自然言語処理（Nlp）とは？身近な活用事例・できることをわかりやすく解説 | Itトレンド

自然言語処理（NLP）とは？身近な活用事例・できることをわかりやすく解説 | ITトレンド 法人向けIT製品比較サイト 認知度・利用経験率No.1 資料請求リスト 0 件 無料資料請求フォームへ ホーム 製品を探す ランキングから探す 記事を読む はじめての方へ 掲載について ITトレンドへの掲載 イベントでリード獲得 動画で学ぶ 自然言語処理（NLP）とは？身近な活用事例・できることをわかりやすく解説 #ビジネスインテリジェンス 2026年03月11日 最終更新 テキストマイニングツール の 製品 一覧 自然言語処理とは、人が使用している自然言語をコンピュータで分析することです。大量のテキストデータの解析や非構造化データを処理できるため、マーケティング分野などで用いられます。 この記事では自然言語処理の概要、仕組みや処理の流れ、活用事例などを解説します。関連製品の一括資料請求も可能なため、製品をじっくり検討したい方はぜひご利用ください。 この記事は2025年11月時点の情報に基づいて編集しています。 ＼ 先月は3,000人以上の方が資料請求しました ／ テキストマイニングの製品をまとめて資料請求！ ＼ 先月は3,000人以上の方が資料請求しました ／ テキストマイニングの製品をまとめて資料請求！ ＼ 無料でプロに相談！／ プロに相談（無料）する！ 目次 自然言語処理（NLP）とは 自然言語処理（NLP：Natural Language Processing）とは、人が日常的に使う言語（＝自然言語）をコンピュータで処理・分析する技術 です。言葉の意味や文脈、感情などを理解しようとするAI技術の一分野であり、自然言語の曖昧さを克服し、業務で活用できる構造化データへ変換する技術基盤として注目されています。 自然言語処理には、文章の分割・構文解析・意味解析・文脈理解といった多くの工程があり、近年では機械学習やディープラーニングと組み合わせた高精度なモデルも登場しています。類似技術には、自然言語生成（NLG）や自然言語理解（NLU）、自然言語クエリなどがあり、これらはNLP AIと呼ばれる分野で活用が進んでいます。 自然言語処理が注目されている理由 近年、企業では大量のテキストデータが日々生成されています。例えば以下のようなデータです。 ●SNS投稿 ●顧客レビュー ●問い合わせ内容 ●チャットログ ●議事録 これらのデータは「非構造化データ」と呼ばれ、従来のデータ分析では扱いにくい特徴があります。自然言語処理を活用すれば、これらの膨大なテキストデータから有益な情報を抽出し、マーケティング分析や業務改善に役立てることが可能です。 このような背景から、自然言語処理技術はビジネス分野でも急速に導入が進んでいます。 自然言語処理でできること 自然言語処理は、膨大なテキストデータの解析や非構造化データの処理で活用されています。ここでは、自然言語処理で実現できることを解説します。 大量のテキストデータ解析 自然言語処理技術は、テキストマイニングで大きく力を発揮します。 テキストマイニングとは、テキストデータの中から重要な情報を抽出する技術です 。例えば、SNS上のコメントやカスタマーサポートに寄せられた顧客の声からニーズを分析できます。 ほかにも医療現場では、患者が訴えた痛みや会話のテキストデータを解析し、うつ病や認知症などとの相関性がないかなどを確認できます。自然言語処理を用いてテキストデータを解析すると、新たなチャンスやリスクの発見が可能です。 非構造化データの処理 非構造化データとは、行や列によって構造化されていないデータのことです。動画や画像のデータなどが該当します 。構造化データと異なり、コンピュータでの分析は困難です。人間の言語は典型的な非構造化データです。例えば、スマートスピーカーに明日の天気を尋ねる場合、「明日の天気は？」「明日は雨降る？」「明日の降水確率は？」など、さまざまな質問が考えられます。形式が整っていないだけでなく、個人の癖や方言・スペルミスなど曖昧さを含みます。 しかし、最近ではAIのさまざまな機械学習により、非構造化データの処理精度が向上し、多くの表現において解析が可能です。文の構造や前後の文脈から質問の意図を読み取り、的確な回答をするシステムが増えています。 自然言語処理の仕組み 人が使用する自然言語は、曖昧でさまざまな角度から分析しなければ活用ができません。自然言語処理には、複雑な分析を実現するための仕組みがあります。分析にあたり、まずはコンピュータが自然言語のデータ処理ができるように機械可読目録とコーパスを用いて準備をします。 ■機械可読目録 書き言葉を機械が理解できるようにする通信規格です。人間の言葉を機械が理解できるように変換します。機械可読目録の応用技術として書籍検索システム「OPAC」が有名です。 ■コーパス 自然言語の使用方法を集積したものです。機械が自然言語を理解するための膨大なサンプルといえます。文章などの使用方法を構造化し、収集して記録したものです。人が英会話を学習する際の、英文用例集のような存在と考えるとわかりやすいでしょう。 自然言語解析技術を用いて、テキストマイニングを実施できます。以下のボタンからテキストマイニングツールの一括資料請求（無料）が可能です。また、テキストデータの分析や可視化で抱えがちな悩みも、製品資料でクリアにできる可能性があります。まずは資料請求して、現場業務を一歩先へ進めましょう。 ＼ テキストマイニングツール の製品を調べて比較 ／ 製品をまとめて資料請求！ 資料請求フォームはこちら 自然言語処理に用いられる手法 ここでは、自然言語処理に用いられる手法について解説します。 共起語解析 共起語解析は、自然言語処理における基本手法の一つで、ある単語と一緒に出現しやすい単語（共起語）を分析します。例えば「星座」に対して「占い」「性格」などが共起語にあたります。 この手法は、検索クエリの意図推測やコンテンツの最適化などに活用されており、マーケティング分野で特に有効です。共起語の分析により、検索エンジンでの自然言語検索や広告文生成にも応用が広がっています。 トピックモデル トピックモデルとは、文章がどのような話題（トピック）を扱っているかを推定する自然言語処理技術です。複数の単語の出現パターンをもとに、テキストの背後にある主題構造を抽出します。 マーケティング分析や記事の自動分類、チャットボットの意図理解にも用いられており、機械学習と組み合わせることで精度の高いトピック推定が可能になります。最近では、ニュース記事やブログなど新着コンテンツを自動で分類・要約するNLP技術としても活用が進んでいます。 感情分析 感情分析とは、個々の単語の意味から文章全体の感情を分析することです。SNSやECサイトのレビュー分析などで、感情分析が用いられます。例えば、「おもしろい」「おすすめ」などはポジティブ、「つまらない」「嫌い」などはネガティブと判断します。どちらにも該当しない単語は、ニュートラルに分類されるでしょう。 感情を示す単語ごとにポジティブなら加点・ネガティブなら減点し、総合点によって文章全体を判断します。「この映画は序盤がつまらないけど、あとはおもしろいからぜひおすすめ」の場合、総合的にポジティブだと判断できるでしょう。「ネガポジ判定」と呼ばれることもあります。 自然言語処理活用の入門には、テキストマイニングツールの導入がおすすめです。以下のページでは、テキストマイニングツールの特徴を比較しているので、製品選びの参考にしてください。 関連記事 【2026年最新】テキストマイニングツールおすすめ12選比較！価格や選び方も解説 「自社に合うテキストマイニングツールを診断してみたい」、「どんな観点で選べばいいかわからない」という方向けの診断ページもあります。 自然言語処理の流れ 機械可読目録とコーパスを用いて準備をし、自然言語処理は「形態素解析」「文章構造の解析」「文章の意味を分析」「文脈を理解したうえでの情報抽出」で進めます。 形態素解析 形態素解析とは、文章を最小の単位である単語に分割する作業です。意味をもつ最小単位である単語にわけることで、意味を解析しやすくなります。 満天の星と月が美しい 以下、形態素解析した文章です。 満天／の／星／と／月／が／美しい 文章を分割して書くことを「分かち書き」といいます。英語など多くの言語では単語同士の間にスペースがありますが、日本語にはないため、形態素解析が必要です。 構文解析 構文解析とは、単語同士の関係性を解析する作業です。構文解析の段階では、文法的に考えられる構造をすべて挙げます。形態素解析した文章の構文解析をします。 １．「満天／の／星／と」と「月／が」を名詞句として認識 ２．「満天／の／星／と」と「月／が」を主語、「美しい」を述語に分類 構文解析することで、「美しい」のが「満天の星」と「月」であると理解できるでしょう。一方、別の解析方法も考えられます。「月／と／星」をまとめて名詞句と見なし、「満天／の」を「月／と／星」の形容詞と考える方法です。この場合、「満天」なのは「星」と「月」の２つが該当します。 意味解析 構文解析をした文章は、意味が定まっていません。上述の例でいえば、「満天」なのが「星」と「星と月」のどちらなのか不明のため、意味解析を実施します。意味解析では、辞書を利用して単語同士の意味や関係を調べます。結果をもとに、構文解析から最適な構文の選出が可能です。 辞書を参照 「満天」……空いっぱい 「星」……複数ある 「月」……一つだけ →「満天」は「星」だけにかかると特定できる 文脈解析 同じ文章でも、文脈によって異なる意味をもつ場合もあるでしょう。自然言語処理では、前後の文章にも構文解析と意味解析を実施し、文脈を明らかにします。文章同士の関係性を明らかにするには言葉の意味や文法だけではなく、さまざまな知識が必要不可欠です。照応解析や談話解析などの手法が提唱され研究が進められているため、十分な実用性を誇る文脈解析は発展していくといえるでしょう。 自然言語処理の活用事例と代表的なサービス 自然言語処理（NLP）技術は年々進化を遂げており、ビジネスから日常生活にいたるまで多様な分野で活用されています。ここでは、代表的な活用例と関連するサービス・製品を通して、自然言語処理 AI の可能性を具体的に見ていきましょう。 AIチャットボット（ChatGPT・Geminiなど） カスタマーサポートなどで広く導入されているAIチャットボットは、自然言語処理 AI（NLP AI）の代表的な活用例です。ユーザーの入力文を理解し、適切な返答を自動生成することで、問い合わせ対応を効率化します。AIと自然言語処理技術を連携させることで、柔軟で人間らしい応答が可能になります。 音声認識AI（Google Speech-to-Textなど） 自然言語処理は、音声をテキスト化するAI技術にも欠かせません。コールセンターでは、通話内容を自動的に文章化する仕組みとして活用されており、議事録作成や顧客対応記録の自動化にも役立っています。自然言語とは異なる話し言葉の処理にも対応できることが強みです。 AIスピーカー（Amazon Alexa・Googleアシスタントなど） スマートスピーカーやAIスピーカーでは、音声による自然な指示に対して、NLP技術が内容を解釈し動作を実行します。例えば「今日の天気は？」といった指示に対し、自然言語検索によって該当する情報を提供する仕組みが活用されています。 手書き文字のデータ変換（OCR＋NLP） 自然言語処理技術は、手書き入力のテキスト化にも活用されています。電子カルテシステムなどでは、医師がタブレットに記入した文字を自動でデジタルデータへ変換し、意味解析や記録の整理に応用されています。意味処理とはまさにこうした文脈理解の技術です。 検索エンジン（Google検索など） 検索エンジンにおける自然言語処理の活用により、単純なキーワードではなく、文脈や意図に基づく柔軟な検索が可能になっています。曖昧な表現でも、自然言語クエリを解析して適切な検索結果を返す「自然言語検索」の技術が導入されています。 翻訳機能（Google翻訳など） 機械翻訳の精度が向上している背景には、NLPを用いた文脈解析と意味解析があります。日本語の多義性や文脈のあいまいさを処理するために、自然言語処理とは何かを深く理解した設計が重要です。音声認識と組み合わせたリアルタイム翻訳サービスでも、自然言語処理 AI は中心的な役割を担っています。 このように、自然言語処理の活用はあらゆる領域で進んでおり、その基盤にはテキストデータを解析するテキストマイニングの手法が存在します。活用シーンに適したツールを選ぶために、最新のテキストマイニングツールを比較検討するのもおすすめです。 自然言語処理の活用は、テキストマイニングがおすすめです。最新のテキストマイニングツールを知りたい方は、以下のボタンより最新の資料請求ランキングをご覧ください。 【2026年04月版】 テキストマイニング の資料請求ランキング 資料請求ランキングで製品を比較！ 今週のランキングの第1位は？ おすすめのテキストマイニングツール ここでは、実際にどのようなテキストマイニングツールがあるのかをチェックしてみましょう。ITトレンドの資料請求ランキング（2025年11月版）で、資料請求数が多かった上位３製品を紹介します。 見える化エンジン 株式会社プラスアルファ・コンサルティング 資料請求リストに追加 製品詳細ページへ ＞ 《見える化エンジン》のPOINT 生成AI×SaaSにより、効率的かつ高度な顧客の声活用を実現 コールログ、アンケート、SNS、ネットリサーチまで幅広く分析 ポータル機能で点在する顧客の声を組織の資産として活用 株式会社プラスアルファ・コンサルティング（東証プライム上場）が提供する「見える化エンジン」は、顧客の声やテキストデータを多角的に分析し、インサイトを可視化できるテキストマイニングツールです。強力な分析機能と直感的なUIにより、誰でも簡単にトレンド抽出や課題発見が行えます。マーケティングや商品開発、CS向上など幅広い用途で活用されています。 製品ページはこちら 今すぐ資料請求する（無料） TextVoice マイボイスコム株式会社 資料請求リストに追加 製品詳細ページへ ＞ 《TextVoice》のPOINT リサーチ会社ならではの分析機能を搭載！ 直観的で分かりやすい操作性！ 無料トライアルプランご案内中！ マイボイスコム株式会社が提供する「TextVoice」は、アンケート自由記述やお客様の声を効率的に分析できるテキストマイニングサービスです。言語処理技術を活用し、回答内容の分類やキーワード抽出を自動化。顧客の意見を正確に把握し、今後の施策やサービスづくりに役立つ気づきを得られます。 製品ページはこちら 今すぐ資料請求する（無料） 自然言語処理における今後の課題 高度な技術を誇る自然言語処理ですが、できないことや課題もあります。自然言語処理は、形態素解析と構文解析だけで処理をしているのではありません。文章の構造や前後の文脈から質問の意図を推測し、分析する必要があります。しかし、ビジネスや日常でさらに活用するためには精度が十分ではありません。 また、英語と日本語など言語により、処理技術も異なります。英語は単語同士がスペースで区切られていますが、日本語にはありません。対象言語に処理技術が偏ってしまう点も課題の一つです。 このような課題を解決するために、自然言語技術やAIの開発が進められています。 テキストマイニングやマーケティングで自然言語処理を活用する場合は、常に最新の情報・技術を取り入れるよう意識するとよいでしょう 。 自然言語処理を活用してテキストマイニングを効率化しよう 自然言語処理では、大量のテキストデータ解析や非構造化データの処理が可能です。AIチャットボットやスピーカーなどビジネスや日常でも活用されています。 膨大な情報から有益な知見を素早く抽出できることが、NLPを導入する最大のメリット です。文章における意図の推測など処理技術にはまだ課題があり、さらに研究が進められ発展していくと予測されるでしょう。自然言語処理について理解を深め、翻訳やマーケティングの分野で必要となるテキストマイニングに活かしましょう。 テキスト分析や業務改善でよくある悩みが、資料請求で解決できるかもしれません 。今すぐ製品の資料を手に取り、テキストマイニング活用のヒントをつかみませんか。 ＼ 先月は3,000人以上の方が資料請求しました ／ テキストマイニングの製品をまとめて資料請求！ ＼ 先月は3,000人以上の方が資料請求しました ／ テキストマイニングの製品をまとめて資料請求！ ＼ 無料でプロに相談！／ プロに相談（無料）する！ テキストマイニングツール 人気ランキング | 今週のランキング第1位は？ 新NISAに関する実態調査アンケート アンケート回答者の中から毎月抽選で10名様に Amazonギフトカード1,000円分が当たる！ ITトレンドMoneyみんなのおサイフ事情では 「新NISAに関する実態調査」をしております。 ぜひご協力ください。 ＼匿名OK！カンタン2分で完了／ アンケートに答える ＞ このコンテンツの執筆者 真田 幸子 ITトレンド編集部 ERP データベース RPAツール 経歴・実績 大学卒業後、外資系サービス企業にて、海外顧客対応や通訳等のフロント業務に従事。その後政府関連機関での情報精査および公的文書の作成支援に携わる。 現在はITトレンド編集部にて、記事編集やユーザー傾向・製品特性の分析等を行っている。顧客対応・営業支援に役立つ各種ツールに精通し、ユーザー目線を重視した実用性の高いコンテンツ制作に取り組んでいる。 記事上部にジャンプして戻る＞ このカテゴリーに関連する記事 テキストマイニングとは？やり方・手法・ツール・事例までわかりやすく解説 【2026年版】無料のおすすめテキストマイニングツール比較！具体的な活用方法も紹介 エクセルでテキストマイニングは可能？やり方や関数もあわせて紹介 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