自然言語理解（NLU）とは？

NLUはAI分野の略語のひとつに思えるかもしれませんが、AIが人間の意図を正しく理解するためには欠かせない技術です。

Siriはどうやって道案内のリクエストと音楽再生のリクエストを区別しているのでしょうか？

AIエージェントは、製品に関する質問とサポート依頼をどうやって見分けているのでしょうか？

NLUの仕組みと、より賢いAIとのやりとりに必要な理由を解説します。

NLUとは？

自然言語理解（NLU）は、自然言語処理（NLP）の一分野で、機械が人間の言葉を解釈し理解できるようにする技術です。

NLUは、AIチャットボット、バーチャルアシスタント、感情分析ツールなどに使われています。これにより、テキストや音声でのユーザーの意図を正確に把握し、適切なアクションにつなげることができます。

NLUはAIハード問題（AIコンプリート）とされており、解決には人工知能が不可欠です。AIなしではNLUは実現できません。

NLUの仕組み

NLUは人間の言葉を分解し、その意味や意図を解釈します。手順は以下の通りです：

1. テキストの前処理

分析を始める前に、句読点やストップワードなど不要な要素を取り除き、意味のある内容に集中できるようテキストを整理します。

2. 主要な要素の特定

エンティティ、キーワード、フレーズを抽出し、さらに分析するために重要な部分を特定します。

3. 文の構造分析

単語の関係や文法を調べることで、文中の単語や概念がどのように結びついているかを把握します。

4. 意図や目的へのマッピング

抽出した要素をあらかじめ定義された意図や目的に照らし合わせ、ユーザーの目的を理解します。

5. 文脈による理解の精緻化

過去のやりとりや文脈情報を活用して精度を向上させ、会話履歴に基づいて応答を調整します。

6. 構造化された応答の生成

最後に、構造化された応答を生成し、アクションの実行やコマンドの実施、関連情報の提供などにつなげます。

実際の例

具体例で見てみましょう。

パトリックは職場でAIエージェントを利用しており、カレンダーなど主要なアプリと連携しています。

パトリックはAIエージェントに「明日13時にAnqiとミーティングを設定して。もしその時間が無理なら近い時間で。2週間後にフォローアップも設定して」と入力します。

エージェント型AIのワークフローの中で、エージェントは次のように動作します：

1. 意図の特定：パトリックがミーティングを設定したいと考えていることを認識します。
2. 主要なエンティティの抽出：‘Anqi’（連絡先）、‘13時’（時間）、‘明日’（日付）を特定します。
3. 発話の分析：‘ミーティングの設定’がアクションであり、Anqiと、明日13時に行うべきだと判断します。
4. 文脈の理解：パトリックとAnqiのカレンダーを確認し、13時が空いていなければ、リクエスト通り近い時間を提案します。
5. 最終アクション：ミーティングとフォローアップを設定し、パトリックとAnqiにカレンダー招待を送ります。

NLUの実際の活用例

実は、日常生活の中で知らず知らずのうちにNLUを利用していることが多いです。代表的な活用例をいくつかご紹介します。

リード獲得

NLUはAIによるリード獲得の重要な要素です。会話型AIを使って、チャットボットが見込み顧客のニーズや条件を把握し、条件を満たしたリードには営業担当とのミーティングを自動で設定することもできます。

音声アシスタント

Siri、Alexa、Googleアシスタントなどの音声アシスタントは、話しかけた内容の意図を理解するためにNLUを活用しています。

「明日14時にネイルの予約リマインダーを設定して」と言うと、アシスタントは文を分解し、意図（リマインダーの設定）とエンティティ（ネイルの予約、14時）を抽出します。

NLUによって、音声アシスタントは口頭での依頼内容を理解し、適切なアクションにつなげることができます。

カスタマーサービス用チャットボット

カスタマーサポート用チャットボットに「荷物はどこ？」と入力すると、NLUを使って配送状況の確認が目的だと判断します。

必要なエンティティ（注文情報など）を抽出し、正しい最新情報を提供します。さまざまな問い合わせに対応できるのは、NLUが現代のカスタマーサービス自動化に不可欠な理由です。

メールの仕分けと自動化

NLUはメール自動化システムにも使われています。たとえば、NLU搭載ツールは受信メールの内容を理解し、「緊急」「プロモーション」「会議」などのカテゴリに自動で仕分けできます。

メール内容に応じて適切な返信を自動生成することもでき、企業のコミュニケーション管理の効率化に役立っています。

フィードバックやアンケートのテキスト分析

企業は、アンケートやレビュー、SNS投稿などのフィードバック分析にもNLUを活用しています。

NLUは、文章からパターンや感情を読み取り、顧客のニーズや意見を把握するのに役立ちます。

たとえば、NLUシステムが大量のレビューを分析し、特定の機能に対して多くのユーザーが肯定的か否定的かを感情分析で判断できます。

主な構成要素

トークナイゼーション

トークナイゼーションは、文を単語やフレーズなどの小さな単位に分割し、AIが処理しやすくする工程です。

例：「明日15時にミーティングを設定して」は[「明日」「15時」「ミーティング」「を」「設定して」]のように分割されます。

品詞（POS）タグ付け

品詞タグ付けは、文中の各単語を名詞・動詞・形容詞などの文法的役割で分類します。

例：「ミーティングを設定して」では、「設定して」が動詞、「ミーティング」が名詞としてタグ付けされます。

固有表現認識（NER）

固有表現認識（NER）は、文中の名前や場所、日付など重要なエンティティを検出・分類します。

例：「来週の金曜日にニューヨーク行きのフライトを予約して」では、「ニューヨーク」が場所、「来週の金曜日」が日付として認識されます。

意図分類

意図分類は、ユーザーの入力の根本的な目的や意図を特定します。

例：「2人分の席を予約して」は、予約をしたいという意図に分類されます。

係り受け解析

係り受け解析は、単語同士の関係を分析し、文の文法構造を理解します。

例：「レポートをマリアに送って」では、「マリア」がレポートの送付先であるとAIが判断します。

文脈分析

コンテキスト分析は、周囲の会話や過去のやり取りを利用して、応答が適切かつ正確になるようにします。

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応答を調整することがあります。

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よくある質問

1. NLUは機械学習やディープラーニングとどのように関係していますか？

NLU（自然言語理解）は、テキストデータのパターンを特定するために機械学習を利用し、複雑な言語構造をモデル化するためにディープラーニングを活用します。トランスフォーマーのようなディープラーニングアーキテクチャにより、NLUシステムは文脈や意図を高精度で解釈できます。

2. NLUと自然言語生成（NLG）の違いは何ですか？

NLU（自然言語理解）はユーザー入力を解釈し意味を抽出することに重点を置き、NLG（自然言語生成）は人間らしい応答を生成することに特化しています。要するに、NLUは読み取りと理解、NLGは作成と応答を担います。

3. 現在のNLUの精度はどの程度で、どのような要因がその精度に影響しますか？

最新のNLUシステムは、明確に定義された分野では90％以上の精度を達成できますが、トレーニングデータの質、言語の多様性、分野の複雑さ、曖昧さや複数意図のクエリへの対応力などがパフォーマンスに影響します。

4. 信頼性の高いNLUモデルを構築するには、通常どれくらいのデータが必要ですか？

信頼性の高いNLUモデルを構築するには、通常、各インテントやエンティティごとに数千件のラベル付き例が必要ですが、転移学習や事前学習済みモデル（BERTやGPTなど）を活用すれば、クラスごとに数百件の例でも十分な場合があります。

5. NLUエンジンをCRMやカレンダー、データベースなどの他のツールとどのように連携しますか？

NLUエンジンは、ユーザーの意図が検出された際にシステムがアクションを実行できるよう、APIを介して他のツールと連携します。たとえば、予定の作成、連絡先情報の取得、レコードの更新などです。これにはバックエンドのスクリプトや、ネイティブ連携機能を持つプラットフォームの利用が含まれます。