自然言語処理（NLP）は、機械が人間の言語を理解・解釈・操作・生成できるようにする手法と技術の総称です。NLPは言語学、情報科学、人工知能の交差点に位置し、従来の単純なテキスト処理とは異なり、統計的分析を超えて意味論・構文・文脈を扱います。そのため、語の曖昧性や多義性、含意の理解といった課題も含みます。NLPは、機械学習や深層学習などを用いた数学的・アルゴリズム的モデルによって、テキストを機械が処理可能な表現に変換します。
ユースケースと利用例
NLPは、バーチャルアシスタント、チャットボット、検索エンジン、感情分析、機械翻訳、文書分類、フェイクニュース検出、自動要約など多岐にわたる分野で利用されています。例えば、カスタマーサポートでは、問い合わせの意味解析によるチケット管理の自動化や、モニタリングプラットフォームによる大量記事からのトレンド抽出が可能です。
主要なソフトウェアツール・ライブラリ・フレームワーク
主なNLPツールには、PythonのNLTK、spaCy、TextBlobなどのライブラリ（前処理・言語解析用）、TensorFlowやPyTorch（Hugging Face Transformersなどのモジュールと組み合わせ）の深層学習フレームワーク、Stanford NLPやCoreNLPのような統合パイプライン、Google Cloud Natural Language APIやAWS Comprehendといったクラウドサービスがあります。
最近の動向・トレンド
BERT、GPT、T5などの大型言語モデル（LLM）の登場により、NLPは急速に進化しており、テキスト理解・生成能力が格段に向上しています。現在は、モデルの堅牢性向上、バイアス低減、多言語対応、解釈性向上などが研究の中心です。産業用途へのNLP導入が進む中、倫理や責任ある利用への関心も高まっています。