自然言語処理（NLP）はユビキタスになっており、電子メールのフィルタリング、音声アシスタント、検索エンジン、テキスト予測、AIチャットボットなどで使われている。
企業は業務改善のためにNLPシステムを利用し、個人は家庭で日常的に利用している。
しかし、NLPはどこにでもあるとはいえ、言語翻訳サービスを利用したり、携帯電話が次に入力しようとしている単語を予測したりする際に、その複雑なプロセスを考慮する人はほとんどいない。
NLPを理解する第一歩は、NLPとは何かを定義することです。さっそく始めよう！
自然言語処理とは何か？
自然言語処理（NLP）は人工知能の一分野であり、自然言語を介したコンピュータと人間の相互作用に焦点を当てている。
機械が人間の言葉を理解し、解釈し、意味のある有用な形で生成することを可能にする。
なぜNLPを使うのか？
NLPの人気が高まっているのには、それなりの理由がある。NLPを採用する最も一般的な理由は以下の通りです：
コスト効率の高いオートメーション
NLPシステムは、カスタマー・サポート、電子メール・フィルタリング、文書分類などのタスクを自動化するためによく使用される。他の自動化と同様、時間とリソースの両方を節約することができます。
データ・インサイト
NLPシステムは、企業が洞察を提供したり、傾向を特定したりするために使用することができます。顧客からのフィードバックやレビュー、ソーシャルメディアへの投稿など、大量のテキストデータを分析することで、NLPシステムは製品やサービスの改善に役立てることができる。
検索最適化
NLPのおかげもあって、検索は年々良くなっている。
NLPは、音声であれテキストであれ、より正確な検索結果を可能にし、ユーザーがより早く情報を見つけられるようにする。私たちは、グーグル検索を入力したり、Siriにタクシーを呼んでもらったり、店のAIチャットボットに欲しい商品の種類を説明したりするたびに、このような利点が働いていることを実感している。
パーソナライゼーション
NLPシステムは個人の言語パターンと嗜好を分析するため、その応答は個々のインタラクションに合わせることができる。
例えば、カスタマーサポートのチャットボットは、動揺している顧客に謝罪や割引を提供することができるし、AIアシスタントは、ユーザーの以前の好みに合った服のブランドを提案することができる。
NLU、NLP、NLGの違い
自然言語処理（NLP）は、自然言語理解（NLU ）や自然言語生成（NLG）など、さまざまな下位分野を含む幅広い分野である。
NLPは包括的な領域であり、NLUとNLGはその中の専門領域である。なぜなら、自然言語処理には、前後の会話における理解と生成の両方が必要だからだ。
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ある。
NLPのサブセットとして、NLUは言語処理の理解という側面に焦点を当てている。その主な目標は、機械が人間の言語を理解し、意味のある方法で解釈できるようにすることである。
NLUでは、テキストを分析して、言葉の背後にある意図を判断し、エンティティを認識し、文脈上の意味を把握する。
例えば、ユーザーが「レストランでテーブルを予約する」と言ったとき、NLUは、その意図が予約をすることであり、「レストラン」がそのアクションを起こすべきエンティティであることを理解する責任がある。
自然言語生成（NLG）
一方、NLGは言語処理の生産的側面に関わる。機械が（NLUのおかげで）ユーザーの入力を理解した後、NLGは首尾一貫した文脈的に適切な応答を生成するために引き継ぐ。
例えば、ユーザーがチャットボットに "明日の天気はどうですか？"と尋ねたとする。NLGシステムは、"明日の天気は晴れ、最高気温は75°Fです。"というような応答を作成します。
NLGは、適切な単語を選択し、文章を正しく構造化し、出力が自然で人間のようであることを保証する。これは、機械の理解をコミュニケーション可能な言語に変えるNLPの重要な要素である。
NLPの11の構成要素
自然言語処理は、いくつかの要素が交差する複雑な処理である。
NLPがどのように機能するかをよりよく把握したいのであれば、プロセスの複雑さを示す11の構成要素をご覧ください。
これらの構成要素を説明するために、CMOが社内のチャットボットに次のような依頼をする例を使うことにする：明日の午後3時にマーケティングチームとのミーティングを予定してください。
1.発話
発話とは、ユーザーが話した、あるいはタイプした正確なフレーズである。この場合、"明日の午後3時にマーケティングチームとのミーティングを予約する"。
発話は、NLPシステムが意図を決定し、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ある。
2.エンティティ
この文中のエンティティは、意図に関連する具体的な詳細を示している。
たとえば、ここでのエンティティのひとつは "マーケティング・チーム "である。 もうひとつのエンティティは "明日の午後3時 "である。
エンティティはチャットボットに必要な情報を与え、ミーティングを正しくスケジューリングする。
3.意図
上記の例文では、インテントはユーザーの目標である「ミーティングのスケジュール」です。
AIチャットボットのような会話型インターフェースは、ユーザーのメッセージの背後にある意図がミーティングの設定であることを認識する。
4.トークン化
トークン化とは、NLPプロセスの一段階である。文章をトークンと呼ばれる、個々の単語やフレーズ、あるいは句読点などの小さなパーツに分解します。
たとえば、発話は "Schedule"、"a"、"meeting"、"marketing team"、"3 PM"、"tomorrow "といったトークンに分割される。
これは、NLPシステムが文の各部分をより効果的に分析し、全体的な意味を理解しやすくし、正確に応答するのに役立つ。
5.ステミングとレンマタイゼーション
ステミングとレマタイゼーションは、単語を基本形または語根形に単純化するために、NLPシステムが使う可能性のあるテクニックである。例えば「scheduling」という単語を「schedule」とマークするようなものです。
レンマタイゼーションは、単語を辞書にある正規化された既存のバージョンに変換する。つまり、単に接尾辞を除去するのではなく、「wowza」や「tight」を「good」とマークするのである。
これらのテクニックは、語尾や形が異なる単語が同じ意味を持つことをNLPシステムが認識するのに役立つ。
6.品詞タグ付け
このステップでは、NLPシステムが文中の各単語に文法的な役割をタグ付けする：
- スケジュール（動詞）
- a
- かい
- をもって
- 方
- マーケティング
- チーム
- で
- 3 (数)
- ピーエム
- あした
品詞（PoS）タグ付けは、NLPシステムが文の構造と単語間の関係をよりよく理解するのに役立つ。
7.名前付き固有表現認識 (NER)
システムは、「マーケティング・チーム」（組織やグループ）や「明日の午後3時」（時間表現）など、文中の特定のエンティティを識別する。NERは、システムが誰といつミーティングを行うべきかを理解するのに役立つ。
8.センチメント分析
センチメント分析は、入力のトーンを評価する。
もしCMOが「髪の毛がちぎれる前に、マーケティングチームとのミーティングをもう1回予定してくれ」と言えば、NLPシステムは否定的な感情を認識するだろう。
センチメントが特定されると、NLPシステムはそれに応じて行動することができる。センチメント分析は、会話型インターフェイスが顧客と対話するときに特に有用である。
9.文脈の理解
NLPシステムは文脈理解を使って、周囲のテキストに基づいて単語やフレーズの意味を解釈する。これには、個々の単語だけでなく、それらが文章や会話の中で互いにどのように関連しているかを分析することが含まれる。
10.機械学習
NLPシステムは、機械学習（ML）モデルを使用することで、言語を理解し生成する能力を向上させる。
MLモデルは大規模な文のデータセットで学習され、意図（「会議を予約する」）を正しく解釈し、エンティティ（「マーケティングチーム」や「明日の午後3時」など）を識別し、適切な応答を生成することができる。
11.ダイアログマネージャー
NLPシステムのダイアログ・マネジメントは、会話の文脈を追跡し、以前の入力に基づいた首尾一貫した応答を保証する。
午前中にCMOがマーケティングチームとミーティングをする必要があると言った場合、彼は『午後3時にミーティングを予約してくれ』と言うかもしれない。システムは、彼がマーケティング・チームとのミーティングを予約したことを記憶し、確認する。
NLPの実例
もしあなたが毎日テクノロジーを使っているのであれば、日常的に自然言語処理システムと関わっている可能性が高い。これらは、あなたが自然言語処理プログラムとどのようにやりとりするかの一般的な例のほんの一部です。
バーチャルアシスタント
Siri、Alexa、Google Assistantのようなスマートアシスタントは、音声コマンドを理解し応答するためにNLPを使用している。
今日の天気はどうですか」と尋ねると、AIアシスタントはあなたの発話を処理し、意図を理解し、天気データを取得し、関連する情報を返答する。
AIチャットボット
多くの企業が、顧客からの問い合わせに対応するために、NLPを搭載したチャットボットを使用している。例えば、eコマースサイトでチャットボットに「注文はどこですか」と尋ねると、ボットはあなたの問い合わせを解釈し、注文追跡情報にアクセスし、最新情報を提供することができます。
言語翻訳
NLPは翻訳サービスの中核であり、ユーザーはテキストや音声をある言語から別の言語に翻訳することができる。
これらのシステムは、元の言語の構造と意味を分析し、ターゲット言語で同等のテキストを生成する。つまり、Google翻訳を使うたびに、NLPに感謝することになる。
音声テキストアプリケーション
Siriやディクテーションツールのような音声テキスト化アプリケーションは、NLPを使って話し言葉を書き言葉に変換する。
携帯電話で音声入力をしたり、会議の録音を書き起こしたりするとき、NLPは音を単語に分解し、音声のパターンを認識し、正確なテキストを作成する。
スパムメールのフィルタリング
AIとの関連はあまり意識されないが、電子メールのスパムフィルタリングはNLPの一般的な応用例である。
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、フレーズ、行動（特定のキーワード、奇妙なリンク、奇妙なフォーマットなど）を探すことができる。
テキストの要約と生成
この種のツールは、長い記事、報告書、文書を、より短く、消化しやすい要約に凝縮するもので、NLPを使ってそれを行う。
そして、ChatGPT の時代には、どの学生もテキストジェネレーターを使ったことがある。これらのNLPジェネレーターは、韻を踏んだスタンザから英作文、商品説明に至るまで、首尾一貫した意味のあるコンテンツを作成できることが多い。
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