2024.07.31

自然言語処理（NLP）とは？仕組みやできること、活用事例、課題について解説

著者株式会社SHIFT　マーケティンググループ

Introduction

自然言語処理（NLP）とは、人が使っている自然言語をコンピュータで処理する技術のことです。自然言語処理により、テキストデータや音声データの要約・翻訳などが可能です。すでにチャットボットや機械翻訳、検索エンジンなどで幅広く活用されています。

この記事では、自然言語処理の定義や仕組み、活用事例、自然言語処理ができないことや課題などについて解説します。

自然言語処理（NLP）とは？

自然言語処理（NLP）は、ChatGPTでの文章理解や、Google翻訳などの翻訳作業などに必要不可欠な技術です。

ここでは、自然言語処理（NLP）とは何か、その定義や発展してきた背景などについて解説します。

人間が発する言葉をコンピュータで処理する技術のこと

自然言語処理（Natural Language Processing）とは、人が使っている自然言語をコンピュータで処理する技術のことです。コンピュータに、言葉を教えることともいえるでしょう。大量のテキストデータをAIが分析することで、人間が発する自然言語をコンピュータが処理できるようになります。

産総研マガジンの『自然言語処理とは？』では、以下のように定義されています。

自然言語処理（NLP）

自然言語処理とは、人が書いたり話したりする言葉をコンピュータで処理する技術です。人工知能（AI）の研究分野で中核を成す要素技術の一つといえます。

そもそも、自然言語とは何なのでしょうか？自然言語とは、人が生まれながらに使う言葉のことです。人が人とコミュニケーションをとるために、文化と共に自然と発展していったことから、自然言語と呼ばれています。

自然言語に対して、人為的につくられた人工言語も存在します。具体的には、プログラムをつくるためのプログラミング言語やHTMLのようなマークアップ言語、数式などです。

人工言語は、そもそもコンピュータが理解するためにつくられたものなので、ルールやアルゴリズムが明確で、コンピュータが扱いやすくなっています。一方で、自然言語にも明確なルールはありますが、ルールに縛られない部分も多く、コンピュータが理解するのはむずかしいです。そこで、自然言語処理（NLP）を活用することにより、AIに自然言語を理解させたり、生成させたりすることが可能です。

自然言語処理の技術は「言語理解」と「言語生成」にわけられる

自然言語処理は、言語理解と言語生成の二つの技術にわけられます。

人が書いた文章を理解することで、メールの自動分類やWeb検索などが実現可能です。言語生成技術を使えば、コンピュータによる文章の生成や要約、翻訳などが可能です。

この二つの技術によって、自然言語処理が多くの場面で活用されています。

自然言語処理が発展した背景

自然言語処理が発展した背景には、コンピュータの処理能力の向上やネットワーク技術の進歩により、大量のデータを活用できるようになったことがあります。コンピュータの処理能力が大幅に向上し、ネットワーク上のデータを使いやすくなったことで、大量のデータを用意しやすくなりました。また、読み込み速度が向上したため、短時間で処理できるようになり、大量のデータを学習しやすくもなっています。

また、ネットワーク上で世界とつながりやすくなり、翻訳のニーズが高まったことも、自然言語処理が発展した背景にあるでしょう。

自然言語処理の4つの基礎技術と仕組み

自然言語処理に必要な4つの基礎技術と仕組みについて、ご説明します。

形態素解析

形態素解析とは、文章を、意味をもつ最小の単位（形態素）に分割して、品詞などの情報を振りわける作業のことです。文章は、文→単語→形態素という順番で、小さく分解することが可能です。まずは形態素解析を行うことにより、その後の文章の解析をしやすくします。

たとえば「私は友達と人気の遊園地に行きました」という文章は、次のように形態素解析されます。

私（名詞）、は（助詞）、友達（名詞）、と（助詞）、人気の（形容動詞）、遊園地（名詞）、に（助詞）、行き（動詞）、まし（助動詞）、た（助動詞）

英語の場合、単語は必ずスペースで区切られますが、日本語はそうではないので、形態素解析はより複雑になるといわれています。

構文解析

次に、構文解析を行って単語同士の関連性を解析し、分節同士の係り受け構造を発見して図式化します。

上記の「私は友達と人気の遊園地に行きました」という文章は、以下のような係り受け構造が存在します。

私は→行きました

友達と→行きました

人気の→遊園地に

遊園地に→行きました

このような係り受け関係を解析し、ツリー構造として認識します。

意味解析

次に、辞書を活用して正しい文章を解析します。文章によっては、さまざまな意味をとれるダブルミーニングのものも存在します。そのような可能性を排除し、正しい意味の解釈を探していく作業です。

上記の「私は友達と人気の遊園地に行きました」という文章は、読み方によって以下の2種類の意味を読みとれます。

1．私が、友達と遊園地に行った
2．私が、友達のところと、遊園地のどちらにも行った

通常は①の意味にとりますが、②の意味にとることも可能です。そこで、辞書を頼りにして、正しい解釈を選びます。

文脈解析

1文ずつの意味の解釈が完了したら、最後に複数の文章に対して形態素解析と意味解析を行うことで、文章同士の関係性を解析します。この作業には、単に文章の解析方法や辞書などの情報だけでなく、さまざまな分野の知識が必要になります。ここで知識を得るために、機械学習が必要です。

自然言語処理の活用事例

自然言語処理の技術は、さまざまな分野で活用が進んでいます。ここでは、自然言語処理が実際に活用されている事例について、ご説明します。

対話型チャットボット

商品サイトやサービスサイト、ECサイト、ネットバンキングサイトなどによくある対話型チャットボットには、自然言語処理が使われています。質問をしていくと、AIがその質問を解析して回答します。「○○の使い方がわからない」などと入力すると、○○の使い方を示したサイトのURLを回答するなどです。

近年は、まるで人と会話しているかのようなAIチャットボットも、登場しています。

スマートスピーカー

スマートスピーカーは、対話型チャットボットの音声版です。人がスマートスピーカーに音声で質問すると、その答えが返ってきます。たとえば「電気をつけて」というと家の電気がつく、「○○を注文して」というとECサイトで注文が行われるなどです。

スマートスピーカーには、自然言語処理と音声認識技術が使われています。

機械翻訳

Google翻訳などの機械翻訳にも、自然言語処理が使われています。従来はちぐはぐで、いかにも機械翻訳というような不自然な翻訳でした。しかし、最近の翻訳の質は向上し、自然言語処理が進化しており、自然な翻訳結果が返ってくるようになりました。

スマホなどに機械翻訳アプリをインストールすることで、海外旅行や出張などで外国語を習得していなくても、コミュニケーションが可能です。

検索エンジン

検索エンジンで知りたいことを検索する際に、検索窓にキーワードを入力します。その際に、入力された文字列と完全に一致しなくても、結果が表示されることがあるでしょう。ここにも、自然言語処理技術が使われています。

従来は、完全一致した文字列にヒットする記事やデータしか表示されませんでしたが、それでは使い勝手が悪いです。そのため、曖昧なイメージのキーワードで検索しても、目的の記事やデータがヒットするようになっているのです。

このように、自然言語処理技術を活用した検索エンジンが採用されており、検索がしやすくなっています。

AI-OCR

AI-OCRとは、手書き文字認識技術のことです。OCRは光学文字認識のことで、これにAIを組み合わせています。手書きで癖のある文字も、自然言語処理技術を活用して正しく認識します。これにより、人が手書きした文章を認識して、データ化することが可能です。

この技術により、紙ベースの原稿を人の手で入力しなおすのではなく、スキャナで読みとって自動的にデータ化できるようになります。

文章要約

大量のテキストデータを読みとって、要約する作業も可能です。音声認識AIと組み合わせれば、音声データの要約もできます。

これにより、大量のテキストデータを短くコンパクトに要約する、議事録データをまとめて要約するなども可能です。

ビッグデータ活用

ビッグデータを活用するニーズが高まっています。ユーザーの購買活動データを分析して売れ筋を探る、顧客の行動データを分析して商品の生産量を決めるなどの際に、大量のデータを解析しなければなりません。

しかし、ビッグデータは量が膨大で、人が全体を把握できるようなものではなく、コンピュータによる効率のよい解析が必要です。そこで、自然言語処理技術を活用した、テキストマイニングが行われています。

テキストマイニングとは、大量のテキストデータから必要なデータをとり出すことです。テキストマイニングを行うためには、大量のテキストデータを自然言語解析して、意味を読みとる必要があります。そうすることで、ビッグデータをコンピュータに読みとらせて、必要なデータをとり出すことが可能です。

自然言語処理ができないこと・課題

自然言語処理は、文章理解や翻訳作業などに欠かせないもので、いままでと比べると技術の進化が著しい分野です。しかし、それでもできないことや課題が存在します。

ここでは、自然言語処理ができないこと、課題について解説します。

意図の推測がむずかしい

文章の意図を推測することが、むずかしいという問題があります。わかりやすい文章なら意図を理解するのは可能ですが、文脈に潜んだ意図を読みとるという場面もあるでしょう。文章を美しく見せるテクニックなどが使われている場合には、コンピュータが読みとれないことがあります。

たとえば、有名な日本の文学者の夏目漱石が英語教師をしていたときに「I love you.」を「月が綺麗ですね」とでも訳しなさいと教えたという逸話があります。これは遠回しな告白の言い回しですが、コンピュータはそのように訳さないでしょう。

このように、文章に込められた人間の感情や、文脈に隠された意図などの推測がむずかしいケースもあります。

意味の重複や曖昧さの理解がむずかしい

言語には、複数の意味をもつ言葉が存在します。

たとえば、英語の「fire」は「火」という意味と「解雇する」という意味です。また、解雇するという言葉つながりで、日本語でも「首」という言葉には「人間や動物などの首」だけでなく「解雇する」という意味もあります。

このように、同じ言葉でも複数の意味をもつ言葉があり、人間はそのような言葉をその都度文脈で理解しています。しかし、その理解の仕方がコンピュータには曖昧で、理解がむずかしいのです。

言語によって品質に差がある

日本語と英語、中国語、スペイン語など言語の違いによって、品質に差が出てしまうことがあります。これは、学んだデータ量や自然言語処理そのものの性能にもよるでしょう。

この言語は自然に訳したり、要約したりできるのに、ほかの言語は苦手という差が出てしまう場合もあります。

プライバシーやセキュリティ上の問題を起こす可能性がある

さまざまな言語データを学習する際に、そのデータに個人情報を含む場合もあります。そのような場合には、プライバシーの問題やセキュリティ上の問題が起きる可能性も考えられます。

自然言語処理の今後・将来性について

今後も、多くのテキストデータや音声データなどを学習することで、自然言語処理はますます進化していくでしょう。言語処理能力があがり、複雑な文脈解析の精度の向上が期待できます。自然言語処理をビジネスにとり入れることで、業務の効率化などが進むでしょう。

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まとめ

この記事では、自然言語処理の定義や仕組み、活用事例、自然言語処理ができないことや課題などについて解説しました。自然言語処理による文章理解や翻訳、音声認識などは非常に役立つものですが、AIの処理にミスやバグなども存在します。そのため、AI品質保証を行うことが重要です。

SHIFTでは、AIシステムに特化した品質保証フレームワークの導入を行っています。安全性の高いシステム開発を、一気通貫で支援いたします。AI品質保証の導入をお考えの際は、SHIFTにお気軽にご相談ください。

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この記事を書いた人

著者株式会社SHIFT　マーケティンググループ

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