AIによる自然言語処理とは｜仕組みや活用事例を紹介

昨今、AIアシスタントやリアルタイム翻訳など、自然言語（＝普段人が使う言葉）でスマートフォンや機械を操作できる時代になりました。これらの技術の裏側には、自然言語処理の技術があります。この記事では、自然言語処理の仕組みや活用事例についてご紹介していきます。

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自然言語処理の基礎知識

自然言語処理という言葉自体、そもそも聞き慣れない方もいるはずです。まずは、自然言語処理とはなにか？について説明します。

自然言語処理（NLP）とは？

『自然言語処理入門：1. 現状と歴史を概観しよう』によると、このように定義されています。

自然言語処理（Natural Language Processing）とは、プログラミング言語のような人工の言語に対し、日本語とか英語、ロシア語といった、人が日常話したり書いたりする言語を計算機で処理することを指す。
（岡田・中村.会誌「情報処理」.自然言語処理入門：1.現状と歴史を外概観しよう.1993,11,p1385-1386）

昨今のAIアシスタントや機械翻訳には、この自然言語処理の技術が活用されています。

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自然言語処理の難しいポイント

自然言語には、文の意味や解釈が一意に決まらないという曖昧性があるため、コンピュータにとって扱いづらい点が多くなります。

自然言語処理の活用事例

自然言語処理の活用例には、以下の事例が挙げられます。

・web検索エンジン
・文字入力変換
・音声入力システム
・機械翻訳
・巨大なテキストデータ（ビッグデータ）の解析

それぞれ、どのように自然言語処理技術が活用されているのかについてご紹介します。

Web検索エンジン

web検索エンジンとは、Google検索やYahoo!検索など、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です。検索エンジンはキーワードを基にインターネット上にあるWebサイトを絞り込む役割がありますが、検索キーワードに合ったWebサイトを見つけるにはWebサイトに掲載されている文章の特徴を抽出する必要があります。Webサイトを探す作業に必要なテキストデータ処理をして、コンピューターが文章を理解するために自然言語処理技術が活用されています。

文字入力変換

文字入力変換は、言葉の句切り、同音異義語の違いを解析することにより、意図した漢字の変換を可能とします。主に、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、絵文字に変換する時に役立っています。

機械翻訳

Google翻訳などの機械翻訳は、自然言語処理によってできるもののひとつです。ここ数年において、機械翻訳の精度は一気に高まっており、近年では合成音声と組み合わせたサービスも増えています。

ビッグデータの活用

ビッグデータ活用においても、自然言語処理技術は活用されています。収集された膨大な量のテキストデータは、より分析しやすくするために、適切な構造データに変換する必要があります。キーワード抽出、カテゴリ分類、感情分析といった高度な作業を実現できる自然言語処理は、ビッグデータ活用という領域においても重要な役割を担っています。

自然言語処理の仕組み・メカニズム

自然言語処理の仕組みを知り、見識を深めることは自然言語処理で何ができて何ができないかを正しく判断するための材料になります。以下では自然言語処理の仕組みについて解説します。

テキストの構成する最小の要素は一般的には単語と言われますが、自然言語処理の分野では、「形態素」と呼ばれる単位になります。私たちの普段使用するテキストは、形態素の並びであると言えます。したがって、コンピュータで自然言語を処理する際には、まず形態素レベルに分割することが多いです。その後、必要に応じてコンピュータが処理しやすいように数値（ベクトル）に変換して機械学習モデルや深層学習モデルに入力したり、ルールに基づいて処理や、構文解析を行うことで、目的とする答えを出力します。

目的とするタスクで文の意味の解析が必要であれば、形態素を数値（ベクトル）に変換した後にこれを合成して文の数値（ベクトル）を得ることも多くあります。

1.形態素解析
2.構文解析
3.意味解析
4.文脈認識

それぞれの解析方法における内容について、今から詳しく解説していきます。

1.形態素解析

形態素とは上記の通り、「文字で表記された自然言語の文において、意味を持つ最小の言語単位」を指します。具体的には「赤い車に乗った人」を形態素に分解すると「赤い」「車」「に」「乗っ」「た」「人」と分けられます。実際に形態素解析した結果は次のようになります。

赤い 形容詞,自立,*,*,形容詞・アウオ段,基本形,赤い,アカイ,アカイ
車 名詞,一般,*,*,*,*,車,クルマ,クルマ
に 助詞,格助詞,一般,*,*,*,に,ニ,ニ
乗っ 動詞,自立,*,*,五段・ラ行,連用タ接続,乗る,ノッ,ノッ
た 助動詞,*,*,*,特殊・タ,基本形,た,タ,タ
人 名詞,一般,*,*,*,*,人,ヒト,ヒト

これ以上分解すると、それぞれが意味をなさない音素になってしまい、形態素の定義から溢れてしまいます。

2.構文解析

構文解析は、形態素解析で取得した単語（列）の間の関係性を解析する処理です。これを行うことで、それぞれの句が互いにどのように作用しているかがわかるようになります。

例えば「頭が赤い魚を食べる猫」という文は「魚を食べた猫の頭が赤かったのか」それとも「猫が食べた魚の頭が赤かったのか」など、複数の解釈ができるため、複数の構文解析結果が得られます。ここで重要なのは、常識的に明らかにあり得ない構文構造であっても、文法的に正しければ正解となる点です。常識的にあり得ない構文構造は、下の意味解析のレベルで考慮されることになります。

例えば、「赤い/車/に/乗っ/た/人」という形態素列を構文解析すると、「赤い→車/に」「車/に→乗っ/た」「乗っ/た→人」という結果になります。

3.意味解析

意味解析では、構文構造をもとに、その文がどのような意味をもつかを解析する処理です。意味解析の意味するところは広く、特定の処理を指すわけではありません。格解析、多義性解消などが意味理解の例として挙げられます。構文解析の結果、常識的にあり得ない構文構造などは、ここで検知されます。

4.文脈認識

文脈解析とは、複数文からなる文章において、単語のみならず、文脈による表現などを解析する処理となります。具体的には、複数の文にまたがる代名詞の指す対象を明確にしたり、省略されている主語などの単語を明らかにすることも含まれることがあります。難易度は高いとされており、現在でも文脈解析を実用的に扱うことは困難であると言われています。

自然言語処理が注目されている理由

2010年代後半から機械学習、特に深層学習による自然言語処理に対する注目が高まっています。

昨今の注目の背景には、以下の4つの要因があります。

– テキストデータの増大
– 汎用言語モデルの進化
– 日本企業の汎用言語も技術の参入
– DX

この要因について、それぞれ解説していきます。

1.世の中のテキストデータ量が増大化している

現在ではSNSやビジネスコミュニケーションツールが発達し、テキストデータが収集しやすくなりました。

さらに今後は議事録の生成ツールによる資料のデータ化、はんこの廃止などによる紙媒体の電子化が増加していることも起因し、さらにテキストデータ量が増えることが予想されています。テキストデータの増大により、コンピュータの自然言語処理能力の向上が期待されるようになりました。

2.汎用言語モデルが進化した

言語処理研究開発では、汎用言語モデルの研究が進むなど、大きな技術革新が進んでいます。例えば、前述したGoogleの汎用言語モデル「BERT」は、従来の自然言語理解タスクの多くで最高の性能を達成しています。

アメリカの非営利団体「OpenAI」では、テキスト生成モデル「GPT-2」を公開し、汎用言語モデルに衝撃を与えています。GPT-2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さまざまな文章生成が可能です。2020年には「GPT-3」が発表され、まるで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。汎用言語モデルの研究が進んだことにより、高度な言語処理が可能になりました。

3.日本企業が汎用言語モデル技術へ参入した

日本国内の企業も英語圏での自然言語処理技術の発展の影響をうけて、日本語における自然言語処理技術が大きく発展しようとしています。

2020年にはLINEが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。新しい言語モデルでは、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しており、日本語における自然言語処理技術の水準が大きく飛躍するとされています。

さらに、2021年にはチャットボット「りんな」などを提供するrinna株式会社が日本語に特化した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。

半導体の大手メーカーであるNVIDIAは、2021年に対話型AIフレームワーク「Jarvis」を提供開始すると発表しました。このフレームワークでは、高精度な自動音声認識や言語理解の能力を有しており、日本語にも対応しています。

今後も英語圏での自然言語処理技術がさらに発展するとともに、日本語における自然言語処理技術は大きく向上することでしょう。

4.自然言語処理の発展はDXの実現にも必須

人員や時間などが限られた環境で優れた成果を出すには、自動化ツールやAIテクノロジーが欠かせません。人間が書く言葉や話す言葉に潜在する意味をAIで解析し、自然言語処理技術は、マーケティングや効率化においても優れた効果を発揮しています。

さらに、自然言語処理を応用することで既存顧客とのやりとりで発生するテキストデータから関心の高いキーワードリストを生成し、それを自社のSEOキーワードと照合して、新たな施策の立案したり、改善したりすることも可能となっています。

自然言語処理技術の発展は、今後大きな推進が予想されるDXの実現にも必須と言えるでしょう。

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まとめ

時代の流れによりテキストデータが増加し、自然言語処理の需要は増々高まっています。コロナ禍のオンラインビジネスコミュニケーションによりテキストデータ量はさらに増えていき、自然言語処理やAIを活用するシーンは増えると予想できます。そのようなビジネストレンドに乗るためにも、UMWELTでAIシステムの導入をご検討してみてはいかがでしょうか。

参照文献

岡田・中村.会誌「情報処理」.自然言語処理入門：1.現状と歴史を外概観しよう.1993,11,p1385-1386）

Open AI公式HP
https://openai.com/api/

BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding｜Google AI Language（2019）
https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf

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（2020）
https://linecorp.com/ja/pr/news/ja/2020/3508

rinna/japanese-gpt2-medium｜rinna（2021）
https://huggingface.co/rinna/japanese-gpt2-medium

NVIDIA、対話型 AI フレームワークJarvisの提供開始を発表｜NVIDIA（2020）
https://www.nvidia.com/ja-jp/about-nvidia/press-releases/2021/nvidia-announces-availability-of-jarvis-interactive-conversational-ai-framework/

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