IT用語「GLUE」とは？自然言語処理とシステム連携の2つの意味を徹底解説！

ITの世界で「GLUE」という言葉を耳にしたことはありますか？ この言葉は、文脈によって全く異なる2つの意味で使われます。一つはAI・自然言語処理の分野で非常に重要な役割を果たす「ベンチマーク」として、もう一つは異なるシステム同士を繋ぐ「接着剤」のような役割を持つソフトウェアとしての意味です。

この記事では、初心者の方にも分かりやすく、これら2つの「GLUE」について、その目的や具体例を交えながら詳しく解説していきます。

AI分野における「GLUE」は、General Language Understanding Evaluationの略称で、直訳すると「汎用言語理解評価」となります。これは、コンピュータが人間の言葉をどれだけうまく理解できるか（自然言語理解能力）を測るための、統一された評価基準（ベンチマーク）のことです。

GLUEの目的と重要性

GLUEが登場する以前は、研究者たちが開発した自然言語処理モデルの性能を客観的に比較するのが困難でした。それぞれが異なるデータや評価方法を用いていたためです。

そこで2018年にニューヨーク大学やワシントン大学の研究者らによってGLUEが提案されました。GLUEは、多様な言語理解タスクをまとめたもので、モデルの総合的な性能を一つのスコアで示すことができます。これにより、世界中の研究者が同じ土俵でモデルの性能を競い合えるようになり、自然言語処理技術の発展が大きく加速しました。Googleの「BERT」やその後の多くの高性能モデルが、このGLUEで高いスコアを記録したことでその性能を証明しています。

GLUEを構成する9つのタスク

GLUEは、言語理解の様々な側面を測るために、以下の9つのタスクから構成されています。それぞれのタスクは、既存のデータセットを利用しています。

なお、GLUEはタスクの難易度などから限界も指摘されており、より高難易度な後継ベンチマークとして「SuperGLUE」が2020年2月から提供されています。

もう一つの意味は、より広範なITの文脈で使われるもので、文字通り「接着剤（glue）」の役割を果たすコード、すなわち「グルーコード（Glue Code）」を指します。

グルーコードは、それ自体がアプリケーションの核となる機能を持つわけではありません。その主な目的は、本来は互換性のない異なるソフトウェアコンポーネントやシステム同士を連携させることです。

グルーコードの役割

グルーコードは、様々な場面で「橋渡し役」として機能します。

• 異なる言語間の連携: C++で書かれた高速な処理ライブラリを、Pythonなどの書きやすいスクリプト言語から呼び出すための処理。
• データ形式の変換: あるシステムからはXML形式で出力されるデータを、別のシステムのAPIが要求するJSON形式に変換して送信する処理。
• プロセスの自動化: 複数のコマンドラインツールを順番に実行し、それぞれの出力を次のツールの入力に渡すようなシェルスクリプト。

グルーコードの具体例（Python）

グルーコードは、PythonやPerl、シェルスクリプトのような「スクリプト言語」で書かれることが多いです。以下は、あるプログラムの出力をCSVファイルとして受け取り、その内容を整形して別のWeb APIに送信する、という処理をイメージした簡単なPythonコードの例です。

import csv
import requests
import json

# システムAから出力されたCSVファイルを読み込む
def read_data_from_csv(file_path):
    users = []
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        reader = csv.DictReader(f)
        for row in reader:
            users.append(row)
    return users

# システムBのAPIが要求する形式にデータを変換する
def format_data_for_api(user_data):
    return {
        "name": f"{user_data['last_name']} {user_data['first_name']}",
        "email": user_data['email_address']
    }

# メインの処理
if __name__ == '__main__':
    # 1. データの読み込み
    csv_data = read_data_from_csv('source_data.csv')

    # 2. 読み込んだデータをループ処理
    for user in csv_data:
        # 3. API用にデータを整形（グルー処理）
        api_payload = format_data_for_api(user)

        # 4. システムBのAPIにデータを送信
        try:
            response = requests.post('https://api.system-b.com/users', data=json.dumps(api_payload))
            response.raise_for_status() # エラーがあれば例外を発生
            print(f"Successfully sent data for {api_payload['name']}")
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(f"Failed to send data for {api_payload['name']}. Error: {e}")

このコード自体は、CSVを読んだりAPIを叩いたりする単純な処理ですが、`format_data_for_api`関数のように、システムAとシステムBの「間」を取り持つための処理がグルーコードの典型的な役割です。

IT用語の「GLUE」には、文脈によって大きく異なる2つの意味があります。

AIの論文を読んでいるときに出てくるGLUEと、システム連携の話題で出てくるGLUEは全くの別物です。この記事を参考に、文脈に応じて正しく意味を理解できるようにしておきましょう。