近年耳にすることが増えた「NLP（自然言語処理）」という言葉ですが、いまひとつ意味がわからない方も多いのではないでしょうか。
AIの台頭とともに広まったNLPですが、実はChatGPTや検索エンジン、チャットボットなどにも使用される身近な存在です。

この記事では、NLPの概要や仕組みから活用事例まで、IT関連の知識に疎い方でもわかりやすく解説します。

NLP（自然言語処理）とは、AIが、人間が日常的に使う言葉を「理解」して、自ら言葉を「生成」するための一連の技術を指します。

人間のコミュニケーションが「聞く・読む」という理解の側面と、「話す・書く」という生成の側面から成り立っているように、AIも両方の能力を模倣することで、人間と円滑な対話を実現する技術です。

具体的には、前者を「自然言語理解（NLU：Natural Language Understanding）」、後者を「自然言語生成（NLG：Natural Language Generation）」と呼びます。
たとえば、ChatGPTに新しい企画のアイデアを尋ねると、プロンプトを「理解」したうえで、AIが自ら文章を「生成」して回答します。このように「理解」と「生成」は、AIサービスが機能するうえで重要な技術の一つです。

NLP（自然言語処理）が近年急速に注目を集める背景には、世の中に膨大な「テキストデータ」が増えたことと、それを処理して実用的な価値へ変換できるようになったことが挙げられます。

インターネットやSNSの普及で、下記のような、ビジネスに活用できるテキストデータが収集しやすくなりました。

• SNSや掲示板への消費者の関心・ニーズが反映された書き込み
• チャットツールの導入による社内のノウハウ・事例などの蓄積

こうしたデータを収集・分析すれば、企業のマーケティング活動や業務効率のアップなど、さまざまな面で活用できます。

従来の人力での分析では限界がありましたが、AIの台頭により膨大なテキストデータも簡単に分析することが可能になり、増加するテキストデータを有効活用できるようになったのもポイントです。

多くの企業で導入が推進されているDXの実現や、多様な業務で課題となる人員不足の解決のために、限られた人員・時間でも成果を出せる自動化ツールやAI技術の需要が増していることから、自然言語処理への注目が高まっています。

形態素解析とは、一連の文字列を意味のある最小単位「単語（形態素）」に分解・整理していく作業です。

人間は「東京都」という文字列を見れば、自然に一つの地名だと認識しますが、コンピューターはまず「東京」と「都」という部品に分割し、それぞれの品詞（名詞・助詞・形容詞など）を識別する工程が必要です。

たとえば、「東京都に店を出す」という文を「東京／都／に／店／を／出す」と一つひとつ分割して、品詞を識別することで認識できるようになります。特に日本語は、英語のように単語がスペースで区切られていないため、形態素解析が文章理解の精度を左右する土台となります。

形態素解析を行うことで、AIは意味のある情報を取得できるようになるため大事な工程です。

構文解析は、形態素解析によって分解された単語一つひとつの関係性を明らかにして、文の構造的な骨格を組み立てるプロセスです。

単語がただ並んでいるだけでは文の意味はわかりません。どの単語が主語で、どの単語が述語なのか、といった文法的な役割を特定することで、初めて文としての意味が成立します。この単語同士のつながりを理解する過程が、構文解析です。

たとえば「速く走る犬が猫を追いかけた」という文の場合、AIは「速く」が「走る」を修飾し、「速く走る」という一連の句が主語である「犬」を説明していると理解します。

もし、構造を把握できなければ「速く」という言葉が「猫」を修飾していると誤解し、文全体の意味を取り違えてしまうかもしれません。AIが複雑な長文を正確に翻訳したり、要約したりできるのは、この構文解析によって文の論理構造を正確に捉えているためです。

意味解析は、構文解析された文章の意味を解釈する工程で、複数考えられる解釈の中から、正しい解釈を見つけ出して文章を深く理解することを目指します。

たとえば「私は、冷たいビールと日本酒が好き」という文章の場合、「冷たい／ビールと日本酒」もしくは「冷たいビール／と／日本酒」のどちらでも解釈ができ、後者の場合は日本酒の温度は問わないと解釈できます。

もしAIが意味の違いを正しく解釈できなければ、ユーザーの意図から外れた応答や、不自然な翻訳を生み出すかもしれません。

特に日本語は、一つの単語に複数の意味がある多義語が多く存在するため、前後の単語の意味・関係性を分析して、数ある意味の中から最も可能性の高いものを適切に解釈する必要があります。

文脈解析は、単一の文だけでなく、複数の文や会話全体の流れを読み解き、話の「背景」までを把握する応用段階です。

• Aさん「今日の会議はどうでしたか？」
• Bさん「問題ありませんでした。部長も納得していたようです。」

その後に続く「次のアクションも決まりましたか？」という質問に対し、人間なら会議で決まった次の動きについてだと理解できますが、AIは「次のアクション」と「今日の会議」が関連あるものだと理解しなくてはなりません。

省略された主語や目的語を補って、指示代名詞が何を指しているかを特定する必要があるため、高度な技術の一つです。「複数の文脈の関係性」や「暗黙の意図」などを理解する必要がある複雑な領域のため、今後もさらなる研究が必要となっています。

対話型AIチャットボットは、自然言語処理の能力を活用し、顧客や従業員とのコミュニケーションを自動化しています。

自然言語処理により、ユーザーが入力した文章を的確に理解して、入力内容に応じた回答を生成することで、製品やサービスに対して顧客から寄せられた質問などに、自動で回答しています。

日本語のやりとりでは主語や目的語が抜けることも多々あり、意味を取り違える可能性がありますが、直前の会話などから文脈解析を行うことで、適切な返答ができる仕組みです。

24時間稼働できることから対応時間が増えたり、新製品発売時など一時的に問い合わせが殺到する状態でも適切に対応できるようになったりと、効率的かつ顧客満足度の高いカストマーサポートを省人化して行えるようになりました。

音声認識AIは、自然言語処理により、人間の話す言葉をコンピューターが扱えるテキストデータに変換して文章を作成しています。

音声認識AIと自然言語処理の組み合わせの代表例が、議事録作成ツールです。会議やミーティングでの会話をテキストに起こしてくれるため、会議の終了と同時に議事録が完成します。手入力での作成よりも効率的なのはもちろん、ヌケモレのない議事録を作成可能です。

また、学習を重ねることで業界用語・業界特有の独特な言い回しなども理解できるようになります。そのため、製造現場の音声制御システムや医療現場での診断支援など、幅広い業界での活用が進められています。

スマートスピーカーは、音声認識技術と自然言語処理を組み合わせて、音声による言語認識を実現しています。いわば対話型AIチャットボットの音声版のようなものです。

「電気を点けて」など、スマートスピーカーに対して送られた音声指示は、認識した音声をテキストに変換し、自然言語処理によってテキストからユーザーの希望を理解・実行する仕組みとなっています。

コンピューターは、単に音声を認識するだけでは意図・意味が理解できないので、スマートスピーカーが各種アクションを行うには、自然言語処理が欠かせません。

AI-OCRは、紙の書類に書かれた文字をデジタルデータに変換する技術で、自然言語処理によりテキストデータ化が可能。意味解析・文脈解析により、どのような文章が書かれているかを把握できるようになっています。

たとえば、会計ソフトの領収書・請求書から「金額・日付・請求元企業」などを読み取ってくれるサービスも、AI-OCRによるものです。会計業務以外にも、作業日報や点検記録、アンケート、履歴書などの自動読み取りにも活用されています。

また、手書きで癖のある文字でもテキスト化できるようになっているので、データ化されたテキストだけでなく、紙ベースの資料を読み取ることも可能です。AI-OCRは、バックオフィス業務全体の高速化に貢献しています。

日常的に使うGoogleなどの検索エンジンも、自然言語処理を駆使してユーザーの「検索意図」を深く理解することで、より求める情報を提示できるよう進化しています。

従来の検索機能は、入力されたキーワードとの一致度により表示されていましたが、近年ではAIがユーザーの状況や背景までを推測したうえで検索結果を表示しています。そのため入力内容に誤りがあったり、完全に一致していなかったりしても、求める結果が表示されやすい仕組みです。

たとえば「初心者 始め方 ギター」と検索するユーザーに向けて、検索エンジンは「どのようなギターを買えば良いか」「練習に必要なものは何か」など、付随する疑問も抱えている可能性を理解します。そして、練習方法を解説したサイトだけでなく、初心者におすすめのギターセットを販売するECサイトなども提示します。

このようにユーザー自身が言語化できていないニーズまで理解して、膨大なデータの中から目的のデータを探し当てられるよう支援することが可能です。

AIによって文脈解析と意味解析が行われ、適切に文章を解釈できるようになったことで、自動翻訳の精度が向上しています。

従来の翻訳は、単語単位では問題なくとも、文章になると文脈を無視したデタラメな文章が生成されていました。しかし、自然言語処理の発達により、昨今の翻訳サービスは文法的に正しい翻訳をするのはもちろん、日常生活で使用されるような自然な表現への置き換えまで可能になっています。

これにより海外の顧客とのメールのやり取りが簡単になったり、海外の学術論文や専門的なレポートなどが手軽に理解できるようになったりと、さまざまなシーンで活用できるようになりました。

自然言語処理は、人間なら当たり前に理解できる「常識」や「社会的な文脈」を理解できない点が課題です。

そのため文章に直接書かれていない、隠れた意図を汲み取るのが難しく、ズレた回答をしてしまうケースがあります。たとえば「駅前でゾウのケンカを見た」という文章は、人間ならあり得ないことだと瞬時に理解できますが、AIには理解できません。

自然言語処理に、常識と照らし合わせて「おかしい」か「おかしくない」かを判断させるのは難しく、文章の内容が正常か否かの判断には人間による判断が必要です。

また、特定のコミュニティーでのみ通用する専門用語や、若者言葉・スラングなども同様に苦手です。学習データが不足している表現や、文脈が複雑な場合には、意味を正しく理解することが困難な場合があります。

自然言語処理は、意味の重複や曖昧さを理解するのが難しく、正しく文脈を読み取れない可能性があります。

日常的な会話には、文脈や状況によって意味が変わる曖昧さがあります。たとえば「大丈夫です」という言葉は、肯定的な返事・婉曲的な断りの両方で受け取れるため、どちらの意味で使われているかは、文脈や状況で判断するしかありません。

また、代名詞のような文章からは読み取れない情報の推測も、自然言語処理にとって難しい内容です。たとえば「それ評判いいらしいね」という短文では、それが何を指すのかや誰からの評判がいいのか判断できません。

こうした曖昧な表現をAIが正しく理解することは難しく、技術的な課題の一つです。

自然言語処理の性能は、対象とする言語の構造的な特性や学習に利用できるデータ量によって、精度に大きな差が生じるのも課題です。

特に英語と日本語とでは、言語的な差が大きく精度にも違いがみられます。たとえば、英語は「誰が・何をした・何を」という語順（SVO）が比較的固定されている一方で、日本語は語順が柔軟で文脈によっては主語が頻繁に省略されます。

AIにとって、この「省略された主語」を長い会話の中から正確に推測することは難しいタスクです。

他にも、下記のような違いが自然言語処理の壁となります。

• 英語はそれぞれの単語をスペースで区切るが、日本語は区切りがない
• 英語はアルファベットのみだが、日本語は漢字・ひらがな・カタカナの使い分け必要
• 日本の文化的な背景を必要とする表現　など

また、AIの性能は学習データの量に大きく依存しますが、インターネット上のテキストデータは英語が中心です。そのため日本語のAIモデルは、英語モデルに比べて学習機会が限られており、結果として回答精度に差が生まれる一因となっています。

NLP（自然言語処理）と機械学習は、AIという大きな領域における「専門分野」と「基本技術」の関係にあります。

機械学習が「データからパターンを学ぶAIの基本的な能力」であるのに対し、NLPは「人間の言葉を機械が理解する手段」です。

NLP（自然言語処理）は、人間が日常的に使う「自然言語（日本語、英語など）」をコンピューターが、理解・解析できるようにする技術です。

一方で、生成AIはユーザーの指示に応じて、テキストや画像、動画、音声、プログラムなどのコンテンツを自動生成する技術です。

両者を組み合わせて稼働するサービスもあるため混同しがちですが、本質的にはまったく役割が異なります。

NLP（自然言語処理）とLLM（大規模言語モデル）は似通った概念で、LLMはNLPの一分野です。

LLMはNLPの自然言語処理の技術を用いて、膨大な計算量やデータ量、パラメータ数を踏まえてテキストを生成する技術です。つまり、LLMで用いられている技術にNLP（自然言語処理）が含まれています。

NLP（自然言語処理）は、コンピューターが人間の言葉を理解し文章などを生成するために必要な技術で、AI時代に欠かせません。対話型チャットボットや検索エンジン、翻訳機能など、すでに私たちの生活やビジネスに深く浸透しています。

自然言語処理は、文章の意図理解などの課題も残りますが、今後ますます発展していく分野です。AIでの作業効率アップやDX推進などには欠かせない知識のため、覚えておきましょう。

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