自然言語処理（NLP）とは？種類や仕組み・モデル・活用事例をわかりやすく解説

最終更新日:2025/01/20

自然言語処理(NLP)とは？

近年はさまざまな技術の発展により、より高度なサービスを提供する事例が多くなりました。それは、コミュニケーションを図る上で必要不可欠な「言語」という分野においてもいえることであり、機械翻訳や、かな漢字変換などの「自然言語処理」にも活用されているのです。

では、この「自然言語処理」とは一体どのようなものなのでしょうか。今回は、自然言語処理の仕組みについて詳しく解説していくとともに、活用事例や自然言語処理AIサービスなどもご紹介していきますので、ぜひ参考にしてみてください。

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自然言語処理(NLP)とは

自然言語処理（NLP：Natural Language Processing）は、人間が日常的に使用している言語、つまり自然言語をコンピュータで処理・理解・生成するための技術分野です。自然言語とは、英語や日本語のように人間社会で自然に発展してきた言語のことを指し、プログラミング言語のような人工的に作られた言語とは区別されます。

自然言語処理は、テキストや音声といった人間のコミュニケーション手段をコンピュータが理解し、適切に処理できるようにすることを目的としています。具体的な応用例として、機械翻訳、音声認識、テキスト要約、感情分析、チャットボット、質問応答システムなどがあります。

これらの技術は、企業の顧客サービス、医療診断支援、教育支援、情報検索など、私たちの日常生活や産業界で幅広く活用されています。

自然言語処理と機械学習の違い

自然言語処理（NLP）と機械学習は密接に関連しながらも、異なる役割を持つ技術分野です。自然言語処理は人間の言葉を機械が理解できる形式に変換し、その意味や文脈を解析する技術であり、形態素解析や構文解析などの手法を用いて言語を処理します。一方、機械学習はデータから規則やパターンを自動的に学習し、予測や判断を行う技術です。

両者の関係性は表裏一体と言えます。自然言語処理では、機械学習の手法を活用してテキストの分類や意味理解の精度を向上させ、機械学習は自然言語処理によって変換された言語データを基に学習を行います。例えば、機械翻訳システムでは、自然言語処理で文章を解析し、機械学習によって翻訳パターンを学習することで、より自然な翻訳を実現しています。このように、両技術は相互に補完し合いながら、より高度な言語理解と処理を可能にしています。

自然言語処理が注目される背景

まず、自然言語処理（NLP）が注目される主要な背景として以下が挙げられます。

• テキストデータの増大
• 汎用言語モデルの進化
• デジタルトランスフォーメーション（DX）の加速

まずテキストデータの増大は、SNSやビジネスコミュニケーションツールの普及、企業のペーパーレス化推進により、デジタル化されたテキストデータが急増していることを指します。

次に、BERTやGPT-3などの汎用言語モデルの進化により、高度な文章生成や文脈理解が可能になり、より実用的なアプリケーションの開発が可能になりました。さらに、企業のDX推進において、限られた人的リソースで成果を出すために自然言語処理技術が不可欠となっています。

例えば、顧客とのテキストデータから自動的にキーワードを抽出してマーケティングに活用するなど、業務効率化や新たな価値創造に貢献しています。これらの要因が相まって、自然言語処理技術への注目が高まっているのです。

自然言語処理（NLP）の種類

自然言語種類は、「自然言語理解（NLU）」と「自然言語生成（NLG）」の2種類に分けることができます。それぞれにどのような特徴があるのでしょうか。詳しくみていきましょう。

自然言語理解（NLU)

自然言語理解(NLU)とは、自然言語処理の内の一分野であり、「テキストや音声の構文（文の文法的構造）、意味（文が意図する意味）解析を使用することで文の意味を判別していく技術」です。

そんなNLU は、関連するオントロジーも構築していくことが特徴として挙げられます。オントロジーとは、語と句の間の関係を指定するデータ構造のことです。人間は、日常会話においてごく自然にこのオントロジーを行っているわけですが、機械が人間と同じようにさまざまなテキストの意味を理解するためには、これらの分析を組み合わせなければなりません。

自然言語生成（NLG）

自然言語生成（NLG）も、自然言語処理の内の一分野です。コンピューターの読解力に焦点を置いた技術ですが、自然言語生成(NLG)はコンピューターが文章を生成できるようにしている点が大きな特徴といえます。
自然言語生成（NLG）は、あるデータ入力に基づき、人間の言語によってテキスト応答を生成していくプロセスを指します。ここでテキストが生成されたら、音声合成サービスを介して音声の形式に変換していくことも可能です。そんな自然言語生成（NLG） には、テキストの要約機能も含まれます。これは、情報の整合性を保ちながら入力された文書の要約を生成していくという仕組みとなり、AI の革新的技術として大きな注目を集めています。

自然言語生成（NLG）システムは、もともとテンプレートを使用する形でテキスト生成を行っていました。何らかのデータ・クエリーをもとに、言葉遊びゲームのような形で空白を埋めていたわけです。しかし、技術の発展に伴い、再帰型ニューラル・ネットワークやトランスフォーマーの適用が可能になり、リアルタイムでより動的なテキスト生成を行えるようになりました。

自然言語処理（NLP）の仕組み・流れ

自然言語処理は、前処理から最終的な文脈理解まで段階的に処理が進められます。
具体的には、以下の流れで行われます。

1. 機械可読辞書
2. コーパス
3. 形態素解析
4. 構文解析（依存構造解析・意味解析）
5. 文脈解析

１．機械可読辞書

機械可読辞書とは、「コンピューターが単語の総体である語彙（ごい）を理解するために必要となる辞書」のことです。書き言葉の書籍情報や関連情報などを機械が正しく読み込むことができるように置き換えた通信規格であり、いわば「ロボットの目」のような役割を担っています。

この機械可読辞書は、1960年に開発されました。応用技術のひとつとして、図書館などで使用されている書籍検索システム「OPAC」が挙げられます。実際に使用したことがある方も多いのではないでしょうか。
機械可読辞書は自然言語処理用の「辞書」と定義されており、ここで機械が文字を読み取れる規格への変換を行います。一見、私たち人間が日常的に使用している辞書と同じもののように感じられるかもしれませんが、その辞書とは大きく異なります。

２．コーパス

コーパスとは、自然言語処理を行う際に必要となる「自然言語の文章を構造化して大規模に集積したもの」を指します。このコーパスの分析を行うことで、状況に適した言葉の意味、使い方を理解することができるようになるわけです。最近では、コンピューター自体の処理性能や記憶容量も高まってきている状況にあるため、より大規模なコーパスを利用して言語処理を行うことができるようになっています。

特に近年では多くのスマホユーザーがSNSによる情報発信を行っている状況にあり、日々大量の言葉を用いたやりとりが行われている状況です。そのため、こういったSNSのデータを収集していくことで、より一層大規模なコーパスを作成することができるようになるかもしれません。

３．形態素解析

機械可読辞書とコーパスの用意が完了すると、次に行われるのが形態素解析という作業です。「形態素」は言語学の用語であり、意味を持つ表現要素の最小単位のことです。これだけでは意味が分からない方も多いかと思いますので、先ほどの「黒い目の大きい金魚」という言葉を用いて解説していきます。

この「黒い目の大きい金魚」というフレーズは、「黒い」「目」「の」「大きい」「金魚」という形態素で分割することができるわけです。このように分割していく作業を「形態素解析」と呼びます。形態素解析を行うことで意味のある情報の取得ができるようになり、それぞれの形態素に「形容詞」「名詞」「助詞」といった品詞を適切に割り当てていくことが可能になるのです。ただ、どれくらい詳細な品詞を割り当てるかどうかは形態素解析を行うツールの精度によって異なるため、一概に測ることはできません。

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４．構文解析

構文解析とは、「一つひとつの形態素データがどの形態素データと隣り合わせになっているのか」を確認していく工程のことです。日本語の構文解析では、形態素解析によって分割された単語同士の関連性を解析した上で、「分節感の係り受け構造を見つけてツリー化（図式化）していくこと」が主な目的となっています。そんな構文解析には、以下2つの解析手法が存在します。

依存構造解析

依存構造とは、単語や文節間における「修飾・被修飾関係」「係り受け関係」などの依存関係をもとに、文章の構造を表したものです。単語・文節を接点とするツリーによって表現されます。
つまり依存構造解析は、文章内における「単語間の係り受け関係」を調べた上で、「どの単語がどの単語に係るのか」を構文的に解析していく作業というわけです。日本語の構文的依存構造関係について出力していく構文解析器(parser)としては、CaboChaやKNPなどが挙げられます。

意味解析

意味解析とは、構文解析された文章内の意味を解釈していく工程のことです。日本語の場合、ひとつの原文に対して複数の解釈ができるケースも少なくありません。その一例として、以下のような文章が挙げられるでしょう。

「私は冷たいビールとメロンが好きだ。」

この文章の場合、「私は｜冷たい｜ビールとメロン｜が好きだ。」という解釈であればどちらも「冷たい」と認識できます。しかし、「私は｜冷たいビール｜と｜メロン｜が好きだ。」という解釈であれば、メロンの冷たさは問わないことになるわけです。
このように、複数の解釈ができる文章において、正しい解釈を選択するために必要となるのが意味解析です。意味解析においては、「意味」という概念を持たない機械に対して自然言語文の意味を適切に伝え、理解させなければなりません。

しかし、日本語においては、一つの単語に複数の意味がある場合も多いため、他の単語とのつながりを踏まえた上で、適切な候補を選び出す必要があります。その候補を絞り込む作業は、非常に難易度が高い処理なのです。

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５．文脈解析

文脈解析とは、文章の繋がり（文脈）を考えていく工程のことです。複数の文に対して「文同士のつながり」を解析するためには、文章の背景など複雑な情報も必要になります。
そのため、意味解析よりもさらに難易度は高く、現状では実用分野への応用が難しいといわれています。

自然言語処理に用いられるモデル

自然言語処理におけるモデルとは、人間の言語を理解・処理するためのアルゴリズムや数理的な枠組みのことを指します。代表的なものとして、GoogleのBERTは文脈を双方向から学習することで高精度な言語理解を実現し、OpenAIのGPT-3は膨大なパラメータを用いて自然な文章生成を可能にしています。これらのモデルは、それぞれ特定の言語処理タスクで優れた性能を発揮しています。

word2vec

参考：”Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space” Tomas Mikolov [2013]

word2vecとは、テキスト処理を行うためのニューラルネットワークのことです。膨大な量のテキストデータを解析し、単語の意味をベクトル化することによって、単語の意味の類似性を見つけたり、単語同士の意味を足し引きしたりすることが可能になります。このword2vecは、TensorFlowなどのソフトウェアライブラリで手軽に試すことができるのも大きな特徴のひとつです。

そんなword2veの仕組みを簡単にご紹介すると、例えば「ぶどう、パイナップル、果物、交ジュース」という単語をベクトル化し、以下のような数値になったとします。

ぶどう：8
パイナップル：6
果物：7
ジュース：3

これは、ベクトル化によって「ぶどう」に最も近いのが「果物」であり、「パイナップル」にもそれなりの類似性があることが示されているわけです。ちなみに、Word2Vecは、大きく分けて2種類の論理的構造（アーキテクチャ）が存在しています。単語周辺の文脈から、その中心となる単語を推測していくCBOW。中心となる単語から、文脈の構成に重要となる要素を推測していくSkip-gramです。

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doc2vec

doc2vecとは、任意の長さの文書をベクトル化する技術のことです。文章やテキストに対して、分散表現（Document Embeddings）を獲得することができる。そんなdoc2vecは、特定のタスクに依存されることがありません。そのため、以下の例をはじめとする多くの応用方法が存在します。

• スパムフィルタリング
• 感情分析
• 文書分類
• コンテンツベースのレコメンド

また、機械学習のモデルにおける入力には、固定長のベクトルが使用されるケースが多いため、事前にDoc2Vecで前処理を行なった上で、入力ベクトルにするケースも少なくありません。これまでにもBag-of-wordsやLDAなど、文書を固定長の小さなベクトルにするテクニックは存在していましたが、Doc2Vecを利用することで、それらのテクニックを上回る性能を発揮することが報告されているのです。

RNN

参考：Understanding LSTM Networks

RNNとは、簡単に説明すると「過去のデータを使用できる」という特徴を持ったディープラーニングのことです。2016年11月頃、Googleが提供する翻訳機能が飛躍的に向上したことで一躍注目を浴び、Google翻訳の名も有名になりました。これは、Google翻訳にRNNが組み込まれたことが要因といっても過言ではないでしょう。
このようなRNNですが、動画や文章といった長い時系列データの場合、ネットワークが時系列長と比べて非常に深くなってしまうのも特徴のひとつです。そのため、情報が上手く伝達されないことも少なくありません。
そのような中で、ある程度の長い時系列データであっても学習できるように考案されたのが、次のLSTMと呼ばれるモデルです。

LSTM

参考：Understanding LSTM Networks

LSTMは、ある程度の長い時系列データでも学習ができるように考案されたモデルであり、「中間層にあるユニットをメモリユニットという要素で置き換えていること」が大きな特徴です。特別な種類のリカレントニューラルネットワークであるため、さまざまなタスクにおいて標準バージョン以上に優れた働きをしてくれます。

LSTMは、長期の依存性という問題を回避できるよう設計されています。「長時間の情報の記憶」に関しては実質的にデフォルトの動作なので、学習に苦労することもありません。

トランスフォーマー（Transformer）

トランスフォーマー（Transformer）とは、自然言語処理タスクにおける強力なネットワークです。2017年に登場した比較的新しいネットワークであり、より素早く情報を集約できる自己注意機構（Self-Attention）を備えていることから注目されています。

これまで、高精度かつ学習時間も短い従来のモデルにおいては、RNNやCNNなど用いるのが一般的でした。しかし、トランスフォーマー（Transformer）ではAttentionという機構だけでネットワークを構築しているのが大きな特徴といえます。Attentionとは、簡単にいえば「文に含まれる単語の意味を理解する上で、どの単語に注目すれば良いのかを示すスコア」です。

入力されたデータに対してスコアリングを行い、重要性を考慮したベクトル量として出力していきます。例えば、ある画像データが入力されて画像の説明を出力するとしましょう。この場合、Attention機構は生成済みの単語のコンテキスト情報を前の隠れ層から受け取って「次の画像の注目ポイント」を推論していくわけです。

BERT

BERTとは、Bidirectional Encoder Representations from Transformersを略した自然言語処理モデルであり、2018年10月にGoogle社のJacob Devlin氏らが発表したことで、大きな注目を集めました。日本語では「Transformerによる双方向のエンコード表現」と訳されています。

一般的に、翻訳や文書分類、質問応答といった自然言語処理における仕事の分野を「（自然言語処理）タスク」と呼びます。BERTは、この「タスク」において2018年当時の最高スコアを叩き出したことで注目されたわけです。

BERTの特徴として、「文脈を読めるようになったこと」が挙げられます。Transformerと呼ばれるアーキテクチャ（構造）を組み込むことによって、文章を文頭・文末の双方向から学習し、文脈を読めるようになったのです。

GPT-3

GPT-3とは、イーロン・マスクをはじめとする有力な実業家や投資家が、2015年12月に参加したことで大きな注目を集めた言語モデルです。開発はOpenAIが行っています。約45TBという大規模なテキストデータのコーパスを、約1,750億個のパラメータを用いて学習していくという仕組みになっています。そのため、ある単語の次に用いられる単語の予測を高精度で行うことができるのです。

こういった技術で、あたかも人間が書いたような文章を生成できることから、さまざまな場所で活用され始めています。

PaLM

PaLMは、2022年4月にGoogleが発表した言語モデルです。GPT-3では1,750億パラメータであったのに対し、PaLM は5,400億パラメータを持っており、非常に大規模なモデルであることがお分かりいただけるでしょう。このパラメータ数が大きくなればなるほど、賢くなっているといえます。

自然言語処理（NLP）の活用事例・できること

自然言語処理を活用してできることは、主に下表の通りです。

活用事例から見ると、自然言語処理を活用するメリットには以下のようなものが挙げられます。

【自然言語処理の活用メリット】

• 業務効率化とコスト削減
• 顧客体験の向上とマーケティング強化
• 新たな価値創造とリスク管理

自然言語処理の活用は、業務効率化、顧客体験向上、価値創造の三つの面で大きなメリットをもたらします。業務面では、エンタープライズサーチやAIチャットボットによる作業の自動化と効率化、24時間対応の実現が可能です。顧客対応においては、チャットボットやVoC分析を活用したリアルタイムの対応と顧客ニーズの把握により、カスタマイズされたサービス提供を実現します。さらに、テキストマイニングによる意思決定支援や画像生成などのクリエイティブ支援により、新たな価値創造とリスク管理を可能にします。これらの総合的な効果により、企業の生産性向上と競争力強化を実現します。

自然言語処理を活用してできることについては、以下の記事でも詳しく解説しています。あわせて参考にしてみてください。

参考：自然言語処理でできることとは？最新AIで可能なテキスト解析・生成の活用シーンを紹介

自然言語処理（NLP）の課題・難しさ

自然言語処理における最大の課題は、人間の言語が持つ本質的な曖昧さにあります。例えば「大丈夫です」という言葉は、肯定的な返事にも婉曲的な断りにもなり得るように、文脈や状況によって意味が大きく変わります。また、人間が当たり前のように持っている一般常識をコンピュータに理解させることも大きな課題です。「昨日公園で猫を見た」は自然な文章ですが、「昨日公園でライオンを見た」は通常ありえない状況だと人間は理解できます。しかし、コンピュータにはこのような常識的な判断が難しいのです。

さらに、言語や文化による違いも大きな課題となります。日本語特有の主語の省略や敬語、文化的な背景を必要とする表現、各言語特有の文法構造など、言語ごとに異なる特徴をシステムに適切に理解させる必要があります。これらの課題に対応するためには、より高度な機械学習モデルの開発と、豊富な文化的コンテキストの学習が必要となります。

自然言語処理（NLP）の最新動向・将来展望

自然言語処理（NLP）は現在、GPT-3やBERTなどの大規模言語モデル（LLM）の台頭により大きな転換期を迎えています。これらのモデルは、膨大なデータと高度なディープラーニング技術を組み合わせることで、より自然な言語理解と生成を実現しています。特に医療分野では、診断支援やカルテ分析、医療文献の要約など、専門的な知識を必要とする領域での活用が進んでおり、医療従事者の業務効率化に貢献しています。

また、テキストだけでなく画像や音声を組み合わせたマルチモーダルNLPの発展により、DALL·EやStable Diffusionのような画像生成AI、音声認識と組み合わせた高度な対話システムなど、より豊かなコミュニケーションや創造的な応用が可能になっています。今後は、さらなるモデルの大規模化と専門分野への適応、マルチモーダル技術の進化により、より幅広い産業での実用化が期待されています。

AI活用に関する課題は専門家に相談を

自然言語処理（NLP）は、人間の言語をコンピュータが理解・処理する技術として、私たちの生活やビジネスに革新的な変化をもたらしています。AIの発展に伴い、機械翻訳やチャットボット、音声認識など、その応用範囲は着実に広がっています。今後は、大規模言語モデルの進化やマルチモーダル技術の発展により、より自然で高度な言語処理が可能となり、医療、教育、ビジネスなど様々な分野での活用が期待されます。言語の壁を越え、人とAIのコミュニケーションがより豊かになる未来に向けて、自然言語処理技術は進化を続けていくでしょう。

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