大規模なデータから必要な情報を発見する知的活動支援技術。特に、Webや新聞記事などのプレーンなテキストから、自然言語で入力した質問文の答えを抽出する技術であるオープンドメイン質問応答の研究を行っている。例えば、「世界初のレトルト食品は何ですか。」という質問に対して、新聞記事から「大塚食品、世界初のレトルト食品ボンカレーを発売。」といった記述を見つけ出し、「ボンカレー」と回答する。このような質問をfactoid型と呼ぶが、さらに、理由(why型)や方法(how型)などの、実世界で問われるあらゆる種類の質問に答える質問応答システム（ユニバーサル質問応答）の研究も行っている。

異なる言語を利用する文化圏とのコミュニケーションを支援する技術。機械翻訳には種々の手法が提案されているが、中でも言語間で同内容の文の対応が付けられた対訳コーパスから翻訳の確率モデルを学習する統計的機械翻訳の研究を行っている。また、機械翻訳を利用して、他言語で記述された情報源から回答を見つけ出す、言語横断質問応答の開発も行っている。

人間が使う言葉を用いて、人工物を制御したり対話を行う技術の開発。人の思考を即時に表現可能な音声言語を用いることが有望であり、そのために音声認識技術を利用する。研究室では、質問応答や機械翻訳など種々のアプリケーションに利用する言葉の特徴を捕えた事前知識(言語モデル)を用いて、認識性能の改善、タスクに適したインターフェースの開発を行っている。