## 「GitHub Copilot X」が発表された

2023年3月23日、GitHubは「GitHub Copilot X」を発表しました。およそ2年前にリリースした「 GitHub Copilot」を改良し進化させたものです。

具体的には、**OpenAIのGPT-4（Generative Pre-trained Transformer 4）を採用し、チャットと音声機能が組み込まれ、プロジェクトのあらゆる場面でAIが利用可能になります。**

GitHubは、リサーチプロジェクトを「GitHub Next」としてまとめており、「GitHub Copilot X」はそれぞれのプロジェクト単位で公開されます。

【参考】：[GitHub Copilot X：AIを搭載した開発者体験](https://github.blog/jp/2023-03-23-github-copilot-x-the-ai-powered-developer-experience/)
【参考】：[GitHub: Introducing GitHub Copilot X](https://github.com/features/preview/copilot-x)
【参考】：[GitHub: GitHub Next](https://githubnext.com/)

GitHub Copilot Xの「X」は、コードの保管からワークフローの拡張へと製品が広がる用途へ対応する可能性を持つプレースホルダー（仮置きした名称）を意味します。*「X」は適用領域に応じて使い分けできるので、AI自体における開発へのコミットメントを表すものとして用いられています。*

【参考】：[GitHub: Introducing GitHub Copilot X](https://github.com/features/preview/copilot-x)

*GitHub Copilotとは、OpenAIのGPT-3を改良したテキスト生成の言語モデル：「OpenAI Codex」を利用するコード生成・変換を得意とするプログラマー支援ツールを指します。*GitHubとOpenAIにより開発されました。

GitHub Copilotに対して、コードを書いたりコードにさせたいことをコメントとして伝えたりすることで、必要となる候補を提示してくれます。AIを活用したペアプログラミングを行うことができます。また、日本語のコメントも処理できることが確認できています。

【参考】：[GitHub Docs](https://docs.github.com/ja/copilot)
【参考】：[GitHub Copilot](https://github.com/features/copilot/)

AIペアプログラマー「GitHub Copilot」の使い方や導入メリットを徹底解説！

### GitHub Copilot Xを利用するには

GitHub Copilot Xは、テクニカルプレビューとして利用することができます。**利用するには公式サイトでの利用登録が必要です。**その際、ウェイティングリストに登録して利用登録完了を待たなければならないため、いつから使えるのか疑問に思う場合は、すぐにウェイティングリストに登録するのが良いでしょう。

なおウェイティングリストに登録できるのは、GitHub Copilotの有効なサブスクリプションを持つ方に限定されています。

【参考】：[GitHub Copilot X：AIを搭載した開発者体験](https://github.blog/jp/2023-03-23-github-copilot-x-the-ai-powered-developer-experience/)
【参考】：[GitHub: Introducing GitHub Copilot X](https://github.com/features/preview/copilot-x)
【参考】：[Join the GitHub Copilot chat Waitlist](https://github.com/github-copilot/chat_waitlist_signup)

*GitHub Copilot Xは、テクニカルプレビューとして利用が始まったばかりです。*まだサブスクリプションが設定されていません。そもそもGitHub Copilot Xは、そのままGitHub Copilotの製品としての位置付けではなく、将来のビジョンを表現したものと説明されています。

テクニカルプレビューを通じて製品化と提供方法を検討していくとしています。

ベースとなるGitHub Copilotは、2021年6月にテクニカルプレビューが始まり、2022年6月から個人向けサブスクリプションが開始されています。個人向けとビジネス向けがあり、個人向け価格は月当たり10USドル、または年あたり100USドルから選択できます。

学生・教師・オープンソースの保守担当者の場合は、無料サブスクリプションが利用できます。

【参考】：[GitHub Copilot の課金について](https://docs.github.com/ja/billing/managing-billing-for-github-copilot/about-billing-for-github-copilot)
【参考】：[GitHub: Pricing](https://github.com/pricing)

GitHub Copilot Xは、前述の通りテクニカルプレビューとして提供されるため利用登録が必要です。**1つのウェイティングリストに登録するだけではすべてを利用できないため、それぞれ登録が必要です。**

GitHub Copilotの有効なサブスクリプションを持つ方に限定されていますので、先行してGitHub Copilotのサブスクリプションを取得しておくと良いでしょう。

【参考】：[GitHub Copilot X：AIを搭載した開発者体験](https://github.blog/jp/2023-03-23-github-copilot-x-the-ai-powered-developer-experience/)
【参考】：[GitHub: Introducing GitHub Copilot X](https://github.com/features/preview/copilot-x)
【参考】：[GitHub: The latest GitHub previews](https://github.com/features/preview)

ここからは、具体的に提供されるGitHub Copilot Xの各機能について解説していきます。

*「GitHub Copilot Chat」は、開発環境にフォーカスしたチャットインターフェースです。*統合開発環境（IDE）と連携し、コードブロックの分析やユニットテストの生成、バグの修正提案なども可能です。音声ベースのコード支援ツールである「GitHub Copilot Voice」も今後搭載する予定です。

「GitHub Copilot Chat」は、OpenAIとMicrosoftがChatGPTや「新しいBing」で進めた作業をベースに構築されます。そのため、テクニカルプレビューはVS（Visual Studio）またはVSCodeのユーザー向けに提供されます。

【参考】：[GitHub Copilot chatへのウェイティングリスト登録](https://github.com/github-copilot/chat_waitlist_signup/join)
【参考】：[GitHub Copilot Voice](https://githubnext.com/projects/copilot-voice/)
【参考】：[GitHub Copilot Voiceへのウェイティングリスト登録](https://githubnext.com/projects/copilot-voice/)

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*「GitHub Copilot for Pull Requests」は、GitHub上のPull Requestに対してAIによる説明を追加する機能です。*使われるAIには、OpenAIの最新のGPT-4が使われています。

「GitHub Copilot for Pull Requests」のプレビューに参加するには、組織の管理者または個人のリポジトリ所有者である必要があります。GitHub Appを通じて、Pull Requestにタグを埋め込むことで、AIによる説明が追加され、管理者やリポジトリオーナーがその提案された説明を確認したり、修正したりすることができます。

【参考】：[Copilot for Pull Requests](https://githubnext.com/projects/copilot-for-pull-requests)
【参考】：[GitHub Copilot for Pull Requestsへのリポジトリ登録](https://copilot4prs.githubnext.com/login)

*「GitHub Copilot for Docs」は、ドキュメントに関する質問についてAIが生成した回答を提供するチャットインターフェースです。*現在は実験的なツールの扱いのため、GitHub、React、Azure、MDNのドキュメントのみがサポートされています。プレビューに必要な前提条件はありません。

【参考】：[GitHub Copilot for Docsへのウェイティングリスト登録](https://githubnext.com/projects/copilot-for-docs)

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*「GitHub Copilot for CLI」は、コマンドラインで使用するコマンドの構文や使い方について開発者をサポートするCLI（Command Line Interface）の提案を行います。*プレビューに必要な前提条件はありません。

【参考】：[GitHub Copilot for CLIへのウェイティングリスト登録](https://githubnext.com/projects/copilot-cli/)

## GitHub Copilot Xは開発生産性を高めます

GitHub Copilot Xは、OpenAIのGPT-4を採用しています。GPT-4は、話題の自然言語処理が可能なAIの言語モデルです。日本語の扱いも可能ですので、今後はテキストのキーボード入力のみならず、音声認識を用いたプログラミングも可能になるでしょう。

このように、**今後急速にAI活用が進むと考えられるため、コード開発においても情報のキャッチアップをしておくことをおすすめします。**

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GitHubは2023年3月23日、「GitHub Copilot X」をテクニカルプレビューとしてリリースしました。「 GitHub Copilot」を進化させて提供を開始します。ここでは、「GitHub Copilot X」を構成するそれぞれの機能を紹介していきます。

GitHubは3月23日、OpenAIのGPT-4を採用した「GitHub Copilot X」を発表しました

機能別にテクニカルプレビューとして提供され、今後の製品化と提供方法が検討されます

GitHubは、「GitHub Next」としてリサーチプロジェクトを定義し、開発生産性を高める予定です

「GitHub Copilot X」が発表！開発者を支える新技術

**チャットボットとは、自動でユーザとの会話を行うプログラムです。**従来、企業やWebサービスの問い合わせ受付手段はメールや電話が一般的でしたが、近年ではチャットボットが活用されるようになってきています。

Facebookでメッセージの返信を自動で行なったり、LINEの公式アカウントでユーザからの問い合わせに自動応答したりするなど、身近なSNSやアプリなどに活用されているチャットボットを目にしたことがある方も多いでしょう。

この記事では、チャットボットの導入に興味を持つ方のために、チャットボットの種類や、利用するメリット、チャットボットの作り方や選び方などについて解説していきます。

「チャットボット」とはチャット（会話）とボット（ロボット）を組み合わせた言葉であり、ユーザの問いかけに自動で回答して対話してくれる、自動会話プログラムのことを指します。

テキストでやり取りするものだけでなく、音声でやり取りを行えるAIスピーカーなど、音声で会話するプログラムもチャットボットの1種と言えます。

*チャットボットをビジネスで活用することによって、これまでオペレータが行なっていたユーザ対応やカスタマーサポートを自動化できることから、注目を集めています。*

総務省でも、AI・RPA活用促進の一環として自治体へのチャットボットの利用を推進しており、資料「自治体におけるAI・RPA活用促進」では、チャットボットの導入で電話問い合わせの減少や費用削減などの効果が出た事例が紹介されています。

【参考】：[総務省|自治体におけるAI・RPA活用促進](https://www.soumu.go.jp/main_content/000822108.pdf)

### チャットボットが活躍する場面

*チャットボットが活躍している場所としてまず挙げられるのが、顧客からの対応を行うカスタマーサポートです。*ページを訪れたユーザが問い合わせの文章を入力すると、自動的に回答をしてくれるチャットボットが企業のWebサイトに設置されているのをよく見かけるでしょう。

また、チャットボットが直接顧客の対応をするのではなく、コールセンターのオペレーターがユーザ対応をする時に、チャットボットに尋ねて得た回答を顧客に返す、オペレーター支援にも使われます。

他にも、企業内での社内ヘルプデスクでも利用されています。例えば、人事部や管理部などの会社内部の事務管理を行う部署が、パソコンの操作方法や経費の精算方法など、社内で発生するよくある問い合わせに回答するために使われます。

チャットボットには、その仕組みにより大きく分けて2つの種類があります。シナリオ型チャットボットと、機械学習型チャットボットです。ここでは、この2つについて解説します。

*シナリオ型チャットボットとは、ユーザに選択肢を提示し、その選択肢に沿った選択肢や動作を提供することで、事前に作成したシナリオ通りに分岐していくチャットボットです。*ルールに従って会話を行うことから、ルールベース型とも呼ばれます。

シナリオ型チャットボットは、起こった事象や問題の詳しい状況を整理して、解決に導く必要がある問い合わせの対応に向いています。また、選択肢を選ぶだけなので、テキスト入力が苦手なユーザでも利用しやすく、低コストで導入・運用が可能です。

ただし、シナリオに設定していない回答や、複雑な質問への対応などが困難であるというデメリットがあります。

機械学習型チャットボットは、人工知能（AI）が搭載されたチャットボットで、AIチャットボットと呼ばれることも多いです。

*事前に学習させたデータをもとに、ユーザの問いかけに対して適切な回答を行います。*学習したデータに加え、過去の対応履歴からも学習し、回答の精度を高めることもできます。

デメリットとしては、学習期間が必要で、導入にはコストがかかることが挙げられます。また、精度の高さについても確認が必要で、最終的にオペレーターによる判断が必要となるケースもあります。

## チャットボット導入のメリット

チャットボットを導入することでどのようなメリットがあるのか見ていきましょう。コストの削減や、対応時間の拡大をはじめとして、数多くのメリットが挙げられます。

### 問い合わせ対応の人員コストが削減できる

顧客からの問い合わせの中には、簡単に回答できるものや、同じ内容のものも多くあります。**これらのあらかじめ想定される問い合わせをシナリオに盛り込むことで、多くの顧客がチャットボットから適切な回答を得て、対応を完了させることができ、人的コストを大幅に削減できます。**

一方で、オペレーターは、複雑で難しい問い合わせや、念入りなサポートが必要な対応に時間をかけて丁寧に対応することができ、顧客満足度も向上することが期待できます。

### 顧客対応時間の拡大ができる

チャットボットを導入することで、24時間365日の顧客対応が可能になります。*これにより、夜間や休日でも顧客の問い合わせに迅速に対応できるため、機会損失を軽減し、顧客満足度を向上させることができます。*

### 顧客対応品質のばらつきがなくなる

コールセンターのオペレーターは、新人とベテランで大きくスキルが異なります。また、同じ応対知識を学んでも、オペレーターそれぞれが元から持つスキルや個性により、対応の品質にバラつきが出ます。

*チャットボットを使うと、対応品質に差が出ないため、オペレーターのスキルに依存せずに安定した対応を行うことができます。*

### 顧客からのアクションのハードルが下がる

チャットボットを導入することで、ユーザは電話でオペレーターと会話をしたり、面倒な入力フォームを入力したりしなくても、簡単な操作ですぐに企業からの回答を得られます。*そのため、問い合わせのハードルが下がり、問い合わせ件数が増加することが期待できます。*

企業のサービスや商品を利用しようか迷っている人の疑問を、チャットボットで簡単に素早く解消することができれば、次のアクションである購入にも繋がりやすく、売上アップにもつながるでしょう。

### 顧客のニーズを蓄積してマーケティングに活かせる

チャットボットを活用することで顧客のニーズを蓄積し、マーケティングに活かすことができます。

チャットボットによって顧客が入力した問い合わせ内容は全てデータとして保存されます。*この情報を分析することで、商品やサービスの中でユーザに分かりづらい部分を明らかにして改善したり、企業が把握できていない隠れたニーズを発掘したりすることができます。*

チャットボットのメリットが分かり、実際にチャットボットを作ってみたい場合、どのようにすればいいのでしょう。ここでは、チャットボットの作り方について解説します。

### チャットボットサービスの活用が一般的

チャットボットは会話形式で情報を入出力し、蓄積したデータを用いて対話形式でユーザとテキストをやりとりするプログラムだと言えます。個人で作成することは不可能ではありませんが、ハードルはかなり高いでしょう。

*企業でチャットボットを利用したいなら、数多くあるチャットボットサービスの中から自社にあったものを探して使用するのがおすすめです。*クラウド型で、企業がサーバやプログラムを用意しなくてもチャットボットを利用できるサービスも多くあります。

FAQの登録をすればAIがシナリオを自動的に生成したり、話し言葉のような文体や、似たような意味の言葉の揺れに柔軟に対応したりできるチャットボットなど、特徴も様々です。

### 無料で作れるチャットボットはあるか

チャットボットサービスを利用する際に気になるのは、利用料金です。無料で使用できるチャットボットはあるのでしょうか。

*無料で使用できるチャットボットサービスもありますが、多くの場合、使用できる機能や作成できるボットの数が少ない、ボットの回答回数に限りがある、テンプレートが少なく、柔軟なカスタマイズができない、などの制限があります。*

有料のチャットボットサービスでも、無料トライアル期間がある場合もあります。自社の用途に合えば、毎月利用料金を払っても利用したいと考えているのであれば、トライアルで動作を評価して導入を検討しましょう。

## チャットボット選びの際の注意点

チャットボットを効果的に使うためには、費用や目的を明らかにし、チャットボットをどのように活用したいかというイメージを持つことが重要です。

チャットボットサービスの費用をしっかりと確認しておきましょう。**ゆくゆくはオペレーターの削減によるコストダウンが期待できますが、チャットボットの月額費用もプランにより様々で、サービスが充実しているかわりに高額なものもあります。**

自社がチャットボットに投入できる費用を明確にし、活用によりどの程度のコストダウンが見込めるか、長期的な計算もしっかり立てておくことも必要です。

### 何に使用したいかよく考える

チャットボットの用途は多岐に渡ります。*そのため、チャットボットで解決したい課題を明確にして、自社に適したチャットボットを利用することで、導入による効果をより高めることができます。*

まずは、顧客からの問い合わせ、社内サポート、マーケティングなど、何に使いたいかを明確にしましょう。

そのほか、費用、利用者が誰であるか（一般顧客・企業・自社の社員）、シナリオボットの作りやすさ、登録できるQ&Aの数、使い方を教えてくれるサポートの有無などが、チャットボットを選ぶ観点として挙げられます。

同業他社にチャットボットを活用している企業があれば、どのように使っているのかをチェックしてみましょう。また、チャットボットサービスの中には、活用事例を掲載しているものもあります。

*他社がチャットボットをどう使っているのかを確認することで、自社がチャットボットをどう活用するかのイメージが、より具体的になるでしょう。*

## チャットボットを活用して業務効率化と顧客満足度向上を目指そう

ここまで解説した通り、*チャットボットを導入することで、業務の効率化やコストダウン、顧客満足度の工場など、メリットが数多くあります。*しかし、そのメリットを最大限に享受するには、チャットボット導入の目的や選び方を十分に検討することが大切です。

この記事を参考に、ぜひ自社の問題を改善するチャットボットを選んで、導入を検討してみてください。

チャットボットは自動でユーザとの会話を行うプログラムで、近年では企業やSNS、アプリなどでも活用されています。この記事では、チャットボットの導入を検討する方のために、チャットボットの種類やメリット、作り方、選び方の観点などについて簡単に解説します。

チャットボットとは、ユーザの問いかけに自動で回答する自動会話プログラムである

チャットボットの導入でコスト削減や顧客満足度の向上が期待できる

チャットボットを導入する際には、用途や費用など自社にあったものをよく検討することが必要

チャットボットとは？種類やメリットと効果的な選び方を解説

Microsoftは2023年3月16日、**「Microsoft 365」にGPT-4の対話型AIを組み込んだ「Microsoft 365 Copilot」を発表しました。**リリース内容によると、我々の働き方を根本的に変えるものとして「最強の生産性向上ツール」と位置付けられています。

【参考】：[Official Microsoft Blog: Introducing Microsoft 365 Copilot – your copilot for work](https://blogs.microsoft.com/blog/2023/03/16/introducing-microsoft-365-copilot-your-copilot-for-work/)
【参考】：[Microsoft Japan News Center: Microsoft 365 Copilot を発表 – 仕事の副操縦士](https://news.microsoft.com/ja-jp/2023/03/17/230317-introducing-microsoft-365-copilot-your-copilot-for-work/)

またMicrosoftは、Copilotに対応予定の新時代のTeamsを発表しました。2023年3月28日よりパブリックプレビュー版が提供されています。新しいTeamsの一般提供開始は、2023年の後半を予定しています。

【参考】：[Microsoft Teams の新時代へようこそ](https://news.microsoft.com/ja-jp/2023/03/28/230328-welcome-to-the-new-era-of-microsoft-teams/)
【参考】：[Microsoft Teams Blog: What’s New in Microsoft Teams at Enterprise Connect 2023](https://techcommunity.microsoft.com/t5/microsoft-teams-blog/what-s-new-in-microsoft-teams-at-enterprise-connect-2023/ba-p/3774374)
【参考】：[Microsoft Teams パブリック プレビュー](https://learn.microsoft.com/ja-jp/microsoftteams/public-preview-doc-updates)

*「Microsoft 365 Copilot」とは、大規模言語モデルと呼ばれる自然言語モデルに対応したMicrosoftのビジネス用オフィススイートを指します。*AIアシスタント機能搭載により劇的に生産性向上をもたらすとされ、リリースにより注目度が高まっています。

Copilotは副操縦士を意味し、読み方は「コパイロット」です。仕事の副操縦士（Copilot）として、新しい働き方を提言するものです。

【参考】：[Microsoft 365 Blog: Introducing Microsoft 365 Copilot—A whole new way to work](https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/blog/2023/03/16/introducing-microsoft-365-copilot-a-whole-new-way-to-work/)

ベースとなる「Microsoft 365」は、オフィススイートであるMicrosoft Officeのサブスクリプション型サービスです。「家庭向け」「一般法人向け」「大企業向け」などからなります。家庭向けには月額払いに加えて年額払いも選択できます。

肝心のMicrosoft 365 Copilotの料金体系はというと、まだ確定していません。*ライセンス体系や価格などの情報は、近日中に公開すると発表されています。*

### Microsoft 365 Copilotはいつから使える？

Microsoft 365 Copilotは、すでにグローバルで20社の企業ユーザーに限定してプレビューテストを開始しています。*この限定された先行プレビューを経て提供範囲を拡大する予定ですが、今後数カ月を要するとアナウンスされています。*

インストール方法など知りたいところですが、Microsoft 365 Copilotは、顧客向けに限定プレビューが始まったばかりです。

プレビューの対象ユーザーが拡大された時点で変更となる可能性がありますが、Microsoft WordのCopilot対応版は4月現在、Microsoft 365 Insider Programの限定版でレジストリエディターで設定し使用します。

## Microsoft 365 Copilotの搭載アプリケーション

*Microsoft 365 Copilotは、従来のMicrosoft 365のアプリケーションに統合されます。*それぞれの Microsoft 365アプリ上で「Copilot」アイコンをクリックすることで、Copilotへ指示（プロンプト）を送ることができます。

さらにBusiness Chatを発表し、ビジネスチャットツールとしてアプリケーションを横断的に活用することができます。具体的な搭載アプリケーションは、以降で解説していきます。

【参考】：[Windows Blogs: Microsoft 365 Copilot をリリース – 仕事の新たな形を創造](https://blogs.windows.com/japan/2023/03/28/introducing-microsoft-365-copilot-a-whole-new-way-to-work/)
【参考】：[Microsoft 365 Blog: Introducing Microsoft 365 Copilot—A whole new way to work](https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/blog/2023/03/16/introducing-microsoft-365-copilot-a-whole-new-way-to-work/)

Microsoft Wordに搭載されるCopilotは、*Word上でプロンプトウィンドウを用いて必要な指示をCopilotに伝えることができます。*Copilotは指示に従い、回答をWordに反映します。使い方ですが、新しい文書の下書きを作成したり、既存の内容を変更・追記したりなどの作業を簡単に行うことができます。

Microsoft Excelに搭載されるCopilotは、*Excel上でCopilotに対してチャット形式で指示を伝えます。*数式を解答する他に、シートの分析や新たなデータの可視化などの提案などの使い方にも活用できます。これは自然言語に対応するメリットですので、日本語にも対応することが期待できます。

Microsoft PowerPointに搭載されるCopilotは、*既存文書からプレゼン資料を作成したり、複数のページを要約したスライドを作成したりできます。*オフィスツールでは既存のドキュメント整理が必要な場合が多いので、PowerPointのCopilotは利用価値の高い使い方と言えるでしょう。

Microsoft Outlookに搭載されるCopilotは、*メールの選別や整理、あるいは要約など時間のかかる処理を短縮できます。*必要な文面の新規作成を手助けしてくれますので、アシスタント業務として有望な副操縦士となります。

Microsoft Teamsに搭載されるCopilotは、*チームコラボレーションの効率化が期待できます。*ミーティングの議題や論点を整理し、効率的に次に向けてのアクションを決定することができます。チャットメッセージの利用の他に、会議にCopilotを参加させることも可能です。

Business Chatは、Copilotの有効活用のためにリリースされます。*それぞれのオフィスアプリケーションにまたがるドキュメントやプレゼンテーション、あるいはカレンダーや連絡先などの情報を、集約し、ビジネス課題に取り組むことができます。*

例えば、問題が発生した際のスケジュールの見直しや対応策の項目決め、あるいは関係者へ状況を報告する資料や通知などの使い方ができます。プレビューユーザーは、Microsoft Teamsのチャットでこの機能を利用することができます。

## Microsoft 365 Copilotはビジネスの生産性向上が期待できる

Microsoft 365 Copilotは、CopilotによるAIアシスタントにより従来時間を要した煩わしい事務処理や操作を軽減してくれます。そして何と言ってもPowerPointでプレゼン資料を要約したり、新しく書き起こすのは利用価値が高いと考えます。**正式登場はしばらくかかりそうですが、一般提供開始の前に情報収集を進めるのが良いでしょう。**

MicrosoftのAI戦略が加速しています。新しいBingに続いて、オフィスツールにもAI機能が組み込まれます。ここでは2023年3月16日発表の「Microsoft 365 Copilot」について、発表内容や提供されるアプリケーションについて解説します。

AI機能搭載のMicrosoft 365 Copilotが発表され、限定ユーザー向けにプレビュー提供されます

今後Microsoft 365の各アプリに統合されていく予定で、Business Chat機能も追加されます

数カ月間のプレビューを経て配布対象を拡大し、将来的な一般提供を予定しています

「Microsoft 365 Copilot」を発表！使い方や搭載されるAI機能とは

**自然言語処理とは、自然言語をコンピュータに処理させる技術および研究分野を指します。**自然言語とは、英語や日本語など人間がコミュニケーションに用いる言語の総称です。

コンピュータが人間の言葉を理解するのは難しいと言われています。人間の話す言葉は意味や構文が曖昧なことが多く、規則性を導き出すのが難しいためです。規則性を導き出さないと、プログラムによって処理を行うことができません。

しかし、最近は自然言語を処理する技術も発達し、ようやく実用化がされてきています。自然言語処理は注目されるIT分野の1つとして位置づけられており、今後さらに発展することが予想されます。

機械語とは？アセンブリ言語との違いや学ぶ意味・特徴を解説

## 自然言語処理が注目される理由

自然言語処理分野は数多くあるIT分野の中でも注目されています。なぜ注目されているのか、ここでは理由を3つにまとめました。これから自然言語処理を学ぼうと考えている方は、参考にしてください。

*ネット上のテキストデータが昔に比べて増えたため、自然言語処理の需要もそれだけ上がりました。*テキストデータが増えた理由は、スマホやSNSの普及によるものが大きいでしょう。SNSに書き込まれたテキストを収集・分析することで、商品・サービス改善に役立てることも可能です。

また、昔に比べて音声データや手書きの文字をテキスト化する技術も発展しました。たとえば、会議の発言内容も、議事録ツールに自動でまとめることが可能です。

日本語や英語を分析するには、まず文章を単語単位に分割し、単語同士の関係性を解析しなければいけませんが、大手企業などによってそれらの手法は少しずつ進化してきていました。

2018年にGoogleは汎用言語モデルの「BERT」を発表しました。「BERT」は文章の文脈を読み取ることを得意としており、これによって自然言語処理の精度が高まりました。その後もさまざまな企業が新しい言語モデルを開発しています。

また、**最近ではOpenAIという会社が自然言語処理の発展に大きく貢献しています。**特にOpenAIの最新技術によって開発された「ChatGPT」は全世界からの注目を集めています。

【参考】：[組み込み BERT アルゴリズムのスタートガイド](https://cloud.google.com/ai-platform/training/docs/algorithms/bert-start?hl=ja)

企業のIT化促進の流れも、自然言語処理の発展と関係があります。特に日本では少子高齢化が深刻化していることもあり、人材不足の問題が叫ばれています。人材不足を解決するには、IT化を促進し業務効率化を図ることが重要です。

*たとえば、自然言語処理を活用したチャットボットなども、導入する企業が増えています。*

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続いて、自然言語処理でできることについて解説します。すでに自然言語処理は私達の生活のいたるところで活躍しています。まだ不完全な研究分野ではあるものの、人間の手でチェックを行うなどすれば、十分に活用できる分野が多くあります。今回は活用分野の一部を紹介します。

Webサイトで使える自動翻訳サービスには自然言語処理の技術が使われています。翻訳サービスは以前からあったものの、精度が低く文法がおかしい結果が出力されることが多くありました。しかし、最近は翻訳精度が上がっており実用化できるようになっています。

**たとえば、語学学習に使えるAI添削サービスなどがあります。**特に英語は解析が比較的容易であることもあり、自動翻訳もしやすいと言えます。

*チャットボットとは、ユーザの質問に自動で答えてくれるツールのことです。*たとえば「製品の使い方について教えてほしい」と質問すると、蓄積されたデータから答えを抽出して教えてくれます。ユーザが変わった表現で質問してきたとしても、ある程度は意味を捉えて回答を返す事が可能です。

チャットボットを導入することで、カスタマーサポートなどの業務が自動化され、人件費の削減にも繋がります。

GoogleやYahooなどの検索エンジンでも、自然言語処理の技術が使われています。自然言語処理が活躍する例としては、「あいまい検索」が挙げられます。最近の検索エンジンは、検索ワードだけでなく共通の意味を持つワードも検索に引っ掛けて表示してくれます。

**たとえば「Artificial Intelligence」と検索したら「AI」も検索結果に出てきます。**この機能により、ユーザは求めている情報をより探しやすくなりました。

手書きで書いた文字をテキストデータに変換する際も、自然言語処理の技術が使われています。*手書きの文字を読み取る技術は進化しているものの、まだ完全ではありません。*そこで、自然言語処理を行い、読み取るのが難しい文字も前後の単語から予測して正しい文字に直します。

**AIスピーカーとはユーザの命令を理解し、命令通りの処理を行うスピーカーのことでAmazon Alexaなどが有名です。**AIスピーカーは家電を動かしたり、事前に登録したスケジュールを教えてくれたりします。生活がより便利になるため、導入するユーザも増えています。

【参考】：[Alexaとできること | Amazon](https://www.amazon.co.jp/meet-alexa/b?ie=UTF8&node=5485773051)

*テキストマイニングとは、大量のデータから有益な情報のみを抽出することです。*テキストマイニングの分野でも自然言語処理が使われています。自然言語処理によって文章の意味を解析することで、文章をカテゴリごとに分類分けすることができます。

たとえばSNSの商品情報を収集し、それを「良い評判」「悪い評判」に分類分けすることで、商品改善に役立てることが可能です。

コンピュータは決められた手順に基づいて処理を行いますが、自然言語処理においてはそれは例外ではありません。一見規則性がない人間が使う言葉であっても、コンピュータは深い分析によって規則性を見い出し、意味を理解しようとします。

具体的には次の4つの工程を踏むことで、自然言語を理解します。

### 形態素解析（文章を単語単位に分割する）

まず、文章を最小の単位である単語に分割する形態素解析を行います。*日本語は英語と違って単語ごとにスペースが空いてないため、この作業にも複雑なアルゴリズムも必要とします。*

たとえば「私は真っ赤なりんごとみかんを食べた」という文章があるなら、「私／は／真っ赤な／りんご／と／みかん／を／食べた」というように単語ごとに分割します。さらに、各単語の品詞の判別も行います。「私」は名詞、「は」は助詞、「真っ赤な」は形容詞と判定されます。

### 構文解析（単語同士の関係性を洗い出す）

次に、単語同士の関係性を洗い出す構文解析を行います。その単語はどの単語に掛かっているのかを明らかにするために、可能性があるものを列挙します。

たとえば「私は真っ赤なりんごとみかんを食べた」の「真っ赤な」は「りんご」に掛かっていると、人間ならこれまでの経験からすぐに分かります。しかし、コンピュータは過去の経験から意味を特定することができません。

そのため、**ひとまず文法上は可能性があるものをすべて抽出します。**「真っ赤な」が「りんごに掛かっている」パターンと「りんごとみかんに掛かっている」パターンの両方を洗い出します。

### 意味解析（単語の意味を調べ構文を特定する）

次に、単語の意味を調べることで構文を特定する意味解析を行います。構文解析の段階では「真っ赤な」がどの名詞に掛かっているのか明らかになっていません。*そこで、辞書で各単語の意味を調べ、もっとも可能性が高い構文を考える必要があります。*

単語の意味が分かれば、「真っ赤な」は「りんご」に掛かっていると特定できます。

### 文脈解析（前後の文章から文脈を解析する）

最後に、前後の文章から文脈を解析する文脈解析を行います。同じ文章でも文脈によって、意味は変わってしまいます。そのため、**前後の文章にも形態素解析・構文解析・意味解析を行い、文章の繋がりを理解する必要があります。**

ここまでやってようやく1つの文章の意味を把握することが可能です。

ここまで自然言語処理とは何かについて解説しました。自然言語処理はすでに多くの分野で活用されているうえに、今後さらなる発展が期待できる研究分野です。しかし、今後自然言語処理が発展していくには、いくつか解決しなければいけない課題もあります。

最後に、自然言語処理の今後の課題について解説します。

### 意味が曖昧な文章をどう解析するか

*意味が曖昧な文章をどのようにして解析するか、というのは今後の課題となります。*いくら構文解析や文脈解析の技術が発達しても、人間がその文章を書いた経緯や意味までは理解できません。

たとえば「私は真っ赤なりんごとみかんを食べた」という文章も、「りんご」や「みかん」を比喩表現として使っている可能性もあります。そのような人間の表現をコンピュータが正確に理解できるようになるまでは、まだ時間がかかると予想されます。

### 言語ごとの形式にどう対処していくか

**人間が話す言葉は種類によって形式が異なるため、コンピュータに読み込ませる場合、それぞれ別のアルゴリズムを構築しなくてはいけません。**たとえば英語は単語ごとに区切られていますが、日本語は区切られていません。

加えて、日本語は漢字やひらがなが混ざっています。そのため、より複雑なアルゴリズムで文章を解析しなければならないでしょう。

## 自然言語処理は今後さらに発展する可能性を秘めた分野

本記事では自然言語処理とは何かについて解説しました。自然言語処理の活用事例やコンピュータが自然言語を理解する具体的な流れなどがお分かりいただけたかと思います。

*自然言語処理は今後さらに発展する可能性を秘めた分野です。*いくつか課題は残っているものの、その課題が解決できれば、より精度の高い翻訳ツールやチャットボットを使えるようになるでしょう。

自然言語処理は将来性の高い分野のため、人工知能に興味がある方は勉強してみることをおすすめします。

まずはPythonやRなど、自然言語処理で多く使われるプログラミング言語の勉強から始めると良いでしょう。また、自然言語処理に関する書籍は多く販売されていますので、それらを読むことで知識を深めていきましょう。

【入門編】Pythonでできることは？基本知識や実用例を解説

R言語とは？特徴やできること、Pythonとの違いを解説！

自然言語処理という言葉を最近聞く機会が増えたものの、自然言語処理が何なのかよく分からないという方は多いのではないでしょうか。本記事では自然言語処理とは何かや、注目される理由、できること、今後の課題についてわかりやすく解説します。

自然言語処理とは人間が使う言語を分析する技術や研究分野のこと

自然言語処理はテキストデータの増加や分析手法の進化などの理由で注目されている

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