自然言語処理について
自然言語とは日常的な会話などに使用している言語のことを指し、自然言語をコンピューターに処理させる技術のことを自然言語処理といいます、自然言語処理自体は形態素分析・構文解析・意味解析・文脈解析の4つからなる解析技術をもって行うことです。
解析技術ごとに得意としていることが違うので、4つ全てを行えば総合的な解析を行うことになります。解析技術の中でも形態素分析と構文分析はコンピューターが処理を行う際には得意分野に当たりますが、意味解析や文脈解析は曖昧な部分が大きいのでコンピューターの処理だけでは不自然さが残ることも少なくないです。
こういった不自然な部分を解消するために自然言語処理ではaiを導入して大量のデータを学習させることが有効的です。
自然言語処理ビジネスの市場規模
自然言語処理ビジネスの市場規模は増加傾向にあるので、これからの企業業務を行うためには必要不可欠な技術であるともいえ、自然言語処理の精度を高めることができれば様々な業務などを代わりに取り扱えるようになることが期待されています。
また、自然言語処理自体は様々な分野における応用もできることも市場規模が増加している要因です。将来的にはさらに自然言語処理の市場規模は増加していくと予想されています。
自然言語処理でできること
自然言語処理をすることで自動電話応答や問い合わせに関しての自動回答などを行うことができるようになるので、従業員が本来の業務と兼任して行っていた部分に関してaiなどに委任することができるようになるので業務効率化や人件費削減、従業員の負担軽減の効果も期待できるでしょう。
自然言語処理をしっかりと行うことでaiの回答精度を高めることにも繋がるので、様々な場面での貢献が期待できます。実際に自然言語処理能力を高めることによってどのようなことを行えるようになるか紹介します。
チャットボット
チャットボットでは問い合わせに対してaiが自動返信を行うようになるので、チャットボットを導入する前などでは従業員が回答していた質問などをaiが回答してくれるようになるので業務効率化が可能です。
チャットボットでの問い合わせに関しては学習データとしてaiに蓄積されていくので、自然言語処理精度を高めることにも繋がります。
問い合わせ分析
顧客からの問い合わせやクレームなどを学習データとして蓄積をしていくことにより、内容をaiが自動的に解析を行います。例えば問い合わせやクレームが商品に対する内容であれば、商品の問題点がわかることやそれをもとにした新商品開発や品質改善にも貢献が期待できるでしょう。
問い合わせやクレームに関してはしっかりと解析することができれば、企業にとっては有益な情報になることが多いのも特徴です。
クチコミのリサーチ
SNSや掲示板などに投稿されているクチコミに関しても解析を行うことができれば、改題解決や満足度の改善が期待できます。SNSや掲示板では顧客の生の声が投稿されているので有効な情報が含まれていることも多いです。
自然言語処理をビジネスに活用した事例
自然言語処理はビジネスに活用できますが、どのようにして自然言語処理をビジネスに活用するかはイメージが難しいといえます。これまでに自然言語処理をどのようにしてビジネスに活用したかについて紹介していきます。
小売・マーケティング
小売・マーケティングでは他の業界と比べてカスタマーサポートにおけるチャットボットの導入割合が高いです。他にもSNSなどから顧客に商品やサービスに対する反応を解析してマーケティングを行うなどに自然言語処理は活用されています。
メディカル
メディカル分野での自然言語処理の活用は医療データの整理・管理などの診断の支援の2種類が主です。メディカル分野では所有しているデータ量に関しても膨大であるため、これらのデータなど自然言語処理を用いて解析することで、病気と症状の関係などについてもより明確にわかるようになります。
司法関連業務
司法関連業務では法律などで自然言語処理を使用することによって、作業効率の大幅な向上が可能です。司法関連業務では数年以内にaiを活用しての業務が主流になると考えられている分野であり、膨大な書類は自然言語処理を施すのに最適です。
SNS分析
SNSなどに投稿されている文章などで自然言語処理を行うことで、どのような意見がSNS上では投稿されているかを解析することができます。この意見に関しては商品などに関してのポジティブな反応だけでなく、ネガティブな反応についても解析を行うことによって、強みと弱みに関しても判断が可能です。
社員の満足度分析
自然言語処理では顧客だけでなく社員に対しても行うことができます。社員にアンケートなどを取った際に仕事や組織にどのような感情を持っていて、どのような改善点を求めているかなどがわかるようになるでしょう。
どれだけ商品の質が良くても社員がいなければ業務は満足に行うことができないので、定期的に社員の満足度分析をすれば、経営においての問題点などについても把握ができます。
自然言語処理ai開発の大まかな流れ
自然言語処理ai開発には大まかな流れが存在しているので、自然言語処理ai開発をする予定であれば、しっかりとした流れに関して把握することが大切です。
また、どの程度まで専門的な企業に頼むかによって依頼してから完成までの期間が異なってくるので、最初に依頼する際に完成期間なども確認することがおすすめです。どのような流れで自然言語処理ai開発をするかについて紹介していきます。
企画の立案
どのような業務を普段から行っているかについてのヒアリングや具体的にどのように自然言語処理aiを活用していくかについて打ち合わせを行います。最初の段階で方向性を間違えてしまうと修正が難しくなるので注意が必要です。
要件定義の決定
システムを開発するにあたってどのような要件定義で開発していくかについて決定をしてください。また、不明な点や疑問点があれば解決できるように質問するなどが大切です。
aiモデルの構築と検証・開発
aiモデルの構築と検証・開発を行います。アルゴリズムの選定や環境構築、ビジネス的な観点からの自然言語学習aiの精度には問題がないかなどの確認を行います。
現場への導入
最終的には現場への導入を行いますが、この際には自然言語学習ai自体が問題なく作動しているか、学習能力自体は正しく働いているかの確認などを行います。問題がなければそのまま自然言語学習aiを使用して学習データが蓄積していくので定期的に確認してください。
現場へ導入することによって作業環境も変わってくるので注意が必要です。
まとめ
自然言語学習の市場はこれからもさらに増加していくと予想されているかけでなく、自然言語学習aiが活躍する場面自体もこれから増加していくと考えられます。自然言語学習aiを導入したチャットボットや問い合わせ分析を行うことで、これまでは従業員が手作業などで行っていた煩雑な作業などもaiが代わりに行うことが可能です。
これによって、業務効率化や従業員への負担軽減などにも繋がるなどの効果が期待できるだけでなく、自然学習によって回答などへの精度は使えば使うほど高くなります。将来的にはほとんどの企業で自然言語処理は導入されると考えられているので、他の企業と差をつけるためにも導入は少しでも早く導入することが大切です。
この記事の執筆・監修者
Aidiot編集部「BtoB領域の脳と心臓になる」をビジョンに、データを活用したアルゴリズムやソフトウェアの提供を行う株式会社アイディオットの編集部。AI・データを扱うエンジニアや日本を代表する大手企業担当者をカウンターパートにするビジネスサイドのスタッフが記事を執筆・監修。近年、活用が進んでいるAIやDX、カーボンニュートラルなどのトピックを分かりやすく解説します。
