今日のビジネスにおける自然言語処理の 8 つの応用

自然言語処理がどのようにビジネス最適化の実現手段へと進化しているかを学びます。

AI ベースのツールは現在、あらゆる産業分野を支配しています。ソーシャル メディア、組織、デジタル プラットフォームが豊富にあるため、生成されるデータには有用なリソースが不足することはありません。企業はニーズに合わせてこのデータを使用していますが、このデータの大部分 (約 80%) は構造化されておらず、アクセスできません。ここで自然言語処理 (NLP) が役に立ちます。 NLP は、テキスト データを迅速かつ確実に分析する必要がある企業向けに、さまざまな用途に使用できる人工知能のアプリケーションです。これにより、人間とコンピュータの相互作用が効果的に可能になり、これまで使用されていなかった大量のデータを分析およびフォーマットできるようになります。

これにより、機械は人間の言語を読み取り、理解し、意味を導き出すことができるようになります。商業企業はこのテクノロジーの利点を発見し、ビジネス インテリジェンスを推進するために最も有利な NLP アプリケーションをテストおよび実装しています。現在、企業は NLP を使用してデータを活用し、価値を創造し、市場を分析し、顧客を理解し、競争上の優位性を獲得しています。 NLP 市場規模は、2017 年と比較して 2025 年には約 30 億米ドルから 430 億米ドル以上に 14 倍増加すると予測されています。

過去数年間で、NLP は理論と実践の両面で大きな進歩を遂げ、さまざまな業界ベースのソリューションに統合されてきました。自然言語処理の広く使用されている商用アプリケーションをいくつか見てみましょう。

1. チャットボット

これらは、顧客サポートのリクエストやクエリをより適切に処理できるため、NLP の最も一般的な使用例です。彼らはサポートの第一線として機能し、リクエストをトリアージして適切なチームまたは部門にルーティングします。さらに、チャットボットは、単純な顧客の問題に対して仮想的なサポートを提供し、スキルを必要としない、優先度が低く回転率の高いタスクの負荷を軽減します。たとえば、Zomato Chatbox。

2. メールフィルタリング

これは、NLP のもう一つの広く使用されているアプリケーションです。この場合、メールプロバイダーは、サーバーを通過するメールのテキストを分析することで、スパムベースのメールコンテンツがメールボックスに届かないようにブロックできます。さらに、サイバーセキュリティ保護の層が追加され、時間が節約されます。たとえば、Unroll.me などです。

3. 採用

NLP は、採用担当者が履歴書を審査して、より優れた候補者を選択して審査するのに役立ちます。自動化された候補者ソーシングツールは、応募者の履歴書をスキャンして必要な情報を抽出し、仕事に適した候補者を正確に特定できます。これにより、多くの時間が節約され、より効率的なソリューションが提供されます。たとえば、Oracle Taleo などです。

4. ニューラル機械翻訳

これは自然言語処理の最も古いアプリケーションの 1 つです。現時点では、機械翻訳はニューラル ネットワークを使用して、電子メールや規制文書などの影響度の低いコンテンツを翻訳し、パートナーとのコミュニケーションやその他のビジネス上のやり取りを高速化します。ニューラル機械翻訳ツールは、エンコーダーとも呼ばれる双方向リカレント ニューラル ネットワークを使用して、ソース文をデコーダーと呼ばれる 2 番目のリカレント ニューラル ネットワークのベクトルに変換し、ターゲット言語の単語を予測します。たとえば、Google 翻訳。

5. 感情分析

オピニオンマイニングとも呼ばれる NLP は、顧客の態度、感情状態、判断、または意図を特定するのに役立ちます。これは、テキストに極性（ポジティブ、ニュートラル、ネガティブ）を割り当てるか、逆にコンテキストの根底にある感情（幸せ、悲しい、穏やか、怒り）を識別することによって実行できます。これにより、企業は組織とそのサービスに関する幅広い世論を獲得できるようになります。また、競合比較を行ったり、必要に応じてビジネス戦略の重要な調整を行ったりするのにも役立ちます。たとえば、Repustate。

6. ターゲット広告

企業は潜在顧客を生み出す可能性を高めるために、常に最大数の視聴者にリーチすることを重視します。したがって、NLP は、適切なオーディエンスに対して適切なタイミングで適切な場所に広告をインテリジェントにターゲティングして配信するための優れた情報源となります。これは、検索キーワード、閲覧行動、電子メール、ソーシャル メディア プラットフォームの分析を通じて、オンラインで潜在的な顧客を発掘することによって行われます。ターゲット広告は主にキーワードのマッチングに依存します。この目的のために、主にテキスト分析とテキストマイニングツールが使用されます。たとえば、Apache OpenNLP などです。

7. コピーライティング

NLP は、コンテンツ マーケティング戦略を改善することでビジネスの成長を支援します。ブランドの評判に沿ったマーケティング コンテンツを作成し、ターゲット ユーザーにとって最も魅力的なメッセージに関する洞察を提供できます (例: Alibaba の AI コピーライター)。

8. 内部脅威の検出

NLP ベースの内部脅威アプリケーションは、通信に違法または悪意のある意図があるかどうかを判断し、脅威パターンを検出してリスクを迅速に軽減するのに役立ちます。データ侵害は企業とその顧客の両方に多大な損失をもたらす可能性があるため、これは非常に重要です。たとえば、Splunk です。

NLP は現在、ビジネス インテリジェンス システムの進化を目指すあらゆる企業に浸透しています。上記のシナリオですでにこれらのソフトウェアを活用している企業の競争上の優位性が高まっていることが、今日これらのソフトウェアがいかに重要になっているかの原動力となっているはずです。アクセンチュアは、ビジネス組織が NLP アプリケーションの設計と構築を開始する際には、NLP テクノロジーをビジネス目標に合わせるために、IT スタッフと実装パートナーが包括的な評価を実施するために必要な帯域幅と専門知識を備えていることを確認する必要があるとアドバイスしています。