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自然言語処理（NLP）の基礎

自然言語処理のパワーを解き明かす：実世界での応用例トップ10

Dec 05, 20230 分で読めます

NLPは私たちの生活をより快適にしてくれます。最も人気のあるNLPアプリケーションのトップ10と、それらが私たちの生活にどのような影響を与えているかについて学びましょう。

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テクノロジーが絶え間なく進化する世界において、自然言語処理(NLP)は、私たちの日々の機械とのやり取りを形作る強力な力となっている。音声で作動するパーソナルアシスタントから高度なチャットボットまで、NLPはユーザー体験を向上させ、ビジネスプロセスを合理化するいくつかの画期的なアプリケーションのバックボーンとなっています。

##NLPを理解する

自然言語処理](https://zilliz.com/learn/A-Beginner-Guide-to-Natural-Language-Processing)とは、人間の言葉を理解し解釈する機械の能力を指す。人工知能（AI）のこのサブフィールドは、人間とデバイス間のシームレスなコミュニケーションを可能にし、ゲームチェンジャーであることが証明されている。ビル・ゲイツは、"NLPはAIの王冠の真珠である "と言っている。

NLPの応用は広大かつ多様で、私たちの生活のほとんどすべての側面に影響を及ぼしている。この記事では、NLPのトップ10の実世界での応用例を掘り下げ、産業やユーザー体験への変革的な影響を紹介する。

コンテンツ作成

コンテンツ作成は、大規模言語モデル(LLM)の人気ユースケースとなっており、2023年に最も流行するNLP技術の一つである。LLMは、ブログや記事から、短編小説、要約、スクリプト、アンケート、調査、ソーシャルメディア投稿に至るまで、ユーザーが文章コンテンツを生成することを可能にする。これらのアウトプットの質は、最初のプロンプトで提供される詳細に依存する。

LLMが高品質のコンテンツを生成できなくても、クリエイティブなアイデアを生み出すために利用することはできる。AIを活用したコンテンツ・クリエイティビティは一般的なマーケティング手法となっており、LLMはマーケティング・コンテンツのアイデアやインスピレーションを生み出す。さらに、DALL-E、MidJourney、Stable Diffusionなどのツールは、ビジュアルコンテンツ作成のための文章によるプロンプトに基づいて画像を作成することができる。

機械翻訳

NLPは言語翻訳を容易にし、グーグル翻訳やスカイプ翻訳などのサービスを支えている。多国籍企業は、製品情報やマーケティング・コンテンツを様々な言語に変換し、多様な顧客層とのコミュニケーションを強化するためにNLPを採用しています。

2022年後半から、OpenAIのGPTシリーズのような先進的なNLPモデルが、既存の商用翻訳ツールと競合し始め、様々な言語ペアに対してさらに高品質な翻訳を提供している。しかし、「低リソース」または「遠い」言語、つまり、あまり一般的に使用されていない、または翻訳に利用できるリソースが少ない言語を翻訳する際には、課題があります。

コード開発

ジェネレーティブAI（GenAI）は、ソフトウェア開発ライフサイクルの様々な段階でプログラマーを支援するツールを導入することで、コード開発に革命をもたらした。AIはGAN（Generative Adversarial Networks：生成的逆数ネットワーク）のような技術によってコード・スニペットを生成し、プロトタイピングやデバッグ、さらには複雑な問題に対するソリューションの提供において開発者を支援する。この技術は、反復的な作業を自動化し、開発サイクルを加速し、コーディングの課題に対して新しい視点を提供することで、効率を高めます。

検索

NLPを搭載したGenAIは、検索へのアプローチを変革し、より直感的で正確な検索機能を実現します。従来のキーワードベースの検索では、限られた検索結果や無関係な検索結果しか得られません。しかし、GenAIは検索クエリの背後にある意味を解釈し、ニュアンス、同義語、さらには文脈を考慮し、より正確で関連性の高い結果を提供することができます。GenAIは、ユーザーの行動、フィードバック、新たな言語トレンドに適応するように進化し、検索体験を継続的に向上させることができます。

しかし、BardやChatGPTのようなAIエンジンによって生成されたコンテンツは、時として正確でないことがある。LLMは幻覚を見やすく、事実や数字を捏造する傾向がある。したがって、LLMによって提示された事実情報を再確認することは極めて重要です。

転写

機械学習と音声認識モデルを搭載したNLPアルゴリズムは、アクセント、イントネーション、バックグラウンドノイズの違いにもかかわらず、音声やビデオコンテンツを正確に解釈し、テキストに書き起こすことができます。この技術により、シームレスなコミュニケーションと文書化が可能になり、人間の時間を大幅に節約することができます。

従来のテープ起こしソフトウェアとは異なり、NLPは音声で提供された発言の文脈や意味を推測することができます。このテクノロジーは、ウェビナー、インタビュー、会議、口述録音の文字起こしに役立つだけでなく、耳の不自由な人のためにリアルタイムのキャプションを提供することで、アクセシビリティの面でも重要な役割を果たします。さらに、音声や動画コンテンツの索引付けや検索を容易にします。

eコマースにおけるチャットボット

eコマース分野のカスタマーサービスに革命をもたらすチャットボットは、アマゾンのようなブランドにとって不可欠なものとなっている。これらのAI主導のアシスタントは、販売後のやり取りを効率的に処理し、販売前のサポートを提供し、パーソナライズされた即時の顧客体験を提供します。

アマゾンを例にとると、アマゾンはNLP駆動のチャットボットを導入することで、商品の注文に関する問題を処理し、イライラさせる電話の待ち時間を置き換えることで、カスタマーサービスを改善した。顧客は、人間の応答を模倣するアマゾンのチャットボットと対話することで、迅速に払い戻しを要求することができます。これらのチャットボットは、販売前の問い合わせにも対応しています。

セールスオートメーション

ChatGPTのようなGenAIツールは、リードジェネレーションから予測までのワークフローを合理化し、営業プロセスの様々なセグメントを自動化する上で革新的なエッジを提供します。これらのツールは、機械学習とデータ分析を活用し、パターンと行動を特定することでリードジェネレーションを強化し、潜在顧客にターゲットを絞ったアウトリーチを促進します。パーソナライズされたコミュニケーションを通じて、AIが生成したコンテンツが対話を調整し、関連情報を提供することでリードを育成し、より強固なつながりを育む。

さらに、AIはデータポイントを分析し、顧客の意図を予測し、営業チームを最も有望な機会へと導くことで、リードの認定を支援します。AIアルゴリズムはリードのスコアリングを大幅に改善し、多数の要因や行動に基づいてリードの質を評価する。最後に、予測分析を採用することで、AIは販売傾向の予測を支援し、企業が情報に基づいた意思決定を行い、将来の成長に向けて戦略を立てることを可能にし、販売プロセスを効率的かつ正確に変革します。

会話型ユーザー・インターフェース

もうひとつのトレンドで有望なアプリケーションは、対話型システムである。多くの有名企業がCUI（会話型ユーザー・インターフェース）に大きな賭けに出ている。CUIとは、実際の人間との会話をシミュレートするコンピュータ・ユーザー・インターフェースの総称である。日常生活で最も一般的なCUIは、アップルのSiri、マイクロソフトのCortana、グーグルのGoogle Assistant、アマゾンのAlexaなどである。

さらに、開発者は自動車、特に電気自動車にCUIを組み込むことができる。EVの設計・開発に特化した自動車メーカーであるNIOは、2018年にNOMIと名付けられた独自のCUIセットを発表した。視覚的には、自動車のCUIはSiriと同じように機能することができる。ドライバーはステアリング操作に集中しながら、CUIにエアコンの温度調整や曲の再生、窓やドアのロック、最寄りのガソリンスタンドまでのナビゲーションなどを頼むことができる。

AIコールセンター

コールセンターはカスタマー・エクスペリエンスに欠かせないが、手作業によるコール・レビューは大量に発生するため現実的ではない。NLPはAIを搭載したコール品質管理エンジンを導入し、問題検出を自動化することで、ガイドラインの遵守を保証する。このエンジンはチェック率を2～3％から100％に引き上げ、コストと人的資源を大幅に削減する。

NLPを採用することで、通話オペレーション・サービスも強化される。従来、オペレーターは膨大なマニュアルを操作して電話対応を行っており、時間のかかるプロセスで満足のいく解決策が得られないことも多かった。AIを活用したコールセンターは、顧客とのやり取りを効率化する。顧客から電話がかかってくると、システムは顧客と注文情報を迅速に検索し、オペレーターに重要な詳細を提供する。会話は画面上のライブチャットログで記録され、厄介な質問や苦情を効率的に処理することができます。堅牢なディープラーニングモデルにより、貴社のサービスは一貫して99％以上の正確な回答を提供し、苦情を巧みに処理することができます。

インテリジェントなアウトバウンドコール

信じられないかもしれないが、あなたが受ける電話の中には人間からのものではないものがある！電話の相手はロボットである可能性が高い。多くの企業がNLP技術を活用し、Google DuplexのようなAI主導の対話型音声応答（IVR）システムを構築してアウトバウンドコールを処理し、マーケティング目的の運用コストを削減している。

このような電話に対応する際には、通常、インテントが非常に役立つ。インテントとは、特定のユーザーの意図を表す文章や方言のグループである。例えば、「天気予報」は、異なるフレーズをトリガーできるインテントになり得ます。下のGoogle Dialogflowの例の写真を参照。インテントをまとめることで、レストランの予約や飛行機の予約など、人間とコンピュータの複雑な会話を実現することができる。