自然言語処理について知っておくべきすべてのこと

この記事では、自然言語処理 (Natural Language Processing、以下 NLP) の複雑さ、その応用、そしてさまざまな業界への影響について探ります。NLP の仕組み、歴史的な発展、そして NLP が直面する課題について掘り下げます。さらに、Grammarly のような企業がどのように NLP を活用して文章によるコミュニケーションを強化しているかを明らかにし、急速に進化する NLP 分野の将来的な展望についても議論します。

自然言語処理 (NLP) とは？

NLP は、コンピューターと人間の (自然) 言語との相互作用に焦点を当てた人工知能および計算言語学の分野です。NLP は、コンピューターが人間の言語を意味のある有用な方法で理解、解釈、生成できるようにするアルゴリズムとモデルの開発を含みます。

NLP は大きく以下の 2 つのカテゴリに分けられます。

1. 自然言語理解（Natural Language Understanding/NLU）

2. 自然言語生成（Natural Language Generation/NLG）

これらのプロセスは、人間のコミュニケーションのニュアンス、文脈、可変性に注目することで、自然言語や人間言語をコンピューター言語やプログラミング言語と区別します。

自然言語理解 (NLU)

NLU とは、AI がテキストや音声の意味を理解する方法です。「理解する」という言葉には少し語弊があるかもしれません。なぜなら、コンピューターは本質的に何かを理解するわけではなく、むしろ人間にとって意味のあるアウトプットにつながる方法でインプットを処理する、ということになります。

言語というものは、完全に類型化するのは困難なことで有名です。ある言語の標準的なバージョンの単語やルールをすべて文書化できたとしても、方言、俗語、皮肉、文脈、時間の経過による変化など、複雑な要素があります。

ロジックベースのコーディングアプローチは、この複雑性を前にするとあっけなく破綻してしまいます。何十年もの間、コンピューター科学者たちは、AI がテキストを理解するための統計的手法を開発し、人々が何を言っているかを理解することをますます正確に追求してきました。

自然言語生成 (NLG)

最近では、コンピューターの NLG が注目されています。実際のところ、生成 AI のテキスト部分は NLG の一形態です。

今日の NLG は、本質的には非常に洗練された推測ゲームです。生成 AI モデルは、文法のルールを本質的に理解するのではなく、レスポンスの文脈を考慮した確率的なモデルによって、一度に 1 語ずつテキストを吐き出します。今日の大規模言語モデル (LLM) は、非常に多くのテキストで訓練されているため、その出力は、時には内容がずれていたとしても、一般的に人間の言葉のようによく伝わります (これについては詳しく後述します)。

NLP の仕組み

NLP には、人間の言語を分析し、理解するためのいくつかのステップがあります。おもなステップの内訳は以下の通りです。

字句解析

まず、入力は「トークン」と呼ばれる小片に分解されます。トークンには、個々の単語、単語の一部、短いフレーズなどがあります。

たとえば、”cooked” は動詞の意味と時制を別々にとらえるために、”cook” と “ed” の 2 つのトークンになるかもしれません。一方、”hot dog” は 2 つの単語が一緒になって明確な意味を持つため、1 つのトークンになるでしょう。

構文解析

このステップでは、トークンの構造に注目し、それらを文法的な枠組みに当てはめます。

たとえば、”Pat cooked a hot dog for everyone” という文では、モデルは “cooked” を過去形の動詞、”hot dog” を直接目的語、”everyone” を間接目的語として識別します。

意味解析

意味解析とは、単語の意味を理解することです。このプロセスは、特に単語やフレーズにおいて異なる解釈が可能な場合に、モデルが話し手の意図を認識するのに役立ちます。

上の例文では、間接目的語が複数人を示しているため、Pat がホットドッグを 1 つ調理したとは考えにくく、モデルは「1 人につき 1 つのホットドッグ」という意味に理解します。

固有表現認識 (Named Entity Recognition/NER)

名前には言語内で特別な性質があります。暗黙的であれ明示的に学習されたものであれ、AI モデルはファーストフードチェーンの店名から年間の毎月の呼び方に至るまで、多くのカテゴリで長いリストを構築します。

NER は、単一または複数のトークンからこれらを識別し、文脈の理解を向上させます。Pat の場合、注目すべきデータポイントは、その性別が曖昧であるということになります。

NER のもう 1 つの側面は、翻訳エンジンが過剰になりすぎないようにすることです。日付や国名は翻訳すべきですが、人名や会社名は通常翻訳すべきではありません (たとえば “Pat” という名前は、「開いた手で優しくたたく」と直訳すべきではありません)。

語用解析

この段階では、言葉の文字通りの意味に従うか、イディオムや皮肉、その他の実際的な意味合いなどの要素があるかどうかを検討します。

上の例文では、”everyone” は文字通り世界中のすべての人を意味します。しかし、1 人で料理をしているという文脈を考えると、Pat が 80 億本のホットドッグを焼いて配っているとは極めて考えがたいのが事実です。そこで、代わりに AI はこの単語を「ある集合内のすべての人」と解釈します。

談話統合

この段階では、会話やドキュメント全体を通してどのように意味が伝達されるかを説明します。続く文が “She then took a nap (彼女はそれから昼寝をした)” であった場合、モデルは “She” が Pat を指していると判断し、再び出てきた場合に備えて性別のあいまいさを解消します。

NLP の適用

NLP のおもな適用例をいくつか紹介します。

テキスト処理

コンピューターが入力テキストを解釈するときはいつでも、NLP が働いています。具体的な応用例をいくつか挙げてみましょう。

文章作成支援
Grammarly のようなツールは、スペルチェック、文法修正、トーン調整など、英作文に対するリアルタイムのフィードバックを提供するために NLP を使用しています。Grammarly がどのように NLP を使用しているかについては、次のセクションを参照してください。
感情分析
NLP により、コンピューターはテキストの背景にある感情的なトーンを評価できるようになります。これは、企業が製品やショー、サービスに対する顧客の感情を理解するのに役立ち、売上やエンゲージメントに影響を与えることができます。
検索エンジン
検索エンジンは、クエリの背景にある意味を分析することで、入力された内容が正確に含まれていなくても結果を表示することができます。これは、Google のような Web 検索や、ソーシャルメディアやショッピングサイトのような他の種類の検索にも適用されます。
オートコンプリート
NLP は、すでに入力された内容を、他の人が過去に入力した内容の大規模なデータベースと比較することで、次に何が来るべきかを 1 つまたは複数推測して提示することができます。
分類
NLP のもう 1 つの一般的な使い方は、さまざまな入力を分類することです。たとえば、NLP は企業の製品やサービスのどの側面がレビューで議論されているかを判断することができます。

テキスト生成

NLP モデルは、与えられたテキストを理解すると、それに反応することができます。多くの場合、出力もテキストになります。

書き換え
Grammarly のようなツールはテキストを分析し、明瞭さ、トーン、スタイルの改善を提案します。Grammarly はまた、NLP を使用して、ターゲットとなるオーディエンスに合わせてテキストの複雑さを調整したり、コンテキストのずれを見つけたり、改善点を特定したりします。
要約
今日の AI が持つ最も魅力的な能力の 1 つは、会議の議事録なり、トレーニングで学んだトピックなり、膨大なテキストを最重要点にスリム化することです。短期記憶に多くの情報を保持する能力を活用することで、より広いコンテキストからパターンを見つけることができます。
ニュース記事
AI は、基本的な情報をもとに記事全体を作成するために使われることもあります。たとえば、野球の試合に関するさまざまな統計情報があれば、その試合の経過やいろいろな選手のパフォーマンスを説明する記事を書くことができます。
プロンプト エンジニアリング
AI のメタ利用として、NLP は他の AI に指示するプロンプトを生成することができます。たとえば、ChatGPT の有料アカウントを持っていて、画像を作るように頼んだ場合、ChatGPT はテキストを追加情報と指示で補強し、DALL-E 画像生成モデルに渡します。

音声処理

話し言葉をテキストに変換する際、アクセント、背景雑音、音韻の変化などの課題が生じます。NLP は、コンテキストや意味情報を利用し、書き起こしをより正確にすることで、このプロセスを大幅に改善します。

ライブ文字起こし
Zoom や Google Meet などのプラットフォームでは、NLP によって、進行中の話し言葉から得られる新たなコンテキストに基づいて、過去のテキストをリアルタイムで調整することができます。また、音声を明確な単語に分割するのにも役立ちます。
対話型音声応答 (IVR) システム
大企業のカスタマーサービス業務で一般的に使用されている電話システムは、NLP を使用して顧客が助けを求めている内容を理解します。

言語翻訳

NLP は、言語間のテキスト翻訳に不可欠であり、カジュアルユーザーとプロの翻訳者の両方に役立ちます。以下はその要点です。

日常的な使用
NLP は、正確な翻訳を提供することにより、ユーザーが異なる言語を使用してブラウズ、チャット、勉強、旅行するのに役立ちます。
プロによる使用
翻訳者は多くの場合、最初のドラフトに機械翻訳を使用し、言語の専門知識でそれを洗練させます。専門的なプラットフォームでは、医療や法律などの特定の分野で一貫した用語を維持するための翻訳メモリを提供しています。
翻訳精度の向上
完全な文や段落など、より多くのコンテキストを提供することで、NLP モデルは短いフレーズや単一の単語よりも正確な翻訳を生成することができます。

NLP の大まかな歴史

NLP の歴史はおもに、ルールベースのアプローチの時代、統計的手法の時代、そしてディープラーニング革命の 3 つの時代に分けられます。それぞれの時代は、この分野に変革的な変化をもたらしました。

ルールベースのアプローチ (1950 年代)

1950 年代に始まった最初の NLP プログラムは、ハードコードされたルールに基づいていました。これらのプログラムは、単純な文法にはうまく機能しましたが、すぐに言語全体の包括的なルールを構築することの難しさが明らかになりました。人間の言語には複雑な語調や文脈があるため、このアプローチには労力がかかり、不十分だということがわかってきました。

統計的手法 (1980 年代)

1980 年代、コンピューター科学者たちは、大規模なテキストコーパスのパターンを見つけるために統計的手法を用いたモデルを開発し始めました。このアプローチは、入力の評価と出力の生成にルールではなく確率を活用するもので、より正確で柔軟性があり、実用的であることが証明されました。30 年間、NLP の進歩はおもに処理能力と学習データセットのサイズの漸進的な改善によってもたらされました。

ディープラーニング (2010 年代半ば～現在)

2010 年代半ば以降、ディープラーニングは NLP に革命をもたらしました。最新のディープラーニング技術によって、コンピューターは人間の言語を理解、生成、翻訳することができるようになり、その精度は目覚ましく、特定のタスクでは人間の能力を上回ることもしばしばあります。

以下の 2 つの大きな進歩がその原動力となりました。

膨大な学習データ
研究者たちは、インターネットによって生成される膨大なデータを活用してきました。たとえば、GPT-4 のようなモデルは、100 万冊以上の書籍に相当するテキストで学習されています。同様に、Google 翻訳も、膨大な並列翻訳コンテンツのコーパスに依存しています。
高度なニューラルネットワーク
新しいアプローチによってニューラルネットワークが強化され、より大きな入力を総合的に評価できるようになりました。当初、リカレントニューラルネットワークとその関連技術は、文章や短い段落を扱うことができました。今日のトランスフォーマーアーキテクチャは、アテンションと呼ばれる技術を利用し、複数の段落、あるいはページ全体を処理することができます。このようにコンテキストを拡大することで、人間の理解力と同様に意味を正しく把握できる可能性が高まります。

Grammarly の NLP

Grammarly は、ルールベースのシステムと機械学習モデルを組み合わせて英作文を支援します。ルールベースのメソッドは、スペルや文法など、より客観的なエラーに焦点を当てます。トーンやスタイルのような慎重なタスクには、機械学習モデルを使用します。この 2 つのタイプはしばしば連携し、ガンダルフ (指輪物語での「ここは通さぬ！」というセリフに起因) と呼ばれるシステムが、ユーザーに提示する提案を決定します。「ルールベースの評価はおもに正確さの領域であり、モデルはより主観的なタイプの変更に使用される傾向があります」と Grammarly の分析言語学者である Alice Kaiser-Schatzlein 氏は説明しています。

ユーザーからのフィードバックは、全体的なものであれ、個人的なものであれ、Grammarly のモデルを改善するための重要なデータソースとなっています。同じく分析言語学者の Gunnar Lund 氏は次のように説明しています。「私たちは、ユーザーが過去に受け入れたり拒否したりしたものに応じて、提案をパーソナライズしています。」このフィードバックは非特定化され、新機能を改良、開発するために総合的に使用され、プライバシーを維持しつつ、ツールのさまざまなライティングスタイルへの適応を確保します。

Grammarly の強みは、さまざまなプラットフォームで即座に質の高い支援を提供できることにあります。Lund 氏が指摘するように、製品のインターフェイスは AI の力を利用しやすくするための重要な部分となります。「Grammarly は、迅速で使いやすい UI で NLP を提供し、即座に支援します。」このアクセシビリティと反応の良さは、英語で文章を書くすべてのユーザー、特に英語を母国語としない人にメリットがあります。

次のステップは、ユーザーが受け入れたり拒否したりする提案の段階を超えて、さらに進んだパーソナライゼーションを実現することです。Kaiser-Schatzlein 氏は次のように述べています。「私たちの製品が、コンテキストをより深く理解し、書き手の個人的なセンスや表現を反映した文章を作り出すことを目指しています… 私たちは、言葉がよりユーザーらしく聞こえるようにするために取り組んでいます。」

編集者注：Grammarly はお客様のプライバシーを尊重しています。ユーザーデータを保護するために、暗号化や安全なネットワーク設定などの厳格な対策を実施しています。詳しくはプライバシーポリシーをご覧ください。

業界でのユースケース

NLP は、機械が人間の言葉を理解し生成できるようにすることで、業界に革命をもたらしています。医療、法律サービス、小売、保険、カスタマーサービスなどにおいて、効率性、正確性、ユーザー体験を向上させます。これらの分野でのおもなユースケースをご紹介します。

医療

トランスクリプションソフトウェアは、臨床医が患者 1 人 1 人と接する限られた時間の効率と有効性を大幅に改善することができます。患者との面談の大半をメモの入力に費やすのではなく、アプリに頼って患者との自然な会話を書き起こすことができます。NLP のもう 1 つのレイヤーでは、会話を要約し、症状、診断、治療計画などの適切な情報を構造化することができます。

法律

NLP ツールは、法律データベースを検索して、関連する法や判例を探し出し、調査にかかる時間を節約し、精度を向上させます。同様に、証拠開示プロセスを強化し、人間が見逃してしまうようなパターンや詳細を何千もの文書から見つけ出すことができます。

小売

販売業者は感情分析に NLP を使用し、自社サイトやインターネット上の顧客レビューやフィードバックを見て傾向を特定しています。また、この分析を顧客に公開し、多くの商品のさまざまな属性に対する消費者の反応をまとめている小売業者もあります。

保険

保険金請求にはしばしば膨大な文書が必要です。NLP は、警察の調書、生涯にわたる医師の診断書、その他多くの情報源から関連情報を抽出し、機械や人間がより迅速かつ正確に判断できるようにします。

カスタマーサービス

カスタマーサポートの提供にはコストがかかるため、企業は過去何十年もの間、チャットボット、音声応答電話ツリー、その他の NLP ツールを導入し、スタッフが直接処理しなければならない入力量を減らしてきました。LLM と企業固有の微調整の両方を利用できる生成 AI により、これらのツールはより便利になりました。今日の NLP ベースのボットは、多くの場合、顧客の質問のニュアンスを理解し、より具体的な回答をし、さらには彼らが代表するブランドに沿ったトーンで表現することができます。

NLP の利点

NLP には、私たちの日常生活やテクノロジとのインタラクションを大幅に向上させる、以下のような幅広い用途があります。

データ全体の検索
Google から地元の図書館のカタログまで、ほとんどすべての検索エンジンがユーザーの意図に合ったコンテンツを見つけるために NLP を使用しています。NLP がなければ、検索結果はユーザーが入力した内容と正確に一致するものに限られてしまいます。
アクセシビリティ
NLP は、コンピューターが視覚障害者のために音声で読み上げたり、聴覚障害者のために話し言葉を変換したりする方法の基礎となっています。
日常翻訳
即座に無料で高品質の翻訳サービスを利用できるようになったことで、世界中の情報がより利用しやすくなりました。テキストからテキストへの翻訳だけではありません。ビジュアル翻訳や音声翻訳技術により、たとえその言語の書き方がわからなくても、見聞きした内容を理解することができます。
コミュニケーションの向上
Grammarly は、NLP がどのように文章の明瞭性を高めることができるかを示す絶好の例になります。文脈に関連した提案を提供することで、Grammarly は書き手が意図した意味をよりよく伝えられる言葉を選ぶ手助けをします。さらに、書き手がライターズブロックを経験している場合、Grammarly の AI 機能は、書き始めるためのプロンプトやアイデアを提供することで、書き出しを助けることができます。

NLP の課題

NLP には多くの利点がある一方で、以下のような対処すべき重大な課題もあります。

バイアスと公平性
AI モデルは本質的に善悪が区別できるわけではなく、学習データには出力に影響を与える過去の (そして現在の) バイアスが含まれていることが多々あります。
プライバシーとセキュリティ
チャットボットやその他の AI は、個人情報の漏えいで知られています。NLP は、コンピューターが機密データを処理、編集することを非常に容易にする一方で、盗難や不本意な配布のリスクも高くなります。
完璧には程遠い
NLP は、特に話し言葉においてしばしば間違いを犯します。ほとんどの NLP システムは、その推測にどれほどの自信があるのかを示さないため、正確さが重要なケースでは、翻訳やトランスクリプトなどは必ず十分な知識を持った人間にレビューしてもらうようにしましょう。
ロングテール言語
NLP 研究の大部分は英語について行われており、残りの大部分は言語内の分析ではなく翻訳の範疇で行われています。英語以外の NLP を向上させるには、特に十分な学習データを見つけることなど、いくつかの障壁が存在します。
ディープフェイクやその他の悪用
文字が生まれた頃から人間は文書を改ざんしてきましたが、NLP の進歩により、偽のコンテンツを作成し、検出を回避することがはるかに容易になりました。特に、フェイクは個人のコンテキストや文体に合わせて高度にカスタマイズできます。

NLP の将来展望

AI の未来を予測するのは難しいことですが、注目すべき方向性をいくつか挙げてみましょう。

パーソナライゼーション
AI モデルは、ユーザーのコンテキスト、好み、ニーズをよりよく理解するために、ユーザーに関する情報を集約します。ここで厄介な側面は、プライバシー法と個人の好みを尊重することです。データの安全性を確保するため、責任あるイノベーションと AI 開発に取り組むツールだけを使うようにしましょう。
多言語
翻訳にとどまらず、新たな技術により、AI モデルは多言語にわたって、多かれ少なかれ同等の習熟度で機能するようになるでしょう。
マルチモーダリティ
最新の AI イノベーションは、テキスト、ビデオ、音声、画像など複数の形式で同時に入力を受け付けることができます。つまり、画像や動画について話すことができ、モデルはメディアのコンテキストの中でユーザーが言っていることを理解します。
エッジ処理の高速化
この場合の「エッジ」とは、クラウドではなくデバイスを指します。新しいチップとソフトウェアによって、携帯電話やコンピューターはデータをサーバーに送り返すことなく言語を処理できるようになります。このローカル処理は、より速く、より安全です。Grammarly はこのエキサイティングな新しいパスの一部であり、Grammarly のチームはすでに Google の Gemini Nano でデバイスレベルの AI 処理に取り組んでいます。

おわりに

NLP は、AI および計算言語学において、人間の言語を理解し生成するためのコンピューターを強化する重要かつ進歩的な分野です。NLP は、コンテキストや多様性といった複雑性に対処することで、テキスト処理、音声認識、翻訳、感情分析のアプリケーションを変革してきました。バイアスやプライバシー、正確性などの課題にもかかわらず、NLP の将来は、パーソナライゼーション、多言語機能、マルチモーダル処理などの進歩を約束し、テクノロジやさまざまな産業にさらに大きな影響を及ぼすことと思われます。

Grammarly は、英作文中に文法的な誤りやスペルミスの修正、表現やスタイルの改善をリアルタイムで提案してくれるクラウドベースの英文校正ツールです。ビジネスドキュメントや学術論文、クリエイティブな文章など、さまざまなスタイルに対応しています。

Grammarly Business はさらに、上記の機能と組織全体のナレッジを組み合わせ、優れた成果を発揮します。ドキュメントやメッセージ、メール、SNS など、毎日の業務で使うデスクトップアプリや Web サイト間で活用でき、チームや組織全体での英文コミュニケーションの改善を支援します。