「NLP」という言葉を耳にしたことはありますか？ ITの分野でよく聞かれますが、実は心理学の分野でも同じ「NLP」という略語が使われることがあります。このブログでは、特に重要性が高まっているコンピュータ科学における自然言語処理（Natural Language Processing）を中心に、もう一つの意味である心理学の神経言語プログラミング（Neuro-Linguistic Programming）についても解説し、二つの「NLP」の違いを明らかにしていきます。
コンピュータ科学における自然言語処理（Natural Language Processing）
一般的に「NLP」と言うと、こちらの意味で使われることがほとんどです。自然言語処理（NLP）とは、私たちが日常的に使っている日本語や英語などの「自然言語」を、コンピュータで処理・分析するための技術の総称です。 AI（人工知能）の一分野であり、人間とコンピュータが円滑にコミュニケーションを取ることを目的としています。
なぜNLPが必要なのか？
コンピュータは、PythonやJavaといった「プログラミング言語」で書かれた明確な指示は正確に理解できます。 しかし、私たちが使う自然言語は、文脈によって意味が変わったり、同じ意味でも多様な表現があったりと、非常に「曖昧」です。 例えば、「青い目のきれいな動物」という言葉は、「目が青い動物」とも「青い、目がきれいな動物」とも解釈できてしまいます。 NLPは、こうした自然言語の曖昧さをコンピュータが正しく理解し、その意図を汲み取るための重要な技術なのです。
NLPの仕組み：4つの解析ステップ
コンピュータは、文章を以下の4つのステップで解析することで、その意味を理解しようとします。
| 解析ステップ | 説明 | 例：「私は東京で美味しいラーメンを食べた。」 |
|---|---|---|
| 形態素解析 | 文章を意味を持つ最小単位（形態素）に分割し、品詞などを判別する。 | 「私/名詞」「は/助詞」「東京/名詞」「で/助詞」「美味しい/形容詞」「ラーメン/名詞」「を/助詞」「食べ/動詞」「た/助動詞」 |
| 構文解析 | 単語同士の関係性（主語、述語、目的語など）を解析し、文の構造を明らかにする。 | 「私」が主語で、「食べた」が述語、「ラーメンを」が目的語である、といった係り受け関係を把握する。 |
| 意味解析 | 単語や文が持つ具体的な意味を解釈する。同音異義語や多義語の意味を文脈から特定する。 | 「食べる」という行為が何を対象としているかを理解する。 |
| 文脈解析 | 複数の文にまたがる会話や文章全体の文脈を考慮して、省略された言葉を補ったり、代名詞が何を指しているかを特定したりする。 | 前の文に「昨日、友人と会った。」とあれば、「私」が誰を指すか、いつの話かをより正確に理解する。 |
NLPの歴史
NLPの研究はコンピュータの登場初期から始まり、長い年月をかけて進化してきました。
- 1950年代： 機械翻訳の研究が始まる。1954年にはIBMとジョージタウン大学がロシア語から英語への翻訳実験に成功し、大きな注目を集めた。
- 1960年代： 初期の対話システム「ELIZA」が登場するも、研究は一時的な停滞期に入る。
- 1980年代： コンピュータの性能向上に伴い、統計的な手法を用いた研究が活発になる。
- 2010年代： ディープラーニング（深層学習）が応用され、精度が飛躍的に向上。「Word2Vec」などの技術が登場した。
- 2018年以降： Googleが開発した「BERT」や、OpenAIが開発した「GPT」シリーズといった大規模言語モデル（LLM）が登場し、文章生成や対話の能力が人間のように自然になった。
NLPの具体的な応用例
NLPは、私たちの身の回りの様々なサービスで活用されています。
| 応用例 | 説明 |
|---|---|
| 機械翻訳 | Google翻訳やDeepLなど、ある言語のテキストを別の言語に自動で翻訳する。 |
| 検索エンジン | ユーザーが入力した検索キーワードの意図を汲み取り、最適な検索結果を表示する。 |
| チャットボット・AIアシスタント | SiriやGoogleアシスタントなど、音声やテキストでの問いかけに自然な対話で応答する。 |
| 予測変換 | スマートフォンやPCでの文字入力時に、次に入力される単語や文章を予測して候補を表示する。 |
| 感情分析 | SNSの投稿やレビューなどから、その文章がポジティブかネガティブかといった感情を分析する。企業の評判分析などに利用される。 |
| テキストマイニング | 大量のテキストデータから有益な情報を抽出・分析する。顧客の声の分析などに活用される。 |
PythonでNLPを体験してみよう
Pythonには、自然言語処理を簡単に行うためのライブラリが豊富にあります。ここでは、日本語の形態素解析ライブラリ「Janome」を使った簡単な例を紹介します。
from janome.tokenizer import Tokenizer
# トークナイザのインスタンスを作成
t = Tokenizer()
# 解析したい文章
text = "自然言語処理はとても面白いです。"
# 形態素解析を実行
tokens = t.tokenize(text)
# 結果を一つずつ表示
for token in tokens:
print(token)
このコードを実行すると、文章が単語ごとに分割され、それぞれの品詞などの情報が表示されます。このように、ライブラリを使えば数行のコードで高度な言語処理を手軽に試すことができます。
心理学におけるNLP（神経言語プログラミング）
もう一つの「NLP」は、神経言語プログラミング（Neuro-Linguistic Programming）の略です。 こちらはコンピュータ科学ではなく、心理学やコミュニケーションの分野で使われる言葉です。
1970年代に、リチャード・バンドラーと言語学者のジョン・グリンダーによって創始されました。 彼らは、卓越した成果を出すセラピストやコミュニケーターたちが、無意識にどのように言葉（Linguistic）を使い、それがどのように神経（Neuro）プロセスと結びついて行動としてプログラム（Programming）されているのかを分析し、体系化しました。
このアプローチは、目標達成、コミュニケーションの改善、トラウマの克服、自己肯定感の向上などに応用されています。 オバマ元大統領やクリントン元大統領が演説に活用したことでも知られています。 ただし、その効果については科学的な根拠が乏しいという批判もあり、疑似科学と見なされることもあります。
まとめ
このブログでは、2つの「NLP」について解説しました。
- 自然言語処理（Natural Language Processing）：AIの一分野で、人間が使う言葉をコンピュータに理解させる技術。私たちの生活に深く関わる重要なテクノロジー。
- 神経言語プログラミング（Neuro-Linguistic Programming）：心理学的なアプローチで、コミュニケーションや自己変革のためのスキル体系。
同じ略語ですが、その意味するところは全く異なります。特にコンピュータ科学の自然言語処理（NLP）は、AI技術の進化とともに、今後ますます多くの分野で活用され、私たちの社会をより豊かにしていくことでしょう。