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TECHNOLOGY

自然言語処理でできることは?活用サービスや導入事例を解説

 

AIアシスタントや機械翻訳の要素技術である自然言語処理は、昨今のビッグデータ時代におけるデータ分析・活用において大きな役割を担っています。TRYETINGでは、これまでの記事で自然言語処理の基本的な仕組みや技術についてお伝えしてきました。

▼更に自然言語処理について詳しく知るには?
自然言語処理とは?仕組みや活用事例もあわせて解説

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ノーコードAIツールUMWELT紹介ページ(活用事例あり)

この記事では、自然言語処理の活用の幅が広まってきている中で、その事例や活用サービスについて詳しくご紹介していきます。

自然言語処理とは


『自然言語処理入門:1. 現状と歴史を概観しよう』によると、「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。」とされています。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応用されています。

自然言語処理でできること

自然言語処理では、以下のことを実現可能です。

  • 複雑なテキストなどの情報処理
  • 作業の効率化

複雑なテキストなどの情報処理

自然言語処理は、構造化されていないテキスト情報を処理することが可能です。構造化されていないデータを非構造化データと呼び、これには人間の会話記録やWEBページのテキストが該当します。たとえば、自動返答する機械に対して明日の予定を確認するとき、「明日の予定は?」「明日って会議ある?」など違った言葉の質問が想定されます。こうした自然言語の文は曖昧な情報であり、コンピュータで扱うことが困難とされていましたが、昨今の自然言語処理技術では非構造化データの処理精度が高まっており、複雑な情報でも解析ができるようになりました。

作業の効率化

SNSや口コミサイトなどの大量の文章データから、企業経営に役立つ重要なデータを収集することをテキストマイニングと呼びます。このテキストマイニングは人力では膨大な時間がかかりますが、自然言語処理の技術を応用して効率化することが可能です。

自然言語処理の流れを学ぼう

自然言語処理は、以下4つのステップに従って処理されます。

  1. 形態素解析
  2. 構文解析
  3. 意味解析
  4. 文脈解析

ステップ1:形態素解析

最初のステップは形態素解析と呼ばれる作業です。形態素とは、「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。例えば、「赤い車に乗った人」を形態素解析すると、「赤い/車/に/乗っ/た/人」というように分けられます。形態素解析により、この工程でコンピュータが意味を認識しやすい形に変換します。

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、形態素の定義から外れます。

ステップ2:構文解析

構文解析とは、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のことを指します。構文解析を行うことで、それぞれの句がお互いにどう作用しているかが分かります。

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、複数の構文解析結果が得られます。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が重要です。

ステップ3:意味解析

意味解析は、構文構造をベースに、その文がどんな意味を持つのかを解析する処理です。意味解析の定義は広く、特定の処理を指すわけではありませんが、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。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。

ステップ4:文脈解析

最後は、前後にある文章を基に文のつながりをチェックしていきます。文脈解析とは、複数文から形成される文章において、単語だけではなく、文脈による表現等を解析する処理です。例えば、複数の文をまたぐ代名詞の対象を明らかにしたり、省略された主語などの単語を明確化することも含まれます。その難易度は高いとされ、現在でも文脈解析を実用的に扱うことは困難です。

自然言語処理の活用が増えている

自然言語処理は、さまざまなシステムに応用され、我々の生活にも活かされています。ここでは、以下の活用例を紹介していきます。

  • スマートアシスタント
  • メールフィルター
  • 検索エンジン
  • 機械翻訳
  • かな文字変換予測
  • テキストマイニング
  • 音声の文字起こし
  • チャットボット

スマートアシスタント

スマートアシスタントとは、iPhoneで実装されている「Siri」やAmazonが提供している「Alexa」などの音声認識を活用したサービスです。スマートアシスタントは、人間が発した言葉を自然言語処理によって解析し、生成した回答を返答します。iPhoneでSiriに「Hey Siri」と呼び「明日の天気は?」と問いかければ、明日の天気を回答してくれる一連の動作は、音声認識によって実現しています。

メールフィルター

メールフィルターでは送られてくるメールの文章を解析し、スパムメールや迷惑メールを認識すると自動で振り分けてくれます。メールフィルターは初期の頃からオンラインで自然言語処理が適用されている典型例の1つです。しかし、最近は巧妙なスパムメールが増えており、文章だけで判断することが難しくなっています。

検索エンジン

GoogleやYahoo!検索などの検索エンジンについても、自然言語処理が活用されています。検索エンジンは、ユーザーが欲しい情報を検索欄に打ち込み、関連性の高い順に検索結果として表示されます。そのとき、検索欄に打ち込まれたキーワードを自然言語処理によって解析し、最も有益となるような情報を提示してくれるのです。また、高い言語処理技術によって、文字の打ち間違えをしたとしても似たようなキーワードを提案してくれます。

機械翻訳

自然言語処理はGoogle翻訳などの機械翻訳にも活用されています。自然言語処理の進化に伴い、一般的な表現に近い翻訳が可能となりました。自然言語処理が導入される前は、日本語から英語に翻訳すると文法を考慮しない形で翻訳してしまっていたのです。最近では、合成音声を組み合わせたサービスも増えており、より精度の高い翻訳が可能です。

かな文字変換予測

自然言語処理は、パソコンやスマートフォンの文字変換予測でも使われています。ひらがなの文字を入力すると、漢字や顔文字、または絵文字に変換する機能として自然言語処理機能が活用されています。他にも、最近ではLINEのスタンプを変換するような処理も実装しているため、入力の手間を省けます。

テキストマイニング

自然言語処理は、SNSの文章などの自由形式で記述された文章を分析するための手法としても活用されています。分析時には、重要な情報だけを抽出するテキストマイニングを実施します。

音声の文字起こし

最近では、録音した音声を聞いて自動でテキスト化するシステムにも活用されています。自然言語処理は録音した音声データをテキストデータで受け取り、解析をすることで変換処理や句読点を挿入します。その結果、人間が記述した文章に近い形でテキスト化できるのです。

チャットボット

チャットボットとは、入力した情報に対する回答を返してくれるシステムです。主に、SiriやAlexaなどの音声データを自然言語処理で分析し、AIが適切な返答をします。

自然言語処理の導入事例

自然言語処理は、以下のような導入事例があります。

  • マーケティング
  • コールセンター
  • 病院

マーケティング

マーケティングでは、テキストマイニングやトピック抽出を活用して効率的な施策を行っています。たとえば、SNSで呟かれている意見をテキストマイニングで分析し、共通する関心ごとを特定するのです。特定後は、顧客のニーズを満たす新たな施策に活かしていけます。人が全ての情報を集約するには手間がかかるため、自然言語処理による自動解析は業務効率化にもつながるでしょう。

コールセンター

コールセンターでは、チャットボットや音声書き起こしによって業務効率化を実現しています。チャットボットはユーザーからの一次問い合わせとして機能するため、最初から直接オペレーターとのやりとりをせずに問題解決を図れます。さらに、音声書き起こしによってユーザーとの会話をデータ化できるため、対応に集中できるだけではなく、他者への情報共有もしやすくなります。

病院

病院では、テキストデータの解析を活用しています。たとえば、患者の電子カルテをデータベースに格納し、自然言語処理で分析することで効率的に適切なアドバイスや病状の把握を行えます。

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  • 「UMWELT」ノーコードAIプラットフォーム
  • 「HRBEST」シフト自動作成AIクラウド

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UMWELTはプログラミング不要でAIを利用することができるツールです。社内でAIを利用するための特別な環境を準備する必要なく、費用や工数などの準備コストを最小限に抑えた上でAI活用ができます。業務効率化に役立つAIアルゴリズムが多数搭載されており、これらを自由に組み合わせることで誰でもかんたんにAIシステムを構築することが可能です。

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まとめ

ビッグデータの台頭により、自然言語処理の需要は益々高まっています。これから自然言語処理の技術と向き合う機会も増えることでしょう。自然言語処理含め、AIの技術は企業活動における業務効率化・省人化で高いパフォーマンスを発揮します。手軽にAIで業務効率化を図りたいとお考えの方は、TRYETINGまでぜひお問い合わせください。

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

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