自然言語処理（NLP）とは？仕組みやAIの活用事例を解説

AIを活用したサービスやツールが急速に発展し、長文処理の精度が飛躍的に向上しています。
この発展を支える重要な技術のひとつが「自然言語処理（NLP）」

そのため、多くの企業が自然言語処理を自社のビジネスに導入したいと考えています。その一方で、自然言語処理の基礎知識や仕組みがいまいち分からない方も少なくはありません。

そこで本記事では、自然言語処理に興味がある方に向けて、自然言語や自然言語処理の意味や歴史、注目を集める理由、仕組みや活用事例などについて解説します。本記事を読むことで、自然言語処理の仕組みや活用例などを理解できるでしょう。

自然言語とは？【人が使う書き言葉や話し言葉】

自然言語とは、人間が日常会話の言語を指します。具体的には日本語や英語などが自然言語にあたり、あいまい性を持つのが特徴です。

あいまい性を持った自然言語は、機械が正確に理解することは容易ではありません。これに対し、プログラミング言語などの人工言語は、あいまい性が排除された言語のため、一貫性や法則性があります。

自然言語処理（NLP）とは？【自然言語を理解する技術】

自然言語処理（NLP：Natural Language Processing）とは、人間の日常的な言葉をコンピュータが解析し理解する技術です。
この技術は、コンピュータが人間のように言語を理解し、利用することを目指しています。

また、自然言語処理は主に「言語理解」と「言語生成」の2つに分類されます。言語理解は、人間が作成した文章を解析する技術です。
例えば、メールの自動振り分けや検索エンジンに用いられています。

一方で、言語生成は機械が文章を作り出す技術です。これは文章要約や機械翻訳などの分野で活用されています。

自然言語処理の歴史

1940年代から始まる自然言語処理技術の歴史は、大きく3つの時期に分かれます。初期の1940年から60年代にかけては、軍事目的で開発されたコンピュータが、次第に言語翻訳の分野へと応用されるようになりました。

1960年代から90年代は、多額の資金が投じられたにもかかわらず、研究が進むほどに課題の複雑さが浮き彫りになった時期でした。
この頃、人との対話を模倣する「ELIZA」が登場し、注目を集めました。

1990年代以降、インターネットの普及に伴い、自然言語処理は社会に欠かせない技術となります。2010年代に入ると、ディープラーニングを活用した処理手法が飛躍的な進歩を遂げます。

2014年にはAmazonがAIスピーカー「Amazon Alexa」を、2016年にはGoogleが「Googleニューラル機械翻訳」を発表するなど、AI技術と融合した自然言語処理の応用が次々と実用化されました。

自然言語処理が注目を集める理由・背景

ここからは、自然言語処理が注目を集める理由・背景について解説します。

テキストデータ量の急増

現代社会ではSNSやメッセージアプリの普及により、テキストデータが急増しています。この膨大な情報を活用するニーズが高まっており、自然言語処理への注目が集まっています。

特に、大量のテキストや音声データを効率的に分析するには、自然言語処理を用いた自動化が欠かせません。自然言語処理を活用すれば、膨大なテキストデータを効率的に分析が可能です。

GPT-3やBERTなど汎用言語モデルの技術革新

自然言語処理の注目度が高まる要因のひとつに、GPT-3やBERTといった汎用言語モデルの技術革新があります。自然言語処理では、単語や文を基本単位として解析を行います。

現在主流なのは、汎用的な言語モデルを用いる手法です。この手法では、一般的な文章を処理できる汎用モデルを準備して、個別のタスクに応じて調整します。そして、より高度な汎用言語モデルとして、GPT-3やBERTが開発されました。

有用なデータソースの構造化

有用なデータソースの構造化も、自然言語処理が注目を集める理由のひとつです。人間の言語は多様性に富み、表現方法も限りないといえるでしょう。そのため、機械学習を用いた言語モデルでも、表現のあいまいさを完全に排除するのは困難です。

ですが、自然言語処理技術を活用することで、言語のあいまいさを減らし、音声認識やテキスト分析に有用な構造化データを生成できます。これにより、人間の言語をより正確に理解し、処理することが可能になります。

自然言語処理の仕組み

自然言語処理は、人間の言葉のあいまいさに対処するため、多角的な分析が必要です。処理の流れは、「機械可読目録」と「コーパス」を使用した準備から始まります。

その後、「形態素解析」「構文解析」「意味解析」「文脈解析」と段階的に解析を進めていきます。以下では、自然言語処理の仕組みについて解説します。

「機械可読目録」で語彙を理解する

「機械可読目録」で語彙を理解します。機械可読目録とは、コンピュータが人間の書き言葉の意味を理解するための通信規格です。

この技術の実用例として、書籍検索システム「OPAC」が広く知られています。機械可読目録は、人間の言葉をコンピュータに橋渡しする重要な役割を担っています。

「コーパス」で自然言語を構造化する

コーパスとは、自然言語の文章を体系的に収集し、構造化したデータベースです。コーパスを分析することで、言葉の文脈に応じた意味や適切な使用法を理解できます。

コーパスの役割は、人が英語を学ぶ際に用いる用例集に似ています。このように、コーパスはコンピュータが自然言語を学習し、理解するための重要な資源です。

「形態素解析」で文を単位ごとに分割する

形態素解析では、文章をまず最小の意味単位に分割します。その後、各単位に品詞などの情報を付与します。この処理により、文の構造が明確になり、コンピュータによる理解が可能になります。

以下では、「私は友達と辛いカレーを食べました」という文章を使って、形態素解析の具体例を説明します。形態素解析後、この文は以下のように分割されます。

「構文解析」で文章の構文を組み立てる

構文解析では、形態素解析で得られた単語の関連性を調べ、文の構造を明らかにします。構文解析には、依存構造解析と句構造解析の2つの手法があります。

依存構造解析は、文中の単語同士の関係性を明らかにする手法です。各単語がどの単語と結びついているか、その係り受けの構造を文法的に分析します。

句構造解析は、文章の階層的な構造を理解するための手法です。この方法では、文中のどの部分がまとまりを持つ単位を形成しているかを特定します。

解析結果は通常、ツリー図で表現されます。このツリーの各節点は、個々の単語や文法カテゴリーを示し、枝分かれの構造が文の文法的な組み立てを反映しています。

「意味解析」で正確な解釈を模索する

意味解析は、構文解析の後に行われます。意味解析では、辞書を参照して単語や句の意味を特定し、文の正確な解釈を導き出します。

構文解析で得られた複数の可能性から、文脈に適した最も適切な意味を選び出すのが意味解析の役割です。以下では、「私は友達と辛いカレーを食べました」という文章を基にして、意味解析の具体例を解説します。

構文解析で得られた文の構造を基に、「私は友達と辛いカレーを食べました」の意味を分析します。導き出された解釈は、次の通りです。

・私が友達と一緒に辛いカレーを食べたこと
・「辛い」という形容詞は、「カレー」にかかっているので、カレーの味が辛いこと
・「食べる」という動詞は、カレーを口に入れて咀嚼し、飲み込む行為であること

「文脈解析」で文同士の関係を解析する

自然言語処理の最終段階として、文脈解析が行われます。文脈解析は、複数の文章間の関係性を理解する手法です。形態素解析から始まり、構文解析や意味解析を経て文脈解析に至る一連の流れにより、人間の言葉がデータとして扱える機械言語に変換されます。

文脈を正確に理解するには膨大な知識が必要です。そこで、機械学習やニューラルネットワークを駆使し、より深い言語理解の実現に向けた取り組みが進められています。

AIと機械学習の違いについては「AIと機械学習の違いは？人工知能の定義・分類・活用例を解説」をご覧ください。

自然言語処理の活用事例

自然言語処理は、現代社会のさまざまな場面で活用されています。その代表例として、AIチャットボットや音声認識システム、AIスピーカーが挙げられます。

また、手書き文字の認識や機械翻訳にも欠かせない技術です。さらに、検索エンジンや文章要約・テキスト分類にも活用されています。
以下では、自然言語処理の活用事例について解説します。

それぞれの活用事例についてさらに詳しくは「AIを活用したマーケティングとは？できることや事例を解説」をご覧ください。

対話型AIチャットボット

近年注目を集めている対話型AIチャットボットでも、自然言語処理が活用されています。対話型AIチャットボットは、ユーザーが入力した文章を解析し、適切な応答を生成するシステムです。

多くの企業が顧客サポートの効率化のために、対話型AIチャットボットを採用しています。高度な対話型AIチャットボットは、過去の会話内容を記憶し、文脈を理解しながら対話を進めることも可能です。

音声認識AI

自然言語処理が活用されている分野のひとつが音声認識AIです。具体的には、音声をテキストに変換する過程で、自然言語処理が重要な役割を果たしています。

この技術の応用例として、会議の自動議事録作成やコールセンターでの顧客対応記録の自動生成が挙げられます。さらに、AIの学習能力により、業界特有の専門用語や企業固有の表現も、正確に認識できるようになりました。

AIスピーカー

AIスピーカーやスマートスピーカーも、自然言語処理の代表的な活用例です。例えばAmazonのAlexaのような機器は、人間の音声指示を解釈し、気象情報の提供から家電の制御まで、さまざまなタスクをこなします。
このように自然言語処理は、身近な形で私たちの生活に溶け込んでいます。

手書き文字認識

手書き文字の認識技術は、自然言語処理の進歩により大きく向上しています。従来のOCR（光学文字認識）に加え、最近では人工知能を組み合わせた「AI-OCR」が注目を集めています。

AI-OCRは、手書きの文字をカメラで捉え、高精度にテキストデータへ変換する技術です。手書き文字認識に自然言語処理を活用することで、個人の癖が強い文字や崩し字でも正確に解読できるようになりました。これにより、手書き文書のデジタル化がより効率的に行えます。

翻訳機能

翻訳機能の分野でも、自然言語処理が大きな役割を果たしています。DeepLやGoogle翻訳といった機械翻訳サービスは、自然言語処理を駆使して翻訳精度を飛躍的に向上させました。

さらに、音声認識と組み合わせた翻訳システムも登場し、より幅広い活用が可能になっています。これらの進歩により、言語の壁を越えたコミュニケーションがしやすくなりました。

検索エンジン

検索エンジンは、自然言語処理の身近な活用例のひとつです。自然言語処理により、ユーザーが自然言語で入力した検索語に対し、完全一致だけでなく関連性のあるデータも表示できるようになりました。

この結果、あいまいな記憶や漠然としたキーワードでも、膨大なデータの中から求める情報を見つけ出せる可能性が向上しました。

文章要約・テキスト分類

自然言語処理は、テキスト分類や文章要約の分野でも活用されています。テキスト分類とは、文章をあらかじめ定義されたカテゴリーに分類することです。

自然言語処理によって、特定のキーワードを基にしたカテゴリー分類も容易になり、さまざまな業務での活用が進んでいます。

一方で文章要約とは、文章の内容を分かりやすく簡潔にまとめることです。文章要約では、主に抽出的要約と生成的要約といったアルゴリズムが用いられます。

抽出的要約は、元のテキストから重要な部分を選び出して組み合わせる方法で、生成的要約は、内容を理解した上で新たな文章を作り出す手法です。AIによって、これらの処理を自動化することで、高速かつ精度が高い要約が可能になりました。

自然言語処理の未来と課題

自然言語処理には、いくつかの課題が存在します。そのひとつは、全言語への対応の難しさです。各言語のチューニングには相当なコストがかかります。

また、AIが生成する情報の正確性も課題となっています。例えば、ChatGPTの回答は説得力があっても、内容の正確性は保証されません。

一方で、これらの課題を克服する可能性があり技術の開発も進んでいます。特に注目されているのが、複数の情報源を組み合わせて学習を行う「マルチモーダル」と呼ばれる機械学習手法です。

この技術の発展により、機械翻訳の精度向上など、自然言語処理のさらなる進化が期待されています。

まとめ

今回の記事では、自然言語や自然言語処理（NLP）の意味や歴史、注目を集める理由、仕組みや活用事例などについて解説しました。
自然言語処理は、人間の日常的な言語をコンピュータが理解・処理する技術です。

近年、テキストデータの増加やGPT-3やBERTなど、汎用言語モデルの技術革新により注目が高まっています。
しかし、全言語への対応や生成情報の正確性など、課題も残されています。一方でマルチモーダルなど新技術の開発も進んでおり、
さらなる進化が期待されています。

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