NLP（自然言語処理）とは？仕組みや具体的な活用事例を紹介

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はじめに

最近、ChatGPTをはじめとした生成AIの登場で、NLP（自然言語処理）の注目度が急上昇しています。

NLPとは、コンピュータに人間の言語を理解させる技術のことを指します。

本記事では、NLPの基本的な仕組みから具体的な活用事例、そして求められるスキルや学び方まで、幅広く解説します。

最後までお読みいただければ、NLPの奥深さとその魅力を深く理解する一助となるはずです。

<この記事を読むとわかること>

• NLPの基礎とその仕組み
• NLP領域での代表的な国内サービスの概要
• 自然言語処理が注目される理由とその活用事例
• NLPに関連する必須のスキルと学び方

NLP（自然言語処理）とは何か

NLP（自然言語処理）は、コンピュータが人間の言語を理解、解釈、そして生成する技術のことを指します。

簡単に言えば、人とコンピュータが言語を通じて効果的にコミュニケーションするための方法を研究する分野です。

以下では、NLPについてさらに掘り下げていきましょう。

自然言語と人工言語の違いは？

NLPは和訳すると「自然言語処理」といいますが、そもそも自然言語と人工言語にはどのような違いがあるのでしょうか。

自然言語は、人々が日常生活で自然に話したり書いたりするために用いる言語です。

英語、日本語、スペイン語など、文化や地域に根ざして自然に発展した言語がこれに該当します。

複雑な文法規則を持ち、意味やニュアンスが豊かで、時と共に変化し続ける特性があります。

対して人工言語は、特定の目的のために人間によって意図的に作り出された言語です。

例えば、プログラミング言語（PythonやJavaなど）やエスペラント語のような国際補助言語がこれに該当します。

厳密で一貫した規則に基づき、明確な構造を持って設計されており、その意味や構造にあいまいさはほとんどまたは全くありません。

要するに、自然言語は人の感情や文化が反映され、柔軟で変化に富んだ言語です。一方で、人工言語は特定のルールや目的に沿って構築され、その構造がはっきりしている言語です。

NLP（自然言語処理）の仕組み5つ

NLP（自然言語処理）の仕組みは、大きく分けて以下の5ステップに分類できます。

①前処理

テキストデータを処理可能な形式に変換します。

具体的には、文章を単語に分割（トークン化）、不要な情報（ストップワード）の除去、単語の原型への変換（ステミングやレンマタイゼーション）などを行います。

②特徴抽出（ベクトル化）

テキストから特徴を抽出し、数値化します。

例えば、「Bag of Words」や「TF-IDF」「Word2Vec」などの技術が使われ、テキストを機械学習アルゴリズムが理解できる数値のベクトルに変換します。

③モデリング

数値化されたデータを用いて、分類、クラスタリング、回帰などの機械学習モデルを訓練します。

最近では、深層学習モデル（ニューラルネットワーク）が広く用いられ、特にBERTやGPTのような事前訓練されたモデルが強力なパフォーマンスを発揮します。

④解析と生成

訓練されたモデルを使ってテキストデータを解析し、具体的なタスク（感情分析、質問応答、翻訳など）を行います。また、テキスト生成の場合は、新しいテキスト内容を生成します。

⑤評価と改善

モデルの出力を評価し、その結果を基にモデルの改善を行います。評価指標には、正確性、F1スコア、BLEUスコア（翻訳タスク用）などがあります。

NLP（自然言語処理）の仕組みは、これらのステップを通じて人間の言語を処理し、意味を抽出し、特定のタスクを実行するのです。

NLP（自然言語処理）領域で代表的な国内サービスとは

NLP（自然言語処理）について基本的な仕組みを説明しましたが、初心者の方には少しピンと来ないかもしれません。

そこで、イメージがつきやすいように、以下にNLP（自然言語処理）領域で代表的な国内サービスについて見ていきましょう。

ELIZA（イライザ）

ELIZA（イライザ）は1960年代にMITのコンピュータ科学者ジョセフ・ワイゼンバウムによって開発された、最初期の自然言語処理プログラムの一つです。

このプログラムは、ロジャーズのクライエント中心療法を模倣した「対話」を行うことができ、特に「DOCTOR」と呼ばれるスクリプトが有名です。

これは心理療法者を模倣し、ユーザーの入力に基づいて質問を繰り返したり、話題を変えたりすることで、ユーザーとの会話を継続することができます。

ELIZAはシンプルなパターンマッチングと置換ルールを用いて、入力されたテキストのキーワードを認識し、あらかじめ定義された応答スクリプトに基づいて応答を生成します。

このプログラムの革新性は、その複雑さではなく、初めてコンピュータが人間の言葉を模倣して「会話」をする機能を示した点にあります。

ELIZAは現代のチャットボットや会話エージェントの原型と見なされています。

ワトソン

ワトソンはIBMが開発した高度な人工知能コンピューティングプラットフォームです。

このシステムには、NLP（自然言語処理）、データ分析、機械学習などの技術が利用されています。

ワトソンは大量の情報を瞬時に処理し、特定の質問に対する答えを見つけるための仮説を生成し、それらを評価する能力が特徴です。

最も有名な実績は、2011年に人気クイズ番組「ジェパディ!」において、最高位のチャンピオンを打ち負かしたことです。

この快挙は、ワトソンが複雑な自然言語のクエリを理解し、正確な答えを速やかに導き出せる高い能力を世界に示しました。

ワトソンの技術はその後、医療、金融、顧客サービスなど、様々な業界で応用されています。

例えば、医療分野では、医師が診断を下したり、治療計画を立てたりする際に、大量の医療データを解析してサポートするツールとして使用されています。

東ロボくん

「東ロボくん」は、日本の国立情報学研究所の研究プロジェクトとして開発された人工知能システムです。

このシステムはNLP（自然言語処理）技術を利用して、大学入試で出題される国語や数学、理科などの試験問題に自動で解答することを目的としています。

東ロボくんの特徴は、特に大学入試のような標準化されたテストで問われる、多様な形式の問題に対応できる点です。

問題文を読み解き、必要な情報を抽出し、論理的に答えを導き出す能力を有しています。

東ロボくんは、言語理解だけでなく、推論や計算など複合的な思考プロセスをコンピュータに実装するための研究開発においても貴重なデータとして役立っています。

Googleのニューラル機械翻訳

「Googleのニューラル機械翻訳」は、Googleが提供する翻訳サービスの一部として導入された技術です。

従来の翻訳システムに比べ、ニューラルネットワークをベースとしたこの翻訳技術は、文全体のコンテキストを考慮して翻訳を行うことが特徴です。

具体的には、ディープラーニングの一種である再帰的ニューラルネットワーク（RNN）や、より進化したTransformerアーキテクチャを利用して、より自然で正確な翻訳を生成します。

これにより、文脈に合わせた適切な意味の翻訳や、長い文章でも意味が変わらない翻訳が可能となりました。

今日のGoogle翻訳の質の大幅な向上に寄与している技術です。

スマートスピーカー：Amazon Alexa・Google Home

スマートスピーカーとして知られるAmazon AlexaとGoogle Homeは、それぞれAmazonとGoogleによって開発された音声認識に基づくデバイスです。

これらはNLP（自然言語処理）技術を活用してユーザーの言葉を理解し、音声コマンドに応じた操作や情報提供を行うことができます。

Amazon Alexaは、Amazon Echoというスピーカーに組み込まれたバーチャルアシスタントです。

音声での問いかけに対して、音楽再生、天気予報、アラーム設定、家電製品の制御など多岐にわたる機能を提供します。

Google Homeは、Google Assistantを搭載したスピーカーで、同様にユーザーの音声コマンドを受け付けて行動を実行します。

Googleの検索エンジンやカレンダー、他のスマートデバイスとの連携など、幅広いサービスと統合されています。

両デバイスは、日常の操作を声だけで行えるようにすることで、ユーザーの利便性を高めるとともに、今や家庭内のスマートホームエコシステムの中心ともいえる存在です。

NLP（自然言語処理）が注目されている理由

NLP（自然言語処理）が注目されているのには、いくつかの社会的背景が関わっています。

以下では、その理由について代表的なものをご紹介します。

テキストデータの増大化

NLP（自然言語処理）が注目される大きな理由の一つは、テキストデータの増大化にあります。

デジタル化が進んだ現代では、ソーシャルメディア、ビジネス文書、ウェブコンテンツ、電子メール、そしてスマートデバイスからのデータなど、膨大な量のテキスト情報が毎日生成されています。

この大量のテキストデータから価値ある情報を抽出し、分析することは人間だけでは困難です。

自然言語処理技術は、このようなテキストデータを効率的に処理し、意味を解釈し、さらにはパターンを認識して洞察を得るために不可欠です。

今後企業や研究者は、顧客のフィードバックを理解したり、市場のトレンドを識別したり、自然言語データに基づいて意思決定を行ったりするためにNLPを用いる必要があるでしょう。

BERTやGPT-3など汎用言語モデルが進化している

NLP（自然言語処理）が注目を集めている理由の二つ目は、BERTやGPT-3といった汎用言語モデルが飛躍的に進化している点にあります。

これらのモデルは、大規模なテキストデータセットを用いて訓練され、文脈を深く理解することができるため、自然言語の理解と生成において類を見ない性能を発揮します。

BERTは、文章の前後の文脈を同時に考慮して単語の意味を理解することができ、検索エンジンの精度向上やより洗練されたテキスト解析に貢献しています。

一方、OpenAIによって開発されたGPT-3（現在はGPT-4）は、高度な文章生成能力を持ち、小説の執筆からコードの生成まで、多岐にわたるタスクをこなすことが可能です。

これらのモデルが示す進化は、NLPの応用範囲を大きく拡げており、より高度な言語理解と人間らしいテキストの生成が可能になることで、ビジネスや研究に革命をもたらしています。

DXの実現・業務効率化

NLP（自然言語処理）が注目される理由の三つ目は、DX（デジタルトランスフォーメーション）の実現と業務効率化が急務とされているからです。

特に、日本政府は2020年代を「デジタル・トランスフォーメーションの時代」と位置付け、経済成長戦略の中心にDXを据えています。

このような背景の中で、NLPが果たす役割は非常に大きく、特に大量の文書管理、顧客からの問い合わせ対応、データ入力といった時間を要する作業を自動化し、高速化することで、業務の効率化を実現可能です。

加えて、NLPを活用することで、企業内のコミュニケーションを分析し、組織の知識共有を促進したり、意思決定プロセスを支援する情報提供が可能になります。

日本では人口減少と労働力不足が進行しているため、「2025年の壁」を乗り越えるためにもNLPによる業務効率化は特に重要といえるでしょう。

NLP（自然言語処理）の活用事例10選

NLP（自然言語処理）は、テキストを生成するだけではなく、幅広い分野において活用が可能です。

以下では、NLP（自然言語処理）の活用事例を10種類ご紹介します。

事例1. AIチャットボット

AIチャットボットは、ユーザーからの質問やリクエストに自動で返答するシステムです。

顧客対応やFAQの自動応答、オンラインショップのアシスタンスなど、多岐にわたる用途で使用されています。

NLP技術を活用することで、ユーザーの入力文の意味を理解し、適切な回答を生成する精度が高まります。

<代表的なサービス>

• GPT-3をベースとしたチャットボット
• Watson Assistant
• Microsoft Bot Framework

事例2. 音声認識AI

音声認識AIは、人の話す声をテキストデータに変換する技術です。

スマートフォンの音声アシスタントやカーナビゲーション、通訳アプリなど、様々な場面での利用が拡がっています。

NLPは、変換されたテキストの意味を理解し、アクションを起こすための中心的な役割です。

<代表的なサービス>

• AppleのSiri
• Google音声検索
• WindowsのCortana

事例3. AIスピーカー

AIスピーカーは、音声での命令を受け付け、情報提供や家電の操作、音楽再生などを行うデバイスです。

ユーザーとの自然なコミュニケーションを可能にするため、NLP技術が核となっています。

<代表的なサービス>

• Amazon Echo (Alexa)
• Google Home (Google Assistant)
• Apple HomePod (Siri)

事例4. ビッグデータ活用

ビッグデータ活用では、NLP技術が非構造化データであるテキスト情報から価値あるインサイトを抽出します。

市場のトレンド分析、顧客の声の分析、競合分析など、大量のデータを活用した意思決定に不可欠です。

<代表的なサービス>

• Google Analyticsの自然言語処理
• Salesforce Einstein Analytics
• IBM Watson Discovery

事例5. AI-OCR（文字認識）

AI-OCRは、画像内の文字を認識してテキストデータに変換する技術です。

書類のデジタル化や名刺の情報管理などに利用されており、NLP技術を組み合わせることで、テキストの意味解析や情報の分類も可能になります。

<代表的なサービス>

• Google Cloud Vision API
• ABBYY FineReader
• Adobe Acrobat DCのOCR機能

事例6. 手書き文字のデータ変換

手書き文字のデータ変換は、手書きのメモや書類をテキストデータに変換し、電子化する技術です。

電子化されたデータは検索可能になり、アーカイブや情報共有が容易になります。NLPは、変換後のデータから情報を抽出・分析する際に活用されます。

<代表的なサービス>

• Microsoft OneNoteの手書き認識
• MyScript Nebo
• Google Handwriting Input

事例7. 文章要約

文章要約は、長いテキストから主要なポイントを抽出し、短い要約文を生成する技術です。

ニュース記事、研究論文、ビジネスレポートなどの情報を効率的に摂取するために利用されます。NLPは、テキストの内容理解と要点抽出の精度を高めるために必須です。

<代表的なサービス>

• SMMRY
• AutoSummarize機能を持つMicrosoft Word
• Pocketの記事要約機能

事例8. 感情分析

感情分析（センチメント分析）は、テキストデータの中から、人の感情や意見、評価などを識別するNLPの応用分野です。

この技術は、ソーシャルメディアの投稿、商品レビュー、顧客フィードバックの分析に使われ、ブランドの評判管理や市場調査などに活用されています。

<代表的なサービス>

• Twitterの感情分析
• Brandwatch
• MonkeyLearn

事例9. 翻訳

NLPは、言語間での翻訳サービスにおいても重要な役割を果たします。

この技術を用いることで、テキストや話し言葉をリアルタイムで別の言語に変換することができます。翻訳の正確性と自然さの向上を図るためにNLPは必須です。

<代表的なサービス>

• Google 翻訳
• DeepL翻訳
• Microsoft Translator

事例10. 検索エンジン

検索エンジンは、ユーザーが入力したクエリの意図を理解し、関連性の高い情報を提供するためにNLP技術を広範囲に渡って利用しています。

最適な検索結果の提供、意図した情報への迅速なアクセス、自然言語のクエリ処理など、検索体験を向上させています。

<代表的なサービス>

• Google検索
• Bing
• Yahoo!検索

NLP（自然言語処理）において求められる5つのスキル

AIエンジニアやプロンプトエンジニアが注目を集める昨今、NLP（自然言語処理）のスキルを高めたい人は、かなり多いのではないでしょうか。

しかし、「どこから学べばいいのかわからない」という人も一定数いるかもしれません。

そんな人のために、ここではNLP（自然言語処理）において求められる5つのスキルについてご紹介します。

①AIの全般の知識

自然言語処理（NLP）におけるスキルセットの中で、AIの全般の知識は最も基本となります。

AIには様々な分野がありますが、NLP専門家に求められるのは、その中でも特に次の領域に関する深い理解です。

<学んでおきたいスキル領域>

• 機械学習アルゴリズム
• 数学的原則（統計学、確率論）
• データの収集・処理
• データの可視化・解析
• 機械学習/ディープラーニング（教師あり/教師なし学習）
• ディープラーニングアーキテクチャ（RNN、トランスフォーマー）
• プライバシー保護
• バイアス回避
• 業界トレンド etc…

②機械学習基盤の構築経験

自然言語処理（NLP）の分野で成功するには、ただ理論を理解しているだけでなく、それらを実際の問題解決に応用できる能力が求められます。

この応用能力の根幹をなすのが、機械学習基盤の構築経験です。

<学んでおきたいスキル領域>

• 生データを処理・整形するプロセスの理解
• データクレンジング、特徴量エンジニアリング
• パラメータチューニングとモデルの最適化
• TensorFlow、PyTorchなどのフレームワーク利用経験
• ニューラルネットワークの実装と調整
• 分散コンピューティングシステムを利用したモデルのスケーリング
• クラウド基盤上での機械学習システムの展開
• MLOpsに関しての知識
• 実験設計、A/Bテスト etc…

③プログラミングスキル

自然言語処理（NLP）を行うためには、アルゴリズムを理解し、それを実際のコードに変換する能力が不可欠です。

プログラミングスキルは、NLPの問題を解決するための具体的なツールを構築する基盤となります。

<学んでおきたいスキル領域>

Pythonをはじめとするプログラミング言語の習得

アルゴリズムとデータ構造に関する基本知識

NLP関連のライブラリ（NLTK, SpaCy, Hugging Face Transformers）

データ分析ライブラリ（Pandas, NumPy）

ソースコード管理（Gitなど）

APIとバックエンド開発に関する知識

自動化とスクリプティングに関する知識

デバッグとトラブルシューティング etc…

④クラウドサービス（AWS / Azure / GCP）の活用

自然言語処理（NLP）プロジェクトでは、しばしば大量のデータ処理と計算資源が要求されます。

クラウドサービスはこれらのニーズに応え、柔軟性とスケーラビリティを確保するために必須です。

特に、AWS（Amazon Web Services）、Azure（Microsoft Azure）、GCP（Google Cloud Platform）などのクラウドプラットフォームを利用して、アプリケーションを開発・デプロイする能力が求められます。

<学んでおきたいスキル領域>

• IaaS、PaaS、SaaSの概念理解
• AWSのEC2、Lambda、S3など
• AzureのVM、Functions、Blob Storageなど
• GCPのCompute Engine、Cloud Functions、Cloud Storageなど
• ビッグデータ処理サービス（AWSのEMR、AzureのHDInsight、GCPのDataProc）
• データベースサービス（AWSのDynamoDB、AzureのCosmos DB、GCPのBigtable）
• AWS SageMaker、Azure Machine Learning、GCP AI Platform
• セキュリティとコンプライアンスに関する知識
• DevOpsに関する知識（Terraform、CloudFormationなど） etc…

⑤英語力

自然言語処理（NLP）の分野は国際的な研究、開発、ビジネス活動が活発に行われているため、英語力は不可欠です。

最新の研究論文、技術文書、APIドキュメンテーションはほとんどが英語で書かれています。

また、グローバルなコミュニティでのコミュニケーションや、国際的なプロジェクトでの協働においても、英語は共通言語として機能するので学んでおいて損はありません。

未経験者がNLP（自然言語処理）を学ぶ5つの方法

NLP（自然言語処理）に必須のスキルについて詳しく説明しましたが、未経験者の方には少し難しく感じるかもしれません。

ですが、今からでもNLP（自然言語処理）を学ぶのは遅くありません。

理由としては、生成AIのようなサービス自体が、最近注目され始めたばかりなので、一部の人材を除けば業界全体で未経験者が非常に多い分野だからです。

以下では、未経験者がNLPを学ぶ5つの方法についてご紹介します。

本で独学する

未経験者がNLP（自然言語処理）を学ぶ際に本で独学することがおすすめな理由は、本が体系的かつ包括的な知識を提供するからです。

本は通常、基本概念から始まり、徐々に複雑なトピックへと進む構造をとっており、読者は自分のペースで学習を進めることができます。

加えて、専門家によって書かれた書籍は、重要なコンセプト、アルゴリズム、ベストプラクティスが校閲された状態で提供されるため、信頼性の高い情報源となり得ます。

インターネット上の情報とは異なり、書籍は一般的に厳しい編集プロセスを経ており、情報の正確性が担保されやすいです。

また、実践的な演習や例題が含まれている場合が多く、理論だけでなく実践的なスキルも身に付けられる点も利点です。

おすすめ書籍に関しては、以下の記事をご確認ください。

「Transformer」の理解を深める上でオススメな5 つの本を紹介

オンラインサイトで独学する

オンラインサイトで独学するのも有効な手段です。

オンラインプラットフォームやチュートリアルは、新しい技術やアルゴリズムが開発されるとすぐにそれらを反映させることができ、学習者は常に最先端の知識を得ることが可能です。

また、ビデオレクチャーやコースを通じて、自宅で自分のペースで学ぶことができます。

おすすめのオンライン学習サイトは以下の通りです。

<おすすめオンライン学習サイト>

• Coursera
• Udemy
• Kaggle
• Hugging Face
• TensorFlow
• The Transformer Blog

リサーチしながら自分でアウトプットを出す

未経験者がNLPを学ぶ際に、リサーチしながら自身でアウトプットを出す方法がおすすめなのは、実践を通じて深い理解を得られるからです。

単に理論を学ぶだけではなく、実際に手を動かして問題を解決することで、知識が定着しやすくなります。

また、自分で考えてアウトプットを生み出すプロセスは、学習のモチベーションを維持する上でも有効です。

実際の問題に直面することで、学んだことの実用性や適用範囲を確認することができ、さらに新たな疑問や興味を持つきっかけにもなります。

メンターを見つける

NLP（自然言語処理）を熟知したメンターを見つけるのも有効な手段です。

メンターを見つけるのは容易なことではないですが、NLP関連の共通プラットフォームやSNSを通じて見つけることができます。

再生数こそ少ないですが、YouTubeにもNLPに関連する知識を紹介しているYouTuberは一定数いるので、動画が気にいればチャンネル登録しておきましょう。

ただし、日本ではNLPに関する知識に特化した人材は非常に少ないのが現状です。

そのため、メンターを見つける際にも英語力が問われる可能性が非常に高いことは注意しておきましょう。

転職やフリーランスとしてNLP開発ができる会社に入る

転職やフリーランスとしてNLP開発ができる会社に入ることがおすすめなのは、実際の業務を通じて継続的にスキルを磨けるからです。

学習だけでは得られない実務経験やチームでの協力を体験することで、理論と実践のギャップを埋めることができます。

また、実際のキャリアは知識よりも重視される傾向が高いので、最も実践的かつ将来を見据えた方法であるともいえるでしょう。

しかし、日本の企業では現在、NLP開発をしている企業は少なく、そういった企業を見つけるのも一苦労かと思います。

そんなときは「エンジニアスタイル」をご活用ください。

エンジニアスタイルでは、案件数が300,000件以上と、他のサービスと比較しても豊富な案件数が魅力です。

NLP開発ができる企業の求人も多く掲載されているので、一度チェックしておいて損は無いでしょう。

まとめ

本記事を通じて、NLP（自然言語処理）の基本的な仕組みから具体的な活用事例、必要なスキル、学び方まで、多岐にわたる知識をご紹介しました。

NLPは、コンピュータに人間の言語を理解させる技術として、日々進化し続けており、私たちの生活やビジネスに多大な影響を及ぼしています。

今後は、さらに高度なNLPの技術やアプリケーションが登場し、私たちのコミュニケーションや情報収集の方法が大きく変わることが予想されます。

そのため、NLPの動向には常に目を光らせておきましょう。

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学習

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NLP テクノロジー