AIにおける自然言語処理（NLP）とは？

自然言語処理（NLP）は今や当たり前の存在です。メールのフィルタリング、音声アシスタント、AIエージェント、検索エンジン、テキスト予測、AIチャットボットなど、さまざまな場面で使われています。

企業はNLPシステムを業務改善に活用し、個人も日常的に家庭で利用しています。

しかし、NLPはあらゆるところで使われている一方で、言語翻訳サービスを利用したり、スマートフォンが次の単語を予測したりする際に、その仕組みを意識する人はほとんどいません。

NLPを理解する第一歩は、その定義を知ることです。さっそく見ていきましょう！

自然言語処理とは？

自然言語処理（NLP）は、コンピューターと人間が自然な言語でやり取りすることに焦点を当てた人工知能の分野です。

これにより、機械が人間の言葉を理解・解釈・生成し、意味のある有用な形で活用できるようになります。

なぜNLPを使うのか？

NLPが広く利用されているのには理由があります。組織・個人のどちらにもメリットがあり、よく使われる理由には以下のようなものがあります。

コスト効率の高い自動化

NLPシステムは、カスタマーサポートやメールのフィルタリング、文書の分類などの業務を自動化するためによく使われます。他の自動化と同様に、時間とリソースの節約につながります。

データインサイト

企業はNLPシステムを使ってインサイトを得たり、トレンドを特定したりできます。エンタープライズチャットボットが収集した大量のテキストデータ（顧客のフィードバックやレビュー、SNS投稿など）を分析することで、製品やサービスの改善に役立ちます。

検索の最適化

検索技術は年々進化しており、その背景にはNLPの貢献があります。

NLPによって、音声でもテキストでも、より正確な検索結果が得られるようになり、ユーザーは素早く情報を見つけられます。Google検索を入力したり、Siriにタクシーを呼んでもらったり、店舗のAIチャットボットに欲しい商品を伝えたりするたびに、その恩恵を実感できます。

パーソナライズ

NLPシステムは個々の言語パターンや好みを分析するため、やり取りごとに応答を最適化できます。

たとえば、カスタマーサポートチャットボットが動揺した顧客に謝罪や割引を提案したり、AIアシスタントがユーザーの過去の好みに合ったブランドを勧めたりできます。

NLU、NLP、NLGの違い

NLPは幅広い分野で構成されており、その中には自然言語理解（NLU）や自然言語生成（NLG）などのサブ分野が含まれます。

NLPが全体の領域であり、NLUとNLGはその中の専門分野です。なぜなら、自然言語処理は会話の中で「理解」と「生成」の両方が必要だからです。

自然言語理解（NLU）

NLUは、ユーザー入力の背後にある意味を抽出するために必要です。

NLUはNLPの一部で、言語処理の中でも理解に特化しています。主な目的は、機械が人間の言葉を意味のある形で理解・解釈できるようにすることです。

NLUは、テキストを分析して言葉の意図を特定したり、エンティティを認識したり、文脈的な意味を把握したりします。

たとえば、ユーザーが「レストランでテーブルを予約して」と言った場合、NLUは「予約する」という意図と、「レストラン」という場所（エンティティ）を理解します。

自然言語生成（NLG）

一方、NLGは言語処理の中でも出力（生成）に関わる部分です。NLUによってユーザーの入力を理解した後、NLGが適切で一貫性のある応答を生成します。

たとえば、ユーザーがチャットボットに「明日の天気は？」と尋ねた場合、NLGシステムは「明日は晴れで、最高気温は華氏75度です」といった応答を作成します。

NLGは、適切な単語の選択や文の構成、自然で人間らしい出力を実現するための重要な要素です。機械の理解を伝わる言葉に変換する役割を担っています。

NLPの11の構成要素

自然言語処理は、複数の要素が絡み合う複雑なプロセスです。

NLPの仕組みをより理解するために、プロセスの複雑さを示す11の構成要素を紹介します。

これらの要素を説明するために、CMOが社内チャットボットに「明日3時にマーケティングチームとの会議を設定してください」と依頼する例を使います。

1. 発話（Utterances）

発話とは、ユーザーが実際に話したり入力したりしたフレーズそのものです。この場合、「明日3時にマーケティングチームとの会議を設定してください」が該当します。

発話は、NLPシステムが意図を判断し、関連するエンティティを抽出するために分析する入力です。

2. エンティティ（Entities）

この文のエンティティは、意図に関連する具体的な情報を示します。

たとえば、「マーケティングチーム」は会議の相手を示すエンティティ、「明日3時」は会議の日時を示すエンティティです。

エンティティは、チャットボットが正しく会議を設定するために必要な情報を提供します。

3. インテント（Intents）

上記の例文におけるインテントは、ユーザーの目的である「会議を設定する」ことです。

AIチャットボットのような対話型インターフェースは、ユーザーのメッセージの意図が会議の設定であることを認識します。

4. トークナイゼーション（Tokenization）

トークナイゼーションはNLPプロセスの一段階で、文を「トークン」と呼ばれる小さな単位（単語やフレーズ、句読点など）に分割することを指します。

たとえば、発話は「スケジュール」「a」「ミーティング」「マーケティングチーム」「3時」「明日」などのトークンに分けられます。

これにより、NLPシステムは文の各部分をより効果的に分析でき、全体の意味を理解しやすくなります。

5. ステミングとレンマタイゼーション

ステミングとレンマタイゼーションは、単語を基本形や語根に変換するためのNLP技術です。ステミングは「scheduling」を「schedule」のように語尾を切り落とします。

レンマタイゼーションは、単語を辞書に載っている正規の形に変換します。たとえば、単なる語尾の削除ではなく、「wowza」や「tight」を「good」といった意味に近い単語に変換する場合もあります。

これらの技術によって、語尾や形が異なっても同じ意味を持つ単語をNLPシステムが認識できるようになります。

6. 品詞タグ付け（Part-of-Speech Tagging）

この段階では、NLPシステムが文中の各単語に文法上の役割を割り当てます。

• 設定する（動詞）
• a（冠詞）
• 会議（名詞）
• と（前置詞）
• the（冠詞）
• マーケティング（形容詞）
• チーム（名詞）
• で（前置詞）
• 3（数詞）
• PM（名詞）
• 明日（名詞）

品詞（PoS）タグ付けは、文の構造や単語同士の関係をNLPシステムが理解するのに役立ちます。

7. 固有表現抽出（NER）

システムは文中の特定のエンティティ、たとえば「マーケティングチーム」（組織やグループ）や「明日3時」（時刻表現）を特定します。NERは、会議の相手や日時を理解するのに役立ちます。

8. 感情分析

感情分析は、入力のトーンを評価します。

たとえば、CMOが「またマーケティングチームと会議を入れて、もう我慢できない」と言った場合、NLPシステムはその否定的な感情を認識します。

感情が特定されると、NLPシステムはそれに応じて対応できます。たとえば、CMOを安心させたり、謝罪したりします。感情分析は、会話型インターフェースが顧客とやり取りする際に特に役立ちます。顧客が満足しているか、不満を感じているかを測定できるからです。

9. 文脈理解

NLPシステムは、単語やフレーズの意味を周囲のテキストから解釈するために文脈理解を利用します。これは、個々の単語だけでなく、文や会話の中でそれらがどのように関連しているかも分析することを含みます。

10. 機械学習

NLPシステムは、機械学習（ML）モデルを使って、言語の理解や生成能力を向上させます。

MLモデルは大量の文データで訓練されることで、「会議を予定して」などの意図を正しく解釈し、「マーケティングチーム」や「明日午後3時」などのエンティティを特定し、適切な応答を生成できるようになります。

11. ダイアログマネージャー

NLPシステムのダイアログ管理は、会話の文脈を追跡し、過去の入力に基づいて一貫性のある応答を保証します。

たとえば、CMOが朝にマーケティングチームと会う必要があると言っていた場合、「その会議を午後3時に設定して」と言うかもしれません。システムはそれを記憶し、マーケティングチームとの会議予約を確認します。

NLPの実例

毎日テクノロジーを使っているなら、日常的にNLPシステムとやり取りしている可能性が高いです。以下は自然言語処理プログラムとどのように関わっているかの一般的な例です。

バーチャルアシスタント

おそらく今ポケットに入っているスマートアシスタント（Siri、Alexa、Googleアシスタントなど）は、NLPを使って音声コマンドを理解し応答しています。

「今日の天気は？」と尋ねると、AIアシスタントがあなたの音声を処理し、意図を理解し、天気データを取得して、関連情報を返します。

AIチャットボット

多くの企業がNLP搭載のチャットボットを使って顧客対応を行っています。たとえば、ECサイトのチャットボットに「注文はどこ？」と聞くと、ボットが問い合わせ内容を解釈し、注文追跡情報にアクセスして、最新状況を教えてくれます。

言語翻訳

NLPは翻訳サービスの中核技術であり、ユーザーがテキストや音声を別の言語に翻訳できるようにします。

これらのシステムは元の言語の構造や意味を分析し、ターゲット言語で同等のテキストを生成します。つまり、Google翻訳を使うたびにNLPが活躍しているのです。

音声からテキストへの変換アプリケーション

Siriや音声入力ツールのような音声からテキストへのアプリは、NLPを使って話し言葉をテキストに変換します。

スマートフォンで音声入力を使ったり、会議録音を文字起こししたりするとき、NLPが音声を単語に分解し、発話のパターンを認識して、正確なテキストを生成します。

メールのスパムフィルタリング

AIとは思われにくいですが、メールのスパムフィルタリングもNLPの一般的な応用例です。

NLPシステムはメールの内容を分析し、スパムやフィッシングを示す特定のパターンやフレーズ、行動（特定のキーワード、不審なリンク、奇妙な書式など）を検出します。

テキスト要約と生成

この種のツールは、長い記事やレポート、文書を短く分かりやすい要約に圧縮します。これもNLPによって実現されています。

そして、ChatGPT時代の学生なら誰もがテキスト生成ツールを使ったことがあるでしょう。これらのNLPジェネレーターは、韻を踏んだ詩から英語のエッセイ、商品説明まで、一貫性のある意味のあるコンテンツを作成できます。

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よくある質問

NLPは従来のルールベース言語処理とどう違うのですか？

従来のルールベースシステムは手作業で書かれた言語ルールに依存しており、柔軟性がなく、保守にも時間がかかります。一方、NLPは統計的手法や機械学習を活用してデータから言語パターンを学習するため、より適応性と拡張性に優れています。

NLPは一般的な機械学習とどう違いますか？

NLPはAIの中でも、人間の言語を理解・生成するために機械学習を応用する専門分野です。一般的な機械学習は画像や数値、信号など幅広いデータ型を対象とします。

ドメイン特化型NLPモデルと汎用モデルの違いは何ですか？

ドメイン特化型NLPモデルは、法律や医療など特定分野のテキストで訓練されており、専門用語や文脈を高い精度で理解できます。汎用モデルは幅広いトピックに対応できますが、専門的・技術的な分野では精度が劣る場合があります。

中小企業がNLP技術を活用するメリットは？

中小企業はNLPを使ってチャットボットによる顧客対応の自動化、ウェブサイト検索機能の向上、顧客フィードバックの感情分析、コンテンツ作成支援などが可能です。大規模な技術チームがなくても業務効率化に役立ちます。

NLPモデルにおける倫理的懸念やバイアスはありますか？

はい。NLPモデルは学習データに含まれるバイアスを意図せず学習・増幅してしまうことがあり、不公平または有害な出力につながる場合があります。そのため、責任ある訓練と定期的な監査が重要です。