膨大なテキストや会話データが産業や業務の中心となる中、自然言語処理（NLP） は、人間の言語を機械に理解・生成させるAI技術の核です。チャットボット、要約、対話型プロンプトなどで不可欠です。
Table of Contents
自然言語処理とは
自然言語処理（NLP: Natural Language Processing）とは、人間が普段使う「自然言語」をコンピュータが理解・処理・生成する技術の総称です。AIの中核技術として、検索エンジンやチャットボット、翻訳・文章生成などに幅広く活用されています
なぜ今NLPが注目されるのか？
自然言語処理(NLP)が注目されている理由を見ていきましょう。
- テキストデータの爆発的増加
SNS投稿やWebデータ、社内チャットなど、あらゆる分野でテキスト情報が蓄積され、それを解析するニーズが高まっています。 - 汎用言語モデル（LLM）の進化
BERTやGPT-3をはじめ、AI技術の進展によりより自然な言語理解・生成が可能になり、実用範囲が拡大しています。 - 業務効率化・DXの推進
自動ドキュメント分類や顧客対応の自動化など、業務への応用が進み、NLPの需要が急上昇しています。
< 出典 : AI/DX人材育成・組織構築 支援パートナー >
処理の流れと技術要素
テキストはまず「前処理」でクリーンかつ機械可読な形式に整えられ（例：トークン化、不要記号除去、ステミング、ストップワード除去）、次に意味ある特徴が抽出され（形態素解析、構文解析など）、モデルを用いて学習・推論されます。その後、精度評価を経て、実環境へデプロイされ活用されます。
- 前処理：トークン化、形態素解析、正規化
- 特徴抽出：Bag‑of‑Words、TF‑IDF、Word Embedding
- モデル活用：分類、要約、翻訳、文書生成、意図認識など
NLPの処理は、段階的な解析を積み重ねて意味理解へ至ります。
| 技術 | 説明 |
|---|---|
| 形態素解析 | 文を単語単位に分解し、品詞などを特定する処理（MeCab, Sudachiなど） |
| 構文解析／意味解析 | 文の構造や語間関係を解析し、意味構造を理解する処理 |
| 文脈解析・理解 | 文脈全体から意味や意図を読み取る処理。LLMでの重要な要素 |
応用領域
NLPの応用領域としては主に下記のようなところがあります。
- チャットボット・仮想アシスタント：問い合わせ自動応答やFAQ生成
- 要約・分類：ニュース記事やレビュー分析、テーマ抽出
- 音声 → テキスト変換：翻訳・音声アシスタントの前段階処理として活用。
まとめ
自然言語処理（NLP）は、AIの最前線で活用される非常に重要な技術です。
その理解には、処理の流れ、応用領域、新技術の特性を押さえることが不可欠。記事の図解化や実際のツール（例：形態素解析エンジンやLLMの比較）もご希望あればご用意可能です。