*自然言語処理（NLP/Natural Language Processing）とはAI技術の1つの分野で、コンピュータによって、人間が普段の会話や文章作成で使う自然言語を処理する技術のことです。*

近年、チャットボットなどの自然言語処理を活用したAI技術の進歩と普及が著しく、自然言語処理の入門知識はAIを活用するエンジニアにも今後ますます求められるでしょう。

この記事では、自然言語処理を学びたいと考えている方のために、自然言語処理の入門知識や活用事例、学習方法について解説していきます。

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## 自然言語処理を学んでAIエンジニアを目指そう

自然言語処理は、機械学習モデルやディープラーニングなどと組み合わせることで人間の言語を処理することができ、様々な分野で言語データを理解して活用するために使用されています。

**AI技術の発展において、膨大な量のテキストデータを効果的に分析したり、情報を抽出して有益な情報を得たりするためにも自然言語処理の理解は重要です。**自然言語処理を学んでAIエンジニアとしての基礎を身につけましょう。

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ここではまず、自然言語処理が注目されている理由や、その仕組みについて説明します。また、自然言語処理でよく使用されるプログラミング言語であるPythonや、自然言語処理を役立てられる職種の年収などの基礎的なことについて解説します。

自然言語処理は、コンピュータが人間が使う言葉を理解し、処理することです。*自然言語処理を使用することで大量のテキストデータから情報を抽出し、有益な情報を得ることができます。*

また、文章の要約・翻訳や、質問への回答、ソフトウェアのプログラミングなど、人間が言語を使って行う活動や作業をコンピュータで行い、作業の効率化や品質向上を期待することができます。

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### 自然言語処理が注目される理由とは

*IT化が進む社会で、SNSの利用やチャットAIなど、テキストデータの活用が進んでいることから、膨大なテキストデータを活用するために自然言語処理が注目されています。*

近年は、ディープラーニングの発展によって様々な大規模言語モデルが登場し、自然言語処理により膨大な文章を学習して処理を行うことができるようになっています。

また、自然言語処理をテキストデータ処理だけでなく静止画・動画・音声などの編集や処理に活用する技術も登場し、多様な作業をさらに効率化することが期待されています。

自然言語処理を行うために、まずは人間が使う言葉を機械が理解できる形式に変換するための機械可読目録と、自然言語の使用例や構文・単語の使い方を大量に記録したコーパスが必要です。

自然言語処理は、機械可読目録とコーパスを用いて、形態素解析・構文解析・意味解析・文脈解析などの処理を行います。

これらの解析を行うことで、コンピュータが自然言語を理解し、文章の意味を解釈することができるのです。

*■形態素解析*
形態素解析エンジンを使って文章を最小の単位である単語に分割します。
形態素とは意味を持つ最小限の文字のまとまりを意味し、形態素解析によって形態素を品詞などに細かく分解します。

例えば、「今日はいい天気ですね」という文章であれば、「今日／は／いい／天気／です／ね」と分解することができます。

*■構文解析*
単語同士の関係性を解析し、文章の構成において要素同士がどのような関係にあるのかを明らかにします。
どの単語がどの単語に係るのかを解析する依存構造解析や、隣接する単語の関係を元に文章の構造を解析する句構造解析などの解析手法が用いられます。

*■意味解析*
構文解析だけでは十分でない場合、文章の意味を特定するために辞書やコーパスを参照して単語の意味や関係を解析します。複数の解釈を持つ可能性がある文章も、辞書を活用して最適な解釈を選択します。

*■文脈解析*
文章のまとまりとしての文脈を理解するために、前後の文章に対して構文解析や意味解析を行い、文章同士の関係を明らかにします。

文章同士の関係性を正しく解析するには様々な言語知識が必要とされ、機械学習やニューラルネットワークの領域も関わってきます。

*自然言語処理には、処理を行うためのプログラミング言語としてPythonが多く活用されています。*

Pythonは自然言語処理や機械学習のためのライブラリが豊富で、例えば、NLTK（Natural Language Toolkit）、spaCy、gensimなどのライブラリが利用できます。これらのライブラリを活用することで、自然言語処理の基本から高度な処理までを行うことができます。

また、Pythonではデータサイエンスや機械学習のコミュニティが活発で、自然言語処理に関する新しいアルゴリズムや手法に関する情報が入手しやすいことも、主に利用される理由として挙げられます。

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### 自然言語処理を役立てられる職種の年収

自然言語処理のスキルを役立てられる代表的な職種に、AIエンジニアがあります。ここでは、AIエンジニアの年収がどれくらいか見てみましょう。

AIエンジニアに近いと考えられるシステムエンジニアの年収は「マイナビエージェント職種図鑑」での平均年収は431万円（※2023年11月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のIT技術スペシャリスト（特定技術(DB・NW・セキュリティ等））を参考にすると、平均年収593万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、AIエンジニアは一般平均年収と同程度からやや高めであることが分かります。

AIエンジニアには、PythonやRなどのプログラミング言語のスキルや、データ収集・分析スキルが必要です。*自然言語処理・機械学習・ディープラーニングなどの専門的な知識が豊富で、高度な活用が可能なAIエンジニアはより高収入になる傾向があります。*

【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/04.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

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## 自然言語処理の活用事例とは

自然言語処理を使用することでどのようなことができるのでしょうか。代表的な例としてAIチャットボット・テキストマイニング・検索エンジンでの活用などが挙げられます。

AIチャットボットは、ユーザの問いかけに自動的に応答するツールです。顧客対応の自動化や社内ヘルプデスクの業務効率化などに活用されています。

*自然言語処理はAIチャットボットが言語データを解析し、適切な回答を生成するために重要な役割を果たしています。*問い合わせ文からAIが学習することで、複雑な質問や会話にも対応できるようになります。

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テキストマイニングは、大量のテキストデータから有益なデータを抽出するものです。自然言語処理を用いてテキストマイニングを行うことで膨大なテキストデータを効果的に分析できます。

*テキストマイニングを使ったビッグデータの解析により、企業の製品やサービスの改善に活かしたり、意思決定や経営戦略の策定にも貢献したりすることができます。*

SNSやWebサービスの普及により様々なテキストデータが集まりやすくなっている近年、テキストマイニングは顧客や社会の動向をとらえた企業の活動に不可欠な技術であると言えます。

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自然言語処理は検索エンジンでも活用されています。近年では、Googleが最新の自然言語処理を使ったBERTを発表するなどして注目を集めています。

*検索エンジンで自然言語処理による解析を使うことで、単語の表面的な意味だけでなく、文脈などに基づいたより有益な検索結果を提供することが可能となります。*

## 自然言語処理の学習方法とは

AIエンジニアや収集したデータを活用するデータサイエンティストには、自然言語処理の理解が必要です。ここでは、自然言語処理の学習方法や、自然言語処理の入門学習を終えた後でさらにスキルアップする方法について解説します。

### 自然言語処理の入門サイトで学習する

自然言語処理の学習方法として、まずはWeb上の様々な学習サイトで基礎を学ぶことをおすすめします。特に入門知識を効率的に学ぶには、オンライン学習サイトを活用するとよいでしょう。

学習サイトの教材には自然言語処理やAI技術に関する情報を体系的にまとめたものや、動画や音声で分かりやすく解説しているものも多くあります。*自分の理解度に合った教材を探して、学習の入り口として活用しましょう。*

自然言語処理の基礎を固めるためには、書籍を繰り返し読んで理解を深めることも役に立ちます。ここでは、自然言語処理の入門書としておすすめの書籍を2冊ご紹介します。

*■【文書分類からはじめる自然言語処理入門 -基本からBERTまで-（エンジニア入門シリーズ109） 】*
自然言語処理の入門書として、Pythonを使って基本から学べる参考書です。具体的なプログラム例を通じて、基礎的な自然言語処理の概念を理解できるように書かれています。

また、文書分類の基礎的な手法や概念だけでなく、分散表現、系列ラベリング問題、BERTなど、幅広いトピックを網羅しており、自然言語処理の基礎から応用までを網羅的に学ぶことができます。

▪著者：新納 浩幸氏（茨城大学）・古宮 嘉那子氏（東京農工大学）
▪ページ数：206ページ
▪出版社：科学情報出版株式会社
▪発売日：2022/07/20
【参考】：[文書分類からはじめる自然言語処理入門－基本からBERTまで－](https://www.it-book.co.jp/books/132.html)

*■【BERTによる自然言語処理入門　Transformersを使った実践プログラミング】*
Googleが2018年末に発表した自然言語処理モデルであるBERTに焦点を当てて解説した書籍です。前半では自然言語処理や機械学習についても解説されています。

特に自然言語処理において頻繁に使用される深層学習ライブラリであるTransformersとPyTorch Lightningについて、基礎から丁寧に解説されています。

▪著者：ストックマーク株式会社 編・近江 崇宏 著・金田 健太郎 著・森長 誠 著・江間見 亜利 著
▪ページ数：200ページ
▪出版社：オーム社
▪発売日：2021/06/28
【参考】：[BERTによる自然言語処理入門　Transformersを使った実践プログラミング](https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274227264/)

### 自然言語処理入門を終えてさらにスキルアップするには

自然言語処理は急速に進化しており、その進歩についていくためには、入門学習を終えても最新の技術やツールについて理解を深める必要があります。

*自然言語処理の専門家や、データを分析・活用して企業活動を改善させるAIエンジニアやデータサイエンティストの需要はこれからさらに高まっていくと考えられます。*

多くのビジネスの分野でも活用される自然言語処理の入門知識を学んだら、その知識を活用してさらなるスキルアップを目指せる会社に転職を考えるのも良いでしょう。

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## 自然言語処理の入門知識を習得してAIエンジニアを目指そう

ここまで自然言語処理の入門知識や活用事例、学習方法について解説してきました。AIエンジニアを目指す方は、近年のAIチャットボットや検索エンジンの進歩を支え、これからもさらに注目される自然言語処理について学習を深めましょう。

*自然言語処理の入門知識を身に着けたら、その知識を活かして実際にAIエンジニアとして活躍できる会社に転職し、高度なAI専門スキルを持つプロフェッショナルを目指すキャリアパスも描けるでしょう。*

しかし、1人で転職活動を行うのは大変です。自分が希望するキャリアを実現できる会社を探し、面談や自己PRも上手に行わなくてはなりません。

そこでぜひご活用いただきたいのが[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)です。 

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自然言語処理は、AI技術において人間が使う自然言語を処理する分野です。自然言語処理を活用することで、テキストデータから有益な情報を抽出することができます。この記事では自然言語処理を学びたい方のために、自然言語処理の入門知識や活用事例、学習手法などを解説します。

自然言語処理はAI技術の1つで、人間の自然言語を処理する技術である

自然言語処理では、形態素解析・構文解析・意味解析・文脈解析などの手法を用いて文章を解析する

自然言語処理はAIチャットボット、テキストマイニング、検索エンジンなどに幅広く活用されている

自然言語処理の入門知識を習得しよう！仕組みや学習方法を解説

## メタバースで使われるプログラミング言語

メタバースとは、インターネットを利用した「仮想空間」で交流やサービスを楽しむ場所を指します。この概念は近年注目を集めており、アバター（操作キャラクター）が自由に活動できる仮想空間サービスとして広く認識されています。

この記事では、主にメタバースエンジニアを目指す方に向けて、メタバースの概要、*メタバース開発で使われるプログラミング言語、メタバース開発方法や必要なスキル、メタバースエンジニアの年収、メタバースの勉強方法などについて紹介します。*

メタバースは、英語の「超越（meta）」と「宇宙（universe）」を組み合わせた造語です。

1990年代にSF小説に登場する架空の仮想空間サービスとして初めて言及されました。現代においては、共通認識が曖昧で方針の具体性や明確な定義が存在しないため、様々な企業が「メタバース事業」という大きな括りで仮の定義を設け、メタバースの方向性を探っています。

**一般的には「アバターが自由に活動できる仮想空間サービス」として捉えられています。**メタバースは、現実世界とは異なる次元の仮想空間であり、ユーザは自分の分身であるアバターを操作しながら、経済活動や交流を行うことができます。

【参考】：[総務省｜令和4年版 情報通信白書｜仮想空間市場など](https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r04/html/nd236a00.html)
【参考】：[メタバースの動向と今後の検討論点｜経済産業省](https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/cashless_future/pdf/004_03_00.pdf)

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### メタバース開発に必要な技術

メタバース開発に必要な技術としては、以下のようなものがあります。**必ずしもすべての技術を使う必要はありませんが、より多くの最新技術を活用することで、より楽しく快適なメタバースの実現に近づきます。**

【参考】：[Web3時代に向けたメタバース等の利活用に関する研究会 中間とりまとめ｜総務省](https://www.soumu.go.jp/main_content/000860618.pdf)

*■ AI（人工知能）*
メタバースの開発には、AIの技術が用いられています。AIはデータの計算や予測、アバターの作成、自然言語処理や翻訳、仮想世界の構築などに役立ちます。

*■ AR（拡張現実）やVR（仮想現実）*
ARやVRの技術も、メタバースの開発のために重要です。ARやVRは、デバイスを使って、現実に近い感覚で仮想空間を体験できる技術です。

メタバースとVRの違いとは？活用例やARについても理解してみよう

*■ 3Dモデリング*
3Dモデルと呼ばれる、3次元のオブジェクトをソフトウェアを使用して作成することです。3Dモデリングは、メタバースの空間やコンテンツの作成に必要です。

*■ ブロックチェーンやNFT*
ブロックチェーンとは、分散型のデータベースのことで、データの改ざんや偽造を防ぐことができます。NFTとは、Non-Fungible Token（非代替性トークン）の略で、ブロックチェーン上で発行される、唯一無二のデジタル資産のことです。

ブロックチェーンやNFTは、メタバースの経済や所有権の管理に役立ちます。

ブロックチェーンとは？仕組みや使い道・注意点を分かりやすく解説

*■ 5G技術*
より現実に近い、快適なメタバース空間の実現には3DモデリングやVR機器などのハードウェアの利用が必要となりますが、大量のデータ処理が必要です。5G通信の技術を駆使することで、リアルタイムでメタバースを楽しむことが可能になります。

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## メタバース開発に必要なプログラミング言語

メタバース開発には様々なプログラミング言語が活用されています。以下は、メタバースエンジニアが習得すべき主要な言語です。

C#（シーシャープ）はMicrosoftが開発したオブジェクト指向のプログラミング言語であり、**Unity（ユニティ）というゲームエンジンで広く使用されています。**Unityはメタバースプロジェクトでも広く採用されており、C#を学ぶことでメタバースエンジニアとしてのスキルを高めることができます。

【参考】：[C# プログラミング ガイド | Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/ja-jp/dotnet/csharp/programming-guide/)

C#とは？できることや作れるもの、使い方、勉強方法も解説！

C++（シープラブラ）はC言語をより高度に拡張し、オブジェクト指向を取り入れた言語です。難易度は高くなりますが、処理速度が速く、汎用性にも優れています。**C++はUnreal Engine（アンリアルエンジン）で使われており、Web3系メタバースでも採用されています。**

【参考】：[ゼロから学ぶ C++](https://rinatz.github.io/cpp-book/)

C言語とC++の違いとは？それぞれの特徴・メリットについて解説

JavaScriptは、Webのアプリ開発に用いられる言語で、ブラウザ上でメタバースを利用できるようにする技術です。メタバースとはWebサービスの1種で、Web2とWeb3のメタバースに分けられ、**JavaScriptはWeb2およびWeb3の両方で使用されている言語です。**

Web3のメタバースでは、JavaScript以外にブロックチェーンやNFT（非代替性トークン）のプログラミングも必要になります。

【参考】：[現代の JavaScript チュートリアル](https://ja.javascript.info/)

JavaScriptの入門！その概要や文法の基礎について解説！

**Solidityはイーサリアムブロックチェーンのスマートコントラクトで使われる言語です。**Solidityは、Ethereumブロックチェーン上で動作する分散アプリケーション（dApps）を開発するためのスマートコントラクト言語です。Web3系メタバース開発において重要なスキルとなっています。

【参考】：[Solidity — Solidity 0.5.4 ドキュメント](https://solidity-jp.readthedocs.io/ja/latest/)

Rustとは、2006年に開発がスタートした、オープンソースのプログラミング言語です。Rustには処理速度が高速、並行処理が可能、安全性が高いなどの特徴があります。**Rustはメタバースで主にWeb3のメタバースで使われ、特にSolana（ソラナ）ブロックチェーンで利用されることが多いです。**

Solanaは、高速で低コストでスケーラブルなブロックチェーンプラットフォームで、メタバースにおけるNFT（非代替性トークン）やスマートコントラクトの開発に適しています。

【参考】：[The Rust Programming Language 日本語版](https://doc.rust-jp.rs/book-ja/)

Pythonは、構文がシンプルで初心者にも学びやすい言語です。メタバース開発には様々なプログラミング言語が必要になりますが、Pythonはその中でも比較的習得しやすいと言えます。Pythonは、豊富なライブラリやフレームワークを持っており、様々な機能やアプリケーションを簡単に実装できます。

メタバースでは、3DグラフィックスやVR/AR、ブロックチェーンやNFT、AIやデータ分析など、多岐にわたる技術が必要になりますが、**Pythonにはそれらをサポートするメタバースに適したライブラリやフレームワークが充実しています。**

【参考】：[Welcome to Python.org](https://www.python.org/)

Pythonの機械学習ライブラリ厳選10選！メリット・デメリットも解説

## メタバースエンジニアの年収

メタバースエンジニアとは、メタバースの開発に携わるITエンジニアの総称です。ゲームエンジニアやWebエンジニア、ブロックチェーンエンジニアなど、様々なエンジニアがおり、年収はそれぞれ異なります。そこで、ここではシステムエンジニアの年収を見ていきます。

「マイナビエージェント 職種図鑑」でのシステムエンジニアの平均年収は431万円（※2023年11月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」からエンジニア/プログラマを参考にすると、平均年収593万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、システムエンジニアの年収は一般平均年収と同水準かやや高めであることが分かります。

メタバースエンジニアは、幅広い知識や専門性の高いスキルを有することから、今後もさらに市場価値が高まると思われます。**メタバースエンジニアには様々な職種がありますので、自分の夢や目標を再度確認して希望職種を明確にし、ステップアップしていくことをおすすめします。**

## メタバースエンジニアのデメリットとメリット

メタバースエンジニアはまだ登場して間もない職種であり、目指すのに躊躇いを覚える方もいるでしょう。メタバースエンジニアになると、どのようなメリットやデメリットがあるのでしょうか？1つずつ見ていきましょう。

メタバースエンジニアは様々な職種の集合体であり、未経験者が目指すにはハードルが高いかもしれません。**どのようなデメリットがあるのか、確認してみましょう。**

*■ 最新の情報や技術が求められる*
メタバースは発展途上の分野であり、その技術やトレンドは日々変化しています。そのためメタバースエンジニアは、常に技術の変化に対応していく必要があります。 常に最新の技術や知識をキャッチアップしなければなりませんので、仕事以外の時間も自己啓発や学習が求められます。

*■ 対応範囲が広い*
メタバースは、ゲームエンジンやWeb技術、ブロックチェーン技術など、様々な技術を組み合わせて開発しています。そのためメタバースエンジニアは、複数のプログラミング言語やフレームワークを使いこなせるスキルが求められます。対応範囲が広く、またそれぞれの分野においても専門性が求められるため、強い向上心や克己心が必要です。

*■ 法的リスクがある*
メタバースは新しい分野であり、まだ法整備が追いついていない面があります。そのため、意識しておかないと著作権やプライバシーなどの問題が発生する可能性があります。理系出身者で法律に疎いという方もいますが、法的リスクへの対応が求められる場合がありますので、関連法規の勉強も必要です。

続いてメタバースエンジニアのメリットを確認していきましょう。メリットとしては以下の通り、**やりがい、多様な知識やスキル、高額報酬などのメリットを挙げられます。**

*■ やりがいがある*
メタバースは今後ますます発展していく分野であり、メタバースエンジニアはその最先端を担うことができます。メタバースエンジニアは、新しい技術やサービスに触れる機会が多く、刺激的でやりがいのある仕事です。

*■ 多様な知識やスキルを身に付けられる*
メタバースエンジニアは、様々な分野や業界との連携が必要になります。メタバースエンジニアは、ゲームやエンターテインメントだけでなく、教育や医療、不動産などの分野でも活躍できます。メタバースエンジニアは、多様な知識やスキルを身につけることができます。

*■ 高い報酬を得られる可能性がある*
メタバースエンジニアは需要が旺盛であり、高い報酬を得られる可能性があります。現在ではまだ少数派のエンジニアであり、その需要は供給を上回っています。メタバースエンジニアは高い専門性と価値を持つエンジニアとして、高い報酬を得ることができるでしょう。

## メタバースエンジニアになるための勉強法

メタバースは新しい分野であり、勉強法がまだ確立されているわけではありません。では、どのように勉強をすればよいのか、何を学べばよいのか迷う方も少なくないでしょう。

ここではメタバースエンジニアを目指すために学ぶべきことや、取得しておきたい資格などについて解説します。

### 目指すメタバースエンジニアの領域を定める

メタバースエンジニアとは、インターネット上に構築された仮想空間であるメタバースの開発や運用に関わるエンジニアのことです。メタバースエンジニアには様々な職種がありますが、主に以下の5つの種類があります。

メタバースは担当範囲が広く、その開発をいきなり個人で行うのはかなり無理がありますので、**まずはどの職種を目指したいのか、明確な目標を定めましょう。**

*▪デザイナー・3DCGデザイナー（クリエイター）*
　メタバース内のキャラクターや環境をデザインするエンジニア

*▪ゲーム開発エンジニア*
　メタバースプラットフォームの設計や開発を行うエンジニア

*▪Android・iOSエンジニア*
　メタバース用のスマホアプリの開発を行うエンジニア

*▪サーバー開発エンジニア*
　メタバースプラットフォームのサーバ側の設計や開発を行うエンジニア

*▪インフラエンジニア・セキュリティエンジニア*
　メタバースプラットフォームのネットワークやセキュリティの設計や運用を行うエンジニア

### 必要なスキルに関する勉強を行う

メタバースエンジニアは担当職種によって必要なスキルや経験は異なりますが、共通して求められるスキルには、以下のようなものがあります。

▪UnityやUnreal Engineなどのゲームエンジンの開発スキル
▪C++やJavaやPythonなどのプログラミング言語の開発スキル
▪VRやARの技術の理解と利用スキル
▪AIや3Dモデリングなどの最新技術の理解と利用スキル
▪エッジコンピューティングや5Gなどの通信技術の理解と利用スキル

【参考】：[最高にパワフルな 3D 制作プラットフォーム - Unreal Enginey](https://www.unrealengine.com/ja/)

### メタバースに関連する資格を取得する

メタバース関連のエンジニアは、必要とされる職種で企業やプロジェクトなどに採用されるため、この資格が必須だというものは存在しません。そこで、**メタバースエンジニアになる上で有利になると思われる資格を挙げますので、ぜひチャレンジしてみてください。**

*1. 基本・応用情報技術者試験*
基本的なITスキルの証明となる、IPAの「基本情報技術者試験（FE）」はぜひ取得しておきましょう。すでに取得した方は上位資格の「応用情報技術者試験（AP）」にチャレンジしましょう。応用情報技術者試験（AP）の難易度はやや高くなりますが、転職時には強い味方になる資格です。

また、いずれも資格手当を得やすいメジャーな資格であり、取得によって年収アップが期待できます。

【参考】：[基本情報技術者試験（FE）](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/fe.html)
【参考】：[応用情報技術者試験（AP）](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/ap.html)

基本情報技術者試験の合格率が上がった？難易度や勉強方法を解説！

メタバースエンジニアを目指す上で、プログラミング言語は何を習得すれば良いのでしょうか。メタバース開発とは何か、必要な技術、プログラミング言語、メタバースエンジニアの年収、メタバースエンジニアになる方法や取得しておきたい資格について解説します。

メタバース開発に必要な技術にはAIやAR/VR、3Dモデリング、ブロックチェーンや5G技術などがある

メタバース開発に必要なプログラミング言語にはC#、Ｃ++、JavaScript、SolidityやRust，Pythonなどがある

メタバース自体のスキル証明となる資格は少ないが、基本・応用情報技術者、.Unity認定資格などの取得がおすすめ

メタバース開発のプログラミング言語とは？習得して活躍する方法を解説

## 自然言語処理で多く使用されるPython

自然言語処理は、人間が日常的に使う自然言語をコンピュータやプログラムで処理するための技術で、AIチャットボットやテキストマイニングなどに活用され近年注目を集めています。

自然言語は機械語やプログラミング言語よりも柔軟で複雑な構造を持っており、コンピュータで自然言語処理を行うには、データの下処理や、形態素解析や構文解析、係り受け解析などの様々な処理が必要です。

**Pythonはこれらの自然言語処理に必要な解析を行うライブラリが多く提供されており、自然言語処理の実装に多く使用されるプログラミング言語です。**

Pythonは、シンプルで読みやすい構文を持っていることも特徴です。そのため、プログラミングや自然言語処理の入門者から経験豊富なプログラマまで、読みやすく実装しやすい言語として知られています。

## Pythonの自然言語処理ライブラリを知ろう

Pythonの自然言語処理用のライブラリやフレームワークには、NLTK（Natural Language Toolkit）、spaCy、GiNZAなどがあり、自然言語処理に必要な解析を容易に行うことができます。

*Pythonのライブラリの使い方を学ぶことで、より自然言語処理について理解を深めることにもつながります。*

この記事では、自然言語処理とPythonでの処理に興味がある方のために、自然言語処理にPythonが使われる理由や、代表的なライブラリとサンプルコード、自然言語処理でできることなどについて解説していきます。

Pythonのよく使うライブラリ一覧！一段上の開発を目指そう

## 自然言語処理で使えるPythonのライブラリとは

自然言語処理ではどのような処理が必要で、Pythonのライブラリを使うことでどのように役立つのでしょうか。

ここでは自然言語処理で行う処理を確認し、Pythonのライブラリでどのようなことができるか確認します。また、自然言語処理でPythonを役立てられる職種の年収についても解説します。

### 自然言語処理で行う処理とは

自然言語処理では、人間が日頃から使用する自然言語をコンピュータが処理できるように様々な処理を行います。

その代表的なものに、以下のような処理があります。

*■形態素解析*
「形態素」とは、言葉を構成する最小単位である単語のことを意味します。形態素解析では、文章を分けられる最小の単位である単語に分解します。

*■構文解析*
構文解析では、形態素解析で分解した単語同士の関連を明らかにして、文章の構造を把握します。単語や句がどのように組み合わさり、どのような役割を果たしているかを解析します。

*■意味解析*
文章の意味を解析する手法で、文章の構造だけでなく言葉やフレーズの持つ意味を解釈し、関連性を抽出します。文章全体や部分的な意味を理解し、言語的なニュアンスをより正確にとらえるための処理です。

*■文脈解析*
文脈解析は、1つの文だけでなく周囲の文・段落・文書全体との関連性を解釈する処理です。特定の単語や表現の意味を正確にとらえ、その文脈の中での適切な解釈を行うために重要な役割を持つ処理です。

### Pythonで使用できる自然言語処理ライブラリ

*Pythonでは、自然言語処理に必要な形態素解析・構文解析・意味解析・文脈解析などの処理を行えるライブラリが豊富に用意されています。*

例えば、NLTK（Natural Language Toolkit）やspaCyでは形態素解析や意味解析を行うことができます。また、TextBlobは単語の持つネガティブ・ポジティブな意味合いを数値化する感情分析機能を持っています。

### 自然言語処理でPythonを役立てられる職種の年収とは

自然言語処理でPythonを役立てられる代表的な職種として、AIエンジニアが挙げられます。

AIエンジニアに最も近いと考えられるプログラマーの年収は「マイナビエージェント職種図鑑」での平均年収は344万円（※2023年12月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のIT技術スペシャリスト（特定技術(DB・NW・セキュリティ等））を参考にすると、平均年収758万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、AIエンジニアは一般平均年収よりやや低めから高めであることが分かります。

AIエンジニアはAIや機械学習、深層学習などの専門的な知識を用いてAIモデルを開発・実装する専門家です。*高度なPythonやR言語の実装スキルや、幅広いライブラリ・フレームワークなどの経験が豊富なAIエンジニアはより高収入となる傾向があります。*

【参考】：[マイナビエージェント 職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/05.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

AIエンジニアとは？AIエンジニアの概要と転職で成功するための秘策を解説

## Pythonの自然言語処理ライブラリのサンプルコード

ここでは、実際にPythonの自然言語処理ライブラリでどのような処理が行えるのかを、NLTK・MeCab・GiNZAのサンプルコードを示しながら解説していきます。

*NLTK（Natural Language Toolkit）は、Pythonで自然言語処理を行うためのライブラリで、開発現場でも広く使用されています。*

自然言語処理に使うテキストや話し言葉を大量に集めた50以上のコーパスを提供しており、分類・トークン化・語幹処理・タグ付け・構文解析などの処理を行うことができます。

NLTKで形態素解析を行うために、pipでNTLKをインストールします。

また、Pythonインタプリタで以下のコマンドを実行して機能をダウンロードすると、nltk_dataというフォルダが作成されて形態素解析を行えるようになります。

それでは、「The cat is comfortably sleeping on the carpet now.」という文章を形態素解析してみましょう。

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