NLUはAIエコシステムにおける単なる頭字語のように聞こえるかもしれないが、AIに我々の本音を理解させるためには不可欠なものだ。
Siriは、あなたが道を尋ねているときと、曲を再生しているときをどうやって判別するのですか？
AIチャットボットは、製品に関する質問とサポート依頼の違いをどのように見分けるのでしょうか？
NLUの仕組みと、よりスマートなAIとの対話に必要な理由を説明しよう。
NLUとは何か？
自然言語理解（NLU）は自然言語処理（NLP）のサブセットであり、機械が人間の言語を解釈し理解することを可能にする。
NLUは、AIチャットボット、バーチャルアシスタント、センチメント分析ツールで使用されている。これにより、機械はユーザーの意図（それがテキストであれ音声であれ）を正確に解釈し、適切なアクションでフォローアップできるようになる。
NLUはAI困難問題（AI完全問題とも呼ばれる）とされ、解くためには人工知能が必要であることを意味する。NLUは人工知能（AI）なしでは不可能なのだ。
NLUの仕組み
NLUは人間の言葉を分解し、その意味と意図を解釈する。NLUがどのように機能するか、順を追って説明しよう：
- テキストは、不要な要素（句読点やストップワードなど）を取り除くために前処理される。
- このシステムは、テキストからエンティティ、キーワード、フレーズなどの主要なコンポーネントを識別する。
- 文の構造を分析し、単語と概念の関係を理解する。
- NLUモデルは、認識された要素を特定の意図や目標にマッピングする。
- NLUエンジンは、コンテキストとユーザーとのインタラクション履歴に基づいて理解を洗練させる。
- このシステムは、適切な行動や反応を引き起こすことができる構造化された出力を提供する。
実例
例を挙げて説明しよう。
パトリックは仕事でAIエージェントを 使用しており、カレンダーを含むすべての主要アプリケーションと統合している。
パトリックはAIエージェントにタイプした：「アンチーとのミーティングを明日の午後1時か、それに近い時間に予定してくれ。その後2週間後にフォローアップを予定してください"
彼のAIエージェントはそうするだろう：
- 意図を特定する：エージェントは、パトリックがミーティングの予定を組みたがっていることを特定する。
- キーエンティティを抽出する：エージェントは、Patrickがコンタクトの「Anqi」、時刻の「1pm」、日付の「tomorrow」について話していることを特定する。
- 発話分析：エージェントは、アクションアイテムが「スケジューリング」であり、それはAnqiで行われるべきであり、時間と曜日は明日の午後1時であることを特定する。
- 文脈の理解：エージェントはPatrickとAnqiのカレンダーをチェックし、空きを確認する。もし明日の午後1時が空いていなければ、リクエスト通りに同じような時間を提案する。
- 最終決定：エージェントは、パトリックとアンチーにカレンダーの招待状を送り、ミーティングとフォローアップの予定を立てる。
NLUの実際の使用例
日常生活でNLUに遭遇することは多いだろう。ここでは、最も一般的な実世界での応用例をいくつか紹介しよう：
音声アシスタント
Siri、Alexa、Google Assistantのような音声アシスタントは、あなたの音声コマンドの背後にある意図を理解するためにNLUに依存しています。
例えば、あなたが「午後2時にネイルの予約のリマインダーを設定して」と言うと、アシスタントはあなたの文章を分解し、意図（リマインダーの設定）を特定し、エンティティ（ネイルの予約、明日、午後2時）を抽出する。
NLUは、これらのアシスタントが口頭での要求を理解し、適切なアクションでフォローアップすることを可能にする。
カスタマーサービス・チャットボット
カスタマーサポートのチャットボットに「私の荷物はどこですか」と入力すると、ボットはNLUを使用して、あなたの意図が配送状況の確認であると判断します。
必要なエンティティ（注文情報）を抽出し、正しいアップデートを提供する。様々な顧客からの問い合わせを理解し、それに対応するこの能力こそが、NLUを現代のカスタマー・サービス・オートメーションに不可欠なものにしている。
電子メールの仕分けと自動化
NLUは、Eメール自動化システムの背後にもある。例えば、NLUを搭載したツールは、受信したメールを読み、内容を理解し、自動的に "緊急"、"プロモーション"、"会議 "などのカテゴリーに分類することができる。
これらのシステムは、電子メールの内容に基づいて適切な応答を生成することもできるため、企業のコミュニケーション管理の時間を節約することができる。
フィードバックとアンケートのためのテキスト分析
企業はしばしば、アンケート、レビュー、ソーシャルメディア投稿からのフィードバックを分析するためにNLUを使用する。
NLUは、書き言葉のパターンや感情を識別するのに役立ち、顧客のニーズや意見を理解することを可能にする。
例えば、NLUシステムは何百ものカスタマーレビューをスキャンし、センチメント分析を用いて、多くのユーザーが特定の機能について肯定的か否定的かを判断することができる。
主要コンポーネント
トークン化
トークン化とは、AIが処理しやすいように、文章を単語やフレーズのような小さな単位に分割するプロセスである。
例"明日の午後3時に会議を予定する "は、["Schedule," "a," "meeting," "for," "3 PM," "tomorrow"]にトークン化される。
品詞タギング
POSタグは、各単語に名詞、動詞、形容詞などのラベルを付けることで、文の文法構造を識別する。
例例：「会議を予定する」では、AIは「予定」を動詞として、「会議」を名詞としてタグ付けする。
名前固有表現認識 (NER)
名前付き固有表現認識（NER）は、テキスト内の名前、場所、日付などの重要なエンティティを検出し、分類する。
例来週の金曜日にニューヨーク行きのフライトを予約する」では、AIは「ニューヨーク」を場所として、「来週の金曜日」を日付として特定する。
意図的な分類
意図の分類は、ユーザーの入力の背後にある根本的な目標や目的を決定します。
例「2人用のテーブルを予約する」は予約の意思として分類される。
依存関係の解析
係り受け解析は、文の文法構造を理解するために単語間の関係を分析する。
例レポートをマリアに送る」では、AIは「マリア」がレポートの受信者であることを特定する。
文脈分析
文脈分析では、周囲の会話や過去のやりとりを使って、応答が適切かつ正確であることを確認する。
例ユーザーが以前に特定のプロジェクトについて質問した場合、AIはそのコンテキストに基づいて今後の回答を調整することができる。
カスタムNLUエージェントの構築
AI技術の急速な進歩により、誰でもNLU機能を備えたAIエージェントを構築できるようになった。
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