自然言語処理（NLP）は、人間が日常的に使っている言葉をコンピュータに理解させるための技術です。OpenAIのChatGPTやGoogleのGeminiなどの生成AIの基盤技術であるNLPを理解することは、AIをより効果的に活用するために重要です。
みなさん《聴くチカラ研究所》へご来訪ありがとうございます。4DL Technologies株式会社(フォーディーエル)の荒巻 順です。
前回までは、ChatGPTの仕組みやTransformerモデルについて解説してきました。
今回は、ChatGPTを支える重要な技術の一つである「自然言語処理（NLP）」について、わかりやすく解説していきたいと思います。
NLPは、コンピュータに人間の言葉を理解させ、処理させるための技術です。
例えば、私たちが普段使っている言葉の意味を理解したり、感情を分析したり、翻訳したりといったことをコンピュータに行わせることを目指しています。
「え、そんなことできるの？」って思いました？
そうなんです。NLPの技術は、すでに様々な分野で応用されています。例えば、カスタマーサポートでのお問い合わせ対応を自動化するチャットボットや、大量のテキストデータを分析して有益な情報を取り出すテキストマイニングなどが挙げられます。
NLPの基礎となる技術には、形態素解析、構文解析、意味解析などがあります。
ちょっと難しそうな名前ですが、簡単に言うと、それぞれ「単語を分解する」「文の構造を理解する」「言葉の意味を理解する」といった技術です。
これらの技術を組み合わせることで、コンピュータは人間の言葉をより深く理解し、様々なタスクをこなせるようになります。
NLPの歴史は古く、1950年代にまで遡ります。初期のNLPは、ルールベースのアプローチが主流でした。
これは、人間が言語のルールをコンピュータに教え込むことで、言葉を処理させるという方法です。
しかし、人間の言葉は非常に複雑で、ルールだけで表現するには限界がありました。「あれ？このルールに当てはまらないケースがあるぞ？」なんてことがしょっちゅう起こってしまうんですね。
そこで、近年では機械学習や深層学習を用いたアプローチが主流となっています。
これは、大量のデータからコンピュータ自身が言語のルールを学習するという方法です。イメージとしては、子供がたくさんの言葉を聞いて、言葉を覚えるのと同じような感じです。
特に、Transformerモデルの登場はNLPに大きな革新をもたらしました。Transformerモデルは、文脈を考慮した処理に優れており、翻訳や文章生成などのタスクで高い性能を発揮します。
NLPは、現代のビジネスにおいても様々な場面で活用されています。
顧客の声を分析してサービス改善に役立てたり、社内文書を分析して業務効率化を図ったりといったことが可能です。
例えば、4DL Technologies株式会社では、BtoBセールスにおける顧客とのコミュニケーションを分析するためにNLPを活用しています。顧客の発言からニーズや課題を抽出し、最適な提案を行うことで、成約率向上に繋げています。
また、NLPはChatGPTのような生成AIの開発にも欠かせない技術です。
人間のような自然な文章を生成したり、質問に対して適切な回答を生成したりといったことが可能になります。
今回は自然言語処理（NLP）について解説しました。NLPは、生成AIを使いこなす上で重要な技術です。
次回は、データの学習技術について解説していきます。生成AIを活用する非エンジニア人材のリスキリングとして、技術的な背景も理解しておきましょう。