自然言語処理（NLP）の5つのステップ

高度にネットワーク化された現代社会では、情報やインサイト、データが洪水のように押し寄せ、そのすべてを人間の認知能力で処理することは不可能です。企業にとって、顧客や見込み客による製品とサービスに対する評価を把握することは重要課題ですが、時間とリソースの制約によって、その効果的なアプローチが妨げられているのです。

こうした課題を解決するのが、自然言語処理（NLP）のステップです。NLPとは、言語学、コンピューターサイエンス、人工知能の分野が融合した技術です。主に5つのステップでテキストを解析し、効率的な方法で、膨大な文書データから有益なインサイトを抽出します。この記事では、アルゴリズムが言語を理解するための5つの基本的なNLPステップと、NLPビジネスアプリケーションが組織における顧客インタラクションをどのように改善できるかを解説します。

NLPとは？

自然言語処理（NLP）とは、人間が日常的に使用する話し言葉や書き言葉を、コンピューターが分析、分類、理解する5つのステップで構成されています。NLPの5つのステップは深層ニューラルネットワーク型の機械学習を基盤として、人間の脳のデータ処理と学習能力を模倣しています。

多くの企業が、5つのNLPステージに基づくアルゴリズムとツールを活用し、大規模なデータセットからインサイトを抽出して、情報に基づく意思決定を行っています。NLPビジネスアプリケーションの例:

• テキストを音声に変換: テキストを自然な音声に変換し、本物に近いナレーションとして再現する
• チャットボット: チャットボットが顧客の問い合わせ内容を理解し、適切な回答を導き出す
• 緊急性の検知: 言語を分析し、タスクに優先順位を付ける
• 自然言語理解: 音声をテキスト化し、その意図を分析する
• 自動修正: テキストエラーを検出して削除し、代替案を提案する
• センチメント分析: 自社と競合の製品やサービスに対する市場の認識（ブランドイメージ）を可視化する
• 音声認識: ユーザーの音声を解読し、意図を汲み取るアプリケーションを実現

NLPステップ

優れたNLPソリューションは、主に5つのステップを踏んで、人間の話し言葉や書き言葉を分析します。NLPのステップを把握して、テキストや音声アプリケーションでNLPを効果的に活用しましょう。

1. 字句解析

「語彙（字句）」とは、ある特定の言語を構成する理解可能な単語の集合体を指します。字句解析とは、言語を解読し、段落、文、句、単語などの単位（語彙）に分割することです。NLPアルゴリズムは、単語を品詞（POS）に分類し、語彙素を形態素（これ以上分割できない、意味を持つ言語単位）に分解します。形態素には2種類あります。

• 自由形態素とは、単独で単語として機能する形態素のことです（例: 「牛」や「家」）。
• 拘束形態素は、（他の形態素と結合して）より大きな語構成を形成します。例えば、「unimaginable」という単語は、「un-」（否定を意味する拘束形態素）、「imagine」（単語全体の自由形態素である語根）、「-able」（語根が語尾を成す能力を示す拘束形態素）という形態素から構成されています。

前述の段落に対して字句解析を行うと、最初の文を「言語を構成する理解可能な語彙」などの形態素（単位）に分割・抽出します。この解析では、このフレーズをさらに「語彙」や「言語」といった単語の語素に分解し、両方を名詞（POS）として分類しています。次に、この解析では「words」、「vocabulary」、「understand-」といった自由形態素や、「-able」のような拘束形態素が導き出されます。

2. 構文解析

構文とは、単語や句を組み合わせ、文章を形成する構造や枠組みのことです。構文解析では、文の構造が規則に適合しているかを確認します

例えば、「Dave wrote the paper（デイブが論文を書いた）」という文は、文法的に正しいため、構文解析のチェックを通過します。逆に、構文解析では「Dave do jumps（デイブがジャンプを行う）」のような文は、文法的に正しくない表現として分類されます。

3. 意味解析

意味論とは、語、句、文、段落の構成要素が表す「意味」を研究する分野です。意味解析は、文法構造（構文）の正しさだけでなく、個々の言語表現が持つ本来の意味を理解しようとするものです。しかし、意味解析では、選択箇所の前後にある言語データまで検証して意味を明確化することはありません。

例えば、「Manhattan calls out to Dave（マンハッタンがデイブに呼びかける）」は文法的に正しい文であるため、構文解析チェックに合格します。しかし、意味解析では不適格となります。通常、マンハッタンという無生物（場所）が生物（人）に呼びかけることできないため、文章として意味が通らないと判断されるのです。

4. 談話統合

談話とは、2人以上の個人間に交わされる言語コミュニケーションです。談話統合は、単体では曖昧な文の意味を、先行する文章や背景知識と合わせて解釈することです。

例えば、「Manhattan speaks to all its people（マンハッタンはそこに住むすべての人々に語りかける）」に続いて、「It calls out to Dave（それはデイブに呼びかける）」という文がある場合、文脈を統合して理解することで、後者の「It（それ）」が「マンハッタン」を指していると判断できます。

5. 語用論的解析

語用論とは、言語が意図した意味を解釈するものです。語用論的解析とは、言葉が文字通りに示す意味だけでなく、話者の真の意図を導き出そうとするものです。

例えば、語用論的解析では「Manhattan speaks to all its people（マンハッタンはそこに住むすべての人々に語りかける）」という文の真意を明らかにすることができます。ニューラルネットワークなどの手法は、文脈を分析することでその文が文字通りの意味ではないことを理解できます。実際、これを文字通りに解釈する人はほとんどいません。語用論的解析では、この文章は「場所に対する感情的な愛着」を比喩的に表現したものと解釈できます。

NLPに関するよくある質問

Q: NLPの主な5つのステップとは？
A: NLPの5つのステップとは「字句解析」、「構文解析」、「意味解析」、「談話統合」、「語用論的解析」です。これらを組み合わせることで、単語の分解から、文脈と意図の理解へと進むことができます。

Q: NLPと自然言語理解（NLU）との相違点は何ですか？
A: NLPは、人間が使う言葉をコンピューターに理解させる広範囲な分野です。自然言語理解（NLU）は、テキストや発話から意味や真意を解釈するためのNLPのサブセットです。

Q: NLPのフロー図は何に使われますか？
A: NLPのフロー図は、データが各処理段階を経ていく過程を可視化したものです。複雑な言語アルゴリズムの挙動を、技術関係者や非技術関係者を問わず、すべての人にわかりやすく伝えるための有効なツールです。

Q: NLPで、語用論的解析が重要な理由は何ですか？
A: 語用論的解析では、文字通りの意味だけでなく、文の真意（意図）を解釈します。これは、比喩や皮肉、隠れた意図を検知する上で重要な要素であり、人間らしいチャットボットや音声アシスタントを開発する上で不可欠な技術です。

Q: 高度なAI専門チームがいなくても、企業がNLPを活用することはできますか？
A: はい。TwilioのProgrammable VoiceをはじめとするAPIには、NLP機能が統合されているため、開発者は感情分析、音声認識、テキスト読み上げなどの複雑な機能をゼロから開発することなく、簡単に実装することができます。

TwilioのProgrammable Voice APIの概要

NLPの5つのステップを通して、話し言葉や書き言葉を分類・理解するインサイトを活用することで、音声サービス全体にテキスト読み上げ（TTS）技術を導入し、顧客一人ひとりに合わせた対話のカスタマイズと品質向上を実現できます。しかし、まず不可欠なのは、顧客や企業データを強固に保護しつつ、グローバルな通信基盤を活用して、高品質かつ安全な接続環境を確立する能力です。

TwilioのProgrammable Voice APIは、自然言語処理のステップを活用し、顧客一人ひとりに合わせた、魅力的で拡張性の高い音声体験を構築します。インタラクティブ音声応答や音声認識などのNLP駆動のアドオン機能で、音声テキスト化ソリューションをカスタマイズし、日常業務を効率化できます。この便利なツールを無料で体験しませんか？