理学会会長）がファシリテータを務め、５名のパネリストによるパネルセッションが開かれました。
• OpenAIによる ChatGPT の登場は非常にインパクトがあり、NLP 界隈の不安感や動揺が感じられました。また一方で、ChatGPT にできることを冷静に分析し、これからどのように言語処理研究を進めていくのかを考えていかなければならないフェーズに入っている、というような論調もあり、不安であると同時に新しい時代に入っていくようなワクワク感も感じられました。