自然言語生成とは何か？
人工知能 (AI: Artificial Intelligence) から機械学習 (ML: Machine Learning)、対話型チャットボットまで、わたしたちが情報にアクセスし、活用するために使用するツールは、データの理解をこれまで以上に容易にする強力な新技術のおかげで急速に変化しています。
特に影響力のある分野の1つが、自然言語技術 (NLT: Natural Language Technology) とその派生分野です。
2024年から2030年にかけて、グローバル市場は年平均成長率 (CAGR) 21.8%で成長すると予測されており、今後10年以内に多くの企業が何らかの形式で自然言語生成技術 (NLG: Natural Language Generation Technology) を利用することになるでしょう。しかし、組み込みアナリティクスソリューションの文脈において、NLGとは具体的にどのようなものであり、ユーザーのデータ分析プロセスを強化するためにどのように活用できるのでしょうか。
目次
自然言語生成 (NLG) とは何を意味するのか？
自然言語生成 (NLG) は、人工知能のサブタイプとして最もよく表現され、文章と音声の両方において、言語的に豊かなインサイトの説明を分かりやすい言葉を用いて生成します。NLGは、データベースやアプリケーションに格納されている構造化されたデータの中から、最も興味深く重要な概念を自動的にスキャンして検索し、それを一般的なビジネスユーザーがアクセスして理解できる、使いやすいテキスト形式の説明に変換することによって実現されます。
本質的には、NLGはユーザーがインサイトを使用する新しい方法を説明しています。分かりやすい平易な文章を使用した自動生成の有益な要約を読み、(技術者や専門家ではない) より多くの人々がデータ分析プロセスにアクセスできるようにします。
今日、多くのBIおよびアナリティクスプラットフォームが、ユーザーがデータにクエリーを実行して回答を得る際に役立つよう、自然言語技術を統合する傾向がますます強まっています。Yellowfinは、NLGを活用して、データを自動的に分析し、理解しやすい要約やグラフでインサイトを生成する独自の自動インサイト機能を強化しています。
自然言語生成はどのように機能するのか？
自然言語生成は、自然言語処理 (NLP: Natural Language Processing)、自然言語理解(NLU: Natural Language Understanding)、自然言語クエリー (NLQ: Natural Language Query) と並ぶ、自然言語技術 (NLT) のひとつの分野です。
これらの幅広い分野には、テキスト分析、機械翻訳、テキスト要約、言語知識グラフ、およびさらに高度な技術が含まれています。これは以前からも可能でしたが、データアナリティクスにおけるAIと機械学習の台頭により、NLTが活用されるようになり、データの分析方法を含め、ビジネスインテリジェンスおよびアナリティクスツールの機能性が大幅に向上しました。
Yellowfin BIの自動インサイト機能は、NLGを使用して自動生成された分析を提供しています。
これまでのNLGは、あらかじめ設定された文法や意味のルールに基づいて、ユーザークエリーに対する比較的基本的な回答を生成し、通常は空欄を埋める形式でテキスト出力を生成していました。データをテキストに変換する基本的なNLGには、日付、単語、時刻などの変数を自動生成された単純な変換に挿入するルールベースの機能を備えたテンプレート形式のシステムを使用する従来の (または便利な) 例が数多く存在します。
現在、最新の自然言語生成の多くは、AIプログラミングや計算言語学、ディープニューラルネットワーク法、および機械学習アルゴリズムを使用して、より会話的で「人間的な」トーンで表現された、文章または音声形式のナラティブを生成します。またNLGは、APIの呼び出しや、JSON (JavaScript Object Notation) フィード、チャットボットなどのユーザーとのリアルタイムフィードなど、以前よりも複雑に構造化されたデータソースにもアクセスできるようになりました。
これら多くの進歩により、NLGはデータ内の事実を単に変換するだけでなく、論理的に、そしてより確実に、さらに洗練された回答をユーザーに提供できるようになりました。これは、以下の内容を実現できます。
- 分析されたデータから得られた結果を会話的で、人間のような形式で表現
- 興味深いニュアンスや隠れたパターンを強調することで、インサイト力を向上
- 各ユーザーが即座に要求できる要約および詳細レベルの説明を提供
NLGは自動化を利用しているため、膨大な量のデータを確認し、ユーザーが手作業で解読して伝えるよりも早く、データからインサイトを生成することができます。
ある種のNLG機能を備えたアナリティクスソリューションによって生成される豊かな言語には、グラフや表など、自動生成されたデータビジュアライゼーションが伴うことも多いです。これらのビジュアライゼーションは、テキスト形式のナラティブのように、ユーザーに有用な文脈を追加で提供し、何が最も実行可能なのかを伝えるのに役立ちます。これが、YellowfinがNLGを搭載した自動インサイト分析機能で提供しようとしているものです。
NLGのビジネス事例
自然言語生成は、ビジネスデータからテキスト形式のナラティブや音声コンテンツを生成する必要がある場合に役立ちます。そのため、数多くのBIツールに導入されています。
NLGは、セルフサービスアナリティクスのための有用な機能強化として、最も一般的に導入されています。例えば、収益実績のダッシュボードを確認しているビジネスユーザーは、理論的には、データを照会してテキスト形式の説明や比較を得ることができ、探索できることも知らなかったかもしれない隠れたパターンや追加のインサイトを導くことができます。
また、NLGを使用することで、通常であれば時間のかかる分析レポートタスクも実行できます。小売業者であれば製品説明の作成に使用し、セールスであれば月次実績の要約的なテキスト分析を、手書きに代わって作成することができます。これらの有効性は、NLGの導入に依存します。
最後に、NLGは顧客との人間的な会話の生成において (チャットボットや音声アシスタントのような) 仮想会話アシスタントを補完するために頻繁に使用されていますが、音声形式で自然な応答を生成する能力は、現時点ではあまり開発されていません。
NLGツールが提供する動的に生成された回答や説明は、重要な情報を比較または要約し、人間のような方法で伝えることで、ユーザーのクエリーに対してより意味のある回答を提供することができます。また、それをユーザーが使用しやすい形式で提供します。最も重要なことは、自然言語は、複雑なデータポイントについて、ユーザーに重要な文脈を提供することに重点を置いており、概要と詳細の両方の説明を提供していることです。
つまり、非技術系ユーザーなど、より多くの人々が、アナリストの説明を聞くことなく、重要なレポートや、複雑なグラフや表を素早く理解できるようになるということです。
NLGをアナリティクスに導入することで得られるビジネス上の利点
未だ進化を続け、その価値を証明しつつも、NLG技術がもたらす潜在的なメリットは既に明らかです。
意思決定のサポート：自然言語生成は、アナリティクスツールを使用しながら、一般的なユーザーの意思決定プロセスの効率や有効性を向上させます。これは、答えが必要なデータの要約や詳細な説明および比較を瞬時に生成することで、ユーザーの既存の知識やスキルセットを補完します。
インサイトの解釈：人々が分析を理解するレベルはそれぞれに異なります。一般的なユーザーにとっては、NLGのような機能を使用して重要な質問に対するテキスト形式のナラティブを生成できるオプションがあれば、データをより確実に正確に解釈し、手作業では見つけられない隠れたパターンやニュアンスへ導くことができます。ユーザーがデータの視覚的な伝達よりも読解を好む場合、自然言語生成は、統計的な関係など、複雑なデータをはるかに簡単に解釈するサポートを提供します。
時間の短縮：ビジネスデータの要約作成など、ユーザーが手作業で完了させる場合は多くの時間を要する、繰り返し行われるレポート作成作業が数多く存在します。自然言語生成は、ユーザーが手作業でデータを分析したり、IT部門やアナリストからの支援を求めるために多くの時間を費やすことなく、特定の情報を素早く生成することで効率性を高めることができます。
なぜNLGはアナリティクスプラットフォームに使用されているのか？
多くのユーザーにとって、必要な答えを探しているときには、グラフィカルなインターフェースや豊かなビジュアライゼーションよりも、自然言語生成によるテキスト形式のナラティブの方が好ましい場合があります。文脈的アナリティクスのような機能と組み合わせることで、ダッシュボードやレポートに表示されたデータをツールが説明してくれるため、より簡単に理解することができます。
誰もが物事を数値的に考えているわけではないのが現実です。例えば、読書を好む傾向の人も数多く存在します。このような人々は、数値が詰め込まれた可視化されたグラフを解釈しなくてはいけない場合、イライラしたり、データから必要な答えを導くことができないかもしれません。
弁護士は、その役割において多くの読み書きを行うため、これの良い例です。このような人々に状況を説明するために、数字やグラフ、高度に統計的なレポートを提示することはないでしょう。このような場合に、自然言語により生成された説明が大いに役立ちます。
例えば、Yellowfin 自動インサイトは、幅広い範囲の様々なBIユーザーに対応するのに役立ちます。これはNLG技術を使用して、提示された多くのメトリックを解釈するために高レベル、または詳細な情報を必要とするユーザーのために、有用なビジュアライゼーションと読みやすいテキスト形式のナラティブの両方を生成します。ユーザーはデータの一部をクリックするだけで、提示された内容を「自動分析」することができ、システムはテキスト形式のインサイトの説明や比較を即座に生成し、より優れた解釈の形成をサポートします。
アナリティクスに導入されたNLGとはどのようなものか？
Yellowfin 自動インサイトを使用することで、自動生成されたビジュアライゼーションや、詳細なテキストによる説明や比較を、どのように活用できるのかご確認いただけます。
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