自然言語処理（NLP）とは？仕組みと活用事例を徹底解説！
自然言語処理は、近年、大きく注目されている技術です。「ChatGPT」などAIを支える技術にも含まれていることで、私達に身近なものとなりました。また、非常に激しい進化が続いている分野でもあるため、エンジニアが抑えておきたい技術ともなっています。
注目度合いの高い分野ではあるものの、複雑であり「専門知識が無いと難しい」と思われがちです。実際には、基本的な事項を理解することは難しくないため、今回は自然言語処理について学んでいきましょう。
自然言語処理（NLP）とは
まずは、自然言語処理とは、どのような技術であるか概要を解説します。
自然言語処理の概要
自然言語処理（NLP）は、人間の言語をコンピューターで理解、解析、生成する技術です。具体的な技術の内容は、テキストや音声データを入力として、特定の目標に応じて意味を抽出する一連の作業・過程を指します。
まず、データは形態素解析と呼ばれる技術で単語ごとに分解され、品詞タグ付けにより各単語の役割が特定されます。その後、文法構造の解析や意味解析によって、文全体の構造や文脈の意味が分析されるのです。言語としての特徴を踏まえるだけではなく、数学的な観点から文章の流れを予想するなどの技術も利用されています。
なお、近年では、ディープラーニング技術が普及し、BERTやGPTのような大規模言語モデルが生み出されるようになりました。これにより、文脈の理解や自然な応答生成が実現しやすくなっています。自然言語処理とディープラーニングの両方が発達したことで、より自然な文章の生成が実現できるようになりました。
自然言語と人工言語の違い
自然言語に対して、人工言語と呼ばれるものも存在しています。処理の概要を理解するために、これらの概要や違いについても理解すべきです。
まず、自然言語は人間が日常的に使用する言語で、日本語や英語のように自然に進化したものを指します。多くの場合、文法や意味に曖昧さがあり、文化や時代とともに変化する柔軟性を持っていることが特徴です。一方、人工言語は、特定の目的に応じて人為的に設計された言語を指します。例えば、プログラミング言語やエスペラントは人工言語であると理解しましょう。
大きな違いとして、人工言語は厳密なルールを持ち、曖昧さが許容されていないことが挙げられます。自然言語は柔軟性が認められているため、必ず理解しておくべきポイントです。柔軟性や曖昧性が必要となるかどうかを踏まえ、自然言語と人工言語のどちらが最適であるか判断されます。
自然言語処理（NLP）で実現できること
自然言語処理を活用すると、どのような仕組みを実装できるのか代表的な例を紹介します。
機械翻訳
機械翻訳は、ある言語のテキストを他の言語にソフトウェアなどで翻訳する技術です。自然言語処理（NLP）の進化により、Google翻訳やDeepLのような高度なサービスが実現できるようになっています。自然言語処理によって文章の構成を理解して、それに沿った翻訳文を提供してくれるのです。
加えて、ディープラーニング技術が発達したことにより、単語レベルだけでなく文脈や意味を考慮した翻訳も可能となりました。例えば、文全体を一括して処理するニューラル機械翻訳（NMT）は、従来の翻訳より自然な結果を示してくれます。基本となる技術は自然言語処理ですが、ディープラーニングとの組み合わせが当たり前となっているのです。
チャットボット
チャットボットは、ユーザとの対話を自動化するアプリケーション全般を指します。自然言語処理の技術を活用し、入力されたテキストを踏まえた回答の生成が可能です。
いくつもの種類があり、ルールベースで回答を生み出すものから、GPTのように大規模言語モデルを活用したものまであります。どのような用途で利用するかによって、チャットボットの処理内容を選択することが重要です。ルールベースであれば自然言語処理だけで対応できますが、GPTのようなものはディープラーニングも求められてしまいます。
予測変換
予測変換は、ユーザーが入力途中の単語やフレーズから、入力したいと推測される候補を示す機能です。入力機能や検索エンジンで採用されているため、身近なものといえるでしょう。これも自然言語処理により、過去の入力履歴や文脈を学習し、より正確で使いやすい候補を提示できるようになっています。
Googleなどの検索エンジンは、自然言語処理に機械学習やディープラーニングを組み合わせていることが特徴です。これにより、統計的にユーザーの入力パターンを学習し、これから入力される可能性が高いものを示せるようになっています。
テキストマイニング
テキストマイニングは、大量のテキストデータから有用な情報やパターンを抽出する技術です。主に自然言語処理に支えられ、感情分析、トピック分類、キーワード抽出などを実現します。
たとえば、顧客のレビューやSNSの投稿を解析することで、製品の評判や顧客満足度を可視化できます。また、大量の論文など文書を効率的に分析し、意思決定を支援する用途にも活用できます。膨大なテキストデータから、価値あるインサイトを得るために自然言語処理を活用できるのです。
自然言語処理（NLP）の仕組み
自然言語処理の基本的な仕組みを4つのステップに分けて解説します。
形態素解析
形態素解析は、文章を単語や語句の最小単位に分解し、それぞれの品詞や意味を特定する作業です。特に、日本語のように単語の区切りが明確でない言語では、形態素解析の結果が自然言語処理の結果を大きく左右します。
たとえば、「私は学生です」という文章を形態素解析する場合を考えてみましょう。この場合、「私（代名詞）」「は（助詞）」「学生（名詞）」「です（助動詞）」といった単位に分解できます。分解する作業の過程では単語の辞書や文法ルールが活用され、単語とその品詞の照合まで実施されるのです。
形態素解析にはいくつかの手法があり、MecabやKuromojiなどのエンジンが利用されることがあります。専用のツールを利用することで、効率的に分割・分類が可能となるのです。形態素解析は言語処理のスタート地点といえるため、能力の高いエンジンを用いることが求められます。
構文解析
構文解析は、形態素解析で分解された単語の文法的な構造を明らかにし、それらの関係を解析する作業です。単語の結びつきを特定し、文の構造をツリー形式やグラフに変換します。
たとえば、「私は本を読む」という文を構文解析してみましょう。このとき、「私」が主語、「読む」が述語、「本」が目的語であると解析できます。また、「本を読む私」という文では、「読む」という動詞が「私」という名詞にかかる修飾関係を持つと解析できるのです。
構文解析は、依存構造や文法的なまとまりを分析し、構造を把握することを目的とします。構造が明確になることで、後の意味解析を実現できるようになるのです。
意味解析
意味解析は、単語や文章の意味を特定し、文章全体の意味を解釈する作業です。単語そのものの意味だけでなく、文中での役割や他の単語との関連性も考慮します。
たとえば、「本を読む」と「本を売る」はどちらも「本」を含む文です。しかし、述語である動詞の違いによって意味が大きく異なります。意味解析では、このような違いを理解し、文章全体の意図を正確に把握するのです。また、多義語や同音異義語も文脈に応じて適切に解釈します。
なお、ディープラーニング技術が発達し、単語間の類似性や文全体のニュアンスを分析できるようになりました。例えば、Word2VecやBERTのような埋め込みモデルを用いると、叙述的な文章なども解析できます。
文脈解析
文脈解析は、全体の文脈や背景を考慮して、単語や文章の意味をより深く解析する作業です。同じ単語やフレーズが状況により異なる意味を持つ際に、これを特定してくれます。
たとえば、「バット」という単語は、スポーツ用具を指す場合もあれば、動物（コウモリ）を指す場合もあるでしょう。これを機械的に単純なルールだけで判断することは、今のところ技術的に実現できません。しかし、文章全体や隣接する単語との関係性を考慮する作業によって、これを判断できるようにしました。
自然言語処理（NLP）の活用事例5選
自然言語処理の活用事例を5つピックアップして紹介します。
対話型AIチャットボット
対話型AIチャットボットは、ユーザーとの自然な会話を自動化するシステムです。自然言語処理でユーザーの入力を解析し、適切な応答を生成します。
具体的な活用事例は多岐にわたり、簡単なFAQ対応から複雑な会話まで提供されている状況です。選択式のカスタマーサポートや予約システムはもちろん、オンラインショッピングで入力された質問に答えるものも見受けられます。近年はGPTなどを組み合わせることで、より人間らしい対話が実現できるようになりました。
AI-OCR（光学文字認識）
AI-OCRは、手書き文字や印刷された文書の内容をデジタルデータに変換する技術です。いくつもの技術が組み合わさり、自然言語処理で文書内の理解を実現しています。
例えば、請求書や契約書などのスキャンデータから、まずは単純な文字データを自動抽出します。その後、自然言語処理によって記述されている内容を分析し、それを踏まえた後続処理を呼び出すのです。
従来のOCR技術と異なり、AI-OCRは非定型フォーマットにも対応できます。例えば、請求元の住所が請求書のどこに書かれていても、自然言語処理でその内容を読み取り、住所であることを判断できるのです。
検索エンジン
検索エンジンは、インターネット上の膨大なデータの中から、ユーザが検索した内容を示すサービスです。これに自然言語処理が活用されていて、まず検索クエリの意味を理解することに利用されています。
たとえば、Googleでは、入力された単語や文章を自然言語処理で解析しています。単語だけではなく「赤色の花」のように、助詞を含んだものやさらに長い文字列でも検索できるのです。
また、現在は自然言語を利用した対話型の検索もできるようになってきました。検索キーワードに対して結果を示すことに加え、その結果を踏まえたさらなる検索にも対応できています。
ビッグデータ分析
ビッグデータ分析では、SNS投稿やレビューなど大量のデータから有益な情報やパターンを抽出しなければなりません。このときに自然言語処理が幅広く活用されています。
たとえば、企業が顧客の声を分析して製品改善やマーケティング戦略に活用することを考えましょう。このとき、自然言語処理によって顧客の声を分解すれば、後続でさまざまな分析が可能です。キーワード抽出やクラスター分析などの処理に繋げやすくなり、今まで以上にビッグデータ分析を価値あるものにできます。
感情分析
感情分析は、テキストデータから感情や意見を抽出し、ポジティブ・ネガティブの傾向を分析する技術です。たとえば、SNSの投稿や製品レビュー、顧客の問い合わせ内容などを解析して、ユーザーの感情や意図を把握します。
自然言語処理を用いれば、顧客がどのような意図を持って発言しているかの分析が可能です。具体的にポジティブ・ネガティブなキーワードを含んでいなくとも、文脈から推測できてしまいます。結果、今までは見落としていた感情をキャッチできるようになり、より良いサービスの提供などに繋げられるのです。
まとめ
自然言語処理とは、どのような技術であるかについて解説しました。簡単に理解するならば、文章を単語などに分解し、そこから意味を推測するものであると認識すればよいでしょう。現在、当たり前のように利用されているサービスの根底には自然言語処理が利用されています。
なお、自然言語処理は独立した技術ですが、実際にはディープラーニングと組み合わせることが増えてきました。別々の技術ではあるものの、同時に利用されることが多いため、混ぜて理解しないように注意が必要です。
