自然言語処理とは
自然言語処理は「AIの主要研究領域だ」とよくいわれていますが、いったいどのような処理を指すのでしょうか。自然言語処理の定義と具体例についてそれぞれ紹介します。まずは自然言語処理の基本から、しっかりと理解していきましょう。
自然言語処理の定義
自然言語処理とは、人が日常的に使っている言葉をAIに習得させ、自動的に機械処理できるようにさせることです。要するに人の言葉をAIが解析する技術のことを指します。自然言語処理により、話し言葉・書き言葉・論文などの意味を正しく認識できます。AIといえばプログラミング言語ですがプログラミング言語とは明確に区別されていて、自然言語と呼ばれるのが一般的です。
自然言語処理の具体例
AIによる自然言語処理を利用することで、マーケティング・カスタマー対応・翻訳・予測変換などさまざまな分野での有効活用が可能です。マーケティングやカスタマー対応などに共通していえるのは、業務を効率化できるメリットについてです。
たとえば自動翻訳・チャットボット・検索エンジンなどの具体例があります。それぞれの活用事例については、次の項目にてさらに詳しく解説します。
自然言語処理の活用事例
自然言語処理は、すでにいくつかの活用事例があります。自然言語処理の能力をフル活用し、自動翻訳・チャットボット・テキストマイニング・感情認識などに活かされています。それでは自然言語処理でできることを、それぞれ確認していきましょう。
自動翻訳
自然言語処理でできることの1つに、自動翻訳があります。たとえば英語から日本語、その逆の日本語から英語といったスムーズな自動翻訳が可能です。最近ではテキストを自動翻訳するだけではなく、音声を自動翻訳するサービスもあります。音声の自動翻訳も、テキスト同様に自然言語処理の技術が活かされています。自動翻訳は自然言語処理の代表的な活用事例だといえるでしょう。
チャットボット・自動音声対話システム
各大手企業が積極的に採用している自然言語処理といえば、何といってもチャットボット・自動音声対話システムです。数ある自然言語処理でできることの中でも、特にイメージしやすいサービスです。
ユーザーが何かをリクエストした時、自然言語処理による対話で返すのが大きな特徴です。このサービスも自動翻訳と同様に、テキストと音声の両方に対応しています。簡単なリクエストであれば人でなくても十分対応できるため、人件費削減効果を目的に企業がよく活用しています。これから先サービスの拡大がさらに期待されている自然言語処理です。
テキストマイニング
テキストマイニングとは文章解析の手法の1つで、自然言語処理抜きには語れません。たとえばSNSなどに投稿されているたくさんの文章を解析したい場合は、自然言語処理が必要不可欠です。まず文章を単語ごとに分割し、単語ごとの出現頻度を調べたり単語同士の関連性を分析したりできます。自然言語処理でできることが、テキストマイニングに存分に活かされています。
検索エンジン
最適な検索結果が表示されるように、検索エンジンにも自然言語処理が活かされています。ユーザーが検索エンジンを利用する時はまず検索窓に何かしらの言葉を入力しますが、自然言語処理によって入力された言葉の把握や理解を正確におこなえます。言葉が正確に理解されるため、最適な検索結果を期待できます。
かな文字変換予測
かな文字変換予測はパソコンやスマホでよく利用されていますが、実は自然言語処理によってできることが随所に活かされています。たとえば「きょう」と入力すると「今日」「教」「強」といったように、単語の変換候補や後にくる文章の予測候補がズラッと一覧で表示されます。普段当たり前のように利用していることですが、これは自然言語処理によるものです。
感情認識
ややイメージしにくいかもしれませんが、自然言語処理は人の感情認識にも役立ちます。感情認識では商品・サービスに対する口コミ・レビューの文章を詳細に解析し、その文章に込められた感情を読み取ります。たとえば好意的・中立・否定的の3種類に分類することなどが可能です。
感情認識をおこなえば、消費者が商品・サービスに対してどんな感情を抱いたのかが一目瞭然でわかります。消費者の感情を知りたい時に活用されています。
自然言語処理の仕組み
ここまで自然言語処理でできることを紹介してきましたが、その仕組みはいったいどうなっているのでしょうか。自然言語処理は、事前準備・解析・知識獲得・情報抽出の流れによって構築されています。それぞれの工程について詳しく解説します。
事前準備
自然言語処理は、まず最初に事前準備を整える必要があります。辞書・コーパスの準備をしなければいけません。辞書は機械可読目録と呼ばれていて、人の使う言葉を機械が読めるように置き換えたものが該当します。機械が文字を正しく認識して読み取るのに必要不可欠です。
次にあまり聞きなじみのないコーパスについてですが、コーパスとは言語の使い方などを集約して蓄積させた文書集合を指します。機械の司令塔のような役割を担っていて、言葉の構造をそれぞれタグ付けして利用します。
解析
辞書およびコーパスの準備がしっかりと整ったら、いよいよ解析に移ります。解析は主に4つの工程でおこなわれるので、それぞれの工程を順番に解説します。
形態素解析とは、文章を単語単位までに分割することです。単語は文章を構成する最低単位なので、単語に分割することで内容を正確に認識できます。単語が連なった文章のままだとどうしても構造が難解になるため、わかりやすくするために文章を単語単位まで分割します。
構文解析とは、文の構造にフォーカスした技術です。主語述語をイメージするとわかりやすいのではないでしょうか。単語と単語がどう関係しているのか、その構造を解析することで内容を正しく認識します。
意味解析とは、形態素解析と構文解析を経た後に、辞書に基づいて意味を解析する工程です。単語は複数の意味を有している場合がありますが、単語同士の関係性をもとに最終的な意味を判断し、全体の文章を正確に解釈します。これが意味解析の目的です。
文脈解析は、意味解析のワンランク上に位置します。なぜなら解析を文章から文脈レベルにまで拡大しているからです。複数の文章の解析をおこなった結果、文章同士がどんな関係性なのかを解析します。解析にはたくさんの知識が必要なので、意味解析よりも難易度が高いのは間違いありません。ハイレベルな処理を要求されます。
知識獲得
知識獲得により、自然言語処理のできることが少しずつ増えていきます。事前に辞書やコーパスで十分準備を整えはするものの、それで終わりではありません。自然言語処理はさらに知識を学習していく必要があるため、知識獲得は非常に重要な工程です。学習させるので、機械学習やニューラルネットワークなどが密接に関係してきます。
情報抽出
最後におこなうのが情報の抽出です。自然言語処理で構造化されている情報の中から、情報を抽出する工程です。必要な情報を抽出することによって、はじめてコンピュータでの処理が可能になります。
まとめ
自然言語処理でできること、仕組み、活用事例についてそれぞれ詳しく紹介しました。紹介した通り自然言語処理を有効活用すれば、いろいろなことができます。言語の自動翻訳はもちろんのこと、チャットボットや自動音声対話システム、テキストマイニングや感情認識など、できることは多岐に渡ります。
また、自然言語処理の仕組みは、事前準備・解析・知識獲得・情報抽出が大まかな流れです。このような流れで処理が進むと覚えておきましょう。すでにさまざまなシーンで活用されていることからわかるように、AIによる自然言語処理は人の生活になくてはならないものになりつつあります。
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。
