自然言語処理 (NLP) とは何か？初心者向けガイド
わたしたちがコンピュータやデジタルシステムと対話する方法は大きく変化しました。難解なコマンドや堅苦しい構文の時代は終わり、今日ではデバイスに自然に話しかけたり、文章で質問したり、チャットボットと (ある程度) 知的な会話さえできるようになりました。この変革は、主に自然言語処理 (NLP: Natural Language Processing) と呼ばれる魅力的な人工知能 (AI) 分野のおかげです。
自然言語処理は、最新のビジネスインテリジェンス (BI) ソリューションで使用されているいくつかの技術のうちの1つで、最も重要なビジネス指標を分析したいが、数字の背後にある真の意味を理解するために支援が必要なユーザーに役立ちます。しかし、今日のアナリティクスソリューションでは、NLPはどのように実装されているのでしょうか。
専門用語の解説: NLPの簡潔な説明
自然言語処理により、コンピュータやソフトウェアツールは、ネイティブスピーカーと同様に人間の言語のニュアンスを把握できるようになります。これはAIのサブ分野であり、テキスト、数字、音声など、様々な形態の人間の言語を処理、理解、生成する能力をビジネスソリューションに提供します。つまり、機械が人間のような方法で「読んだり」「書いたり」することを可能にする基礎的な知性だと考えてください。
NLPは自然言語技術 (NLT: Natural Language Technology) の一分野であり、自然言語生成 (NLG: Natural Language Generation) や自然言語クエリー (Natural Language Query) と並びます。これら3つの自然言語技術はすべて、エンドユーザーのデータアナリティクスプロセスを合理化する目的で、最新のビジネスインテリジェンスおよびアナリティクスソリューションの機能を強化するために使用されています。
NLPは、人間の言語を理解して解釈し、テキストの構成要素へと分解して、その意味を分析し、関連情報を抽出することに重点を置いている点で、他の自然言語技術とは異なります。
自然言語処理 (NLP) の仕組み
友人とどのようにコミュニケーションを取っているかを考えてみてください。単に言葉を発するだけではなく、文脈や口調、さらには皮肉さえも駆使して意味を伝えます。NLPは、機械に以下のことを可能にすることで、この自然なプロセスを再現することを目指しています。
- 言語の構造と文脈を分析して、話されている内容 (意味) を把握する
- テキストや音声から要点、実体、関係を特定する (情報の抽出)
- 文法的に正確で一貫性のあるテキストの作成、言語の翻訳、様々な種類の創造的なコンテンツの作成 (人間のような言語応答の処理)
NLPは、言語の規則や理論を適用して言語の構造を理解する計算言語学、膨大な量のテキストデータに基づいてアルゴリズムを訓練し、言語のパターンを特定して予測を行う機械学習 (ML: Machine Learning)、複雑なニューラルネットワークを使用して人間の脳が言語を処理する方法を模倣するディープラーニング (DL) など、いくつかの古い手法や最先端の手法を利用しています。
NLPは未来の技術のように聞こえるかもしれませんが、既にわたしたちのワークフローや家庭生活に浸透しています。質問に回答する消費者向けバーチャルアシスタント製品から、受信箱をスパムメールから守るスパムフィルターまで、NLPは陰ながら様々な場面で活躍しています。
ビジネスインテリジェンス (BI) ソリューションの文脈では、NLPを使用して、最も重要なビジネス指標の説明や比較を、人間のように分かりやすいテキストで解釈し生成しています。
NLPのビジネス事例
NLPの用途は多岐に渡り、常に進化をしています。以下にいくつかの例を挙げます。
AI対応チャットボット: NLPの最も一般的な例として、顧客サービスを提供したり、質問に回答したり、時には話し相手になったりする消費者向けのバーチャルアシスタント (SiriやAlexaなど) があります。
スパムフィルタリングと音声コマンド: 日常的に当たり前のように使われている裏方の事例という観点では、NLPはスパムに関連するパターンやキーワードを特定して不要な電子メールをふるいにかけるスパムフィルタリングや、音声コマンドを使用してユーザーがデバイスと対話できるようにする音声検索が多用されています。
機械翻訳: NLPの重要な事例として、言語間のテキストや音声を、そのニュアンスを損なうことなく正確に翻訳することで、言語障壁を取り除くのに役立ちます。
感情分析: NLPは、表現された感情的なトーンや意見を評価するためのテキスト分析に使用され、ブランドのモニタリングやソーシャルメディアの分析に役立ちます。
テキストおよびデータの要約: NLPは、大量のテキストを処理し、簡潔な要約にまとめるために使用され、企業やエンドユーザーの時間と労力を節約します。
しかし、BIソリューションを採用する際に、NLPはどのように考慮されるのでしょうか。
自然言語処理技術は、いくつかのソフトウェアソリューションで明らかに存在感を増していますが、ビジネスにおけるそのメリットは、当然ながら、要件が何であるか、関連する他の自然言語技術を実装するBIソリューションの方が特定の目的 (データ分析の合理化など) に適しているかどうかによって異なります。
NLP対NLG対NLQ: 違いは何か？
NLPは、人間のような方法で情報を解釈し生成する基本的な機能を提供しますが、特定のアプリケーションに焦点を当てているのはNLQとNLGであり、通常、すべてのユーザーがアクセスできる新しいアナリティクスソリューションを検討する際には、こちらの方がより有用です。
例えば、NLQは、ユーザーがデータに対して行う自然言語による質問を構造化されたクエリーに変換し、より多くの人々がデータにアクセスできるようにすることに重点を置いています。Yellowfin BIは、専用機能であるガイド付きNLQでNLQ技術を活用し、BIユーザーが (特定の専門用語を知る必要なく) 日常的な言語を使用してデータに関する質問を構造化できるようにしています。
一方、NLGは、構造化されたデータから人間が読めるテキストを生成し、複雑なインサイトを明確かつ簡潔なナラティブに変換します。Yellowfin BIでは、NLGは自動インサイト機能で使用され、明確で分かりやすいテキストベースの説明や比較を提供し、ベストプラクティスのデータビジュアライゼーションを伴うことで、インサイトの抽出を支援します。
NLGとNLQは正しく導入された場合、技術的な知識の有無に関わらず、エンドユーザーが質問に対する回答を見つけ、データアナリストに説明してもらうことなく、提示されたデータをよりよく理解できるようになります (セルフサービスアナリティクスへの道を開きます)。これにより、専門家はより深い分析や戦略的な意思決定に集中する貴重な時間を確保できます。
より詳細な情報はこちら: Yellowfin ガイド付きNLQの紹介：ガイド付きNLQとは？ + Yellowfin 自動インサイトとは何か？最速で「なぜ」を引き出す方法
まとめ
自然言語処理は、コンピューターやアナリティクスソフトウェアなどのビジネスソリューションが人間の言語を理解し、解釈して、生成する方法を変革し、エンドユーザーが最も重要な指標をよりよく理解できるようにするための強力な基盤技術です。
NLQとNLGは、今日のアナリティクスユーザーのビジネス要件とニーズにより具体的に適用されていますが、NLPは自然言語の重要な一分野であり、すべての人にとってデータをよりアクセスしやすく、使いやすくし、データの民主化という全体的な目標に貢献しています。
アナリティクスにおける自然言語とはどのようなものか？
Yellowfinのガイド付きNLQや自動インサイトにより、データクエリーへの分かりやすい回答や、自動生成されたビジュアライゼーション、詳細なテキストによる説明や比較を通じて、NLQとNLGのメリットを最大限に活用する方法を発見しましょう。
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