2024-05-10

自然言語処理とは？AIが人間の言語を理解する仕組みをわかりやすく解説

この記事のポイント

NLPは人間の言語をコンピュータが理解・処理するAIの一分野であり、様々なタスクに応用されている
NLPの仕組みは、字句解析、構文解析、意味解析、文脈解析など複数のプロセスから成る
感情分析、テキスト分類、チャットボット、機械翻訳など、NLPの活用事例は多岐にわたる
BERTとGPTは最新のNLP技術で、それぞれ文脈理解と自然な文章生成に優れている
言語の曖昧さ、多言語対応、倫理的課題など、NLPには克服すべき問題も残されている

監修者プロフィール

坂本将磨

Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域：自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。

自然言語処理（NLP）は、人間の言語をコンピュータが理解し処理する技術であり、日々のコミュニケーションや文書を解析、生成できるようにするためのAIの一分野です。
チャットボットや音声認識、自動翻訳などに応用され、ビジネスや私たちの生活を豊かにしています。

しかし、NLPは多言語や感情のニュアンスなど複雑な言語の特性を処理する上でまだ多くの課題を抱えており、将来性のある分野での研究開発が進められています。

本記事では、この進化するNLPの基礎から応用例、直面する課題と将来展望までを分かりやすく解説いたします。
自然言語処理について深く理解し、今後の技術の可能性を探りたい方にとって価値のある情報を提供する内容となっています。

自然言語処理とは

NLP（自然言語処理）は、計算言語学と統計および機械学習モデルを組み合わせた人工知能(AI)の分野です。

その主な目的は、コンピュータやデジタルデバイスがテキストや音声を認識、理解、また、生成できるようにすることです。

NLPの定義

NLPは、音声認識、品詞タグ付け、語義の曖昧さ回避、固有表現認識、共参照解決、感情分析、自然言語生成などの様々なタスクを含みます。

これらのタスクは、翻訳、音声操作システム、チャットボット、ソーシャルメディアでの感情分析、テキストの要約など、幅広いアプリケーションで利用されています。

NLPの仕組み

NLPの仕組みは、人間の言語のルールベースのモデリング、統計モデル、および機械学習アルゴリズムに依存して、テキストおよび音声データを解釈および処理します。

統計的NLP、機械学習、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やリカレントニューラルネットワーク（RNN）などの深層学習モデルを採用し、非構造化テキストや音声データから意味を抽出します。

自然言語と人工言語の違い

自然言語と人工言語の違いは、その能力と機能にあります。

人工言語

人工言語は、狭いAIまたは弱いAIとも呼ばれ、特定のタスクをインテリジェントに実行することに焦点を当てています。
これらのシステムは、特定の入力に応答し、データに基づいて意思決定や予測を行うように設計されています。

例えば、音声アシスタントのSiriやAlexa、プラットフォーム上のレコメンデーションエンジン、Googleの検索アルゴリズムなどが人工言語の例です。

人工言語は、事前に定義されたルールや戦略の範囲内で動作し、その制約の中で賢明な意思決定を下しますが、新しいものは生み出しません。

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自然言語

自然言語は、何か新しいものを生み出す能力があり、次世代の人工知能と見なされています。特定の入力に応答する従来のAIとは異なり、自然言語は与えられた情報に基づいてオリジナルのコンテンツを生成できます。

例えば、自然言語は与えられた開始点に基づいて、ストーリー、画像、音楽、さらにはコンピューターコードを作成できます。
自然言語モデルは、基礎となるパターンを学習し、トレーニングセットを反映する新しいデータを生成するために、膨大なデータセットでトレーニングされます。

生成AIの代表的な例は、OpenAIの言語予測モデルであるGPT-4であり、人間が書いたテキストとほとんど区別がつかない人間のようなテキストを生成できます。

Robot

自然言語処理の最新技術動向

BERTとGPTという2つの最先端のAIモデルが自然言語処理 (NLP) の分野に参入し、それぞれが独自の能力と強みを持っています。

ここでは、これら2つのモデル、BERT (トランスフォーマーからの双方向エンコーダー表現) と GPT (ジェネレーティブ事前トレーニング済みトランスフォーマー) の驚くべき機能を探るべく、その設計、起源、NLPタスクに与えた影響を深く掘り下げていきます。

BERT

BERTは双方向のコンテキスト理解を重視し、文のさまざまな部分間の関係を理解するのに適しています。

具体的には、BERTは次のような特徴があります。

左から右と右から左の両方向で文脈を理解し、欠落している単語を周囲の文脈から予測する
マスクされた言語モデリング（MLM）と次文予測（NSP）の2つのタスクで共同してトレーニングされる
感情分析、質問応答、文章分類などのタスクに適している

GPT

GPTは一方向のアプローチを採用し、自然な響きのトーンで一貫性があり、文脈に関連した文章を生成するのに適しています。

GPTの特徴は以下の通りです。

前の単語が与えられた場合に次の単語を予測する因果言語モデリングに基づいている
文の生成と完成のタスクに優れている
テキストの生成、要約、言語翻訳などのタスクに向いている

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つまり、BERTは文内のコンテキストや関係性を理解するタスクに適していますが、GPTは新しいコンテンツを生成するためのタスクに特に適しています。

ELIZAからGPT-4への進化

ELIZAからGPT-4への移行は、自然言語処理 (NLP)と機械学習の進歩を特徴とする、会話型AIテクノロジーの大幅な進化を表しています。

ELIZAは1960年代半ばに開発され、人間との会話をシミュレートする最初のAIプログラムの1つでした。
ELIZAの会話能力は、パターンマッチングへの依存と、真の言語理解や文脈の関連付けの欠如によって制限されていたにもかかわらず、AI主導の会話の可能性を実証し、NLPシステムの将来の開発の基礎を築きました。

Elizaの会話画面

現在に遡ると、GPT-4は会話型AIテクノロジーの飛躍的な進歩を表しています。
GPT-4の機能は単純なパターンマッチングをはるかに超えており、高度な深層学習アーキテクチャのおかげで、より微妙な文脈に関連した方法でテキストを理解して生成できます。

自然言語処理の仕組み

自然言語処理 (NLP) には、コンピューターが人間の言語を理解して生成できるようにすることを目的としたいくつかのプロセスが含まれます。

これらのプロセスは以下の通りです。

字句解析 / 形態素解析

このフェーズには、単語の構造を分析し、言語における意味の最小単位である形態素を識別することが含まれます。

spaCy、Polyglot、pyEnchantなどのPython ライブラリは、字句解析および形態素解析によく使用されます。

構文分析 (解析)

構文分析は、単語間の関係の特定など、文内の文法と単語の配置をチェックすることに重点を置いています。

Google の Natural Language API によって提供されるものを含め、さまざまな解析および構文分析のツールとライブラリがPythonで利用できます。

意味解析 / セマンティック分析

意味分析には、単語、フレーズ、文の意味を理解し、エンティティ間の関係を特定することが含まれます。
Google の Natural Language API や、CornellのLDA分析、Webアプリケーションなどのトピックモデリングツールは、セマンティック分析によく使用されます。

文脈解析

文脈解析は、文間の関係やテキスト全体の一貫性など、より大きな文脈を考慮することによって言語の文脈を明らかにします。

GoogleのPerspective APIなどのAPI は、会話への影響についてテキストを分析するのに使用できます。

Diagram-NLP
NLPプロセスの図解

自然言語処理の活用事例

自然言語処理 (NLP) は、さまざまな業界に多数のアプリケーションがあり、企業がデータを分析し、プロセスを自動化し、大量のテキストから洞察を得るのに役立ちます。

以下は、NLPの主な活用事例です。

感情分析

感情分析には、テキストで表現された感情や感情が肯定的、否定的、中立的であるかどうかを判断することが含まれます。

これは、企業が製品、サービス、マーケティングキャンペーンに対する顧客の意見や反応を理解するのに役立ちます。

テキストの分類

テキスト分類には、非構造化テキストを事前定義されたカテゴリまたはトピックに自動的に分類することが含まれます。
大量のテキストデータを効率的に整理および分析するのに役立ちます。

チャットボットと仮想アシスタント

チャットボットと仮想アシスタントは、自然言語クエリを理解して応答するように設計されたAIを活用したシステムです。

これらは、情報を提供したり、質問に答えたり、タスクを実行したりすることでユーザーを支援します。
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テキスト抽出

テキスト抽出には、名前、会社、場所、キーワードなど、テキスト内の特定の情報が自動的に識別されます。

大量のテキストから関連データを効率的に抽出するのに役立ちます。

機械翻訳

機械翻訳は、NLPを使用して一言語のテキストを別の言語に自動的に翻訳するプロセスです。
これにより、言語の障壁を取り除き、グローバルなコミュニケーションと情報共有が可能になります。

ビジネスへの応用

自然言語処理 (NLP) は、実際のビジネスシナリオで非常に役立ち、音声認識、AI-OCR (光学式文字認識) などのさまざまなアプリケーションを提供します。

音声認識

例としては、GoogleのAlexaなどのスマートアシスタントは、NLPによる音声認識を使用してユーザーのクエリを理解し、応答します。

これらのアシスタントは、買い物リストの作成、購入の完了、音声コマンドに基づいた情報の提供などのタスクを実行できます。

AI-OCR (光学式文字認識)

例としては、AI-OCR テクノロジーは、NLPを利用して画像またはスキャンした文書からテキストを抽出し、企業が大量のテキストデータを効率的にデジタル化して分析できるようにします。

たとえば、組織は AI-OCR を使用して請求書、領収書、またはフォームから情報を抽出し、データ入力プロセスを自動化し、手動エラーを削減できます。
このテクノロジーは、文書処理が一般的なタスクである金融、医療、物流などの業界で特に役立ちます。

自然言語処理の課題と将来性

自然言語処理（NLP）におけるいくつかの課題と考慮事項について説明します。

これらの問題は、人間の言語の複雑さを理解し、NLPテクノロジーの責任ある開発を確実にするために非常に重要です。以下、詳細にご紹介いたします。

言語のあいまいさとコンテキストの処理

単語や文章には複数の意味があることが多く、正しい解釈を理解できるかどうかは文脈に大きく依存します。コンテキストを正確に識別し、言語の曖昧さを排除するモデルを開発することは依然として困難です。

NLPモデルは、慣用的な表現、文化的参照、ドメイン固有の専門用語など、より広範なコンテキストを理解する必要があります。これを達成するには、高度なアルゴリズムと多様なトレーニングデータが必要です。

多言語コンテンツの処理

複数の言語、特に利用可能なデータが限られている言語を効果的に処理するNLPシステムを構築することは、重大な課題を引き起こします。

言語を越えて学習を伝達したり、正確な翻訳サービスを提供したりできるモデルの開発には、複雑な言語的および文化的考慮事項が含まれます。

NLPモデルにおける倫理的懸念と偏見

NLPモデルはトレーニングデータに存在するバイアスを永続させ、特に雇用や法執行などの機密性の高いアプリケーションにおいて、不公平な結果につながる可能性があります。
プライバシーと同意に関する懸念は、監視やデータマイニングなどのアプリケーションで生じ、責任ある倫理的なNLP使用の重要性が強調されています。