自然言語処理（NLP）とは？注目される理由や仕組み、活用事例について解説

自然言語処理の主な仕組み

私たちが普段使っている自然言語は複雑で、単純に文字を読むだけでは意味を正しく理解できません。そこで自然言語処理は、段階を分けて少しずつ言葉の意味や構造を理解していきます。

本節では、自然言語処理の主な仕組みを、次の4つの段階に分けて解説します。

形態素解析

形態素解析は、文章を「形態素」という意味のある最小単位に分ける作業です。たとえば「私は学校へ行きます」という文を形態素解析すると、「私」「は」「学校」「へ」「行く」「ます」といった単語や助詞に分けられます。

構文解析

構文解析は、形態素解析で分けた単語の並びが、どんな文の形になっているのかを調べる仕組みです。つまり、文章のなかで「誰が」「なにを」「どうする」という関係を見つける作業です。たとえば「猫が魚を食べる」という文なら、「猫」が主語、「魚」が目的語、「食べる」が動詞という風に構造を解析します。

意味解析

意味解析は、構文解析でわかった単語の関係をもとに、文章がなにを伝えたいのかという意味を理解する段階です。ここでは、単語の意味だけでなく、文章全体の意図や内容を読み取ることを目指します。

たとえば「黒子に会う」と「黒子をとる」では、「黒子」という言葉の意味が違います。意味解析では、こうした言葉の使われ方の違いを判断し、正しい意味を判定するのです。

文脈解析

文脈解析は、文章が書かれた前後の情報や状況を考慮して、意味を理解する方法です。同じ言葉でも、使われる場所や前後の言葉によって、意味が変わることがあります。これを正しく判断するために、文脈解析が必要になるのです。

たとえば「今日は楽しかった」という文章が、皮肉でいわれている可能性があるかなどを、文脈の前後から判定します。

自然言語処理の活用事例8選

自然言語処理は、日常生活やビジネスのなかで、便利なサービスを提供するために役立っています。本節では、自然言語処理が使われている、代表的な8つの活用事例を紹介します。

対話型AIチャットボット

対話型AIチャットボットは、人間と会話ができるプログラムです。たとえば、企業のホームページで質問をすると、自動で答えてくれるシステムがあります。人間が対応しなくても、24時間対応できるため、カスタマーサポートなどで役立っています。

音声認識AI

音声認識AIは、人が話す声を文字に変える技術です。スマートフォンの音声入力や、音声アシスタントでよく使われています。音声認識では、話した言葉を正しく文字として認識するだけでなく、自然言語処理で意味を理解して、適切な操作を行います。

文字認識AI

文字認識AIは、紙に書かれた文字や印刷された文字を、デジタルの文字に変える技術です。スキャンした書類や写真の文字を読み取り、パソコンで編集できるようにします。自然言語処理と組み合わせることで、文字だけでなく、文の意味や構造も分析できるようになっています。

スマートスピーカー

スマートスピーカーは、音声で操作できる家電のことです。自然言語処理を使って、話しかけられた言葉の意味を理解し、音楽の再生や天気の報告などを声だけで指示できます。

検索エンジン

GoogleやYahoo! JAPANのような検索エンジンも、自然言語処理を活用しています。私たちが検索ボックスに入力した言葉を理解し、最も関係のある情報を探し出して表示します。単にキーワードを探すだけでなく、文章の意味や質問の意図まで読み取り、最適な検索結果を表示できるのです。

機械翻訳

機械翻訳は、ある言語で書かれた文章を別の言語に自動で変換する技術です。Google翻訳やDeepL翻訳などが有名です。自然言語処理の技術を使って、文の意味や文法を理解することで、より自然で正確な翻訳が可能になっています。

文章要約

自然言語処理は、ニュース記事や論文の要約、自動レポート作成などにも使われています。長い文章や記事のなかから、重要な部分だけを抜き出して短くまとめるのも、自然言語処理があってこそ実現できるのです。

感情認識AI

感情認識AIは、文章や話し言葉から人の感情を読み取る技術です。たとえば、SNSの投稿やカスタマーレビューを分析し、喜びや怒り、悲しみといった感情を判断します。企業はこの技術を使って顧客の声を理解し、サービスの改善に役立てています。

自然言語処理の課題

自然言語処理は近年、目を見張るほど進化していますが、実は課題も抱えています。本節では、自然言語処理が直面している主な課題を3つに分けて、解説します。

本質的に曖昧である

自然言語の大きな特徴は、曖昧さです。たとえば次のような曖昧さがあり、自然言語処理が完璧な精度をもつうえでの課題となっています。

＜自然言語の曖昧さ＞

多義語：1つの言葉が複数の意味をもつ（例：「かみ」は「紙」か「神」か）

はっきりしない表現：（例：「大丈夫だよ」は肯定か否定か）

省略：言葉が省かれている（例：「それください」の「それ」とはなにか）

一般常識が通用しない

自然言語処理が苦手なことのひとつに、常識の理解があります。言葉の意味だけを処理するのではなく、背景にある世界の知識やルールを理解する必要があるからです。

たとえば「鳥は空を飛ぶ」という文章が正しいかどうかを判定するとき、ペンギンなどの飛べない鳥も厳密にはいるため、場合に応じて常識を変えければなりません。こうした背景知識や状況を理解できないために、誤った解釈や回答になることがあります。

言語の違いへの対応が難しい

自然言語は、国や地域によって大きく違います。日本語と英語はもちろん、同じ言語でも方言や話し言葉、スラングなどもあります。自然言語処理がこれらすべてに対応するのは、難しいでしょう。

自然言語処理の最近の動向

近年の自然言語処理は、AIの進化とともに、飛躍的な進歩を見せています。さまざまな文章に対応できる「Google T5」や、画像・音声もあわせて理解できる「Vision Transformer」など、とくに高度なモデルが台頭しています。

自然言語の精度が上がることで、従来よりも広く、多様な分野で使われ始めていることは重要なポイントです。今後は、医療や法律など専門分野に特化した言語モデルが登場し、それぞれの業界での活用がさらに進んでいくと予想されています。

AI関連ツールの導入は専門家に相談しよう！

自然言語処理のモデルのようなAIツールは、ビジネスや日常生活を便利にする可能性があります。しかし実際に導入する場合、専門知識が必要なことも多く、どのAIツールが自社に合うのか、どう使えば効果が出るのかがわからないこともあるでしょう。

とくにAIツールに慣れていない場合は、無理せずAIの専門家に相談することがおすすめです。専門家の知識を借りることで、ムダなコストや失敗を防ぎ、より確実に成果を得られます。

まとめ

本記事では、自然言語処理（NLP）の概要から、最新動向までを紹介しました。自然言語処理は、複雑な自然言語を人工言語に変えて、コンピュータでも扱えるようにする技術です。

インターネットが普及している現代において、言語データを扱う自然言語処理は、ビジネスのさまざまな分野で欠かせない存在になっています。しかし、便利である一方、曖昧さや一般常識の理解が難しいといった課題もあるため、理解したうえで活用する必要があります。

自然言語処理をはじめとするAIツールの導入を検討する場合は、失敗を避けるため、まずは専門家に相談するのがおすすめです。ぜひ本記事を参考にして、AIツールを有効活用してみてください。