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更新日:2024年8月11日
寄稿者:Cole Stryker、Jim Holdsworth

NLPとは

自然言語処理(NLP)は、コンピューター・サイエンスと 人工知能(AI)のサブフィールドで、機械学習を使用してコンピューターが人間の言語を理解してコミュニケーションできるようにします。

NLPは、計算言語学(人間の言語ルール・ベースのモデリング)、統計モデリング、機械学習(ML) 、ディープラーニングを組み合わせることで、コンピューターやデジタル・デバイスがテキストや音声を認識、理解、生成できるようにします。

NLP研究により、大規模言語モデル(LLM)のコミュニケーション・スキルから画像生成モデルの要求理解能力まで、生成AIが活躍する時代が到来しました。NLPはすでに多くの人々の日常生活の一部となっており、検索エンジンの原動力となっているほか、音声コマンドによる顧客サービスのためのチャットボット、音声操作によるGPSシステム、Amazon社のAlexa、Apple社のSiri、Microsoft社のCortanaなどのスマートフォン上の質問応答型デジタル・アシスタントなどにも利用されています。

それだけではありません。NLPは、業務の効率化および自動化、従業員の生産性の向上、ビジネスのプロセスの簡素化を助ける企業向けのソリューションでも、さらに多くの役割を果たすようになっています。

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NLPのメリット

NLPにより、人間が日常的に使用する自然な言語で機械とコミュニケーションしたり共同作業したりすることが容易になり、多くの業界やアプリケーションにメリットをもたらします。

  • 反復的なタスクのオートメーション
  • データ分析と洞察の改善
  • 強化された検索
  • コンテンツ生成

反復的なタスクのオートメーション


NLPは、顧客サポート、データ入力、ドキュメント処理などの タスクの完全または部分的なオートメーションに特に役立ちます。例えば、NLPを活用したチャットボットは日常的な顧客からの問い合わせを処理できるため、人間のエージェントはより複雑な問題に対応できるようになります。文書処理では、NLPツールが自動的に分類、重要な情報を抽出し、コンテンツを要約できるため、手作業でのデータ処理に伴う時間とエラーが削減されます。NLPは言語翻訳を容易にし、意味、コンテキスト、ニュアンスを維持しながらテキストをある言語から別の言語に変換します。

データ分析の改善


NLPは、カスタマー・レビュー、SNSへの投稿、ニュース記事などの非構造化テキストデータから洞察を抽出できるようにすることで、データ分析を強化します。テキスト・マイニング技術を使用することで、NLPは大規模なデータセットではすぐには分からないパターン、傾向、感情を識別できます。感情分析は、テキストから主観的な性質(態度、感情、皮肉、混乱、疑惑)を抽出することができます。これにより、その対応ができるシステムまたは担当者にお客様をつなぐためによく使用されています。

こうした手法により、企業は顧客の好み、市場の状況、世論をよりよく理解できるようになります。NLPツールは膨大な量のテキストの分類と要約も実行できるため、アナリストは重要な情報を簡単に特定し、データ主導の意思決定をより効率的に行うことができます。

強化された検索


NLPは、システムがユーザーからの問い合わせの背後にある意図を理解できるようにし、より正確で状況に応じた結果を提供できるようにすることで、検索の精度を高めます。NLPを利用した検索エンジンは、キーワードのマッチングだけに頼るのではなく、単語やフレーズの意味を分析するため、問い合わせ内容が曖昧であったり複雑な場合でも情報を見つけやすくなります。これにより、Web検索、文書検索、企業データシステムのいずれにおいても、ユーザー・エクスペリエンスを向上させます。

強力なコンテンツ生成


NLPは高度な言語モデルを強化し、さまざまな目的で人間のようなテキストを作成します。GPT-4などの事前トレーニング済みモデルは、ユーザーが提供したプロンプトに基づいて、記事、レポート、マーケティング・コピー、製品説明、さらにはクリエイティブ・ライティングを生成できます。NLPを活用したツールは、Eメールの下書き、ソーシャル・メディア投稿の作成、法的文書作成などのタスクの自動化にも役立ちます。NLPは、コンテキスト、トーン、スタイルを理解することで、生成されたコンテンツが一貫性があり、関連性があり、意図したメッセージと一致していることを確認します。そのため、時間や労力をかけずに高い品質のコンテンツを制作できます。

NLPへのアプローチ

NLPは、計算言語学と機械学習アルゴリズムおよびディープラーニング深層学習を組み合わせたものです。計算言語学では、データサイエンスを使用して言語と音声を分析します。これには、構文分析と意味分析という2種類の主要分析が含まれます。構文分析では、単語の構文を解析し、事前にプログラムされた文法規則を適用することによって、単語、フレーズ、または文の意味を判断します。意味分析では、構文出力を使用して単語から意味を引き出し、文構造内でその意味を解釈します。

単語の解析では、次の2つのうちいずれかの解析が行われます。依存関係解析では、名詞と動詞の識別など、単語間の関係が調べられます。一方、構成要素解析では、文または単語の文字列の構文構造をルート化して順序付けして表現した解析ツリー(または構文ツリー)が構築されます。結果として得られる解析ツリーは、言語翻訳者と音声認識の機能の基盤となります。理想的には、この分析により、テキストまたは音声のいずれのアウトプットでも、NLPモデルとユーザーの両方が理解できるようになることが期待されます。

特に、自己教師学習(SSL)は、AIモデルをトレーニングするために大量のラベル付きデータを必要とするNLPをサポートするのに役立ちます。このようなラベル付けされたデータセットには時間のかかる注釈(人間が手動でラベル付けするプロセス)が必要なため、十分なデータを収集することは非常に困難です。自己教師ありアプローチは、トレーニング用データに手動でラベルを付ける必要の一部またはすべてを置き換えるため、時間とコスト効率が向上します。

NLPには、次の3つのアプローチがあります。

ルールベースのNLP


初期のNLPアプリケーションは単純なif-thenデシジョン・ツリーで、あらかじめプログラムされたルールが必要でした。これは特定のプロンプトに応答してのみ回答を提供できます。その一例が、Moviefoneのオリジナル・バージョンです。これは、初歩的な自然言語生成(NLG)機能を備えていました。ルールベースのNLPには機械学習やAI機能がないため、この機能は非常に制限されており、拡張性がありません。

統計的NLP


後に開発された統計NLPは、テキストと音声データの要素を自動的に抽出し、分類してラベル付けすることで、それらの要素の考えられる意味ごとに統計的な尤度を割り当てます。これは機械学習に依存しており、品詞タグ付けのような言語学の高度な分解を可能にします。

統計NLPでは、単語や文法規則などの言語要素をベクトル表現にマッピングする重要な手法が導入され、回帰モデルやマルコフ・モデルなどの数学的(統計的)手法を使用して言語をモデル化できるようになりました。これは、スペルチェッカーやT9テキスト送信(プッシュ電話でかつて使用されていた9つのアルファベット・キーを用いたテキスト送信)など、初期のNLP開発に影響を与えました。

ディープラーニングNLP

近年、ディープラーニング・モデルは、テキストと音声の両方で、膨大な量の未加工非構造化データを使用してさらに精度を高めるNLPの主流モードになりました。ディープラーニングは、統計的NLPのさらなる進化とみなすことができますが、ニューラル・ネットワーク・モデルを使用するという違いがあります。モデルには、次のように複数のサブカテゴリーがあります。

  • トランスフォーマー・モデル言語のトークン化(各トークン(単語またはサブワード)の位置)と自己注意(依存関係と関係性をキャプチャするもの)を使用して、異なる言語部分間の関係を計算します。トランスフォーマー・モデルは、大規模なテキスト・データベースで自己教師あり学習を使用して効率的にトレーニングできます。トランスフォーマー・モデルで注目すべき点は、Googleのトランスフォーマーからの双方向エンコーダー表現(BERT)で、これはGoogleの検索エンジンの動作の基礎となり、現在もそうあり続けています。

  • 自己回帰モデル:この種のトランスフォーマー・モデルは、シーケンス内の次の単語を予測するように特別にトレーニングされており、テキスト生成能力の大きな進歩をもたらしています。自己回帰LLMの例としては、GPT、Llama、Claude、オープンソースのMistralなどがあります。

  • 基盤モデル:あらかじめ構築され、キュレートされた基盤モデルにより、NLPプロジェクトの成果物達成が迅速化され、その結果に対する信頼が高まっています。例えば、IBM® Granite基盤モデルは、さまざまな業界で広く適用できます。実際、コンテンツ生成や洞察抽出などのNLPタスクをサポートしており、さらには、モデルを外部の知識ソースにリンクすることで応答の品質を向上させるフレームワークである、検索強化生成も促進しています。モデルは、テキスト内の重要な情報を識別して抽出するNamed Entity Recognitionも実行します。

NLPタスク

複数のNLPタスクでは通常、コンピューターが取り込んだ人間のテキストと音声データを理解できる形で処理します。これらのタスクには、次のようなものがあります。

  • 共参照解析

  • 固有表現抽出

  • 品詞タグ付け

  • 語義の曖昧性解消

共参照解析


これは、2つの単語が、同じエンティティーを指している場合にそれを特定するタスクです。よくある例は、特定の代名詞が指す人または物を判別すること(例:「she」が「Mary」を指すこと)ですが、テキスト中の比喩やイディオムの特定 (例:「bear」が動物ではなく、体が大きくて毛深い人のことを指すという事例)も含まれます。

Named Entity Recognition(NER)


NERは単語やフレーズを有用なエンティティーとして識別します。NERは「ロンドン」を場所として、「マリア」を人名として識別します。

品詞タグ付け


これは、文法タグ付けとも呼ばれ、単語やテキストがどの品詞であるかを、その使用法や文脈に基づいて判断するプロセスです。例えば、「Make」を取り上げて説明すると、「I can make a paper plane」では「Make」を「作る」を動詞として識別し、「What make of car do you own?」では、これを「メーカー」という名詞として識別します。

語義の曖昧性解消


これは、複数の意味の可能性がある単語に対して語義を選択することです。これは意味分析プロセスを使用して、文脈に照らした言葉の意味を調べます。例えば、語義の曖昧性解消は、動詞「make」は、「make the grade」では「達成する」という意味で、「make a bet」では「賭けをする」という意味であるというように意味を区別する助けとなります。「I will be merry when I marry Mary」という文から「メアリーと結婚したら幸せになれる」という意味だという結論を出すには、洗練されたNLPシステムが必要です。

NLPの仕組み

NLPは、さまざまな計算手法を組み合わせて、機械が処理できる方法で人間の言語を分析、理解、生成します。典型的なNLPパイプラインとその手順の概要は次のとおりです。

テキスト前処理


自然言語処理(NLP)のテキスト前処理は、生のテキストを機械が理解しやすい形式に変換することで、分析できるようにします。まず、テキストを単語、文、フレーズなどの小さな単位に分割するトークン化を行います。これは、複雑なテキストを扱いやすい部分に分解するのに役立ちます。次に、すべての文字を小文字に変換することでテキストを標準化するために小文字を適用し、「Apple」も「apple」も同じように扱われるようにします。頻繁に現れるものの、テキスト検索処理に関連した内容を持たないストップワードを削除することも、一般的な手順の1つです。この手順では、「is」や「the」などの頻繁に使用される単語は、テキストに重要な意味を追加しないため、フィルター処理されて除外されます。ステミングまたは見出し語認定により、単語が語源に短縮され(例えば、「running」は「run」になります)、同じ単語の異なる形式をグループ化することで言語を分析しやすくなります。さらに、テキストのクリーニングにより、分析を乱雑にする可能性のある句読点、特殊文字、数字などの不要な要素が削除されます。

前処理が完了すると、テキストはきれいで標準化され、機械学習モデルが効果的に解釈できるようになります。

特徴抽出


特徴抽出とは、生のテキストを機械が分析・解釈できる数値表現に変換するプロセスで、Bag of WordsやTF-IDFのような、文書内の単語の存在と重要度を定量化するNLP技術を使用して、テキストを構造化データに変換することを含みます。より高度な手法としては、Word2VecやGloVeのような単語埋め込みがあり、これは単語を連続空間の密なベクトルとして表現し、単語間の意味的関係を捉えます。文脈埋め込みは、単語が出現する文脈を考慮することで、これをさらに強化し、より豊かでニュアンスのある表現を可能にします。

テキスト分析


テキスト分析とは、さまざまな計算手法によってテキスト・データから意味のある情報を解釈し、抽出することです。このプロセスには、単語の文法上の役割を識別する品詞(POS)タグ付けや、名前、場所、日付などの特定のエンティティーを検出するNamed Entity Recognition(NER)などの作業が含まれます。依存構造解析では、単語間の文法関係を分析して文構造を理解します。一方、センチメント分析ではテキストの感情的なトーンを判断し、それが肯定的・否定的・中立的であるかを評価します。トピック・モデリングは、テキスト内または文書のコーパス全体の根底にあるテーマまたはトピックを特定します。 自然言語理解(NLU)は、文章の背後にある意味を分析することに焦点を当てたNLPのサブセットです。NLUにより、ソフトウェアは異なる文で類似した意味を見つけたり、異なる意味を持つ単語を処理できるようになります。これらの手法を通じて、NLPテキスト分析は非構造化テキストを洞察に変換します。

モデルのトレーニング


処理されたデータは、データ内のパターンと関係性を学習する機械学習モデルのトレーニングに使用されます。トレーニング中、モデルはパラメータ-を調整してエラーを最小限に抑え、パフォーマンスを向上させます。トレーニングが完了すると、モデルを使用して予測を行ったり、新しい未知のデータに基づいてアウトプットを生成したりできるようになります。NLPモデリングの有効性は、評価、検証、ファイン・チューニングを通じて継続的に改善され、実際のアプリケーションにおける精度と関連性が向上します。

上記のプロセス全体を通じて、さまざまなソフトウェア環境が役立ちます。例えば、Natural Language Toolkit(NLTK)は、Pythonプログラミング言語で記述された英語用のライブラリーとプログラムのスイートで、テキスト分類、トークン化、ステミング、タグ付け、解析、意味的推論機能をサポートします。TensorFlowは、NLPアプリケーションのモデルをトレーニングするために無料で利用できる、機械学習とAI用のオープンソース・ソフトウェア・ライブラリーです。このようなツールに精通したいユーザーに役立つチュートリアルや認定資格が豊富にあります。

NLPの課題

人間の会話に誤りがあるのと同じように、最先端のNLPモデルも完璧ではありません。そして、他のAIテクノロジーと同様、NLPにも潜在的な落とし穴が存在します。人間の言語は、曖昧さが溢れています。その曖昧さが、テキストまたは音声データが意図する意味を正確に判別するソフトウェアの開発をさらに難しくしています。人間が言語を習得するには何年もかかる可能性があり、多くの人は学習をやめません。しかし、プログラマーは、自然言語駆動のアプリケーションに不規則性を認識して理解するように教えて、そのアプリケーションを正確で有用なものにする必要があります。関連するリスクには次のようなものがあります。

偏りのあるトレーニング

どのAI機能にも言えることですが、トレーニングに使われるデータに偏りがあると、答えも偏ってしまいます。NLP機能の利用者が多種多様であればあるほど、行政サービス、医療、人事業務などにおけるリスクがより重大なものとなります。例えば、Webサイトからかき集めたトレーニング用データ・セットは偏りがある傾向があります。

誤解


プログラミングと同様、GIGO(ごみを入れたらゴミが出てくる)のリスクがあります。音声認識(Speech to Textとも呼ばれます)は、音声データをテキスト・データに確実に変換するタスクです。NLPソリューションは、音声入力がよくわからない方言、つぶやき、スラング、同音異義語、間違った文法、慣用句、断片、発音の誤り、短縮語が多すぎるなどの問題を含んで話された場合、または背景の騒音が大きすぎる場合に混乱する可能性があります。

新しい言葉


新しい言葉は常に生み出され、あるいは輸入されています。文法の慣習は進化することもあれば、意図的に破られることもあります。このような場合、NLPは最善の推測をすることも、確信が持てないと認めることもできますが、いずれにしても、こうしたことは複雑さを招きます。

話し方


人が話すとき、その話し方やボディランゲージにより、言葉だけとはまったく違う意味を与えることがあります。効果を得るために誇張したり、重要性や皮肉を込めて単語を強調したりすると、NLPでは混乱する可能性があり、意味分析がより困難になり、信頼性が低くなります。

業界別のNLPのユースケース

現在、NLPアプリケーションは、ほぼすべての業界で適用されるようになりました。

金融業界


金融取引では、データへのアクセス、取引や取引を行う際に、ナノ秒が成否を分ける可能性があります。NLPを使えば、財務諸表、年次報告書、規制報告書、ニュース・リリース、あるいはSNSからの情報のマイニングを高速化することができます。

医療業界


医療における新たな洞察や発見は、多くの医療従事者が追いつけないほど早いペースで得られる可能性があります。NLPとAIベースのツールは、健康記録や医学研究論文の分析を迅速に行い、より多くの情報に基づいた医療上の意思決定を可能にし、病状の発見や予防にも役立っています。

保険業界


NLPは保険金請求を分析して、問題のある領域を特定し、保険金請求処理における非効率性につながるパターンを見つけることができます。これにより、プロセスと従業員の業務をさらに最適化することができるでしょう。

法律業界

ほとんどすべての訴訟では、山積みの書類、背景情報、判例を確認する必要があります。NLPは、法的証拠の発見の自動化、情報の整理、レビューの迅速化、関連するすべての詳細の収集・検討に役立ちます。

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