自然言語処理の知識とキャリア【前編】
「自然言語処理」(NLP)とは何か? 生成AIを知り尽くすための基礎知識
近年注目される生成AIの発展を支えているのが「自然言語処理」(NLP)技術だ。その基本的な仕組みから、NLPエンジニアとしてのキャリアまでを解説する。
テキストや画像を生成する人工知能(AI)技術「生成AI」や、そのベースとなる大規模言語モデル(LLM)の発展を支えている技術が、「自然言語処理」(NLP)だ。NLPによって、コンピュータは人間の言葉を解析し、その意味に基づいて言語を処理できるようになる。
NLPは、生成AIユーザーに限らず、テキストや言語のデータを扱う全ての組織にとって重要だ。NLPの知識は、AI分野の仕事に関わる人には欠かせない。本連載は、NLPの基礎からNLPエンジニアのキャリアまでを解説する。
「自然言語処理」(NLP)とは何か? 生成AIの基礎知識
NLPはAI領域における専門分野の一つであり、自然言語をコンピュータが処理できる形式に変換する処理を指す。コンピュータはNLPによって、自然言語のテキストや話し言葉を解析して処理できるようになる。コンピュータの解析は人間が言語を理解する仕方とは異なるものの、NLPの処理によって、人間が言語を理解して操るのと同じような結果を得ることができる。言い回しの違いや、文章の微妙なニュアンスから、感情を推測することも可能だ。
1950年代からNLPは存在している。2020年代の今、NLPが改めて注目されているのは近年の生成AIブームによるものだ。AIベンダーOpenAIの「ChatGPT」やGoogleの「Gemini」といったAIチャットbotはNLPを活用している。AIチャットbotはチャットに限らず、テキストの分析と分類、言語翻訳、文法チェック、スパム検出など、幅広い言語タスクに活用できる。
生成AI市場の成長も相まって、NLPを扱うエンジニアの需要は高まっている。NLPエンジニアには、
- 言語学
- 数学
- プログラミング
- 機械学習
など多岐にわたるスキルが求められる。特に、自然言語の概念や機能を理解するためには、言語学の包括的な知識が求められる。テキストや音声から詳細を抽出し、分析するためには、数学と機械学習のスキルが必要だ。ビジネス向けにNLPシステムを構築するには、モデルやルーティン(繰り返し実行される特定の処理)を作成するためのプログラミングスキルが必要となる。
次回は、NLPエンジニアの職務内容や求められるスキルについて詳しく解説する。
TechTarget発 先取りITトレンド
米国TechTargetの豊富な記事の中から、最新技術解説や注目分野の製品比較、海外企業のIT製品導入事例などを厳選してお届けします。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
TechTarget発 先取りITトレンド
米国TechTargetの豊富な記事の中から、最新技術解説や注目分野の製品比較、海外企業のIT製品導入事例などを厳選してお届けします。
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[株式会社MatrixFlow] 「物流リソース最適化」ガイド:人員・配車・傭車を出庫依頼の確定前に決めきる -
製品資料
[株式会社キーエンス] なぜRPA導入は頓挫する? シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは -
製品資料
[株式会社セールスフォース・ジャパン] 「CRMは設計と無関係」は本当か? PLMとの融合で実現する高速開発 -
事例
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] AIエージェントの時代にどう備える? 「新たな働き手」を支える3要素とは -
製品資料
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] “横並びの自動化”から脱却、AI活用で生産性と競争力を高める秘訣
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
ChatGPTは“検索しまくり”でGeminiは“淡泊”? データが明かすAIの裏側
-
2
なぜ「全社配布Copilot」は使われないのか? 失敗に学ぶAI定着
-
3
法務と開発者で「言葉が通じない」問題 トヨタやソニーが語るOSS管理の真実
-
4
「IBM iはDXのボトルネック」は誤解 意外と知らない今風モダナイズの効果
-
5
「朝8時にバッチが終わらない」データ爆発の危機をJPX総研はどう乗り越えたか
-
6
損保ジャパンはなぜ「COBOL」を捨てなかったのか? 脱メインフレームの真相
-
7
AI導入後に発覚する「社内文書を読めない」問題 情シスは何を直せばいい?
-
8
なぜ「Gemini 4 Argon」は出遅れたのか? Googleが狙う“逆転のシナリオ”
-
9
「中堅・中小企業のネットワーク・セキュリティ運用実態」に関するアンケート
-
10
AIの導入効果はどう測る? DMM.comのエンジニア組織に学ぶ効果検証のノウハウ
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
不審メールの経路や見せ方に変化? 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
2
家庭用Wi-Fiルーターの業務利用は危険? 避けるべき理由と具体的な対策
-
3
Microsoft 365を安全に運用 うっかりミスやサイバー攻撃に備えるデータ保護術
-
4
プログラミング不要で誰でも実現できる、ネットワーク運用管理の自動化とは
-
5
財務部門がAIを最大限に活用する方法 無駄のない戦略的リーダーシップへの道
-
6
LLMが兵器化? 元FBI高官が鳴らす警鐘とセキュリティツール統合のポイント
-
7
なぜRPA導入は頓挫する? シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは
-
8
HDDを使わない「SSDオンリー」が無謀なのはなぜ?
-
9
「オンプレミス回帰」せざるを得ない“合理的な理由”
-
10
“あのファイル転送”で暗躍するノーウェアランサム
TechTargetジャパン SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー