定義

自然言語システム（NLS）とは、自然で日常的な言語を使用して人間と対話するように設計された計算システムです。これらのシステムは、自然言語処理（NLP）と自然言語理解（NLU）を活用して、意味があり文脈的に関連性のある方法で人間の言語を解釈、分析、生成します。

なぜ重要なのか

今日のデータ駆動型でインタラクションが豊富なデジタル環境において、NLSは複雑な機械ロジックと直感的な人間のコミュニケーションとの間のギャップを埋めます。これにより、企業は複雑なやり取りを自動化し、非構造化テキスト（Eメールやレビューなど）から洞察を抽出し、厳格に定義されたスクリプトを必要とせずにシームレスなカスタマーサポートを提供できます。

仕組み

NLSはいくつかの統合された段階を経て機能します。まず、トークン化（Tokenization）が文章をより小さな単位（トークン）に分解します。次に、NLP技術が品詞タグ付けや固有表現認識（NER）などのタスクを実行して、主要な概念を特定します。NLUは次にユーザーの意図を判断し、関連するエンティティを抽出します。最後に、システムは生成モデルを使用して適切な人間らしい応答を定式化します。

一般的なユースケース

• チャットボットと仮想アシスタント： 24時間年中無休のカスタマーサービスを提供し、定型的な問い合わせを処理します。
• 感情分析： 顧客フィードバックやソーシャルメディアのコメントの感情的なトーン（ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）を自動的に測定します。
• テキスト要約： 長い文書、レポート、記事を要点に凝縮し、より速い消費を可能にします。
• 情報抽出： 大量の非構造化文書から特定のデータポイント（日付、名前、金額）を抽出します。

主な利点

• スケーラビリティ： パフォーマンスの低下なしに数千の同時インタラクションを処理します。
• 効率性： 反復的なタスクを自動化し、人間のエージェントを複雑な問題解決に解放します。
• CXの向上： ユーザーに対して即時的でパーソナライズされた一貫した応答を提供します。

課題

• 曖昧性： 人間の言語は本質的に曖昧です。システムは文脈や皮肉を誤解する可能性があります。
• トレーニングデータへの依存性： パフォーマンスはトレーニングデータの質と範囲に大きく依存します。
• 計算コスト： 高度なNLSモデルには、かなりの処理能力とリソースが必要です。

関連概念

関連概念には、自然言語理解（NLU）、自然言語生成（NLG）、大規模言語モデル（LLM）があります。NLUは入力の理解に焦点を当て、NLGは出力の作成に焦点を当てます。