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自然言語処理と機械学習とは?先端技術でできることを解説

自然言語処理と機械学習とは?先端技術でできることを解説

IT技術の飛躍的な発達により、AIは我々にとってより身近な存在となりました。中でも、AIアシスタントや自動翻訳などは私たちの日常生活にも広く浸透してきています。そして、この2つの背景には「自然言語処理」という共通の技術があります。自然言語処理は深層学習(ディープラーニング)と呼ばれる技術が登場したことで大きく進化を遂げました。この記事では、自然言語処理や機械学習の概要や、その先端技術が実現できることについて解説していきます。

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自然言語処理と機械学習とは何か


自然言語処理のプロセスで得たデータを機械学習することで、AIアシスタントや機械翻訳に応用することができます。まずは「自然言語処理」と「機械学習」のそれぞれの定義から段階的に解説します。

自然言語処理とは

自然言語処理は、広義で「人間の言語を機械で処理して内容を抽出すること」を指します。自然言語は、人類が互いにコミュニケーションを取ることで醸成してきた言語で、日本語や英語は自然言語に該当します。

機械学習とは

機械学習とはAIの要素技術の1つです。コンピューターに大量のデータを学習させ、データに潜むパターンやルールを発見させる技術のことを指します。

自然言語処理の仕組み

ここからは自然言語処理が具体的に行っている4つの基礎技術を紹介していきます。下に行くほど難易度は高くなるとされており、形態素解析、構文解析は十分実用段階にありますが、意味解析と文脈解析は未だにいくつもの課題を残しています。

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、形態素解析した結果は以下のようになります。この段階以上に分解すると、それぞれが意味をなさない音素になり、形態素の定義から溢れてしまいます。

  • 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

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う作用しているかが分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を得られてしまいます。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。

意味解析

意味解析とは、構文構造を基にその文がどのような意味を持つか解析する処理です。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、ここで検知されるのです。

文脈解析

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ます。難易度は高く、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。

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自然言語処理と機械学習の活用例


ここまで自然言語処理の概要について解説してきました。そこでここからは、自然言語処理と機械学習が実際に活用されている例を紹介します。

音声認識

音声認識は、すでにさまざまな形で活用されています。先にも触れたAIアシスタントは、ユーザーが声を使ってさまざまな操作を入力できますが、これはAIがヒトの言語に含まれる指令を処理できるような学習を積んでいるからこそ可能な技術です。また、近年では指令を実行するだけでなく、対話も可能なAIアシスタントも数多く登場しています。

検索システム

Googleが検索エンジンに導入したBERTは、最新の自然言語処理技術を搭載した検索システムです。これにより、検索エンジンなどで人間が検索している言葉をかつてないレベルで学習し、より適切な検索結果を表示できるようにしています。BERTは従来の検索システムと比較して、言語処理の精度とシステム自体の汎用性が高いことや、少量の学習データで利用可能な点が高く評価されています。

文字認識

文字変換予測とは、日本語を入力した際に自動変換してくれるソフトウェアで、IMEと略されます。この技術の登場は古く、以前から用いられていましたが、近年ではその精度も高くなりました。

テキスト分析

テキスト分析は、非構造化テキストのデータを意味のある分析用のデータに変換する技術です。この技術はSNS上にあるコメントやレビューなどのやりとりを分析することで、自社のブランドの評価やアンケート結果を分析する際に使われています。これにより、顧客サポートやサービスの改善など、マーケティング戦略に繋げることができます。

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機械学習や自然言語処理を含め、AI技術の使用は専門知識を持つ人材や開発コストの投下が必要不可欠です。しかしながら、IT人材不足の国内においては専門人材採用や開発で成果を挙げることは至難の業です。AIについての理解がなくてもかんたんに使えるAIツールをお探しの方には、TRYETINGのノーコードAIクラウドUMWELTがおすすめです。

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まとめ

機械学習も自然言語処理も、その技術は日進月歩の発展を遂げており、その先端技術はさまざまな分野で実用化されています。機械学習や自然言語処理を含め、企業の現場へのAI導入は急務とされています。今すぐに使えるAIツールをお探しの方は、TRYETINGのUMWELTをぜひご検討ください。

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