NLP（自然言語処理）は、ChatGPTが公開されてから一般的にも認識が普及したAIの技術です。新しい技術のため、今後の発展やビジネス活用も期待されています。それでは、NLP（自然言語処理）とはどのような仕組みになっているのでしょうか。今回は、NLP（自然言語処理）の仕組みを詳しく解説します。また、NLP（自然言語処理）が今後の社会にどのような影響を及ぼすのか予測します。NLP（自然言語処理）を将来のビジネスや社会に活用したい経営者の方は、ぜひ参考にしてください。
NLP（自然言語処理）とは
NLP(自然言語処理)とは、人間が話すような自然な言語を解釈し出力するAIの技術です。人間が普段使用する言葉は、主語や述語の無い曖昧な表現も多く複数の解釈が可能です。NLP（自然言語処理）は、人間の話す言葉がもつの解釈を一つに絞ります。NLP（自然言語処理）を搭載しているサービスは既に存在しています。例えば、「ChatGPT」には、NLP（自然言語処理）の技術が搭載されています。NLP（自然言語処理）は応用次第で、テキストマイニングや機械翻訳、音声対話システムにも適用できます。NLP（自然言語処理）は、AI研究の中でも特に発展が進んでいる分野です。
NLP（自然言語処理）の仕組み
NLP(自然言語処理)の仕組みは、事前準備を含めて以下の5つのステップでおこなわれます。
- 機械可読目録とコーパスの用意
- 形態素の解析
- 文章構造の解析
- 意味の解析
- 文脈の解析
すべてのステップを経て、人間が話しているような自然な言語を出力することが可能になります。ここからは、すべてのステップを詳しく解説します。
機械可読目録とコーパスの用意
コンピューターが人間の話を解釈するためには、事前に準備が必要です。人間の言葉をコンピューターが理解できるように、人間にとっての辞書と同じような「機械可読目録」を準備します。さらに、機械可読目録で単語を調べた後、実際の例文と照らし合わせる必要があります。コンピューターにとっての例文集が「コーパス」です。コーパスと照らし合わせることによって、言葉の使用方法の整合性を高めます。コーパスには言語の例文だけではなく、人間の身振りや表情の情報が記録されたものもあります。
形態素解析
例文=形態素分析(品詞付け)：彼/は/筋トレ/を/し/ます
事前準備が終わったら、形態素解析のステップから始めます。形態素解析とは、自然言語が意味を持っている表現要素の最小単位である「形態素」まで分割して解析する方法です。国語の授業で「品詞に分ける」と習ったことと同じです。例文は先述した通りで、辞書に書かれている単語の情報と照らし合わせながら、形態素の品詞の種類などを判別して解析します。形態素分析で分割した単語を活用するためには、表記が違っている場合に、表記ゆれの統一や不要な文字の削除を行います。
構文解析
例文＝構文分析(構造化)：彼は(主部)/筋トレをします(述部)
構文分析とは、定義に従って形態素間の関連付けを解析する手法のことです。上記の例文を参考にしてください。形態素解析によって最小単位にまで品詞を分解後、文章の主部と述部に分けて「句構造」「係り受け構造」を推定することが可能になります。日本語の解析は英語とは異なるため、日本語の構文的依存関係構造解析器を使用します。日本語の解析器は、大学の研究者らが考案した「CaboCha」や「KNP」などがあります。
意味解析
例文＝意味解析(意味付け)：筋トレ(動作対象)、します(現在の動作)
意味解析とは、形態素解析と構文解析を行った後に、文が表す意味構造を認識するために意味解析をおこなうことです。意味解析は単語と単語の関連性を注視します。例文のように動作対象と、動作の時制も解析できます。文法として正しいかだけではなく、意味が通じる正しい文章であるかどうかも解析します。例えば、「高い山と海が美しい」という文章がある場合は、「高い」が「海」にかかる形態素の関連は低いため、「高い」が「山」にだけかかることを識別できます。ちなみに、意味解析では、「感情解析」や「含意関係解析」も可能です。
文脈解析
例文＝文脈解析(文章全体の意味付け)：彼は筋トレをします(彼は佐藤さんです)
文脈解析は単体の文だけではなく、文章全体の意味を解析する自然言語の処理です。文脈解析の方法には大きく分けて2つあります。それぞれ、「照応解析」「談話構造解析」と呼びます。照応解析は、文章内に存在している代名詞などの照応表現が示す場所を推定する手法です。自然言語の中には「コレ」「アレ」といった代名詞が多く含まれます。上記の例文の中には、「彼」という代名詞が使われています。文脈から「彼」が佐藤さんに対応していることを解析して導き出します。照応解析は、これらの代名詞が指す名詞を推定します。談話構造解析は、文章内の文と文の間の意味的構造を明らかにする解析手法です。
NLP（自然言語処理）でできること
NLP（自然言語処理）の技術は、できる可能性の幅も増えました。ここからは、NLP（自然言語処理）でできることを紹介します。
機械翻訳
機械翻訳は、NLP（自然言語処理）の技術を使用してできることの一つです。例えば、Google翻訳はNLP（自然言語処理）を搭載したサービスです。Google翻訳の精度は、NLP（自然言語処理）を搭載したことによって大きく向上しました。複数以上の単語を使用している長い文章でも、日本語から他の言語へ、また他の言語から日本語への翻訳に対して一般的な人間の言語で出力します。
予測変換
NLP（自然言語処理）は、予測変換も可能です。携帯電話やパソコンでテキストを入力している最中に、予測される単語を表示してくれる機能があります。予測された単語を選択するだけで、文章の作成が可能なので便利な機能です。この予測変換機能には、NLP（自然言語処理）が活用されています。これまでに個人が入力したテキストや、コンピューター内の辞書を参考にして文脈から予測される言葉を提示してくれます。
音声対話
チャットや音声対話も、NLP（自然言語処理）を搭載しているサービスはできます。発話者の音声を聞き取って、テキストに変換します。テキストに変換した後で、文脈に沿った回答を自然な言語でおこないます。iPhoneに搭載されている「Siri」は、NLP（自然言語処理）の技術を使用しています。企業のホームページにあるテキストチャットも同様に、NLP（自然言語処理）を使用した技術でカスタマーの疑問に自然な言語で回答してくれます。
テキストマイニング
NLP（自然言語処理）は、テキストマイニングもできます。テキストマイニングは、膨大な量の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に投稿されたコメントや会社に寄せられたメッセージから、ユーザーのニーズを分析することが可能です。また、医療現場でも患者様からの要望を汲み取るために使用することができます。
NLP（自然言語処理）の活用例
NLP（自然言語処理）は、あらゆるサービスに搭載されて活用されています。ここからは、実際にNLP（自然言語処理）を活用しているサービスを紹介します。
検索エンジンに活用 Googleの「Bard」
NLP（自然言語処理）は、検索エンジンにも活用されています。例えば、Googleが開発した「Bard」は、OpenAI社の「ChatGPT」に対抗して作られたサービスです。「Bard」も人間の自然な言葉をテキスト入力すると、AIがその質問に対して自然な言語で回答してくれます。「Bard」の場合は、キーボードによるテキスト入力だけではなく、マイクを通して人間の声でも質問可能です。
スマートスピーカーに活用 Amazonの「Alexa」
NLP（自然言語処理）は、スマートスピーカーに活用されています。具体的には、Amazonが開発した「Alexa」があります。Alexaは、小型のマイク内蔵スピーカーを部屋に置くだけで使用することができます。ユーザーは、Alexaに向かって要望を声で伝えると、人間の言葉を解釈して要望に応えます。例えば、「Alexa、落ち着いて休める音楽を流して」と、人間の言葉で伝えます。すると、Alexaが静かでリラックスできる音楽のプレイリストを再生してくれます。
プログラミングに活用 AI Programmer
NLP（自然言語処理）は、プログラミングにも活用されています。自然言語処理は、人間の言葉だけに対応している訳ではありません。プログラミング言語にも対応しています。「AI Programmer」は、プログラミング言語を選択した後に、日本語で指示を出すとコードを生成してくれます。今後のプログラミングは、AI ProgrammerのようにNLP（自然言語処理）が搭載されているサービスを使う頻度が高くなると言われています。
NLP（自然言語処理）の進化で発展するAIと未来
NLP（自然言語処理）は、進化を続けているAI技術の一つです。このNLP（自然言語処理）の進化によって、AIを取り巻く社会事情も変化していきます。ここからは、今後NLP（自然言語処理）やAIがどのように社会に影響を与えていくか解説します。
NLP（自然言語処理）を介護に活用する
NLP（自然言語処理）は介護の現場で活用することが期待されています。介護の現場は、少子高齢化により労働者不足が心配されている分野です。介護者個人の情報を、AIが搭載されているアプリで一括管理します。アプリに対してテキストや音声によって、要望を伝えることができます。介護者がスマホで顔認証をすることにより、NLP（自然言語処理）搭載のAIが表情の変化を認識します。将来はNLP（自然言語処理）によって、介護者の体調を確認することも可能になります。
NLP（自然言語処理）を災害対応に活用する
NLP（自然言語処理）を搭載したAIチャットボットを、災害時に活用することが計画されています。災害はいつ発生するか予測することはできません。災害発生時に市民は、正しい情報を取得しなければいけません。身近な避難場所や被害の状況は、AIチャットボットから情報を得ることができます。市民がチャットボットで対話をおこなうことで、政府側もリアルタイムで現場の情報を把握することが可能です。
NLP（自然言語処理）を汎用ロボットに活用する
NLP（自然言語処理）を汎用ロボットに活用することで、人間社会も変化していきます。既に一般的なサービスになっているAlexaは、一つの例になります。Alexaはスピーカーとマイクが搭載されているだけですが、将来的には人間と同様に手足を使って労働もこなすロボットが開発されます。言葉でロボットに指示を出して、家事や仕事を任せることも可能になります。
まとめ
NLP（自然言語処理）は、AIの進化に欠かせない自然言語処理技術です。 NLP（自然言語処理）の技術は、すでにビジネスでの活用も進んでいます。よりビジネスで活用するにはNLP（自然言語処理）の精度向上が求められます。NLP（自然言語処理）の精度を上げるためには、質の高いデータが必要です。AIの機械学習用データは、Webサイト等のビッグデータが活用できます。スクレイピングをおこなえば、Webサイトから質の高い学習データを収集可能です。スクレイピングは、専門の代行サービスPigDataにご相談ください。
