「自然言語処理」（NLP）もAI技術の一つであり、文字通りコンピュータが人間の言葉を処理するための技術だ。話し言葉は言い回しや意味、ニュアンスが文脈によって異なる。全てが厳密に指定されたプログラミング言語とは対照的だ。更に音声には無数のパターンがあるため、NLPはプログラミングが特に難しい技術となっている。

　NLPは、複雑な話し言葉の内容を理解するために、構文と単語の意味の両方を分析する。これらの分析によって文脈に基づいて単語を認識して、グループ化し、これらの単語の背後にある意味を判断しやすくする。NLPは、機械学習の一つであるディープラーニングと組み合わせることで、ユーザーとのやりとりの過程で音声の処理精度を自動的に改善する。

音声関連技術3：音声認識

　「音声認識」は、音声をコンピュータで処理可能なフォーマットに変換する技術の総称だ。個別の具体的な仕組みと用途は、非常に多岐に渡る。特定の単語やフレーズのみを理解できる音声認識は、単純な自動音声応答（IVR）システムに使われている。人間の発話内容を文章として認識できる、より高度な音声認識もあり、これらは通話転送、音声テキスト変換、音声検索といった用途で使う。音声認識の精度は向上しつつある。ただし人間並みの精度を実現するまでには、まだ時間がかかりそうだ。

音声技術用途1：感情分析

　会話の内容や会話で使われた単語を基に、人の声に含まれる感情のサインを解析するのが「感情分析」だ。この技術はコンタクトセンターが、顧客からの問い合わせの理由や、顧客の気持ちを見極める手段として使っている。収集した通話データの感情分析を、顧客とのやりとりの改善に使う企業もある。

音声技術用途2：TTS

　テキスト入力を基に音声を合成する技術は「TTS」（Text to Speech）という。TTSを利用する企業は、ハンズフリーでメールを確認するためのテキスト読み上げといった用途で使っている。

音声技術用途3：STT

　「STT」（Speech to Text）はTTSの逆で、音声入力した内容をテキストに変換する。STTには、文字起こしや会話内容の書き取りといった用途がある。

音声技術用途4：チャットbot

　「チャットbot」は、音声またはテキストによる自動応答で、人間とコミュニケーションを取るソフトウェアの総称だ。一般的にはコンタクトセンターが、電話応対の担当者のリソースを節約し、オペレーションを効率化するために使う。AI技術を組み込んだチャットbotは、ユーザーとの個々のやりとりを基に、実運用する中でユーザーエクスペリエンス（UX：ユーザー経験価値）を向上させることができる。総じてチャットbotは、シンプルなIVRシステムと比べて、入力内容の詳細まで正確に捉えたやりとりを実現する。

音声技術用途5：音声アシスタント

　音声アシスタントはNLPを利用した音声認識システムを採用している。音声アシスタントは消費者だけでなく、業務への利用も広がっている。ほとんどの音声アシスタントは、音声コマンドに応答するという原則に従って動作する。AI技術の進歩に伴い、音声アシスタントは、予約を入れたりチケットを購入したりといった、従来の一問一答ではなく複雑な段階を踏むタスクを実行できるようになっている。