自然言語処理とそれによるコミュニケーションへの影響の一般的な例 8 選

私たちは普段、自分たちの言語の複雑さについて考えることはありません。言語とは、単語、記号、画像など、意味的な手がかりを用いて、情報や意味を伝えるための直感的な動作のことです。言語は歩くのと同じように、訓練された反復可能な行動であるため、習得しやすく、青年期にはより自然に使用できるようになると言われています。また、言語には「C の後でない限り I は E の前」といった非常に多くの例外があり、1 つの厳格なルールセットには従いません。

人間にとって自然なことでも、大量の非構造化データを処理し、正式なルールがないばかりか、現実世界のコンテキストや意図もないコンピューターにとっては、それを成すことは非常に困難です。そのため、機械学習と人工知能 (AI) が注目を集めて勢いを増しており、タスクの伝達と実行での人間のコンピューティングシステムに対する依存度が高まっています。また、AI の技術が高度になるにつれて、自然言語処理 (NLP) も高度になります。AI と NLP という用語は、未来のロボットのイメージを連想させるかもしれませんが、日常生活に取り入れられている NLP の基本的な例はすでに存在します。顕著な例をいくつかご紹介しましょう。

メールフィルター

メールフィルターは、初期からオンラインで NLP が適用されている基本的な例の 1 つです。迷惑メールフィルターから始まり、迷惑メールを示す特定の単語やフレーズを発見しました。ただし、初期に導入された NLP と同様に、フィルター機能もアップグレードされています。

新たに普及している NLP の適用例の 1 つに、Gmail のメール分類機能があります。このシステムでは、メールが 3 つのカテゴリー (メイン、ソーシャル、プロモーション) のいずれかに該当するかどうかをその内容に基づいて判断します。これにより、すべての Gmail ユーザーは、受信ボックスを管理しやすくなり、関連性の高い重要なメールをすばやく確認して返信することができます。

スマートアシスタント

Apple の Siri や Amazon の Alexa などのスマートアシスタントは、音声認識を活用して音声パターンを認識し、意味を推測して有用な回答を提供します。気軽に「Hey Siri」と話しかけて、質問できるようになりました。Siri は問いかけの内容を理解して、コンテキストに基づいて、関連性の高い答えを返します。また、サーモスタット、照明スイッチ、車などのアイテムを通して、Siri や Alexa と会話するようになっていることから、自宅や日常生活で使う場面が増えてきています。

今では、Alexa や Siri といったアシスタントは、コンテキスト上の手がかりを理解した上で、私たちの生活の質を高めたり、商品の注文などの特定のアクティビティを効率化したりすることが求められているだけでなく、ユーモアあふれる答えを返したり、アシスタント自体に関する質問に回答したりなど、私たちを楽しませてくれるようにさえなっています。これらのアシスタントが私たちに関する情報を蓄積していくことで、さらに個人的なやり取りができるようになります。New York Times の記事、「近い将来 Alexa の世界の住人になるであろう理由」では、「状況は大きく変化している。Alexa は、この 10 年間で 3 番目に優れたコンシューマー向けコンピューティングプラットフォームとなる可能性が最も高くなっている」と説明しています。

検索結果

検索エンジンは NLP を使用して、同様の検索行動やユーザーの意図に基づいて、関連性の高い結果を表示します。これにより、一般的なユーザーは、検索ワードに関する専門知識がなくても、必要な情報を見つけられます。

たとえば、Google では、入力の開始に伴い、そのクエリに適用できる可能性がある利用頻度の高い検索ワードを予測するばかりか、全体を視野に入れて、検索ワードそのものではなく、ユーザーが検索しようとしていることを認識します。Google に便名を入力してフライトのステータスを確認したり、ティッカーシンボルを入力して株価情報を確認したりする人もいます。数式を入力すると、電卓が表示されることもあります。これらは、検索の完了時に表示される可能性のある結果のバリエーションです。検索の NLP が、曖昧なクエリを相対的なエンティティに関連付け、有用な結果を表示するためです。

予測テキスト

オートコレクト、オートコンプリート、予測テキストなどは、スマートフォンではごく普通に搭載されているため、私たちは当然の機能と考えています。オートコンプリートや予測テキストは、入力内容に基づいてテキストを予測したり、単語の入力を完了させたり、関連する単語を提案したりするという点で、検索エンジンに似ています。また、オートコレクトでは、メッセージ全体を理解しやすくするために、単語が変更されることもあります。

これらは、ユーザーからの学習もします。予測テキストは、使用期間が長くなるにつれて、個人的な言葉の使い方に合わせてパーソナライズされます。これにより、携帯電話で予測テキストのみを使って作成した文章をシェアするという、楽しい試みを行えます。すると、驚くほどパーソナライズされ、啓発的な文章が出来上がります。これらは一部のメディアでも取り上げられています。

言語翻訳

スペイン語の課題でズルをしても、文法的に成立していないことでわかります。多くの言語では直訳ができず、文の構造順序が異なっています。これは、以前は翻訳サービスで見落とされていましたが、今では大きく改善されています。

オンライン翻訳ツールで NLP を活用することで、より正確に翻訳して、文法的に正しい結果を表示できます。これは、他の言語でコミュニケーションを図る場合に、非常に役立ちます。それだけでなく、別の言語から母国語に翻訳する際には、ツール上で入力されたテキストに基づいて言語を認識し、翻訳するようにもなっています。

デジタル通話

「この通話は、サービス向上の目的で録音される場合があります」と、一度は聞いたことがあるでしょう。その意味について、疑問に感じたことはほとんどないかもしれません。このような録音は、お客様のクレームが発生した場合に、サービス改善の目的で使用される可能性があります。ただし、ほとんどの場合は、将来的に学習して改善を図るため、NLP システムのデータベースに保存されます。自動化されたシステムでは、お客様からの電話をサービス担当者やオンラインチャットボットに転送して役立つ情報を提供することで、お客様の要望に対応します。これは、大手の電気通信プロバイダーを含む、多くの企業に採用されている NLP の実践例です。

NLP はまた、コンピューター上で生成した言語を人間の声に近づけています。Google Assistant でヘアサロンを予約する様子を紹介している動画でわかるように、オイル交換やヘアカットなどを予約する通話を自動化できます。

データ分析

データビジュアライゼーションに自然言語インターフェイスを提供する BI ベンダーが増えているのに伴い、データ分析のワークフローにも自然言語機能が組み込まれています。1 つの例として、データのセマンティクスに基づいて、適切なタスクに最適なビジュアライゼーションを提供する、スマート化されたビジュアルエンコーディングがあります。これにより、ユーザーが自然言語の記述や、解釈して意味を割り当てられる複数のキーワードで構成された質問を使用して、データを探索できる機会が増えます。

言語を適用してデータを調査すると、アクセシビリティのレベルが向上するだけでなく、アナリストやソフトウェア開発者のコミュニティの枠を超えて、組織全体の分析に対する障壁が低くなります。

自然言語が効果的なデータの視覚化と探索にどのように役立つのかについて詳しくは、こちらのウェビナーをご覧ください

テキスト分析

テキスト分析は、さまざまな言語、統計、機械学習の手法を使用して、非構造化テキストのデータを意味のある分析用のデータに変換します。

特に顧客基盤の規模が大きなブランドにとって、センチメント分析は難易度が高いように思われるかもしれませんが、NLP を活用したツールを使えば通常、ソーシャルメディア上のコメントやレビュー、さらにはブランド名の言及など、お客様とのやり取りを調査して、発言された内容を確認することができます。これらのやり取りを分析することで、ブランドはマーケティングキャンペーンの成果を判断したり、多くのお客様が直面している問題を監視したりした上で、対応方法やサービスの改善方法を決定して顧客体験の向上を図ることができます。

他にも、NLP がテキスト分析に役立つ理由として、キーワード抽出や、非構造化テキストのデータの構造やパターンの特定が挙げられます。

デジタルの世界では、幅広い NLP の適用例があります。企業や業界がその価値を受け入れて理解するにつれて、その数は増え続けるでしょう。複雑なコミュニケーションの問題では、人間味のある対応が重要となりますが、NLP は小さなタスクの管理および自動化から始めた後、技術的な革新によって複雑なタスクにも対応していくことで、私たちの生活を改善していきます。