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自然言語処理について分かりやすく解説(中)

2021/05/26

Terena Bell and Thor Olavsrud CIO

 自然言語処理とは、コンピューターを使って人間の言語の理解、処理、生成を行うための技術で、人工知能(AI)に関連する分野の1つである。検索エンジン、機械翻訳、音声アシスタントなどのサービスは、いずれも自然言語処理の技術が使われている。

前回から続く)

企業での活用例

Credit: Jonny Lindner

 テキストデータがカバーする範囲は広い。ニュースやソーシャルメディアの投稿から、特許文書、製品仕様、学術論文、市場調査レポートに至るまで、テキストは現在もさまざまなコンテンツで中心的な要素の1つであり、データの量は増え続けている。さらに、音声も含めれば、対象範囲はさらに広がる。こうしたデータに対する自然言語処理を企業が活用している例を3つ挙げる。

 1. 米Accentureでは、契約書の分析と検索のためのソリューション「Accenture Legal Intelligent Contract Exploration(ALICE)」を開発した。法務関連部門の2800人の担当者が、100万件以上の契約書を対象にして、契約条項などのテキスト検索を行うことができる。ソリューション内部の処理では、単語埋め込みの手法を用いて、段落の関連性を判断している。

 2. 米VerizonのBusiness Service Assuranceグループでは、ディープラーニングと自然言語処理を活用して、月間10万件を超えるカスタマーサービスの要求の処理を自動化する「Digital Worker for Service Assurance」を開発した。修理の進捗状況の確認など、よくある要求への対応を自動化するソリューションで、複雑な問題への対応は人間のエンジニアに回すことができる。

 3. ニュージャージー州の電力・ガス会社Public Service Energy & Gasでは、利用者がAlexaを使って料金や使用量の確認などの操作を音声で行えるようにした。開発には、米Amazon.comのAlexa Skills Kitを使用した。

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