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自然言語処理とは?詳しい仕組みや活用方法について解説

公開日:2021/08/26
更新日:2021/09/14
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自然言語処理とは?詳しい仕組みや活用方法について解説 | オンライン研修・人材育成 - Schoo(スクー)法人・企業向けサービス

AIが分析する技術のひとつとして「自然言語処理」があります。現在この技術は、スマートスピーカーをはじめとしたさまざまなAIサービスで活用されています。今回の記事では、自然言語処理が行われる主な流れや活用事例を紹介します。

 

自然言語処理とは

自然言語処理(英語:Natural language processing/通称:NLP)とは、人間が日常的に使用している言葉をコンピューターに理解、処理させる一連の技術のことを指し、人工知能と言語学の一分野です。 データベース内の情報を自然言語に変換したり、自然言語の文章をより形式的かつコンピュータが理解しやすい表現に変換したりする処理が含まれます。また、応用例としては予測変換、IMEなどの文字変換が挙げられます。

自然言語とは

自然言語とは、平たく言うと「私たち人間が日常書いたり話したりしている日本語や英語のような、自然な言語のこと」を指し、人間が意思疎通のために日常的に用いる言語の総称です。文化的背景を持っておのずから発展してきた言語で、プログラミング言語や論理式などの対義語にあたります。

コンピューター言語と自然言語の違いとは

コンピューター言語と自然言語の違いは、言葉の曖昧性にあります。自然言語には、文の意味や解釈が一意で決まらない曖昧性がある一方、コンピューター言語には、そういった曖昧性がありません。曖昧性なく解釈がひとつになるように、厳密に文法を定義したものがプログラミング言語です。

 

自然言語処理が注目される理由とは

現在、多くの企業がDXを謳い、DXに関する書籍も多く刊行されています。あわせて、2010年代後半からビジネスで注目を集めていたAIの技術開発の流れも大きく変動し、自然言語処理に対する注目が高まっています。ここからは、DXへの注目が高まるなかで、自然言語処理技術の注目が高い理由を解説します。

膨大なテキストデータの解析

IDC Japanの予測によると全世界で発生するデータの量は、2025年には163兆ギガバイトに達することになっています。しかも、増加するデータのほとんどは、人間が作り出す非IoTデータになるというのです。 現在は、コミュニケーションの発達により、テキストデータが収集しやすい環境が急速に構築され始めています。日本でも、社内コミュニケーションツールでは、SlackやChatworkを活用する事例が増加傾向にあり、議事録自動生成システムによる会議のデータのデータ化や、はんこの廃止による紙媒体の書類が減少など、インターネットを活用するツールはますます広く普及されることでしょう。 膨大なテキストデータの解析は、もはや人間の手では処理しきれない状態にあることから、自然言語処理の技術を高めることが急ピッチで要され、注目を集めるきっかけとなりました。

BERTやGPT-3など汎用言語モデルの進化

2018年、Googleは汎用言語モデル「BERT」を公開しました。従来の自然言語理解のタスクの多くで最高の性能を達成し、現在はGoogle検索にも導入されています。複雑な文章にも対応し、正確な結果を返せる点で優位性があり、より人間に近い対話が実現しやすくなりました。 また、アメリカの非営利団体「OpenAI」が開発した「GPT-3」は、800万に及ぶWebページを人間が整理し、それを学習することであたかも人間が書いたような文章を自動で生成することが可能になりました。 このままGPT-3の軽量化が進めば、提案書やマニュアル、企画書の自動生成や、メールの代理返信、コールセンターのオペレーターの一次受けなど、ビジネスのさまざまな面で役立つこととなるため、多くの企業が関心を寄せています。

日本企業の汎用言語モデル技術への参入

英語圏での自然言語処理技術の発展の流れに、日本国内の企業も合流し、日本語圏での自然言語処理技術が大きく発展しようとしています。 実際に、2020年11月にLINE株式会社は、世界初の日本語に特化した超巨大な言語モデルを開発すると発表しました。これによって100億ページ以上の日本語データを学習データとして利用するとされていて、今後、日本語における自然言語処理技術の水準が大きく向上すると予想されています。 また、2021年4月、チャットボット「りんな」などを提供するrinnaは日本語に特化したGPT-2の言語モデルを構築し、オープンソフトウェアとして公開しました。今回、公開したモデルは中規模サイズのものですが、今後は異なるサイズのモデルの公開も予定しています。こういった、日本企業の汎用言語モデル技術への参入も自然言語処理が注目される背景のひとつです。
参考:「LINE、NAVERと共同で、世界初、日本語に特化した超巨大言語モデルを開発 新規開発不要で、対話や翻訳などさまざまな日本語AIの生成を可能に|LINE」

 

自然言語処理の仕組みとは

自然言語処理は、「機械可読目録」や「コーパス」という前段処理のあと、「形態素解析」「構文解析」「意味解析」「文脈解析」という流れで処理が行われます。このような行程で処理される自然言語処理は、さまざまな場面で活用され始めています。ここでは、自然言語処理が行われる主な流れについてご紹介します。

機械可読辞書とコーパス

図書館や書店などで書籍検索システムに使われる「機械可読目録」は、自然言語処理の前段階として辞書的な役割を果たします。 また、機械可読目録同様に自然言語処理の前段階のひとつとして用いられるのが「コーパス」です。コーパスは、自然言語の使用方法を蓄積・記録した言語全集のようなデータを意味します。これを分析することで言語の特徴を捉え、自然言語処理に活用できるようになります。

形態素解析

「形態素解析」とは、私たちが普段生活の中で一般的に使っている言葉、つまり「自然言語」を形態素にまで分割する技術のことです。 コンピュータによる形態素解析処理は、当該言語の文法規則や、単語や接辞などの要素を列挙した辞書データを用いて行います。 英語など、アルファベット圏の言語は単語ごとに短い空白をあける「分かち書き」をするため、基本的に単語の接辞や変化を調べるだけで利用できます。しかし、日本語や韓国語などでは単語に分けず一文を続けて記すため、単語分割の段階で複雑な処理や大量の辞書データが必要となるのです。

構文解析

「構文解析」とは、文の内容を解析し、その構成要素がどのような関係にあるかを明らかにすることで、自然言語に用いる場合とコンピュータ言語に用いる場合で手法が大きく異なります。 例えば、「花子はバスケットボールが好きだ」といった例文の場合、「花子は」は主語となる名詞句、「バスケットボールが好きだ」は動詞句になり、さらに「バスケットボールが」は目的語となる名詞句、「好きだ」は述語となる動詞句に分類されます。このように、構文解析をすることで、それぞれの言語要素の関係性が明確になり、文構造の図式化が可能になります。 そのため、構文解析は各種の自然言語処理の基礎技術として重要で、機械翻訳や要約生成、自然言語検索、音声アシスタントなどさまざまな分野に応用がされています。

意味解析

「意味解析」とは、目的プログラム生成行程プログラミング言語において、コンパイラーがソースコードを解析し、目的プログラムを生成する際の処理工程のひとつです。ソースコード内に記述された変数の型や文が、言語の記述仕様に沿っているかどうかをチェックし、問題がない場合は、コード生成、最適化の手順を経て目的プログラムが作成されます。 コンパイル字句解析構文解析最適化日本語入力システムの機能日本語入力システムなどで、入力された語句の意味を解析して変換する機能が意味解析です。

文脈解析

文脈解析とは、複数の文のつながりをチェックする機能のことです。代名詞の参照問題などもこの文脈解析に含まれ、物語の理解などは文脈解析が必要不可欠です。しかしながら、文脈解析は意味解析以上に困難で、未だ文脈を一点もミスもなく完璧に解析できるシステムは誕生していないのが現状です。そのため、今後の研究が期待される分野となっています。

 

自然言語処理の活用方法とは

スマートフォンやパソコンを当たり前のように使用している現在では、多くの場面で自然言語処理を応用した技術が使われています。普段、何気なく利用しているサービスも自然言語処理を活用したサービスであるケースが多いものです。

検索エンジン

検索エンジンは、Google検索やYahoo!検索といった、インターネット上にあるWebサイトを検索できるプログラムのことです。 Webサイトに掲載されている文章をコンピューターが理解できなければ、検索キーワードに合ったWebサイトを見つけることができません。このように、Webサイトを探す作業に必要なテキストデータ処理のため、NLPが活用されています。

文字入力の変換

パソコンやスマートフォンで入力したひらがなの文字を、漢字や顔文字、絵文字に変換する機能、また文字入力の変換にも自然言語処理が使われています。言葉の句切れや同音異義語の違いを解析することで、意図した意味の変換が可能となる仕組みが構築されています。

音声対話システム

音声対話システムとは、話しかけた情報をAIが聞き取り、適切に応えてくれるシステムのことです。有名な音声対話システムには、Alexa、Siri、Google Assistantなどが挙げられ、こちらも自動言語処理により、音声で入力された文の句切れや意味を分析しています。

 

まとめ

DXの流れのなかで、オフィスの業務効率化にAIを活用するには、自然言語処理技術の発展が求められ、これからはさらなる市場の拡大が予想されます。 自然言語処理技術が発展するこれからの数年間、いかに技術を見極め、活用できるかが、企業の競争優位性に大きく関わってくることになるでしょう。ぜひ、本記事を参考に自然言語処理に対する知識を深め、新しい時代への変化へと備えるようにしてください。

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