自然言語処理（NLP）とは

SFの世界で長い間予見されていたように、私たち人間はコンピュータと快適に会話できるようになってきています。今日の大規模言語モデル、略してLLMとAIエージェントは、その方向への大きな飛躍であり、どちらも自然言語処理（NLP）によって成り立っています。携帯電話にメッセージを音声入力したり、とりとめのない検索質問を入力したり、AIにドキュメントの要約を依頼したりするたびに、NLPの技術とテクノロジーが活用されます。これは、会話を理解し、隣人とフェンス越しにおしゃべりするときに使うような言語でレスポンスを生成します。これは、詳細の調査に値する開発です。

NLPとは

自然言語処理（NLP）は、人工知能の1つの分野であり、コンピュータによって人間の言語を理解、生成、操作することを可能にします。NLPは音声と文字の両方に適用され、あらゆる人間の言語に使用することができます。何十年も前からあるNLPのテクノロジーや手法には、最近大きな改善が見られているものもあり、ここ数年では、NLPの技術を活用した一般的なLLMが、NLPの利用範囲を広げています。また、AIエージェントという形で、より複雑なワークプロセスにLLMを組み込むことで、日常生活におけるNLPの使用が増加することになります。

定義と概要

現在のLLMは、人間の言語の計算モデルを研究する計算言語学（CL）という科学分野から派生しており、NLPは、コンピューターが人間の言語を理解、生成、操作できるよう支援する計算手法の構築に関わるエンジニアリング分野です。過去10年間における主な画期的進歩は、例によって学習するシステムを開発するAIの一分野である機械学習によるものです。ここ数年の開発により、機械学習は大規模データセット内の非常に複雑なパターンを理解できるようになり、言語の複雑さを学習するうえで最適な手段となっています。

アプリケーションに自然言語処理（NLP）を組み込む開発者は、言語の理解に焦点を当てたものと、クエリに対する新しい応答を生成することに焦点を当てたものという、NLPの2つの主要分野を活用しています。自然言語理解（NLU）は、センチメント分析、エンティティ認識、キーフレーズ抽出などのタスクを対象としています。このようなタスクでは、自然言語生成（NLG）が人間の言語に含まれる感情や詳細を理解することに基づいて回答、翻訳、要約を生成する一方で、NLPアプリケーションがテキストや音声を解析して発言内容を理解することが必要となります。クラウド・ベンダーやHugging Faceのようなオープンソース・サイトから入手可能なLLMの数は増えており、その運用にはNLUとNLGの両方が組み込まれています。

NLPが重要な理由

絶えず進化を続けるLLMは、質問の意味を認識し定型回答を適用するだけの基本的なNLPを、高度なニューラルネットワークでペタバイト規模の汎用データを用いて訓練された柔軟な対話システムへと変革しました。これにより、コンピューターは人間の言語の構造と意味を理解できるようになり、開発者やアプリケーション・ユーザーによるより微妙なニュアンスを含む対話が可能となりました。これはデータやドキュメントの検索や要約が容易になるにつれ、ビジネス、分析、人的関係、カスタマーサービス、医療などにおいて影響を帯びており、かつてないほど価値が高まっています。以下に、NLPの活用事例をいくつかご紹介します。

NLPの活用

NLPは、コンピュータが人間の言語を理解し解釈することを可能にする人工知能およびコンピューティング言語学のサブ分野であるため、さまざまな用途に活用されています。人間がコミュニケーションを行う方法を模倣し、テキストデータを読み取り、解釈し、意味を導き出すことができる機械によるメリットが得られるあらゆるユースケースが対象となります。具体的には次のような選択肢が考えられます。

• タスクの自動化：NLPを使用するチャットボットやAIエージェントは、請求書発行、データ分析、サイバーセキュリティなど、責任範囲内のかつてないほど複雑なタスクを処理できます。その結果、新たな種類の効率性がもたらされます。たとえば、エンタープライズ・アプリケーション内のAIエージェントは、ベンダーの見積書（たとえばスキャンされたPDF）から関連情報を自動的に抽出し、必要に応じて変換し、システム内で購入依頼書を作成することが可能です。これにより調達プロセスの自動化を支援し、数値が異なる場合には、管理者による確認を目的としてベンダーの最終請求書を自動的にフラグ付けすることも可能となります。
• 検索の改善: 従来の自然言語処理（NLP）は、文脈に基づいて単語を認識することで、キーワード一致検索および情報検索を強化する多くの手法を提供します。たとえば、「キャリアー（Carrier）」という単語は、生物医学分野と物流分野では異なる意味を持ちます。ベクトル・データベースを活用するより最近のアーキテクチャは、自然言語処理（NLP）が人間の言語におけるセマンティックな意味を理解する機能を大幅に改善します。ベクトル埋め込み処理は、単語、フレーズ、文書全体に数値表現を割り当てます。これにより、セマンティック検索、感情分析、文書類似性分析などのタスクを迅速かつ高精度で実行することが可能となります。NLPによるセマンティック検索は、小売サイトやエンターテインメント配信サービスで見られる推薦システムなど、一般的なサービスの重要な要素です。
• 膨大な文書データの分析および整理：文書クラスタリングやトピックモデリングなどのNLP技術により、企業の報告書、ニュース記事、科学文書などの膨大な文書データ内の多様なコンテンツを理解する作業が簡略化されます。. 近年では、埋め込みモデルの増加に伴い、データやドキュメントとの人間言語による新たなレベルでのやりとりが促進されています。検索拡張生成（RAG）アーキテクチャ内で動作する自然言語処理（NLP）対応アプリケーションは、SQLやその他のプログラミング言語ではなく、人間の言語によるプロンプトを使用してドキュメント・ストア内での情報探索を可能にします。
• ソーシャルメディア分析の提供：NLPは、顧客レビューやソーシャルメディアの投稿を分析して、大量の情報をより適切に解釈できます。センチメント分析は、ソーシャルメディア投稿ストリームの中から肯定的な投稿と否定的な投稿を識別し、顧客感情をリアルタイムで直接的に測定します。その結果、顧客満足度の上昇やリピート・ビジネスの増加など、大きな成果がもたらされる可能性があります。
• 市場インサイトの提供：NLPは顧客レビューやソーシャルメディア上のコメントを分析できるため、膨大量の情報をより効果的に把握できます。たとえば、感情分析はソーシャルメディア上で言及されている特定の側面や製品（「キーボードは素晴らしいが、画面が暗すぎる」など）を検出することができ、製品設計やマーケティングに直接活用できる情報を提供します。
• コンテンツのモデレート：企業でソーシャルメディアを積極的に運用している場合、NLP技術はモデレーターが発言内容を追跡・対応できるよう支援し、単語だけにとどまらず、コメントのトーンや意図を分析することで、コンテンツの質と礼儀正しさを維持する機会を提供します。これは、一般的な顧客評価やフラグ付けシステムの最終的な安全策として機能できます。

NLPの仕組み

NLPモデルは、テキスト・トレーニング・データからパターンや表現を学習するために、最も一般的な手法としてニューラルネットワークを利用します。NLPモデルは、大規模なデータセットを用いてトレーニングされ、感情分析、固有エンティティ認識、機械翻訳、テキスト要約などのタスクを実行することが可能です。NLP分野においては、大規模言語モデルは入力データから抽出されたパターンや特徴に基づいて、予測を行ったりテキストを生成することを学びます。

NLPの目標は、人間のコミュニケーションとコンピュータの理解の間の隔たりを埋めることであり、これにより機械が自然言語の理解を必要とするタスクを実行できるようになります。以下に、考慮すべき具体的な分野をいくつか挙げます。

• 計算言語学: 計算言語学は、コンピューター・サイエンス、人工知能、言語学を組み合わせて、人間の言語のさまざまな部分（文法構造、意味、発話意図など）を処理できるAIモデルを開発する研究分野です。これにより、テキストや話し言葉を分析・操作するための計算方法が生まれました。計算言語学では、構文解析や文法解析、意味解析、談話分析の研究が行われています。この研究の応用により、機械翻訳、音声認識、感情分析、言語生成といった分野で活用されているNLP機能が実現しています。
• NLPにおける機械学習：AIモデルは、言語を理解するための基盤となる大規模なトレーニング・データセットを分析することで、さまざまな言語ベースのタスクを遂行する方法を学習するため、現代のNLPには機械学習（ML）が不可欠です。これにより、NLPではセンチメント分析、エンティティ認識、言語生成といった目標タスクを達成する機械学習モデルが生み出されます。
  
  たとえば、センチメント分析のトレーニングデータは、文にセンチメント（肯定的、否定的、中立的など）のラベルが付与された形で構成されます。機械学習アルゴリズムはこのデータセットを読み込み、文章を入力として受け取りそのセンチメントを返すモデルを生成します。これにより生成されたキュメント分類モデルは、文章が対象について肯定的、中立的、否定的のいずれの見解を示すか、またスポーツ、金融、政治などのどの分野について論じているかを迅速に判断できます。同様に、機械学習モデルは、ドキュメント内の人名、地名、日付などのエンティティを認識し分類するようトレーニングされている場合があります。
• ディープ・ラーニングNLP: ディープ・ラーニングは、ディープ・ニューラル・ネットワーク・モデルを使用する機械学習です。ディープ・ニューラル・ネットワークは、相互接続された多層的なノード（ニューロン）構造を持ち、これによりモデルはトレーニングデータから非常に複雑なパターンを学習することが可能です。大規模なトレーニング・データセットと組み合わせたディープラーニングは、機械翻訳、感情分析、音声認識などのNLPタスクのパフォーマンス向上を実現します。
• 転移学習：転移学習は、AIモデルのファインチューニングとも呼ばれ、高度な基盤LLMを活用し、より小規模なタスク固有のデータセットを用いて特定のタスクに適応させる手法です。これらの基盤LLMは、言語に対する深い理解と広範な一般ナレッジを備えており、新しいタスクのニュアンスに合わせて調整することが可能です。NLPにおいて、組織は転移学習を使用することで、AIモデルが例えば地域の方言における精度を向上させたり、医学などの専門用語が存在する業界内で機能できるように支援することができます。

NLPの導入ステップ

NLPを導入する際の一般的なステップは次のとおりです。

1. テキスト・データの収集と準備：ソーシャルメディア、ドキュメント、Webコンテンツなど、様々なソースからテキストデータを収集し、機械分析に適切な形式へ前処理いたします。

2. 特徴と表現を抽出：事前処理されたテキストを、機械学習モデルが理解できる数値形式に変換します。最も高度な手法では、単語やテキストのセグメントをベクトル埋め込みに変換します。

3. モデルの選択とトレーニング: センチメント分析やテキスト分類など、実行したいタスクに基づいて適切なNLPモデルを選択し、準備したデータセットでトレーニングを行います。その際、ハイパーパラメータを調整してパフォーマンスと精度を最適化します。

4. モデルの評価と導入: NLPモデルの精度、正確性、再現性を評価し、特定の新しいデータに対して良好な汎化能力を発揮できるか確認します。問題なければ、本番環境へモデルを導入し、実際の現場でテキスト・データの処理と分析を行います。

NLPの主な技術とタスク

NLPは、AIを使用し、機械と人の音声によるやりとりを可能にします。NLPは、AIを使用して機械と人の音声によるやりとりを実現します。

• 事前処理技術：自然言語処理（NLP）において、分析のためのテキスト・データのクリーニングと準備は、従来より必須の工程です。これらの技術には、未加工のテキスト（たとえば、一文やドキュメント）を単語やサブワードの断片といった一連のトークンに分割するトークナイゼーションが含まれます。多くの場合、トークン化はNLP処理パイプラインの最初のステップです。ステミングとレンマ化は、単語を基本形または語幹に還元します。たとえば、「revisited」は、接頭辞「re-」、語幹「visit」、および過去形の接尾辞「-ed」で構成されます。また、単語の除去は、あまり意味を持たない一般的な単語（通常、「a」、『the』、「an 」などの短くて頻度の高い単語）を除去することで、パフォーマンスを向上させ、処理を短縮できるよう支援します。
  
  その他の事前処理としては、句読点の除去、特殊文字の処理、スペルミスの修正などがあります。これらの手法は、データがコアNLPタスクで一貫して使用可能な形式になるように支援します。
• 主なNLPタスク: コアNLPタスクは時間の経過とともに進化してきましたが、それらはすべてテキストの構造と意味の理解に貢献し、多くの場合、最も複雑なNLPシステムの構築に組み合せて使用されます。
  
  主なNLPタスクは、コンピューターが人間の言語を認識、抽出、模倣できるように、人間の言語を分解します。これらのタスクには、文中の各単語の文法的な役割（たとえば名詞、動詞、形容詞）を特定する品詞（POS）タグ付け、単語がどのように組み合わさって句、節、文全体を形成するかを特定する構文解析、人、組織、場所を特定して分類する選出されたエンティティ認識（NER）、およびテキストの感情的なトーンを判断するセンチメント分析が含まれます。
  
  最近では、ディープ・ニューラル・ネットワークがLLMの最先端テクノロジーとなり、品詞タグ付けと構文解析の両方を、より柔軟で正確な人間の言語操作を提供するベクトル埋め込みに置き換えています。
• 高度なNLPタスク：LLMは高度なNLP技術を駆使し、人間と機械の自然で魅力的な会話を実現します。こうした手法には、ある言語から別の言語への自動翻訳、長いテキストをより簡潔に要約して提供するテキスト要約、テキストに関する特定の質問に答えるためにドキュメント内の情報を抽出し、多くの場合言い換えを行う質問応答などが含まれることがあります。この自然言語生成(NLG)は、多くの場合、医療や小売業などの特定の領域のタスクを引き受けるために、高度なモデル、大規模なデータセット、そして多くの場合 ファインチューニング・プロセスを必要とします。

さまざまな業界におけるNLP

NLPは、特に、Eメール、アンケート、ソーシャルメディアの投稿などの大量の非構造化テキストを扱う幅広いビジネスプロセスを簡素化および自動化できます。NLPを使用することで、企業はデータをより効果的に分析して、適切な意思決定を行うことができます。以下に、NLPの実際の応用例をいくつか示します。

• 医療：世界全体で電子カルテ（EHR）への移行が進む中、医療システムでは膨大な量の非構造化データが蓄積されています。NLPは、医療記録を分析し新たなインサイトを得ることができる一方で、診療現場の迅速な業務環境において、医療従事者が診察後の要約など、電子健康記録（EHR）への記録追加や更新を、入力作業なしで行えるよう支援します。
• 金融: 金融分野では、取引業者はNLPテクノロジを使用して、企業の文書やニュースリリースから情報を自動的に見つけ出し、ポートフォリオと取引の判断に関連する情報を抽出します。
• カスタマーサービス: 多くの大企業は、バーチャル・アシスタントまたはチャットボットを使用して、顧客の基本的な問い合わせや情報要求（よくある質問など）に回答し、必要に応じて複雑な質問を人間の担当者に任せています。近年では、RAGアーキテクチャと連携したLLMが、こうしたより複雑なやりとりの多くを処理できるようになってきました。
• 保険：大手保険会社は、NLPを駆使して保険金請求に関連する書類や報告書を迅速に選別し、補償情報を迅速に提供することができます。

NLPの課題と未来

NLP分野は著しい進歩を遂げてきましたが、ここで述べるように課題にも直面しています。日々、テクノロジー・プロバイダーや研究者は、NLPシステムをより堅牢で適応性が高く、人間のような言語を理解・生成できるものにするために取り組んでいます。こうした取り組みは、言語翻訳、バーチャル・アシスタント、テキスト分析などの分野に大きな進歩をもたします。具体的な課題と機会について見ていきましょう。

現在の課題

人間の言語の複雑さや曖昧さ、文脈の理解、皮肉、異なる言語や方言におけるニュアンスの把握などに対応することは、決して容易ではありません。また、NLPモデルのトレーニングに大量のラベル付きデータが必要となることが多く、その作成には時間がかかり、取得には費用がかかる場合があります。

研究者が取り組んでいるその他の課題にはどのようなものがあるのでしょうか。

• コンピューティング・コスト: AIモデルの規模と複雑さが増すにつれ、タスク遂行に必要なコンピューティング・サイクル数に比例してコストが上昇します。強化学習における最近のイノベーションにより、トレーニングの所要時間やコストを削減できるようになったにもかかわらず、NLPを本番環境で運用するには依然として高額なコストが伴う場合があります。MLエンジニアは、コンピューティング・コストを削減するため、強化学習に加え、モデルプルーニングや量子化といった手法を使用しつつ、より効率的なアーキテクチャを探索しています。
• データ・バイアス: トレーニングに使用されるデータ・セットによっては、NLPモデルが特定のグループに対して偏ったテキストを生成しやすい場合があります。これは、トレーニング・データ・セットで表される辞書または方言を単純に模倣することです。この課題を克服するためには、トレーナーは特定の属性や文脈がデータセット内で過度に含まれていないか認識し、よりさまざまな言語バリエーションでデータを補完する必要があります。独自のLLMをトレーニングする場合、公平性を考慮したアルゴリズムがバイアスの検出を支援します。
• 解釈性：自然言語処理（NLP）における解釈性とは、モデルの出力結果を理解し説明できることを指します。これは特に、内部の仕組みが複雑で、率直に言って不透明な高度なLLMでは困難となる場合があります。法律、医療、保険などの意思決定において、モデルの推論プロセスを説明することが重要な場面では、解釈性が必須となります。これにより、モデルの出力をより解釈可能にするために、強化学習をはじめ、線形回帰、決定木、さまざまな特徴量エンジニアリング技術など、より多くの方策が開発されつつあります。

今後のトレンド

NLPの将来は、言語理解と生成の精度向上に注力する一方、さまざまな用途においてテクノロジーへのアクセスを容易にし、その利便性を高めることに重点が置かれております。研究者たちは、より効率的なアルゴリズムの開発、多言語対応機能の強化、そしてより少ないラベル付きデータで学習可能なモデルの構築に取り組んでいます。

NLPを注視している場合は、以下のトレンドにご注目ください。

• 基盤モデルの進歩: Cohere、Llama、BERT、GPTなどの基盤モデルは進化を続け、使用可能なモデルの数も増加しています。一部のモデルはより高度で汎用性を高めている一方、シンプルさと特定用途に焦点を当てたモデルもあり、最小限の追加トレーニングと低い計算コストでさまざまなタスクに活用できます。より大規模なモデルは、テキスト、画像、動画、音声といったマルチモーダル・データを統合することで、汎用性を高めつつあります。複雑さとスケールに対応しつつコストを抑えるため、強化学習における最近の発展を含む、アーキテクチャとインフラストラクチャ設計における進歩にご注目ください。
• 理解と生成の向上: NLPは数十年にわたり使用されてきましたが、コンテキスト、センチメント、意図といった言語のニュアンスをより的確に捉える技術により、言語理解と生成の分野で飛躍的な進歩を続けています。NLPシステムは、特にRAGアーキテクチャやナレッジ・グラフ・・テクノロジーが実世界の業務アプリケーションに背景情報を加味した正確なコンテンツをもたらすにつれ、機械翻訳、要約、人間との自然な自然言語対話といったタスクにおいて、今後も改善を続けていくことが期待されます。

Oracle GenAIによるNLPの強化

Oracle Cloud Infrastructure (OCI)が、高度な自然言語処理（NLP）アプリケーションのアップグレードや改善に必要なものすべてを揃えていることをご存知でしょうかたとえば、OCIの生成AIサービスは、CohereのCommandモデルやMetaのオープンソースLlamaシリーズなど、汎用性の高いLLMとのシンプルな統合を、使いやすいサービスとして提供しています。これにより、文章作成サポート、要約、分析、チャットなど、さまざまなNLPユースケースのモデルをファインチューニングできます。

ビジネスで最新のNLPをより簡単に活用できるよう、Oracle SaaSアプリケーションでは、日常業務を支えるソフトウェア環境を離れることなく、必要な場所ですぐにAIによる回答を得られます。

NLPが進化を続ける中、これはテクノロジーとのやりとりや膨大なテキスト情報の処理方法を革新する大きな可能性を秘めています。

自然言語処理（NLP）に関するFAQ

NLPがカスタマーサービスを向上させる方法を教えてください。

NLPは、いくつかの方法でカスタマーサービスの向上を支援することができます。顧客から絶え間なく寄せられる音声や文字によるクエリを処理し、問題の迅速な解決を可能にします。これは、顧客とのやりとりにおける文脈や微妙な意味を理解する高度なLLMを駆使することで実現しています。同様に、通話後の要約や「ToDoリスト」を提供することで、人間のカスタマーサービス担当者による対応品質の向上にも役立ちます。

ビジネス・アナリティクスにおけるNLPの利点を教えてください。

NLPは、より幅広いユーザー層に洞察に富んだビジネス・アナリティクスを提供します。これは、ビジネス担当者がSQLなどのプログラミング言語ではなく、たとえば組織のエンタープライズ・データベースからデータをアクセス・収集・提示する方法を把握してAIエージェントと自然言語で対話することで、データを詳細に探索できるようにすることで実現されます。

NLPがビジネス・プロセスの自動化を支援する仕組みを教えてください。

NLPは言語を理解し生成することで、ビジネス・プロセスの自動化を支援します。たとえば、NLPアプリケーションは請求書を受領し、自動的に請求処理と配送を開始することができ、従業員は単にその業務をレビューし承認するだけで済みます。これにより、処理する請求書ごとに時間と労力を削減できます。

NLPとAIを組み合わせることで、企業の意思決定を改善する方法を教えてください。

NLPは機械学習に依存しており、多くの場合、高度なAI基盤モデルを活用しています。こうしたAIの力はすべて、データ分析に柔軟性とアクセシビリティをもたらすことで、企業の意思決定を支援することが可能です。たとえば、NLPを搭載した分析プラットフォームは、ビジネス担当者が自然言語を用いて組織のエンタープライズ・データベースに質問できるエージェント型インターフェースを提供する場合があります。これにより、ビジネス担当者は事前にプログラムされたダッシュボードに縛られることがなくなり、データ探索においてより高い創造性を発揮できるようになります。