自然言語理解NLUはどのように機能するのか？

自然言語理解（NLU）は、企業が顧客と対話する方法を変えました。テキストメッセージや電子メール、その他のコミュニケーション形態から顧客の意図を読み解く能力は、大小を問わず企業にとって不可欠なものとなっている。

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自然言語理解（NLU）とは何か？

自然言語理解（NLU ）は人工知能（AI）の一分野である。NLUは、自然言語処理（NLP）の主要なサブフィールドの1つであり、計算言語学を有意義かつエキサイティングな方法で応用する分野である。

NLPは、情報検索、情報抽出、テキストマイニング、音声認識、言語モデル、対話管理、機械翻訳、会話インターフェース、自然言語生成（NLG）など、いくつかの下位分野を包含する広範な用語である。NLUは、機械が私たちを理解することを可能にするため、NLPの最も重要な分野の1つです。

NLUの目的は、コンピュータ・ソフトウェアが自然な人間の言葉を口頭や文章で理解できるようにすることである。NLUは、人間の音声を意味的・語用論的に定義されたデータモデルに変換するアルゴリズムによって機能する。

NLUには2つの基本概念がある：

意図認識

意図認識の目的は、テキスト本文内のユーザーの感情を特定し、目下のコミュニケーションの目的を決定することである。テキストの意味を確定するため、意図認識はNLUシステムの最も重要な部分と考えることができる。

エンティティ認識

エンティティ認識の焦点は、メッセージ内のエンティティを識別して、それらに関する最も重要な情報を抽出することである。エンティティ認識は、数値エンティティと名前付きエンティティの2つの主要なタイプに基づいている。数値エンティティは、数字、通貨、日付、パーセンテージなど、あらゆるタイプの数値を指す。一方、名前付きエンティティは、人名、会社名、地名などである。

たとえば、1月11日にマン島への航空券をリクエストする場合、その内訳は次のようになる：

• 航空券【意向
• 飛行機での移動【意図
• マン島 [場所］
• 1月11日［日付］

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NLU訓練データの目的

また、「サンプル発話」とも呼ばれる訓練データは、NLUを活用するシステムが対話することが期待されるタイプのコミュニケーションについて書かれた例の集合である。NLU訓練データを使用する目的は、NLUシステムが実際の人間の発話例を扱えるように準備することです。

学習データは、非構造化言語を「バケット」と呼ばれる集合に整理する。これらのバケツの目的は、異なるものの、同じまたは類似した意味を持つ発話例を格納することである。例えば、同じバケツに「book me a ride」と「Please, call a taxi to my location」というフレーズを入れることができる。

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チャットボットでNLUはどのように機能するのか？

自然言語理解は、chatbots 、人が自分の言葉を使って話すときに何を言っているかを理解するために使われる。これにより、人間とchatbots の間の流動的な会話が可能になる。AIがNLUをうまく展開できるようになるには、まず学習させる必要がある。学習データを使用することで、機械学習機能を持つchatbots 、非構造化言語から文脈を導き出す方法を把握することができる。

顧客のバーチャルアシスタントとして作られたchatbots の場合、彼らが受け取るトレーニングデータは彼らの職務に関連したものであり、他のトピックに関する概念を理解することはできない。人間と同じように、AIも正しい概念を教えられていなければ、複雑な業務を処理するための情報を持つことができない。

自動音声認識がチャットボットのインフラに統合されていれば、NLU分析のために音声をテキストに変換することができる。つまり、最近の企業は、ユーザーの発言を理解し、指示に従うことができ、さらには生成された音声を使って応答する会話アシスタントを作成することができる。

NLUを成功させるには、チャットボットは以下のことができなければならない：

• 品詞を理解し、生成する
• エンティティの抽出と理解
• 言葉の意味を見極める
• 概念、フレーズ、文法をつなぎ合わせて、意図や意味をイメージするために、他の処理活動を使用する。

ボットと会話型AIの違い

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自然言語理解の例

NLUが機能している明確な例は、受信トレイで見ることができる。主要な電子メール・ソリューションにはすべて、NLUを利用したスパムフィルター機能が搭載されている。 これらの機能は、スパムやコンピューターウイルスを除去するために受信メールを整理します。また、企業はメールフィルターを使って送信メールを検査し、全従業員が会社のポリシーを遵守していることを確認することができます。

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自然言語理解アプリケーションと使用例

会話型chatbots

会話型AIの導入により、カスタマー・サポートは革命を遂げた。カスタマーサービスchatbots の導入により、顧客は商品やサービスに関するサポートを受けるために長い電話保留時間に悩まされる必要がなくなった。

NLUを導入することで、chatbots 、そうでなければ素っ気ない返事しか返せないような顧客でも、キーワード認識を使って会話能力を増幅させることができる。NLUを搭載したchatbots 、カスタマージャーニーのあらゆる段階で、24時間365日のカスタマーサポートを即座に提供することができる。このコンピテンシーは、一般的な問題を解決するための迅速なコミュニケーション・チャネルを確立することで、顧客満足度を劇的に向上させる。

NLUを活用したカスタマーサービスchatbots ：

• よくある質問に答える
• チェックアウトと発送の簡素化
• 個人的なインプットと指示を提供する

NLUchatbots により、企業は運用コストを削減しながら、より幅広いユーザーからの問い合わせに対応することができる。これらのchatbots は、人間のエージェントでは不十分な領域で、顧客サービスの手綱を握ることができる。例えば、chatbots を使用するコールセンターは、一日中いつでも顧客に対応することができる。chatbots は疲れたり苛立ったりすることがないので、一貫して肯定的な口調を示すことができ、ブランドの評判を維持することができる。NLUは、chatbots にある程度の感情的知性を与えることができ、苛立った顧客に対して感情的に適切な返答をする能力を与えることができる。

自動発券サポート

チケット発券を手作業で管理すると、不都合が続出する。遅延、数え切れないほどの往復メール、顧客の不満などだ。NLUを利用することで、このような大量の手動プロセスを、AIを利用した自動的な手順に簡単に置き換えることができる。 

各チケット内のテキストを理解できるNLUシステムは、チケットを適切にフィルタリングし、適切な専門家や部署にルーティングすることができます。NLUソフトウェアは、実際のリクエストが何であるかを理解するため、より速いスピードで関連する担当者やチームからの応答を可能にします。システムは、顧客と従業員の両方に、信頼できる情報をタイムリーに提供することができる。

NLUは、顧客サービス部門とIT部門にとって特に有益である。NLUシステムは最も緊急性の高いチケットにフラグを立て、さまざまなリクエストの文脈と意味を理解する能力のおかげで、解決策を推奨することができる。

センチメント分析

顧客の意見、ニーズ、要望を理解することは、組織やブランドにとって主要な優先事項の1つである。どのような顧客体験が肯定的か否定的かについて具体的な情報を得ることで、企業は製品やサービスの提供方法を見直し、改善することができます。NLUを利用したセンチメント分析は、顧客の声を捉え、テキストから感情を抽出し、顧客とブランドの関係を改善するために利用する、非常に効果的な方法です。

最も基本的なセンチメント分析では、ソーシャルメディアへの投稿のような自然言語入力の背後にあるトーンを識別することができます。さらに、このソフトウェアは、非構造化データを整理して、顧客の一般的な意見を明確にする理解しやすい顧客フィードバックレポートにすることができます。このデータにより、マーケティングチームはキャンペーンを実施する際、より戦略的になることができる。

文書レビューの自動化

複雑な文書を手作業でレビューするのは、非常に面倒で、疲れやすく、時間のかかる試練です。さらに、平凡で反復的な作業は、しばしばヒューマンエラーの危険性があり、対象となる文書が機密性の高いものであれば、悲惨な結果を招きかねません。

対照的に、NLUシステムはあらゆるタイプの文書を、かつてないスピードと正確さでレビューすることができる。さらに、このソフトウェアは、ビジネス上の意思決定をタイムリーに行う際に有用な重要情報を特定するための自動エンティティ抽出など、有用な二次的タスクも実行できる。

ビジネスプロセスの自動化とchatbots

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自然言語理解開発サービス

Botpress を利用することで、最先端のNLUシステムを含む最先端のAIテクノロジーを活用することができます。Botpress オープンソースプラットフォームを使用することで、より少ないコストとリソースで、最先端のパフォーマンスを発揮する NLU搭載のchatbots。

すべてのchatbots は配備する前にトレーニングする必要があるが、Botpress はこのプロセスを大幅に高速化する。Botpress を通して作成されたChatbots は、わずか10例のインテントで概念を把握できる可能性があり、チャットボットが実際の人間とエンゲージする準備の速度に直接影響する。

さらに、Botpress は、英語、フランス語、スペイン語、アラビア語、日本語を含む10以上の言語をネイティブでサポートしています。また、ユーザーはFastTextモデルを利用することで、157の異なる言語にアクセスすることができます。これにより、1つのチャットボットで多言語の会話体験を作成し、さまざまな市場に即座に対応することができる。

始めよう！

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