自然言語処理がデータ分析の世界をどう変えるか

【51CTO.com クイック翻訳】

自然言語処理 (NLP) は、コンピューターが人間の自然な言語を理解して処理するプロセスです。 Google 検索、Alex、Siri、Google アシスタントを使用している場合は、実際に動作しているのを見たことがあるでしょう。 NLP の優れた点は、ユーザーがクエリを最初に「コンピューター言語」に変換せずに実行できることです。

NLP は、エンタープライズ アプリケーションとコンシューマー アプリケーションの両方を使いやすくする可能性があります。ソフトウェア開発者はすでに、機械翻訳、音声認識、感情分析、チャットボット、市場情報、テキスト分類、スペルチェックなど、これまで以上に多くのアプリケーションにこれを統合しています。

このテクノロジーは、データ分析の世界で特に役立ちます。データ分析では、データを分析して、ビジネス リーダー、研究者などが、より効果的な意思決定に役立つ洞察を得ることができます。以下で説明するように、NLP は、主要な世界的問題の解決や、より多くの人々 (データ処理のトレーニングを受けていない人でも) がこれらのシステムを使用できるようにすることなど、さまざまな方法でデータ分析の取り組みをサポートできます。

ビッグデータの管理

NLP の助けを借りて、ユーザーは医療研究などの重要なプロセスを含め、これまで以上に多くのデータを分析できます。研究者たちがコロナウイルスのワクチンを見つけようとしている今、この技術は特に重要となっている。

世界経済フォーラム（WEF）は最近の記事で、NLPは人間が分析できない大量のデータを研究・分析することで、研究者がCOVID-19パンデミックに対応するのに役立つと指摘した。 「機械はコロナウイルスに関する何万もの研究論文を見つけ、評価し、要約することができ、毎週何千もの論文が追加されている...」さらに、この技術は新たな感染の発生を検出することで、ウイルスの拡散を追跡するのにも役立ちます。

WEF の記事によると、データ アナリストが「機械にユーザーの質問を完全な文章で解析するようにトレーニングし、データベース内の何千もの学術論文を読み、論文をランク付けし、回答のスニペットと要約を生成する」ことで、NLP は研究プロセスを支援できるとのことです。たとえば、研究者は「コロナウイルスは季節性ウイルスですか?」といった質問をするかもしれません。システムはデータをチェックし、適切な応答を返します。

問題を解決する

差し迫った健康問題に加えて、人工知能 (AI) と組み合わせて使用​​される NLP は、クリーン エネルギー、世界的な飢餓、教育の向上、自然災害など、他の世界的な課題を専門家が克服するのに役立ちます。たとえば、フォーブスによると、「Google のような大企業は洪水防止に注目しており、AI を使用して事前に危険地域を特定し、影響を受ける地域の人々に通知しています。」

より多くの専門家をサポートする

InformationWeek の記事によると、「自然言語検索を使用すると、ユーザーは SQL やブール検索を知らなくてもよいため、検索が簡単になります。」洞察の質は「適切な質問をする」方法を知っているかどうかに左右されるため、このスキルはすぐにビジネス オペレーター、マネージャー、および幹部にとって重要になる可能性があります。

たとえば、企業内の誰でも NLP を使用して、「前年度と今年度を比較した在庫回転率はどうだったか」などの質問をして、ビジネス インテリジェンス (BI) システムにクエリを実行できます。システムは各フレーズをデジタル情報に変換し、必要なデータを検索し、自然言語形式で返します。こうしたタイプのクエリにより、どの部門の従業員も重要な洞察を得て、情報に基づいた意思決定を行うことができます。

データ主導の文化を構築する

これまで、データ分析を活用したビジネス インテリジェンス (BI) では、クエリを正しく入力して結果を解釈するために、高度なトレーニングを受けたデータ プロフェッショナルが必要でした。しかし、NLP によって状況は変わり、一部の専門家が「データの民主化」と呼ぶ状況が生まれました。つまり、以前は解釈に必要な高度なスキルを持つ人だけがアクセスできたデータセットに、より多くの人がアクセスできるようになりました。

企業内でデータに基づいて洞察を導き出す方法を知っている人が増えるほど、推測、観察、理論ではなく確かな証拠に基づいて意思決定を行うデータ主導の文化から企業が恩恵を受けるようになります。この文化は、医療、製造、金融、小売、物流など、あらゆる業界で育むことができます。

たとえば、小売マーケティング マネージャーは、1 回の購入あたりの支出額が最も多い顧客の人口統計を特定し、特別オファーやロイヤルティ特典を使用してそれらの顧客を引き付けたいと考える場合があります。製造業のシフトリーダーは、運用部門でさまざまなアプローチをテストして、どれが最も効率的かを判断したい場合があります。 NLP を使用すると、この情報を取得するために必要なコマンドを企業内の誰でも実行できます。

要約する

NLPはまだ普及していません。 InformationWeek の記事によると、「少数の BI および分析ベンダーが NLP 機能を提供していますが、現時点では少数派です。競争力を維持するために、より多くのベンダーがすぐに市場に参入する可能性があります。」

NLP が普及するにつれて、人々はこれまで不可能だった方法でコンピューターと対話できるようになります。この新しいタイプのコラボレーションにより、ビジネス、慈善活動、健康、コミュニケーションなど、幅広い人間の活動が改善されます。

コンピュータが文脈や、ボディランゲージや表情といった非言語的な人間の合図を認識できるようになると、これらの進歩はさらに有用になるでしょう。言い換えれば、コンピューターとの会話はますます人間に似てくる可能性が高いということです。

原題: 自然言語処理がデータ分析をどのように変えるか、著者: Malcom Ridgers

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