【初心者向け】自然言語処理（NLP）とは？
仕組みや活用方法をわかりやすく解説

近年では、AIチャットボットやスマートスピーカーが台頭したことで、自然言語処理（NLP）という言葉を耳にする機会が増えています。このような製品には、コンピュータが人間の話し言葉や書き言葉を正確に理解するために自然言語処理技術が用いられています。

自然言語処理とは、人間が扱う言葉や文章を、機械が正確に処理するための技術です。先ほど紹介したAIチャットボットやスマートスピーカー以外にも、機械翻訳やデータマイニングなど、ビジネスのさまざまなシーンで活用が進んでいます。

そのため、自然言語処理の仕組みを押さえることで、問い合わせ対応やマーケティング、製品開発などに新たなソリューションを導入し、課題解決のきっかけを生み出せる可能性があります。本記事では、自然言語処理の仕組みや代表的なモデル、活用方法などを詳しく解説します。

自然言語処理（NLP）とは人が使う言葉を機械によって処理するための技術

自然言語処理とはどのようなものか、まずはその概要や注目を集める背景を解説します。

自然言語処理の概要

自然言語処理（NLP：Natural Language Processing）とは、人間が日常的に使用する言語をコンピュータが適切に理解・解析し、処理できるようにするための技術です。通常、コンピュータに処理を行わせる際には、機械語やプログラミング言語といった明確な構文で指示を与える必要があります。一方で人間の話し言葉や書き言葉は、コンピュータにとって曖昧さを含み理解が難しい傾向にあります。

そこで誕生したのが自然言語処理の技術です。自然言語処理であれば、人間が使う言葉でもその文脈や単語同士のつながりをコンピュータが正確に理解できます。そのため、話しかけるだけで翻訳を行う翻訳システムや、企業が保有する膨大なテキストデータを迅速かつ正確に処理するAI技術などの基盤となっています。

自然言語処理が注目を集める背景

自然言語処理が注目を集めている大きな要因の一つは、テキストデータの急増です。SNSやスマートフォンの普及により、消費者の興味やニーズを反映した大量のテキストがインターネット上に蓄積されるようになりました。これらの情報を収集・分析することで、企業のマーケティング施策などにも有効活用できます。

近年では、汎用的な大規模言語モデル（LLM：Large language Models）の開発が盛んに進められており、大量のテキストデータをAIに学習させることで、数件の例示だけで文章作成や翻訳など多様な言語処理が行えるようになりました。こうしたモデルの進化により、文章の自動生成や校正、カスタマーサポート、ソフトウェアのバグチェックといった幅広い分野での活用が期待されています。

そのためには、機械語やプログラミング言語だけでなく、テキストデータに含まれる人間の言葉や感情を正確に読み解く必要があることから、自然言語処理が不可欠な存在へとなりつつあります。

自然言語処理の種類

自然言語処理は、データの処理方法によって「自然言語理解」と「自然言語生成」に大別されます。生成AIが台頭しつつある昨今では、単なる自然言語の理解だけでなく、自動的にテキストを作成できる自然言語生成にも注目が集まっています。ここではそれぞれの仕組みについて解説します。

自然言語理解（NLU）

自然言語理解（NLU：Natural Language Understanding）は、自然言語処理の一分野であり、テキストの構文や意味を解析し、文の内容を把握するための技術です。

NLUでは、オントロジーを構築しながら文脈や言葉の意図を把握しようとします。オントロジーとは、単語や句の間にある関係性を定義するデータ構造です。人間は日常会話の中で自然にこの関係性を理解していますが、機械が人間と同様に多様なテキストの内容を理解するには、これらの構文や意味の分析データを組み合わせる必要があります。

自然言語理解は、自然言語処理を実現するための欠かせない技術の一つです。自然言語処理の基盤ともいえるため、自然言語理解によってコンピュータが文の内容を把握することで、はじめて機械翻訳や人間との対話、情報の検索といった処理が可能になります。

自然言語生成（NLG）

自然言語生成（NLG：Natural Language Generation）は、コンピュータの読解能力にもとづき、文章を自動的に生成できる技術です。テキストや画像などでコンピュータに指示を与えることで、人間の言葉でテキストを自動生成できます。

生成されたテキストは、音声合成サービスを通じて音声データとして出力することも可能です。さらに、NLGにはテキストの要約機能も備わっており、情報の整合性を保ちつつ、文書を簡潔にまとめられます。このような点から、テキスト系の生成AIとして資料の要約やメール文の作成、プログラミングといった業務に活用されています。

いままでの自然言語生成システムは、テンプレートを活用したテキスト生成が主流でした。特定のデータやクエリに対して、空欄を埋める形で文を作成する仕組みが一般的でした。しかし、技術の進化により、再帰型ニューラルネットワークやトランスフォーマーといった高度なモデルが導入されるようになり、現在ではより柔軟でリアルタイム性に優れたテキスト生成が実現しています。

自然言語処理の仕組み

自然言語処理の仕組みを理解するには、その作業の流れを押さえることが重要です。コンピュータが自然言語処理を実行する場合、次のようなプロセスを経由します。

1. 機械可読辞書の構築
2. コーパスの分析
3. 形態素解析
4. 構文解析
5. 文脈解析

手順ごとにどのような作業が行われているかを解説します。

1. 機械可読辞書の構築

機械可読辞書とは、コンピュータが理解し処理できる形式で記述された辞書を指します。従来の紙の辞書や人間向けのデジタル辞書とは異なり、自動的なプログラム処理に適しています。そのため、XMLやJSONなど、コンピュータが理解しやすいプログラミング言語で記述されるのが一般的です。

仮にXMLを使用する際は、タグを使って情報を構造化し、各要素の意味や関連性を明確化します。JSONを使用すると、キーと値の組み合わせによって情報が整理され、簡潔な表現が可能です。プログラミング言語を用いることで、コンピュータが辞書データを効率的に解析できます。

2. コーパスの分析

辞書で単語の意味を調べた後に、「その意味で本当に合っているか」と整合性を確認したい場合、その単語が実際に使われている例文を調べることもあるでしょう。こうした例文の集まりを、自然言語処理の分野では「コーパス」と呼びます。

分野ごとに単語の使い方が異なる場合もあるため、コーパスはさまざまな領域から実際の使用状況を反映した事例を収集して作成されます。また、ジェスチャーや視線、表情といった非言語的な情報まで記録されたコーパスも存在します。

このコーパスを分析することで、状況に応じた言葉の意味や使い方をコンピュータが理解できるようになる仕組みです。近年では、コンピュータの処理能力やストレージ容量が向上してきていることから、さらに大規模なコーパスを活用した言語処理も可能になりつつあります。

3. 形態素解析

形態素解析とは、文章を形態素という単位に分割し、それぞれに品詞などの情報を割り当てる処理を指します。形態素とは、意味を持つ最小単位の文字列のことです。この形態素解析は、自然言語処理における基礎的かつ重要な技術の一つです。

例えば、「私は友人とショッピングに出かけた」という文を形態素解析するとします。その場合、「私＝名詞」「は＝助詞」といった形で、各要素が分解され、それぞれの意味や役割をデータとして取得できます。

形態素解析では、形態素解析エンジンと呼ばれるツールを利用するのが一般的です。代表的なツールとしては、ChaSenやMeCab、JUMAN++、などがあげられます。

4. 構文解析

構文解析とは、形態素解析によって細分化された各要素が、それぞれどの形態素と隣接し、どのような関係にあるかを確認する作業です。

日本語は、形態素ごとの係り受けによって文全体の意味が変化することがあります。例えば、「私は友人とハンバーグを食べた」の文の場合、「私」と「友人」はどちらも「食べた」の形態素に係り受けしている状態なので、本来は「私と友人が一緒に夕食を食べた（私は友人と、ハンバーグを食べた）」という意味になります。

しかし、コンピュータが「友人」と「ハンバーグ」が係り受けの状態になっている判断した場合、本来の意味ではなく、「私が友人とハンバーグの両方を食べてしまった（私は、友人とハンバーグを食べた）」と捉えてしまう可能性があります。

このような捉え違いを起こさないよう、構文解析では、形態素解析によって分割された要素同士の関係性を分析します。文節間の係り受け構造を見つけてツリー状に図式化することが主な役割です。構文解析は、係り受けの関係や修飾・被修飾の関係といった依存関係をもとに、文章構造を明らかにする「依存構造解析」と、構文解析された文の意味を解釈する「意味解析」の工程に分けられます。

5. 文脈解析

文章の意味は、前後にあるほかの文とのつながりによって変化することがあります。文脈解析では、複数の文に対して形態素解析や構文解析を行い、文同士の関係性や全体の文脈を把握します。

この工程では、単なる解析手法や機械可読辞書といった情報だけでなく、多岐にわたる分野の知識が必要です。文と文のつながりを正確に把握するためには、文章の背景情報など、より複雑な要素も考慮する必要があります。そのため、文脈解析は形態素解析や構文解析よりもさらに高度であり、実用化が最も困難とされています。

自然言語処理における代表的な3つのモデル

自然言語処理技術には、次のようなモデルが採用されています。

• Word2Vec
• Doc2Vec
• RNN

モデルごとに性能が異なり、言語処理の精度にも影響を与えるため、それぞれの特徴や仕組みを押さえることが大切です。

Word2Vec

Word2Vecとは、文章中の単語を数値ベクトルに変換し、その意味を捉えることを目的としたモデルです。大量のテキストデータを解析し、単語の意味をベクトルとして数値化することで、単語間の意味的な類似性を捉えたり、複数の単語の意味を足し引きしたりできます。Pythonを使って比較的手軽に実装できるため、初心者にも扱いやすい手法として知られています。

特徴としては、従来の自然言語処理と比べて精度が高い点です。特に文章の意味の理解においては、従来の手法に比べて格段に優れたパフォーマンスを発揮します。

また、2層のニューラルネットワークというシンプルな構造を採用している点も注目すべき特徴です。この簡潔な構造により、大規模なデータを用いた分散表現の学習を現実的な計算リソースで実現できます。結果として、自然言語処理を活用する際のコストを最小限に抑えられます。

Doc2Vec

Doc2VecもWord2Vecと同様、文章中の文をベクトル化するためのモデルです。ベクトルとは、コンピュータが処理しやすい数値の配列を指します。Doc2Vecは、複数の文を内容ごとにベクトル化して可視化できます。

例えば、「動物園のキリンが人気」と「○○社が中期経営計画を発表」という文は、前者が動物に関する話題、後者がビジネスに関する話題なので、明らかにベクトルが異なります。一方で、「経済産業省がAI人材の育成指針を公表」という文は、ビジネスに関連するテーマであり、「○○社が中期経営計画を発表」とベクトルが近いといえます。そのため、ベクトルが近い文同士が同じような意味合いを持っていると判断できます。

このような仕組みを活用することで、類似したトピックの資料を検索したり、文書同士の類似度判定（コピーチェック）を行ったりといった活用が可能です。Word2Vecは、文章中の単語を対象にベクトル化するモデルである一方、Doc2Vecはさらに対象となる範囲が広く、単語だけでなく複数の文同士をベクトルに分類することが可能になっています。

RNN

RNN（Recurrent Neural Network）とは、日本語では回帰型ニューラルネットワークとも呼ばれる、自然言語処理に欠かせないモデルの一つです。ニューラルネットワークとは、人間の脳の神経回路を模倣して設計された、機械学習のためのアルゴリズムを指します。

ニューラルネットワークは、コンピュータが大量のデータから法則性や関連性を学び取る、機械学習で用いられる技術です。ニューラルネットワークには入力層・中間層・出力層の3つの層があり、それぞれのフェーズで情報を処理することで学習を進めます。

RNNは、中間層で処理した情報を次の入力として再度中間層に渡し、繰り返し計算を行うのが特徴です。このような回帰的な構造により、RNNは時系列データや言語のように連続性のある情報を扱えます。

自然言語処理の主な活用例6選

自然言語処理の技術は、機械翻訳やチャットボットなど、さまざまな分野で活用が進んでいます。そのなかでも、特に代表的な活用例について紹介します。

機械翻訳

機械翻訳とは、コンピュータを用いてある自然言語を別の自然言語に翻訳する技術です。かつては機械翻訳による訳文は不自然で使いにくいという印象を持たれていました。しかし近年では、ディープラーニングをはじめとする機械学習技術の進化により、翻訳精度が飛躍的に向上しています。

外国語から日本語への翻訳ツールとしては、Google翻訳が広く知られています。また、最近ではドイツの企業が開発したDeepL翻訳が、より文脈に沿った自然な翻訳が可能だとして注目を集めています。

さらに、機械翻訳には多様な機能も登場しています。カメラでテキストを読み取って翻訳する「カメラ翻訳」や、端末のマイクに話しかけるだけで翻訳してくれる「音声認識翻訳」などの種類があり、さまざまな機能を組み合わせることで効率良く精度の高い翻訳が可能です。

AIチャットボット

AIチャットボットとは、AIと自然言語処理の技術を組み合わせた対話型のシステムです。ユーザーから入力された文章の意味を正確に把握し、それに応じた応答を自動的に生成します。商品やサービスに関する顧客からの問い合わせに対して、自動応答を行う仕組みとして利用するのが一般的です。

日本語では主語や目的語が省略されることも多いため、顧客情報や問い合わせ履歴などをもとに文脈を解析し、主語や目的語を把握したうえで会話を進める仕組みが組み込まれています。また、AIチャットボットは24時間体制で稼働させることが可能です。そのため、対応時間の拡大による顧客満足度の向上や問い合わせ対応の効率化、人件費の削減など、さまざまなメリットが期待できます。

スマートスピーカー

GoogleのGoogleアシスタントや、AmazonのAlexaをはじめとするスマートスピーカーにも、自然言語処理の技術が活用されています。具体的には、スマートスピーカーにはAIアシスタントと呼ばれる仕組みが備わっており、AIアシスタントが人間の話し言葉を理解するために自然言語処理技術が採用されています。ユーザーがスマートスピーカーに話しかけることで、音声指示に対する意味を理解し、適切な返答やアクションを実行してくれます。

例えば、Googleアシスタントの場合、音声はインターネットを通じてGoogleのクラウドサーバーに送信され、そこでテキストデータに変換されます。そして、自然言語処理によってユーザーの意図を解析し、膨大なアプリケーション群のなかから最適なものを選択して起動したり、必要な情報を取得して応答したりする仕組みです。

テキストマイニング

テキストマイニングとは、膨大な量のテキストデータから必要な情報のみを抽出する作業です。テキストマイニングにも自然言語処理技術が活用されており、人手では処理が困難な膨大なデータでも、効率的に抽出して分析データに利用できます。

例えば、SNSへの投稿内容やカスタマーサポートに寄せられた顧客の声などをもとに、ユーザーのニーズの把握・分析が可能です。ほかにも医療分野では、患者から聞き取った症状や会話内容といったテキストデータを解析し、疾患との関連性を調査する業務にも活用されています。

AI-OCR

文字認識技術は古くからOCR（光学文字認識）が存在していますが、近年ではAI技術を用いたAI-OCRが注目を集めています。そもそもOCRとは、手書きの文字や画像、PDFといったテキスト編集が難しいデータを読み取り、編集可能なデータへと変換する技術です。

OCRのなかでもAIを使った製品には自然言語処理技術が活用されています。癖のある手書き文字や従来では読み取りが難しかった人間の書き言葉でも、正確にテキスト化が可能です。

AI-OCRを活用することで、いままで紙で保存していた書類や帳票のデジタル化につながります。紙の書類をデジタル上に保存したり、申込書に記入された情報をデータ化したりすることで、事務処理を迅速に進められるようになります。

資料の要約

近年では、自然言語処理技術を活用した文章の要約も実現できるようになっています。AIが文章の意味を把握し、自動的に要約文を生成する仕組みです。要約の手法には、大きく分けて「抽出的要約」と「生成的要約」の2種類があります。

抽出的要約とは、文章内の重要な語句や文を抜き出し、言い換えなどを行わずに要約を構成する方法です。比較的シンプルなアルゴリズムで処理可能なため、自動要約では一般的に広く使われています。

一方、生成的要約は、文章全体の内容を理解したうえで、言い換えや簡潔な表現を使って自然な文章を生成する方法です。人が手作業で行う要約に近い形で仕上げられる反面、より高度で複雑な処理が求められます。

自然言語処理の今後の課題

自然言語処理における最大の難点は、人間の言語が本来的に持っている曖昧さに起因します。例えば、「大丈夫」という表現は、文脈次第で肯定的な回答にも拒否の意図にも解釈されます。このように、言葉の意味が状況に応じて大きく変化することが、自然言語処理における大きな障壁となっています。

また、人間にとっては当然のように備わっている常識をコンピュータに理解させることや、言語ごとの構造や文化的な差異も依然として大きな課題です。日本語では、主語が省略されることが多かったり、敬語や婉曲表現など文化的背景に根差した言い回しが多く見られます。こうした言語固有の特性や文化的文脈を、自然言語処理のシステムに正確に理解させる必要があります。

2025年4月時点において自然言語処理は、GPTやGeminiといった大規模言語モデルの登場により、大きな変革期を迎えています。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、人間に近い自然な言語の理解とテキスト生成が可能です。加えて、テキストに限らず画像や音声を統合するマルチモーダル技術の進展により、画像・動画などを生成できるAIや、高度な対話システムが実現しつつあります。

今後は、さらなるモデルの大型化と各専門分野への適応、そしてマルチモーダル技術の進化によって、より多様な産業分野での実用化が期待されています。

Google Cloudを導入して自然言語処理を試してみよう

ビジネスシーンで自然言語処理技術を活用するなら、Google Cloudの導入を検討してみてはいかがでしょうか。Google Cloudとは、AIモデルの開発やデータ分析基盤の構築、クラウドコンピューティングなど、さまざまな分野のサービスが統合されたクラウドプラットフォームです。そのなかには、「Natural Language API」と呼ばれる自然言語処理に関連するサービスが含まれています。

Natural Language APIとは、複数のテキストデータを組み合わせて分析できるサービスです。資料や企画書、領収書といった非構造化データをアップロードすると、AIがその内容を解析し、APIを通じて必要な情報を出力してくれます。

例えば、市場調査データやマーケティングの資料をアップロードすると、構文解析によって品詞同士のつながりを理解したうえで、文章をわかりやすく要約してくれます。ほかにも、Natural Language APIに搭載された感情分析の機能を利用すると、顧客からのアンケート結果をもとに、肯定的な意見と否定的な意見を自動的に分類することも可能です。

Google CloudにはNatural Language API以外にも、分析対象となるデータを一時的に保管しておける「Datastore」や、分析したデータを表やグラフで可視化できる「Looker Studio」など、自然言語処理技術を活用する際に相性が良いサービスが多数そろっています。さまざまなサービスを自由に組み合わせて活用できるのがポイントです。

自然言語処理の仕組みを理解して活用の幅を広げよう

自然言語処理技術は、スマートスピーカーやAIチャットボットなど、身近な場面でもさまざまな形で活用が進んでいます。また、方法次第では機械翻訳やテキストマイニング、資料の要約といった活用も可能です。そのため、自然言語処理の仕組みを理解することで、ビジネスシーンでの活用の幅が広がるでしょう。

特にビジネスでAI技術を利用しようと検討している方には、自然言語処理への理解が欠かせません。AI関連の多くの商品やサービスには自然言語処理の仕組みが採用されているためです。先ほど紹介したGoogle Cloudを活用することで、手軽に自然言語処理の仕組みを体感できるため、興味のある方はさっそく試してみてはいかがでしょうか。

電算システムでは、Google Cloudのスターターパックサービスや技術コンサルティングサービスなどを提供しています。Google Cloudには「Vertex AI Studio」や「AutoML」など、さまざまなAI関連サービスが搭載されており、独自のAIモデルを開発したり、既存の生成AI技術を活用したりできるのが特徴です。Google Cloudの活用方法については以下の資料で紹介しており、無料でダウンロードできるので、ぜひ参考にしてください。