自然言語処理（NLP）とは？身近な活用事例・できることをわかりやすく解説

自然言語処理（NLP）とは

自然言語処理（NLP：Natural Language Processing）とは、日本語や英語など人が日常的に使う言葉を、コンピュータで理解・分析・生成するための技術です。AI（人工知能）の研究分野の一つであり、テキストだけでなく、音声から変換された文章などの処理にも活用されています。

人が使う言葉には、同じ単語が複数の意味をもったり、前後の文脈によって解釈が変わったりする特徴があります。自然言語処理では、文章を細かな単位に分解し、単語同士の関係や意味、文脈などを分析することで、人間の言葉をコンピュータで扱えるようにします。

自然言語とは

自然言語とは、日本語や英語など、人が日常のコミュニケーションで使用する言語です。一定の規則にもとづいて人工的に設計されたプログラミング言語などとは異なり、文脈による意味の変化や省略、曖昧な表現を多く含みます。

例えば「はし」という言葉だけでも、「橋」「箸」「端」など複数の意味が考えられます。人間は前後の会話や状況から意味を判断できますが、コンピュータが正しく判断するには、文章の構造や文脈を解析する必要があります。

自然言語処理とAI・機械学習の関係

自然言語処理はAIを構成する技術分野の一つです。従来は辞書や文法規則などにもとづいて文章を処理する方法が中心でしたが、現在では機械学習やディープラーニングを活用し、大量の文章データから言葉の特徴やパターンを学習する方法も広く利用されています。

機械学習の発展によって、文章分類や翻訳、質問応答、感情分析など、複雑な言語処理の精度が向上しています。

自然言語処理と生成AI・LLMの関係

ChatGPTなどの生成AIにも、自然言語処理の技術が活用されています。なかでもLLM（Large Language Model：大規模言語モデル）は、大量の文章を学習し、入力された文章の文脈をもとに次の言葉を予測しながら文章を生成するモデルです。

従来の自然言語処理では、文章分類や翻訳、要約など用途ごとに個別の仕組みを構築するケースが一般的でした。LLMの発展により、一つのモデルで質問応答や文章作成、要約、翻訳など多様な言語処理を行えるようになっています。

自然言語処理が注目されている理由

企業では、日々さまざまなテキストデータが蓄積されています。代表例は以下のとおりです。

• ●SNSの投稿
• ●顧客レビュー
• ●アンケートの自由記述
• ●問い合わせ内容
• ●チャットログ
• ●会議や商談の議事録

これらは表計算ソフトのように行や列で整理されていない「非構造化データ」にあたり、そのままでは大量のデータを集計・分析するのが困難です。自然言語処理を用いて文章を分類したり、キーワードや感情を抽出したりすれば、顧客ニーズの把握や問い合わせ分析、業務改善などに役立てられます。

自然言語処理でできること

自然言語処理を活用すると、文章の分類や情報抽出、要約、翻訳などさまざまな処理を行えます。代表的な処理内容を見ていきましょう。

文章を分類する

文章の内容を分析し、あらかじめ設定したカテゴリーへ自動的に分類します。例えば問い合わせ内容を「料金」「操作方法」「不具合」などに分けたり、メールを通常メールと迷惑メールに分類したりする用途があります。

大量の文章を人が一件ずつ確認する必要がなくなるため、問い合わせ対応やデータ整理の効率化につながります。

文章から情報を抽出する

文章のなかから、人名・企業名・製品名・日時・場所など特定の情報を抽出できます。このように文章中の固有名詞などを識別する処理は「固有表現抽出」と呼ばれます。

例えば大量のニュース記事から企業名だけを抽出したり、問い合わせ履歴から製品名やサービス名を取り出したりする際に活用されます。

文章の感情を分析する

自然言語処理では、文章に含まれる感情や評価を分析できます。一般的には「ポジティブ」「ネガティブ」「ニュートラル」などに分類し、顧客が商品やサービスについてどのように感じているかを把握します。

SNSの投稿や口コミ、アンケートの自由記述などをまとめて分析すれば、顧客満足度の変化や商品への不満を発見する手がかりになります。

文章を要約する

長い文章から重要な情報を抽出し、短い文章へまとめる処理にも自然言語処理が用いられます。ニュース記事や会議の議事録、問い合わせ履歴、社内文書などの要点把握に役立ちます。

近年では生成AIを活用し、単に文章を抜き出すだけでなく、内容を踏まえた新しい文章として要約する技術も普及しています。

文章を生成する

自然言語処理は、人が入力した指示や質問に応じて文章を生成する用途にも利用されています。チャットボットによる回答の作成やメール文面、記事、商品説明などの作成支援が代表例です。

特にLLMを用いた生成AIの普及により、質問への回答だけでなく、文章の書き換えやアイデア出し、情報整理などにも活用範囲が広がっています。

言語を翻訳する

日本語から英語、英語から日本語といった機械翻訳にも自然言語処理が活用されています。単語を一語ずつ置き換えるのではなく、文章全体の文脈や単語同士の関係を考慮して翻訳することで、より自然な文章を生成します。

自然言語処理の仕組み・流れ

自然言語は表現の揺れや曖昧さを含むため、コンピュータがそのまま意味を理解するのは困難です。そこで文章を細かな単位に分解し、文法や意味、前後の文脈などを段階的に解析します。

代表的な流れとして、「形態素解析」「構文解析」「意味解析」「文脈解析」があります。それぞれの処理を詳しく見てみましょう。

形態素解析

形態素解析とは、文章を意味をもつ最小単位に分割し、それぞれの品詞などを判別する処理です。

• 満天の星と月が美しい

例えば上記の文章を解析すると、以下のように分割できます。

• 満天／の／星／と／月／が／美しい

英語では単語同士がスペースで区切られていますが、日本語には明確な区切りがありません。そのため、日本語の自然言語処理では、文章を適切な単位に分ける形態素解析が重要になります。

構文解析

構文解析とは、形態素解析で分割した単語同士の関係を調べ、文章の文法的な構造を明らかにする処理です。「何が」「何を」「どうした」といった主語や述語、修飾語の関係などを分析します。

例えば「私は大きな犬を見た」という文章では、「大きな」が「犬」を修飾し、「私」が「見た」の主体であることなどを解析します。

意味解析

意味解析では、単語や文章がもつ意味を分析します。同じ単語でも使われる場面によって意味が異なるため、辞書や学習したデータなどをもとに適切な解釈を判断します。

例えば「銀行に預金する」と「川の土手に座る」では、英語の「bank」に相当する言葉が同じでも意味は異なります。単語だけを見るのではなく、周囲の表現との関係から意味を判断する必要があります。

文脈解析

文脈解析とは、一つの文章だけでなく、前後の文章や会話との関係を踏まえて意味を判断する処理です。

例えば「新しいパソコンを購入した。それは以前のものより軽い」という文章では、「それ」が新しいパソコンを指していると判断する必要があります。このような代名詞や省略された表現の対象を特定する処理には、前後の文脈の理解が欠かせません。

自然言語処理に用いられる主な技術・手法

自然言語処理では、目的に応じてさまざまな分析技術が用いられます。代表的な技術・手法を紹介します。

トークン化・形態素解析

トークン化とは、文章を単語や文字などの単位に分割する処理です。日本語では単語間にスペースがないため、形態素解析によって文章を単語などの単位に分ける方法が広く用いられます。

文章を適切に分割することで、その後の文章分類や検索、感情分析などを行いやすくなります。

固有表現抽出

固有表現抽出とは、文章中から人名、企業名、地名、日時、金額など特定の情報を識別して取り出す技術です。

ニュース記事から企業名を抽出したり、問い合わせ文から商品名を特定したりするなど、大量のテキストから必要な情報を整理する用途に活用されます。

共起語解析

共起語解析とは、特定の単語と一緒に使われる頻度が高い単語を分析する手法です。例えば「スマートフォン」という言葉とともに「価格」「カメラ」「バッテリー」といった単語が多く使われている場合、ユーザーが関心をもつテーマを把握する手がかりになります。

アンケートや口コミ、SNS投稿などから話題の傾向を把握したい場合にも活用されています。

トピックモデル

トピックモデルとは、大量の文章から共通する話題やテーマを推定する手法です。文章に含まれる単語の出現傾向を分析し、それぞれの文章がどのようなテーマについて書かれているかを整理します。

大量の記事の分類や顧客の声の分析、問い合わせ内容の傾向把握などに利用されています。

感情分析

感情分析とは、文章に含まれる感情や評価を分析する手法です。「満足」「おすすめ」などのポジティブな表現や、「不満」「使いにくい」といったネガティブな表現を分析し、文章全体の傾向を把握します。

ただし、「期待していたほどよくなかった」のように複数の意味を含む表現もあり、単語だけでは正しく判断できない場合があります。そのため、現在では文脈を考慮した機械学習やディープラーニングを用いる方法も利用されています。

機械学習・ディープラーニング

現在の自然言語処理では、機械学習やディープラーニングも広く利用されています。大量の文章を学習し、単語や文章の特徴、文脈などをモデルに反映することで、文章分類や翻訳、質問応答などの精度を高めます。

生成AIで利用されるLLMも、ディープラーニングを用いて大量のテキストデータを学習した言語モデルです。

自然言語処理の主な活用例

自然言語処理は、検索や翻訳、チャットボットなど身近なサービスから、企業の顧客分析や業務効率化まで幅広く活用されています。代表的な活用例を紹介します。

検索エンジン

検索エンジンでは、ユーザーが入力したキーワードや文章の意図を理解するために自然言語処理が活用されています。単純に入力された文字列が一致するページを探すだけでなく、言葉の意味や関連性を考慮して検索結果を表示します。

話し言葉に近い文章で検索する「自然言語検索」にもNLP技術が利用されています。

AIチャットボット・生成AI

AIチャットボットでは、ユーザーから入力された質問の内容を分析し、適切な回答を返すために自然言語処理が利用されています。

ChatGPTやGeminiなどの生成AIでは、LLMを活用して文章の文脈を読み取り、質問への回答や文章作成、要約、翻訳など多様な処理を行います。

機械翻訳

Google翻訳などの機械翻訳サービスにも自然言語処理が活用されています。文章全体の文脈や単語同士の関係を分析して別の言語へ変換し、自然な翻訳結果の生成を支援します。

音声認識・議事録作成

会議や商談、コールセンターなどの音声を文字に変換したあと、その文章を要約・分類する用途にも自然言語処理が使われています。

音声そのものをテキストへ変換する処理は主に音声認識技術が担い、その後の文章解析や要約、重要事項の抽出などに自然言語処理が活用されます。

OCRで読み取った文書の分析

紙の文書や画像に含まれる文字をデータ化する際にはOCR（光学文字認識）が利用されます。OCRによって文字をテキスト化したあと、自然言語処理を組み合わせれば、文書の分類やキーワード抽出、要約なども行えます。

例えば請求書や申込書などをOCRで読み取り、必要な項目を抽出して業務システムへ登録するといった活用方法があります。

テキストマイニング

アンケートの自由記述や問い合わせ履歴、口コミ、SNS投稿などの分析にも自然言語処理が利用されています。

文章を単語に分割したり、共起関係や感情を分析したりすることで、大量のテキストデータから顧客ニーズや課題、トレンドなどを把握します。

問い合わせ・顧客の声の分析

コールセンターへの問い合わせ履歴やアンケート、口コミなどを自然言語処理で分析すれば、顧客から寄せられる要望や不満を把握しやすくなります。

問い合わせ内容をカテゴリー別に分類したり、頻出するキーワードやネガティブな意見を抽出したりすることで、商品改善やマーケティング施策、顧客対応の見直しにつなげられます。

自然言語処理とテキストマイニングの違い

自然言語処理とテキストマイニングは密接に関係していますが、目的や位置づけが異なります。自然言語処理は人間の言葉をコンピュータで処理する技術分野、テキストマイニングは文章から有益な情報や傾向を見つけ出す分析手法です。

比較項目	自然言語処理	テキストマイニング
主な目的	人間の言葉をコンピュータで扱う	文章から有益な情報や傾向を発見する
位置づけ	AI・コンピュータ科学の技術分野	テキストデータの分析手法
主な処理・用途	文章分類、要約、翻訳、文章生成など	頻出語分析、共起分析、感情分析、VOC分析など
活用例	検索、翻訳、生成AI、チャットボットなど	アンケート、口コミ、SNS、問い合わせ分析など

例えば大量のアンケートから顧客の不満を発見したい場合、自然言語処理によって文章を分割・解析し、テキストマイニングによって頻出する単語や感情、話題などを分析します。

つまり両者は対立するものではなく、自然言語処理の技術を活用してテキストマイニングを行うという関係にあります。

顧客アンケートや問い合わせ履歴、SNSなどのテキストデータを効率よく分析したい場合は、テキストマイニングツールの活用も検討してみましょう。以下から複数製品の資料をまとめて請求し、分析機能や対象データ、使いやすさなどを比較できます。

「自社に合うテキストマイニングツールがわからない」「どのような観点で比較すればよいか迷う」という方は、無料の製品診断も活用できます。

自然言語処理のメリット

自然言語処理をビジネスで活用すると、大量の文章データの分析や業務の自動化などにつながります。主なメリットを紹介します。

大量のテキストデータを分析できる

自然言語処理を活用すれば、人が一件ずつ確認するのが難しい大量の文章を効率よく分析できます。

アンケートや口コミ、SNS、問い合わせ履歴などをまとめて解析することで、顧客が抱える不満やニーズ、話題になっているテーマなどを把握しやすくなります。

定型業務を自動化できる

文章の分類や要約、問い合わせへの回答など、言語を扱う定型業務の自動化にも役立ちます。

例えば問い合わせを内容別に自動分類して担当部署へ振り分けたり、会議の議事録を要約したりすれば、担当者の作業負担を軽減できます。

顧客のニーズや感情を把握できる

テキストデータには、売上やアクセス数などの数値データだけでは把握しにくい顧客の意見や感情が含まれています。

口コミやアンケートを自然言語処理で分析すると、「なぜ購入したのか」「どこに不満を感じているのか」といった背景を把握し、商品開発や顧客体験の改善に活かせます。

おすすめのテキストマイニングツール

自然言語処理を活用してアンケートや問い合わせ、口コミなどを分析したい場合には、テキストマイニングツールが役立ちます。ここでは代表的な製品を紹介します。

さらに多くの製品を比較したい方は、以下の記事も参考にしてください。

テキストマイニングツールの最新動向や人気製品を確認したい方は、資料請求ランキングもあわせてご覧ください。

自然言語処理の課題

自然言語処理の技術は進歩していますが、人間が使う言葉を常に正確に理解できるわけではありません。導入や活用にあたって把握しておきたい主な課題を紹介します。

言葉の曖昧さを完全には理解できない

自然言語には、同じ単語が複数の意味をもつ多義語や、皮肉、比喩、省略などが含まれます。人間であれば状況から簡単に判断できる表現でも、コンピュータでは正しく解釈できない場合があります。

特に専門用語や社内独自の表現、業界特有の略語などを扱う場合は、用途に応じたデータや設定が必要になることもあります。

文脈や背景知識の理解が難しい

文章の意味を正確に理解するには、前後の文章だけでなく、社会的な常識や専門知識などの背景情報が必要になる場合があります。

近年のLLMは文脈を考慮した高度な処理に対応していますが、人間と同じように情報を理解しているとは限らない点には注意が必要です。

誤った結果が出る可能性がある

自然言語処理や生成AIによる分析・回答が、常に正しいとは限りません。入力するデータや学習データの偏りによって、誤分類や不適切な回答が発生する可能性があります。

重要な意思決定に利用する場合は、人による確認を組み合わせるほか、利用目的に応じて精度を検証することが大切です。

言語によって処理の難易度が異なる

言語ごとに文法や文章構造が異なるため、同じ自然言語処理技術でも精度に差が生じる場合があります。

例えば英語では単語同士がスペースで区切られますが、日本語では明確な区切りがありません。日本語を対象とする場合には、形態素解析など日本語特有の処理も重要になります。

自然言語処理に関するよくある質問

自然言語処理についてよくある質問をまとめました。

Q１：自然言語処理とは簡単にいうと何ですか？

日本語や英語など、人が普段使っている言葉をコンピュータで理解・分析・生成するための技術です。検索エンジンや翻訳、チャットボット、生成AI、テキストマイニングなどに活用されています。

Q２：自然言語処理とAIの違いは何ですか？

AIは、人間が行う知的な処理をコンピュータで実現するための技術や研究分野の総称です。自然言語処理はその一分野で、人間が使う言葉を扱う技術を指します。

Q３：自然言語処理と生成AIの違いは何ですか？

自然言語処理は文章の理解・分析・生成など、言語を扱う技術分野です。一方、生成AIは文章や画像など新しいコンテンツを生成するAIを指します。文章生成AIには自然言語処理やLLMの技術が活用されています。

Q４：自然言語処理にはどのような例がありますか？

検索エンジン、機械翻訳、AIチャットボット、文章要約、音声認識後のテキスト分析、口コミやアンケートの感情分析などがあります。生成AIによる質問応答や文章作成も代表的な活用例です。

Q５：自然言語処理とテキストマイニングの違いは何ですか？

自然言語処理は人間の言葉をコンピュータで扱うための技術分野で、テキストマイニングは文章から有益な情報や傾向を発見する分析手法です。テキストマイニングでは、形態素解析や感情分析など自然言語処理の技術が利用されます。

まとめ

自然言語処理は、人間が使用する言葉をコンピュータで理解・分析・生成する技術です。検索エンジンや機械翻訳、チャットボット、生成AIなど身近なサービスのほか、アンケートや問い合わせ履歴など企業が保有するテキストデータの分析にも活用されています。

顧客の声や口コミなど大量のテキストから傾向や課題を発見したい場合は、自然言語処理技術を活用したテキストマイニングツールが有効です。製品によって分析手法や得意とするデータ、操作性などが異なるため、複数製品を比較して自社に適したものを選びましょう。

テキストマイニングツールの機能や特徴を詳しく知りたい方は、各社の製品資料をまとめて比較してみてください。