自然言語処理と機械学習の違いが理解できる！チャットGPTを交えて解説

自然言語処理と機械学習の違いを説明してと言われてもすぐに答えることは難しいですよね。自然言語処理、機械学習はAIの機能の一部です。

AIは機械学習によってデータの蓄積、処理制度の向上を行います。そして機械学習の対象が自然言語であるとき、自然言語処理を行います。機械学習はAIの中核で、自然言語処理は機械学習のうちの一つということになります。

まずは「自然言語処理」と「機械学習」のそれぞれの定義から解説し、身近になりつつあるチャットGTPを交えて解説していきます。

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自然言語処理と機械学習の違いは？

・自然言語処理(Neuro Linguistic Programming)

コンピュータが人間が使用する言葉を理解し処理する技術のこと

自然言語は日本語や英語などの人類がコミュニケーションのために使用する言語で、自然言語に対比するのが人工言語(プログラミング言語など)です。具体的には、Siri、検索エンジン、チャットボットなどが自然言語処理に該当します。

・機械学習(Machine Learning)

コンピュータがデータから学習すること、データに対して予測や分析などが行われる技術のこと

分かりやすくいうと人間がしている事と一緒ですが、処理できる情報量が人間の比ではありません。そのため人間が認識していない法則なども発見することができます。

機械学習が活用される場面は年々増加しており、具体的には、画像診断システム、農家の生産量予測システム、レジの商品自動識別システムなどがあり、自動運転などこれから実用化されていく機械学習も今後増えていくでしょう。

機械学習、自然言語処理はAIの機能の一部であり、AIは機械学習により、データの蓄積、処理制度の向上を行います。

その際、機械学習の対象が自然言語であるとき、自然言語処理を行うことから、自然言語処理は機械学習のうちの一つということです。

私たちの仕事がなくなる？AIの進歩と歴史

自然言語処理や機械学習の技術を知ると、そのうち人間の仕事は無くなってしまうのではないかと心配になりますよね。

ここでAIの進歩と歴史を振り返ってみましょう。

まずAI（＝人工知能）とは、人間の知能や行動をコンピュータで再現する技術のことを言います。

AIの歴史

人工知能がこのまま進化し続けると、2045年には、AIが人間の知能を超える時点＝「シンギュラリティ（技術特異点）」に達すると言われています。

この問題は2045年問題と呼ばれており、私たちの雇用や生活を著しく変化させる可能性があります。

AIの進化はこれからも続いていきますが、なくなる仕事となくならない仕事があるといわれています。

人間の判断をあまり必要としていない定常業務や入力作業などの単純な業務は、AIと相性の良い分野なので、なくなっていくと考えられます。

しかし、AIは決められた業務をこなすのが得意な一方、新たな発想や柔軟な対応など、クリエイティブな仕事はあまり得意ではありません。営業、コンサルティング、介護、保育のような仕事は、なくなる可能性は低いと考えられるでしょう。

身近にある日々の生活で使用されている自然言語処理や機械学習を考えてみよう

自然言語処理や機械学習は私たちの生活に深く浸透しており、多くの分野で活用されています。今回はその中でも一部をご紹介します。

自然言語処理

・テキストマイニング

大量のテキストデータの中から有用な情報を抽出する技術。文章の分類や感情分析、翻訳などを行うことにNLPが使用される

・メールフィルター

迷惑メールをフォルダに分類、文章内にある迷惑メールを示す単語などの発見

・文字変換予測

ユーザーがテキストを入力する際に、次に入力する文字や単語を予測したりユーザーの過去の入力パターンや癖を学習し、個人に合わせた予測を提供することができます。

・スマートホームアシスト

SiriやAlexaなどのスマートアシストでは、ユーザーの自然な言語での質問や指示を理解し要望に応えるためにNLPが活用されています。

・機械翻訳

NLPは複数の言語に対応し異なる言語対の翻訳モデルを効果的に管理することができます。

・検索エンジン

ユーザーがテキストベースのクエリを入力し、最適な検索結果を提供するために様々な方法でNLPが活用されています。

　機械学習

・画像認識

コンピュータが画像データを解析し、その中からオブジェクト、パターン、特徴を識別するために機械学習が活用されています。

・音声認識

音声データを解析し、その音声から言葉や文をテキストデータに変換する技術。

・顔認証

個々の顔を識別するために機械学習が活用されています。

・レコメンド機能

ユーザーの行動履歴に基づいておすすめが表示されるのも機械学習の技術

・スパム不正検知

スパムメールが自動的に迷惑メールフォルダに分類される作業は機械学習の技術です。

チャットGPTとは？仕組みを詳しく解説

チャットGPTは、OpenAIが開発した自然言語処理（NLP）モデルです。

名前の「GPT」は「Generative Pre-trained Transformer」から来ています。

このモデルは大量のテキストデータを学習して、テキスト生成や自然言語理解のタスクを実行するために設計されています。

チャットGPTは、人間のように文章を生成し、自然な対話を模倣することができることで知られています。

具体的な機能は、

1、自然な対話

例えば、友達のような口調で話してなどと入力すると友達と会話してるような文章を作成してくれます。

2、情報提供

一般的な知識や学術情報、2021年9月までのニュースやエンタメなどのトピックについて情報をしてくれます。

3、文章生成

詩や物語の生成、文章の要約、翻訳など、クリエイティブなテキストを生成することができます。

4、プログラミングのサポート

プログラミングに関する質問やコードの生成にも対応しており、プログラミングのアドバイスやコードのデバッグのサポートとしても役に立ちます。

他にもチャットGPTは、大量のデータから学習し、ユーザーのニーズに合わせて応答を生成するため、多くの自然言語タスクに適用できる柔軟性があります。正確性を保つためには適切な文脈と情報を提供することが重要なので、たくさん触ってコツを掴んでみてください。

チャットGPTの始め方と使い方

チャットGPTの始め方について解説いたします。

1、チャットGPTと検索して公式サイトにアクセスします。「TRY CHATGPT」をクリックしてログイン画面に移行します。

2、初めて利用する場合は「Sign up」、登録してる場合は「Log in」を選択します。

3、登録にはメールアドレスまたはGoogle,Microsoftアカウントが使用できます。
メールアドレスで登録する場合はパスワードも設定する必要があります。

4、登録したメールアドレスにメールが届いたら、「Verify email address」をクリックして名前、生年月日、電話番号を登録するとショートメールに6桁の認証コードが送られてくるので、入力して完了です。

スマートフォンでも上記同様webから登録できますが、公式アプリが配信されているのでApp Storeからダウンロードすることをおすすめいたします。

※現時点では、Android向けのアプリは配信されておりません。

プラットフォームにアクセスしたら、チャットボックスに質問やメッセージを入力してみましょう。

質問やメッセージを入力する際にはいくつかコツがあります。

1、立場を指定する

例)あなたは広告代理店の営業担当です。

2、質問やメッセージの意図を伝える

求めてる回答や知りたい情報など

3、条件を指定する

例)◯文字まで、◯個まで

4、文章を長文ではなく簡潔にする

以上のことを意識して、上手にチャットGPTを使いこなしましょう。

AIとの付き合い方

AI技術は日々進化し続け、私たちの生活や仕事との関わりが強くなっています。

私たちはAIとどのように付き合っていくのか常に考える必要があるでしょう。

生成AIは便利ですが、その裏でリスクも存在します。

生成AIは、正しい情報だけではなく間違った情報を含んでいる可能性があるため鵜呑みにしないで参考程度にするのがいいでしょう。生成された情報が正しいか確認することも大切です。

また、個人情報や機密情報の取り扱いについても注意が必要です。

生成AIでは、入力された情報をシステム学習のために利用する可能性があります。その為、利用規約やプライバシーポリシーをよく確認するようにしましょう。

AIを上手に活用して日常の効率を上げたり、ビジネスでの意思決定をサポートしてもらうことで、私たちの生活はより良くなっていくでしょう。

まとめ

最後まで読んでいただき、ありがとうございます。本記事では自然言語処理についてご紹介いたしましたが、いかがでしたでしょうか。AIとの正しい付き合い方を考えるきっかけになれば幸いです。

弊社では、DXに精通したメンバーが揃っており、サプライチェーン全体最適化、データ基盤の構築、DX支援、ソフトウェアの開発などを行っております。気になることがございましたらお気軽にご相談ください。

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。