自然言語処理の概要

NLP の概要と定義

自然言語処理 (NLP) は、人と機械が日常語で対話できるようにする AI の魅力的な分野の 1 つです。Siri への音声コマンド入力や Google 翻訳は、どちらもソフトウェアが人間の言葉を理解し、応答しているため NLP の実例です。

NLP と AI の関係

ほとんどの人はプログラマーでもソフトウェアのパワーユーザーでもありません。だからこそ、自然言語処理（NLP）は非常に有用です。NLPのおかげで、専門的な知識がなくても複雑なソフトウェアを扱いやすくなり、AIに対しても友達に話すような自然な言葉で指示を出せるようになりました。特に、会話型AIはこの技術を活用しており、ユーザーとのスムーズな対話を実現することで、より直感的にAIを操作できるようにしています。

AI という用語は幅広い技術を対象として含みますが、NLP 分野は人間の言語の課題に重点を置いています。NLP ソリューションを本当に有用なものにするには、NLP システムは単にユーザーが話した言葉を捉えるだけではなく、言葉の背景にある文脈や意図も理解する必要があります。それを可能にするために、NLP 開発者は機械学習やディープラーニングといった他の AI テクノロジーも利用します。

自然言語処理が重要である理由

自然言語処理は、本来なら使うのが難しいかもしれない技術を利用できるようにします。また、コンピューターが NLP の登場以前は不可能だった方法でテキストや音声を理解することも可能にします。NLP の主なメリットを以下に示します。

従業員の生産性向上

職場では、自然言語処理により、繰り返し作業や時間のかかる作業を自動化できるため、効率を向上させることができます。例えば、カスタマーサービス部門の場合、NLP を搭載したチャットボットを使用して、顧客からの日常的な問い合わせを処理するかもしれません。あるいは、会計部門の場合、NLP 対応システムを使用して請求書や領収書から主要な情報を取得して、データベースまたはスプレッドシートに入力することが考えられます。

その他のメリットとして、データの入力と処理の自動化により人為的ミスの可能性が減少し、ワークフローが迅速化されます。システムが人間の言葉を十分に理解して基本的な作業を引き受けることができると、ユーザーがより価値の高い業務に集中できるようになり、生産性が向上します。

カスタマーエクスペリエンスの向上

対話型音声応答システムを導入している企業に電話をかけて、通話したい相手になかなかつながらない場合、そのシステムはトレーニングが不十分ということです。それに対し、十分にトレーニングされた NLP チャットボットは、より直感的なエクスペリエンスを顧客に提供できます。例えば、NLP 対応システムを備えた e コマースサイトでは、顧客がサイトで閲覧していた製品を分析することができます。顧客にとって関心のある製品を理解することで、顧客が望む可能性が高い製品を提案することが可能になります。

NLP を搭載したカスタマーサービスチャットボットは、質問に回答したり、問題を迅速に解決したりすることで、エクスペリエンスを改善します。これらのチャットボットは、顧客のインタラクション履歴をすべて保持し、顧客が過去に抱えた問題を認識するように設計できます。

新たなインサイトの創出

企業に質問、助言、または苦情メールを送信したことがある人は、誰もそれを読んでいないと思われるかもしれません。顧客からのフィードバックにすべて目を通す時間がある企業は少ないため、それはそうかもしれません。しかし、NLP 対応 AI にはその時間があり、Web サイトでの顧客との会話のような膨大なデータセットをふるいにかけることができます。その上で、そのやり取りを正確に要約して、企業が問題を修正できるようにすることができます。

自然言語処理の仕組み

NLP が人間と機械の対話を可能にする仕組みを以下に示します。以下のステップは、テキスト形式の言語に適用されます。話し言葉の NLP は少し異なりますが、同じ一般原則に従っています。

プロセスの仕組みを示すために、以下のサンプル文を使用しましょう。

「I like demonstrating how natural language processing works.」（私は自然言語処理の仕組みを示すのが好きです）

アルゴリズムはテキスト前処理から始まります。

テキスト前処理

テキスト前処理とは、NLP アルゴリズムが人間の言葉を処理しやすくするために、人間が作成するテキストを単純化することです。

• トークン化

トークン化は、文内の単語と句読点をトークンに分割する処理です。インデックス作成や検索などのタスクの実行時は、テキスト処理よりもトークン処理の方が NLP アルゴリズムにとって効率的であるため、トークン化は重要です。サンプル文「I like demonstrating how natural language processing works.」には 8 語が入っています。また、ピリオドもあるため、単語で 8 トークン、ピリオドで 1 トークンの合計 9 トークンとなります。

• 小文字化

小文字化は、データセットを単純化するために、すべてのトークンを小文字のトークンに変換する処理です。サンプル文には、トークンの 1 つとして「I」があります。あいまいさを回避し、効率を高めるために、小文字化ステップで大文字トークンを「i」に変換します。処理の他の部分では小文字化の規則が複雑になります。

• ストップワードの除去

自然言語処理するテキストを単純化するもう 1 つの方法は、重要な意味を持たない単語（ストップワード）を除去することです。サンプル文では「i」と「how」は通常、ストップワードに指定されます。アルゴリズムによってそれらが除去されると、「like」「demonstrating」「natural」「language」「processing」「works」「.」という 7 つのトークンが残ります。

• ステミングとレンマ化

残るトークンが 7 つでも、さらに単純化の余地があります。その方法の 1 つであるステミングは、単語をその語幹または語根に縮小する処理です。トークン「demonstrating」が語幹「demonstr」を基礎として構築される単語であるのと同様に、「natural」は「natur」を基礎として構築されているため、モデルでは元のトークンを語幹「demonstr」および「natur」に置き換えます。

単語は、文脈によって異なる意味を持つ可能性があります。レンマ化は、特定の文脈における正しい意味を決定する処理です。サンプル文に含まれる「like」は、「楽しむ」または「類似する」を意味する可能性があります。この場合、レンマ化により「like」が「楽しむ」を意味する文脈が割り当てられることになります。

テキスト表現

次のステップはテキスト表現です。これは、単語を機械が処理できる数値形式に変換する処理です。テキストは、数値に加えて、文脈などの情報を提供する複雑な形式であるベクトルまたは埋め込みに変換することも可能です。

• BoW (Bag of words)

コンピューターは集計を得意としています。BoW は単語が文書内に出現する頻度を集計するものです。例えば、チーム、ゲーム、スコアなどの単語が文書内に頻繁に出現する場合、文脈はスポーツである可能性が高くなります。サンプル文では、各単語が一度だけ出現します。BoW 表現では、以下のように各単語が一度だけ出現することを示します。

{“i”: 1, “like”: 1, “demonstrating”: 1, “how”: 1, “natural”: 1, “language”: 1, “processing”: 1, “works”: 1}

• TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)

TF-IDF では、多数の文書で構成されるデータセット全体における単語の出現頻度に基づく式を使用して、単語の重要性を決定します。単語の出現頻度が高いほど、TF-IDF の重みが小さくなり、単一文書内での重要性が低くなります。「the」や「a」のような単語は高頻度で出現するため、それほど重要ではありません。サンプル文の重みは以下のような形式で表現され、一般的な単語の方が重みが低く、一般的でない単語の方が重みが高いことが示されます。

{“i”: 0.1, “like”: 0.1, “demonstrating”: 0.3, “how”: 0.1, “natural”: 0.2, “language”: 0.2, “processing”: 0.5, “works”: 0.1}

テキスト分析

テキスト分析は、NLP アルゴリズムがテキストから意味を抽出するポイントであり、アルゴリズムがユーザーのクエリーに対して適切な応答を生成する方法です。

• 固有表現抽出 (NER)

NLP アルゴリズムは、いくつかの定量分析を行った後、何らかの呼称として認識できる単語を探します。単語「apple」が果物の一種を指す一方で、「Apple」は特定の企業を指すため、NLP アルゴリズムがその違いを認識する方法が必要になります。サンプル文「I like demonstrating how natural language processing works」には、AI 技術の一種の呼称として認識される可能性がある「natural language processing」という言葉が含まれています。これは以下のように表現されます。

NER Output: [(“natural language processing”, “Technology”)]

• センチメント分析

芝刈り部品のカタログなど、一部のデータセットには特に感情表現が含まれていないかもしれませんが、映画レビューには強い感情表現が含まれている可能性があります。センチメント分析は、データセットに感情表現が含まれる場合に、それを捉える自然言語処理のステップです。サンプル文の場合、センチメント分析の結果は以下のようになります。

Sentiment Output: Positive

構文解析

すべての文には文法構造があります。構文解析は、その構造を分析して名詞、動詞、主語などを特定する処理です。言語によって構文が異なるため、構文解析は重要であり、機械翻訳に不可欠です。サンプル文では、構文解析によって以下のような結果が生成されます。

Syntax Tree: (ROOT (S (NP (PRP I)) (VP (VBP like) (S (VP (VBG demonstrating) (SBAR (WHADVP (WRB how)) (S (NP (NNP Natural) (NNP Language) (NNP Processing)) (VP (VBZ works)))))))))

アルゴリズムにもよりますが、通常は追加のステップがあります。その結果は、機械がユーザーの言葉や意図を理解しているように見え、自然言語で応答する会話です。

自然言語処理タスクの例

音声コマンドによるドローンの操縦

たとえ最も強力なテクノロジーでも、その使い方がわからなければ価値は限られます。自然言語処理はテクノロジーを利用しやすくし、高度なソフトウェアやハードウェアのメリットを享受する上での専門的な技術知識の必要性を減らします。ユーザーは、複雑なコマンド、コーディング、または物理的操作に頼らずに、自然な会話を通じて NLP 対応システムと対話できます。

例えば、小型ドローンのリモートコントロールアプリケーションは、本来使用する必要がある複雑な操縦を学習しなくても、空中回転のようなことをドローンに指示することができます。簡単な音声コマンドを使う機能があれば、より多くの人がテクノロジーを利用できます。

ブランド管理に関するより優れたインサイトの獲得

人々は日々自分の考えや好みを表現し、企業はそのデータの大部分にアクセスできます。企業は、顧客行動のいくつかの側面を理解するために、製品販売などのデータをすでに活用しています。自然言語処理ソリューションを搭載したコンピューターは、ソーシャルメディアでの会話やオンライン顧客レビューも実用的な情報に変えることができます。

NLP からのインサイトは、従来の販売分析とは異なる種類の情報です。予測やリソース管理などの業務インサイトを得るために販売データが使用されるのに対し、NLP ベースの分析はブランド管理やカスタマーエクスペリエンスの向上に大きな効果を発揮します。

情報過多の防止

業務用のメールアドレスがある場合、情報過多は避けられないように思われるかもしれません。従業員の平均メール受信件数は 1 日 120 件を超えるため、約 60% の従業員が社内メールを無視しているのも不思議ではありません。しかし、電子メールアプリケーションが NLP 機能を搭載している場合、情報過多の回避に役立ちます。メールのフィルタリング、分類、優先順位付けにより、最も重要なメールに必要な注意が向けられるようにすることができます。

同様に、コラボレーションソフトウェアに組み込まれた NLP システムは、会議の文字起こしや要約が可能です。さらに、会議中の発言の重要なポイントを認識して記録したり、割り当てられたアクション項目について報告したりすることもできます。このような NLP 対応の自動化は、個人の時間節約や組織全体の効率向上に役立ちます。

自然言語処理のユースケース

NLP は産業界に変革をもたらしています。NLP アプリケーションは、幅広い業種にわたって従業員の効率向上、カスタマーエクスペリエンスの改善、戦略的意思決定を可能にしています。以下に、さまざまな業種における NLP の主なユースケースを示します。

自然言語処理の手法

ほとんどの自然言語処理手法は大きく 2 種類に分類され、ルールベース手法または機械学習ベース手法を採用しています。

ルールベース NLP

この手法は、コンピューターが人間の言葉を確実に理解・生成するために従うことができる一連の言語規則を特定しようとするものです。そのため、計算言語学の言語的側面に重点が置かれます。ルールベース手法は、規定に従った、予測可能な言葉によるデータセットを使用している場合に非常に効果的です（法律文書や技術マニュアルなど）。

機械学習ベース NLP

機械学習ベースの NLP 手法は、さまざまな統計的手法やアルゴリズム的アプローチを使用するものです。これは、事前にルールを作成するのではなく、コンピューターが大量のデータセットに基づいてコミュニケーション方法を学習できるようにすることが目的です。つまり、コンピューターに十分な件数の人間の言葉の例を処理させることで、適切な人間の言葉を構成するパターンを識別できるようになるということです。十分な大きさのデータセットがある場合、機械学習ベースの NLP 手法は非常に柔軟性が高く、極めて有効です。

自然言語処理の簡単な歴史

AI の一分野としての自然言語処理は、1940 年代に発展し始めました。1980 年代から 1990 年代にかけて、コンピューティングソリューションがより強力になり、機械学習が成熟し始めました。近年、ディープラーニング、ニューラルネットワーク、さまざまな形の生成AIの台頭により、自然言語処理は根底から変わりました。

NLP の進化における出来事

• 1940 年代 | 機械翻訳に関するウィーバーの覚書を含む最初期の NLP 開発の登場
• 1950 年代 |「普遍文法」の導入、チューリングテストの提案、ディープラーニングの出現
• 1960 年代 | ELIZA などのチャットボットの出現、NLP を支える言語理論の進化
• 1970 年代 | 格文法理論と意味ネットワークの登場、ルールベースシステムの成熟、チャットボットの普及
• 1980 年代 | 初期の機械学習アルゴリズムの開発、音声認識技術の進化、計算言語学の展開、RNN 理論の登場
• 1990 年代 | 統計モデルと長・短期記憶 (LSTM) の登場、機械翻訳需要の高まり
• 2000 年代 | 機械学習の急速な進化、ニューラル言語モデルの開発、大量の話し言葉とテキストデータが利用可能に
• 2010 年代 | 利用可能なデータや計算能力の大幅な増加による、ディープラーニングの急速な進化の実現
• 2020 年代 | LLM（大規模言語モデル）、事前学習済み言語モデル、トランスフォーマーの普及

自然言語処理の技術概要

自然言語処理は、機械が人間の言葉を理解し、生成できるようにする幅広い技術や手法の総称です。NLP を実現するすべての技術は、以下に示す 2 つの機能のいずれかに分類されます。

NLP のサブカテゴリー

自然言語処理には、さまざまな技術や手法が含まれますが、NLP の主な目的は機械が人間の言葉を理解し、生成できるようにすることです。以下に示す 2 つの機能は、自然言語処理の主な構成要素です。

• 自然言語理解 (NLU)：自然言語理解は、人間の言葉の理解と解釈に重点を置いています。そのため、NLU システムは構文を解析し、意味を分析し、文脈が人間の言葉の意味に与える影響を理解できなければなりません。これは、話し言葉による質問の理解や、音声による指示に基づくタスクの実行などの形を取る場合があります。
• 自然言語生成 (NLG)：自然言語生成は、人間のような文章や発話の生成に重点を置いています。そのため、NLG システムは非構造化データを自然な響きの言葉に変換できなければなりません。これは、情報の要約や会話の継続を意味する場合があります。

NLP における機械学習の役割

コンピューターが新しいスキルを自ら習得できるとしたら、何ができるでしょうか？それが機械学習です。機械学習とは、コンピューターがタスクの実行方法を具体的な指示なしで自ら学習することです。

NLP の場合、機械学習は自然言語理解と自然言語生成の両方を実現するモデルの構築の形をとります。それには、ラベルが付いたデータでモデルをトレーニングする教師あり学習や、ラベルが付いていないデータでモデルをトレーニングする教師なし学習などの手法が使用されます。

NLP におけるディープラーニングの役割

ディープラーニング（深層学習）は特定の形態の機械学習です。複数のレイヤーを持つニューラルネットワークを使用するため、名称に「ディープ（深層）」が含まれています。「ラーニング（学習）」は、アルゴリズムを使用して、データセットに含まれる複雑なパターンを識別し、モデル化することを指します。ディープラーニングは、特定のタスクにおける NLP の能力を大幅に改善する上で重要です。これには、言語間の翻訳、データセットに含まれるセンチメントの分析、テキストの生成が含まれます。

ニューラルネットワークによる NLP の強化

ニューラルネットワークは、データの処理方法のモデルとして人間の脳を使用するという考えに基づいています。ニューラルネットワークは、NLP システムの自然言語理解と自然言語生成の精度を高めることができます。ニューラルネットワークにはさまざまなアーキテクチャーがあり、バーチャルアシスタント、チャットボット、自動テキスト分析などのアプリケーションを実現する鍵となります。

計算言語学と NLP

計算言語学は、自然言語処理に重点的に取り組むためにコンピューターサイエンスと言語学を組み合わせた研究分野で、コンピューターが人間の言葉を理解できるようにするための理論的基礎を築きます。

• 統語論

文の構造と、文を文法的または非文法的にする規則を研究します。

英語構文：The cat sits on the mat.

誤った英語構文：Cat the on mat sits.

• 意味論

語句が物体、動作、概念を表す方法を含め、言語における意味を研究します。

文：The cat is on the mat.

意味的解釈：猫がマットの上に物理的に位置しているという意味である。

• 語用論

文脈が言語の解釈に与える影響を研究します。

文：Can you pass the salt?

語用論的解釈：能力に関する質問であるが、文脈から、誰かに塩を取ってもらうように頼む丁寧なお願いであることを理解すべきである。

計算言語学は、言語理論と NLP の実際的応用を結び付けるため重要です。

FAQ（よくある質問）