自然言語処理とビッグデータの関係とは？

この記事では、企業が自然言語処理（NLP）として知られる人工知能（AI）を使ってどのようにしてビッグデータを有効活用できるかご紹介します。

データの収集と活用は、企業にとって今やマストのものになりました。
企業は、ビジネス上役立つ取引情報や顧客情報を活用してきました。

専門家によると、ビジネス内のデータの90%は非構造化データであると言われています。
非構造化データには、電子メール、文書、画像、ビデオ、ソーシャルメディアのフィードバック、コメント、ウェブページなどが含まれています。
多くの企業は、ビッグデータを最大限に活用するための適切な技術やリソースを持っていません。

ビッグデータとは？

ビッグデータとは、膨大な量のデータがソースから収集されることを指します。新しいチャネルやテクノロジーが市場を拡大させているため、情報量が膨大になり、従来のシステムでは処理しきれないほどになっています。

例えば、人がスマートフォンを使うたび、Alexaと会話したり、ソーシャルメディアの投稿、Amazonで購入など履歴データが次々に現れてきます。

過去10年の間に、クラウドコンピューティングのシステム向上とストレージの増加により、企業はこのデータを活用し、ビジネス上の意思決定を加速させるため、新しい方法を見つけることができるようになりました。
AIは、機械学習と自然言語処理として知られる2つの主要なアプリケーションで、この革命の最前線に立っています。

どちらも大量のデータを取り込み、複雑なアルゴリズムで処理することで、洞察力を生み出したり、意思決定を自動的に行います。

自然言語処理とは？

自然言語処理（NLP）は、コンピュータが人間の言葉を理解するのを助けることを目的とした人工知能の一分野です。
私たちが、お互いに話をする時に使う方言や文脈はそれぞれ違うので、コンピュータが私たちを正しく解釈するのは非常に難しいのです 。

NLPの目的は、人間の言語を解読し、理解し、意味を持たせることで、ビジネス価値を提供することです。

ほとんどの技術は、過去のやりとりのデータを使用して機械学習を行っています。

自然言語処理(NLP)の事例

自然言語処理(NLP)を使用して、人とAIをリンクさせるいくつかのステップをご紹介します。

1. スピーチ、チャット、ソーシャルメディアなど、言語を介して機械と対話
2. AIは自然言語処理を通じて言語を取り込み、テキストまたはデータに変換
3. データを理解するための処理を行い、言語を知識ベースやデータストレージにマッピングし、最適な対応を分析
4. 応答データを言語に変換
5. AIが人の呼びかけに応答する

例えば、iPhoneを使っているあなたが、日常で入力している内容に基づいて単語のサジェストが表示されます。（これを予測テキストと呼んでいます）

世界中の人々がAmazon AlexaやGoogle Homeなどのデバイスを所有していますが、これらのデバイスは自然言語処理(NLP)技術に基づいています。
隠れマルコフモデル（HMM）と呼ばれるものを使って動作し、あなたが何を言ったかを判断し、それを使えるものにすることができます。

技術的な内容になりすぎないように、機械はあなたの言語を10-20秒のミリ秒のクリップに入れて、知識ベースと比較します。

その他にも法律事務所では、膨大な量の文書を扱っていますが、自然言語処理(NLP)を使って分析することができます。
ヘルスケア分野では、医療記録は患者情報やメモのレビューにNLP技術を適用するのに適しています。

日常生活の中ですでに目にしたことがあるであろう一般的な例をいくつか紹介します。

メールアシスタント

自動変換やスペルチェックのような基本的な機能は、私たちが使おうとしている言語を判断するために自然言語処理(NLP)によって有効化された機能の一部なります。

質問への回答

ウェブサイト上での質疑応答は、人が対応するよりも、チャットボットを利用している企業が増えてきています。
これらのチャットボットは自然言語処理(NLP)のアルゴリズムでプログラムされており、言語を解釈し、最も関連性の高いと思われる応答を自動的に提供してくれます。

Eコマース

オンライン検索は、自然言語処理(NLP)によってより良く機能するようになっています。
例えば、Googleのアルゴリズムは、検索ユーザーの意図を理解することに関して非常に賢くなり、可能な限り最適な結果を返します。
Amazonのような小売業者も同様で、必要な商品を正確に見つけることができるようになっています。

情報の抽出

自然言語(NLP)アルゴリズムは、文書からデータを抽出して言語を解釈し、そこからビジネス上の意思決定を行うことができます。これには、契約書などが含まれており、レイアウトされている用語をよりよく理解することができます。

この記事では、自然言語処理(NLP)とその応用の可能性についてまとめました。

データとコンピューティングシステムの機能向上に伴い、ソリューションは改善され続けており、専門家は、最終的には従来のカスタマーサービス担当者に代わってボットが問い合わせ対応するようになると予測されています。
企業は、言語とデータを結びつけることで、顧客のニーズを理解することができるようになりました。

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