近年、ChatGPTのような生成AIの誕生をきっかけに、自然言語処理が搭載されたAIが日常生活でも広く活用されるようになりました。そのため、AIは今や身近な存在として多くの人々の生活を支えています。
一方で、「普段ChatGPTを使っているがどういうプロセスでAIが機能しているのかわからない」「自然言語処理とは何を指しているのか理解していない」と悩む方も多いのではないでしょうか。
そこで今回は、自然言語処理の4つのステップを含む概要や活用事例を中心にご紹介します。
- 自然言語処理の手順などを含む概要を知りたい
- 自然言語処理でできることを把握し、業務に活かしたい
- 自然言語処理が搭載されたツールを導入して業務を円滑化したい
という方はこの記事を参考にすると、AIの自然言語処理の概要だけでなく、自然言語処理ツールを日常生活でどのように生かすべきなのかが分かります。
目次
自然言語処理（NLP）とは
自然言語処理とは、人間が普段使う話し言葉や書き言葉（自然言語）などをコンピュータが処理・分析するための技術です。
自然言語は人工言語と対照的な意味を持つ言葉です。人工言語は数式やプログラミング言語など人為的な作られた言語を示すのに対し、自然言語は人が生まれながらに自然と使う言語を指します。
以前は、このような自然言語をAIといった機械で処理することは難しいとされてきました。しかし、技術の発達により、GoogleのBertやOpen AIのChatGPTなどを中心とした自然言語処理モデルの確立が進んできています。
そのため、飛躍的にAIによる自然言語の処理の正確性が向上しており、今後ますます自然な解釈がAIで可能になると考えられます。
自然言語処理を行う4つのステップ
自然言語処理は以下の4つのステップで実行されます。
- 形態素解析
- 構文解析
- 意味解析
- 文脈解析
まず、文章を単語ごとに分解します。例えば、「私と彼は京都と大阪に行く」という文の場合は、「私」「と」「彼」「は」「京都」「と」「大阪」「に」「行く」という「形態素」と呼ばれる品詞ごとの単位に分割します。
次に、分解した「形態素」同士の関係性を確認します。上の例文を使用すると、「私と彼は、京都と大阪に行く（二人で京都と大阪に行く）」と「私と、彼は、京都と、大阪に行く（私は京都に彼は大阪に行く）」という二つ解釈が可能です。
さらに、構文解析で出てきた複数の解釈から一つの正しい解釈に絞るために、単語同士の意味を調べます。先ほどの例文では、「京都」と「大阪」は別の地名であること、同じ地名が複数ないことなどを確認します。
最後に、前後の文章とも整合性が取れているのか見るため、複数の文章に対しても上記で行った「形態素解析」「構文解析」「意味解析」を実行します。これらの分析を経て、最終的に一つの解釈を導き出します。
以上のように自然言語処理は上記のプロセスで行われ、文章解釈の精度も上がってきています。しかし、まだ改善の余地が多く残されている分野でもあるのです。
自然言語処理が抱える課題
自然言語処理が抱える課題は以下の3点があります。
- 言語の曖昧性の把握
- 一般常識の認識
- 異なる言語への対応
自然言語の意味を正確に捉えるために、ただ文構造を分析するだけでは文脈や背景によって意味が変わっていく場合に対応できません。
たとえば、「大丈夫です」という言葉には、許可と拒否のどちらの意味もあり、文面だけでの判断だと異なる解釈をしてしまう恐れがあるのです。
AIに一般常識を理解させなければ、不自然であっても文法的に正しい文章であれば「間違い」と認識しない恐れがあります。
具体例として、「公園に虎がいた」という文章に対して、人間なら常識的に公園に虎がいることは考えにくく、誤った文章なのかもしれないと思います。しかし、AIはその文章を正しいと判断してしまいます。
自然言語処理を行う上で、異なる言語の文法的かつ文化的違いにどう対応するのかも課題となっています。
たとえば、日本語は主語や目的語を省略して話すことが多くありますが、省略した状態でAIによる英語翻訳にかけると適切な意味で訳されないことが多々あるのです。
以上のように、完全に正しい自然言語処理を可能にするためにはまだ改善が必要であると言えます。
自然言語処理の活用事例
以下の表は、自然言語処理の活用事例をまとめたものです。自然言語処理の精度には改善の余地があるものの、技術は日進月歩で進化しており、課題が解決される未来が近づいてきているのも事実です。
現段階では、自然言語処理は以下の表のように活用されています。
| 活用事例 | 内容 |
|---|---|
| チャットボット |
AIが入力された内容を理解し、それに対して適切な回答をします
|
| 翻訳ツール |
自然言語処理によって正しく文章を翻訳します
|
| 音声・画像認識AI |
音声や画像からテキストを抽出して、スムーズな内容のデータ化を実現します
|
| 文章要約 |
文章の中からポイントとなる部分を抽出したり、短く言い換えをしたりすることで内容を要約します
|
| 検索エンジン |
ユーザーが検索した内容を踏まえて、関連性の高い情報が表示されます
|
以上のように、自然言語処理はあらゆる場面で活用されており、仕事のパフォーマンスを劇的に向上させるために重宝されます。
【必見】自然言語処理を使って業務を円滑化するには
以下では、自然言語処理を使って業務を円滑化する方法をご紹介します。
自然言語処理は、チャットボットや翻訳ツールなどに組み込まれ、あらゆる場面で業務効率の改善に役立っています。とくに、社内文書などを一元管理するナレッジ管理ツールに自然言語処理を活用した検索機能があると、欲しい情報にすぐたどり着けるのです。
ただし、AIによる自然言語検索が備わっていても、検索の精度が低ければ探している情報を見つけられません。また、検索スピードが遅ければ社内情報の共有や検索がスムーズにできず、ストレスがかかります。
したがって、自社が導入するべきは、AIによる超高精度の自然言語検索機能が搭載されたナレッジ管理ツール「ナレカン」一択です。
ナレカンは、”ヒット率100%”の正確さと”平均0.2秒”のスピードで必要な情報を確実に見つけることができます。また、社内に散在している既存のファイルデータをナレカンに移行する支援があるので、運用開始までが円滑です。
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記事・質問・ファイル・メール・チャットなど、社内のあらゆる情報を蓄積できるだけでなく、生成AIを活用した自然言語検索によって、“人に聞くように”必要な情報を探し出せます。
また、シンプルな操作性と充実した導入支援により、ITツールに不慣れな企業でも、ナレッジマネジメントを無理なく定着させられます。
＜ナレカンをおすすめするポイント＞
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生成AIを活用した自然言語検索や、高精度なキーワード検索によって、“上司に質問するように”必要な情報を探せます。検索スキルに依存せず、誰でも簡単にナレッジにアクセスできます。
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シンプルな操作性と、充実した導入・運用サポートによって、ITツールに不慣れな企業でも無理なく活用できます。さらに、情報を継続的に更新・整理できる仕組みにより、“使われ続けるナレッジ基盤”を実現します。
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自然言語処理の手順や活用事例まとめ
ここまで、自然言語処理の4つの手順や課題、活用事例を中心にご紹介してきました。
自然言語処理はコンピュータが人間の言葉を適切に処理するための技術ですが、機械に人間の細かい意味の差異や常識、言語の違いを正確に判断させるのは大変な作業です。しかし、日に日に技術が進歩し、現状では非常に精度の高い自然言語処理も誕生しています。
特に、ビジネスにおいては、さまざまな部署や部門の社内文書を管理するITツールに自然言語処理が搭載された検索機能は大いに役立ちます。膨大なデータの中からスムーズに情報を見つけられれば、時間的な手間を省くことができるためです。
結論、個人の検索スキルに依存しない「自然言語」で検索できる「ナレカン」を使って仕事しやすい環境を構築すべきです。
ぜひ「ナレカン」を導入して、ストレスなく社内文書を管理しましょう。
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