自然言語処理（NLP）とは
自然言語処理（NLP：Natural Language Processing）とは、人が日常的に使う言語（＝自然言語）をコンピュータで処理・分析する技術です。言葉の意味や文脈、感情などを理解しようとするAI技術の一分野であり、自然言語の曖昧さを克服し、業務で活用できる構造化データへ変換する技術基盤として注目されています。
自然言語処理には、文章の分割・構文解析・意味解析・文脈理解といった多くの工程があり、近年では機械学習やディープラーニングと組み合わせた高精度なモデルも登場しています。類似技術には、自然言語生成（NLG）や自然言語理解（NLU）、自然言語クエリなどがあり、これらはNLP AIと呼ばれる分野で活用が進んでいます。
自然言語処理が注目されている理由
近年は、SNSの普及やビジネスコミュニケーションにチャットツールを使用するケースが多く、テキストデータ量が増加しています。今後もさらにデータ量が増加すると予測され、テキストデータの活用は必須といえるでしょう。膨大なデータの有効活用が求められているため、自然言語処理技術の注目度は高まっています。
自然言語処理技術は世界で研究開発が進められ、技術革新が進んでいます。国内でも、自然言語処理技術の日本語に特化した言語モデルの開発などが活発化しています。自然言語処理技術の発展でビジネスシーンでも自動化ツールやAI技術が取り入れられ、今後さらに発展すると予想できるでしょう。
自然言語処理にはPythonが実装される
自然言語処理の実装には、Pythonが多く用いられています。scikit-learnやspaCy、NLTK、Transformersなどのライブラリを使えば、形態素解析や感情分析、テキスト分類などの処理を効率よく行えます。機械学習と組み合わせることで、実用的なNLPモデルの開発が可能です。
自然言語処理の歴史と代表的な製品
自然言語処理の原点は、1950年代の機械翻訳研究にあります。当時は英語とロシア語の翻訳が焦点で、NLPの原理として「言語を記号的に処理する」という考え方が始まりました。
その後、1960年代に登場した対話型プログラム「ELIZA」、2010年代のIBM「Watson」や、日本の「東ロボくん」などが代表的なマイルストーンです。さらに、Amazon Alexa や Google のニューラル機械翻訳の登場により、音声や翻訳の領域でも自然言語処理AIが飛躍的に進化しています。
自然言語処理の仕組み
人が使用する自然言語は、曖昧でさまざまな角度から分析しなければ活用ができません。自然言語処理には、複雑な分析を実現するための仕組みがあります。分析にあたり、まずはコンピュータが自然言語のデータ処理ができるように機械可読目録とコーパスを用いて準備をします。
- ■機械可読目録
- 書き言葉を機械が理解できるようにする通信規格です。人間の言葉を機械が理解できるように変換します。機械可読目録の応用技術として書籍検索システム「OPAC」が有名です。
- ■コーパス
- 自然言語の使用方法を集積したものです。機械が自然言語を理解するための膨大なサンプルといえます。文章などの使用方法を構造化し、収集して記録したものです。人が英会話を学習する際の、英文用例集のような存在と考えるとわかりやすいでしょう。
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自然言語処理の流れ
機械可読目録とコーパスを用いて準備をし、自然言語処理は「形態素解析」「文章構造の解析」「文章の意味を分析」「文脈を理解したうえでの情報抽出」で進めます。
形態素解析
形態素解析とは、文章を最小の単位である単語に分割する作業です。意味をもつ最小単位である単語にわけることで、意味を解析しやすくなります。
- 満天の星と月が美しい
以下、形態素解析した文章です。
- 満天／の／星／と／月／が／美しい
文章を分割して書くことを「分かち書き」といいます。英語など多くの言語では単語同士の間にスペースがありますが、日本語にはないため、形態素解析が必要です。
構文解析
構文解析とは、単語同士の関係性を解析する作業です。構文解析の段階では、文法的に考えられる構造をすべて挙げます。形態素解析した文章の構文解析をします。
- １．「満天／の／星／と」と「月／が」を名詞句として認識
- ２．「満天／の／星／と」と「月／が」を主語、「美しい」を述語に分類
構文解析することで、「美しい」のが「満天の星」と「月」であると理解できるでしょう。一方、別の解析方法も考えられます。「月／と／星」をまとめて名詞句と見なし、「満天／の」を「月／と／星」の形容詞と考える方法です。この場合、「満天」なのは「星」と「月」の２つが該当します。
意味解析
構文解析をした文章は、意味が定まっていません。上述の例でいえば、「満天」なのが「星」と「星と月」のどちらなのか不明のため、意味解析を実施します。意味解析では、辞書を利用して単語同士の意味や関係を調べます。結果をもとに、構文解析から最適な構文の選出が可能です。
- 辞書を参照
- 「満天」……空いっぱい
- 「星」……複数ある
- 「月」……一つだけ
- →「満天」は「星」だけにかかると特定できる
文脈解析
同じ文章でも、文脈によって異なる意味をもつ場合もあるでしょう。自然言語処理では、前後の文章にも構文解析と意味解析を実施し、文脈を明らかにします。文章同士の関係性を明らかにするには言葉の意味や文法だけではなく、さまざまな知識が必要不可欠です。照応解析や談話解析などの手法が提唱され研究が進められているため、十分な実用性を誇る文脈解析は発展していくといえるでしょう。
自然言語処理に用いられる手法
ここでは、自然言語処理に用いられる手法について解説します。
共起語解析
共起語解析は、自然言語処理における基本手法の一つで、ある単語と一緒に出現しやすい単語（共起語）を分析します。例えば「星座」に対して「占い」「性格」などが共起語にあたります。
この手法は、検索クエリの意図推測やコンテンツの最適化などに活用されており、マーケティング分野で特に有効です。共起語の分析により、検索エンジンでの自然言語検索や広告文生成にも応用が広がっています。
トピックモデル
トピックモデルとは、文章がどのような話題（トピック）を扱っているかを推定する自然言語処理技術です。複数の単語の出現パターンをもとに、テキストの背後にある主題構造を抽出します。
マーケティング分析や記事の自動分類、チャットボットの意図理解にも用いられており、機械学習と組み合わせることで精度の高いトピック推定が可能になります。最近では、ニュース記事やブログなど新着コンテンツを自動で分類・要約するNLP技術としても活用が進んでいます。
感情分析
感情分析とは、個々の単語の意味から文章全体の感情を分析することです。SNSやECサイトのレビュー分析などで、感情分析が用いられます。例えば、「おもしろい」「おすすめ」などはポジティブ、「つまらない」「嫌い」などはネガティブと判断します。どちらにも該当しない単語は、ニュートラルに分類されるでしょう。
感情を示す単語ごとにポジティブなら加点・ネガティブなら減点し、総合点によって文章全体を判断します。「この映画は序盤がつまらないけど、あとはおもしろいからぜひおすすめ」の場合、総合的にポジティブだと判断できるでしょう。「ネガポジ判定」と呼ばれることもあります。
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自然言語処理でできること
自然言語処理は、膨大なテキストデータの解析や非構造化データの処理で活用されています。ここでは、自然言語処理で実現できることを解説します。
大量のテキストデータ解析
自然言語処理技術は、テキストマイニングで大きく力を発揮します。テキストマイニングとは、テキストデータの中から重要な情報を抽出する技術です。例えば、SNS上のコメントやカスタマーサポートに寄せられた顧客の声からニーズを分析できます。
ほかにも医療現場では、患者が訴えた痛みや会話のテキストデータを解析し、うつ病や認知症などとの相関性がないかなどを確認できます。自然言語処理を用いてテキストデータを解析すると、新たなチャンスやリスクの発見が可能です。
非構造化データの処理
非構造化データとは、行や列によって構造化されていないデータのことです。動画や画像のデータなどが該当します。構造化データと異なり、コンピュータでの分析は困難です。人間の言語は典型的な非構造化データです。例えば、スマートスピーカーに明日の天気を尋ねる場合、「明日の天気は？」「明日は雨降る？」「明日の降水確率は？」など、さまざまな質問が考えられます。形式が整っていないだけでなく、個人の癖や方言・スペルミスなど曖昧さを含みます。
しかし、最近ではAIのさまざまな機械学習により、非構造化データの処理精度が向上し、多くの表現において解析が可能です。文の構造や前後の文脈から質問の意図を読み取り、的確な回答をするシステムが増えています。
自然言語処理の活用事例
自然言語処理（NLP）技術は年々進化を遂げており、ビジネスから日常生活にいたるまで多様な分野で活用されています。本章では、代表的な活用例を通して、自然言語処理 AI の可能性を具体的に見ていきましょう。
AIチャットボット
カスタマーサポートなどで広く導入されているAIチャットボットは、自然言語処理 AI（NLP AI）の代表的な活用例です。ユーザーの入力文を理解し、適切な返答を自動生成することで、問い合わせ対応を効率化します。AIと自然言語処理技術を連携させることで、柔軟で人間らしい応答が可能になります。
音声認識AI
自然言語処理は、音声をテキスト化するAI技術にも欠かせません。コールセンターでは、通話内容を自動的に文章化する仕組みとして活用されており、議事録作成や顧客対応記録の自動化にも役立っています。自然言語とは異なる話し言葉の処理にも対応できることが強みです。
AIスピーカー
スマートスピーカーやAIスピーカーでは、音声による自然な指示に対して、NLP技術が内容を解釈し動作を実行します。例えば「今日の天気は？」といった指示に対し、自然言語検索によって該当する情報を提供する仕組みが活用されています。
手書き文字のデータ変換
自然言語処理技術は、手書き入力のテキスト化にも活用されています。電子カルテシステムなどでは、医師がタブレットに記入した文字を自動でデジタルデータへ変換し、意味解析や記録の整理に応用されています。意味処理とはまさにこうした文脈理解の技術です。
検索エンジン
検索エンジンにおける自然言語処理の活用により、単純なキーワードではなく、文脈や意図に基づく柔軟な検索が可能になっています。曖昧な表現でも、自然言語クエリを解析して適切な検索結果を返す「自然言語検索」の技術が導入されています。
翻訳機能
機械翻訳の精度が向上している背景には、NLPを用いた文脈解析と意味解析があります。日本語の多義性や文脈のあいまいさを処理するために、自然言語処理とは何かを深く理解した設計が重要です。音声認識と組み合わせたリアルタイム翻訳サービスでも、自然言語処理 AI は中心的な役割を担っています。
このように、自然言語処理の活用はあらゆる領域で進んでおり、その基盤にはテキストデータを解析するテキストマイニングの手法が存在します。活用シーンに適したツールを選ぶために、最新のテキストマイニングツールを比較検討するのもおすすめです。
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自然言語処理における今後の課題
高度な技術を誇る自然言語処理ですが、できないことや課題もあります。自然言語処理は、形態素解析と構文解析だけで処理をしているのではありません。文章の構造や前後の文脈から質問の意図を推測し、分析する必要があります。しかし、ビジネスや日常でさらに活用するためには精度が十分ではありません。
また、英語と日本語など言語により、処理技術も異なります。英語は単語同士がスペースで区切られていますが、日本語にはありません。対象言語に処理技術が偏ってしまう点も課題の一つです。
このような課題を解決するために、自然言語技術やAIの開発が進められています。テキストマイニングやマーケティングで自然言語処理を活用する場合は、常に最新の情報・技術を取り入れるよう意識するとよいでしょう。
自然言語処理を活用してテキストマイニングを効率化しよう
自然言語処理では、大量のテキストデータ解析や非構造化データの処理が可能です。AIチャットボットやスピーカーなどビジネスや日常でも活用されています。膨大な情報から有益な知見を素早く抽出できることが、NLPを導入する最大のメリットです。文章における意図の推測など処理技術にはまだ課題があり、さらに研究が進められ発展していくと予測されるでしょう。自然言語処理について理解を深め、翻訳やマーケティングの分野で必要となるテキストマイニングに活かしましょう。
