自然言語処理 NLP Natural Language Processing

人間が日常的に使う言語（自然言語）をコンピュータが理解・解析・生成できるようにする技術である。言語の構造を解析したり、意味を理解したりするために、言語学、コンピュータサイエンス、人工知能の知見を融合している。

提唱者

自然言語処理には明確な「提唱者」は存在しないが、分野を切り拓いた先駆者の一人としては、アメリカの計算機科学者である ノーム・チョムスキー（Noam Chomsky） が挙げられる。

彼の生成文法理論は、自然言語の構造を形式的に分析する道を開いた。また、人工知能の父とされる アラン・チューリング（Alan Turing） も、人間の言語理解を模倣するマシンの概念を早期に提示していた。

ノーム・チョムスキー　生成文法理論

1. 人間には生得的な言語能力がある

赤ちゃんは、特定の言語を教えられなくても、どんな言語でも習得できる。つまり、人間の脳には「普遍文法（Universal Grammar）」が備わっていると考えました。

2. 文の正しさは、意味ではなく構造で決まる

たとえば、以下の文：

「無意味な緑のアイデアが怒り狂って眠る」

意味はおかしくても、文法的には正しい。つまり、意味とは関係なく、私たちは「文法的に正しい文」を識別できる力がある。

3. 文法はルールで表せる

• 文 → 主語 + 述語
• 主語 → 名詞
• 述語 → 動詞 + 目的語
• 目的語 → 名詞

このように、文法を数式のようなルールの組み合わせで表現し、コンピュータにも扱えるようにしようとしたのが生成文法の大きな特徴。

イメージ図（テキスト版）

あなたの頭の中（普遍文法）
↓
「文を作るルール」が入っている
↓
“彼はりんごを食べた” ← 無限に文を作り出せる！

生成文法理論が与えた影響

• 言語学の革命：意味重視から、構造（syntax）重視へとパラダイムが変化
• 自然言語処理（NLP）：コンピュータで言語を扱う基礎理論として応用
• 心理学・教育学：子どもの言語習得や認知発達の研究にも影響

デザイン領域における自然言語処理の利用方法と具体的な事例

1. ユーザーリサーチの効率化

ユーザーインタビューやアンケートの自由記述回答から、キーワード抽出・感情分析・テーマ分類などを自動化することで、リサーチ分析の効率を大幅に向上させることが可能である。

• 例：大量のユーザーの声をテキストマイニングし、共通する不満やニーズを可視化してUI改善の方向性を導き出す。

2. チャットボットのUX設計

自然言語処理によって、ユーザーの質問意図を理解し、適切な応答を生成できる会話型インターフェースの設計が可能になる。UXデザイナーは、NLPの処理結果に基づいて、自然でストレスの少ない対話体験を設計できる。

• 例：カスタマーサポートのチャットボットが、ユーザーの質問を意図に基づいて正しく分類し、適切な情報へ導くように設計する。

3. 音声UIの構築

音声アシスタントや音声操作のUI設計では、音声をテキストに変換（音声認識）し、そのテキストを自然言語処理で理解する工程が必要である。デザイナーは、誤認識に配慮したUI設計を行う。

• 例：スマートスピーカーが命令を誤解しないよう、曖昧さの少ない言い回しや再確認機能をデザインする。

• スマートスピーカー（例：SiriやAlexa）

4. ライティング支援ツール

NLP技術を用いて、文章の文法チェック、読みやすさの評価、リライト提案などを自動で行うツールを活用できる。UXライティングやマイクロコピーの精度向上に寄与する。

• 例：Figmaなどのツールと連携し、ボタン文言やエラーメッセージの一貫性やトーンをチェックする機能を導入する。

• 文書の要約や感情分析
• 翻訳アプリ（例：Google翻訳）

誰が使う？

AIやIT業界の研究者、エンジニア、データサイエンティストなど。

NLP（神経言語プログラミング）との違い

項目	自然言語処理（Natural Language Processing）	神経言語プログラミング（Neuro-Linguistic Programming）
分野	コンピュータ科学（AI・機械学習）	心理学・自己啓発
目的	人間の言語をコンピュータに理解させる	人間の思考・行動パターンを変える
利用例	AIチャット、音声アシスタント	コーチング、セルフマネジメント
対象	コンピュータと言語	人間の脳・言語・行動

関連用語

• AI
• AIバイアス