Ajaxとは*Asynchronous JavaScript and XML*の略で、プログラミング手法を指します。読み方は*エイジャックス*です。Ajaxの最初の文字Asynchronousは*非同期*を意味しており、Ajaxによってウェブブラウザで使うJavaScriptやXMLで**非同期通信**を行うことができます。

Ajaxを使うには、JavaScriptの*XMLHttpRequestクラス*やウェブアプリケーションフレームワークの*jQuery*等を用います。これによりウェブアプリケーションをインタラクティブに操作したり、操作を妨げずにデータを更新したりすることが可能です。

JavaScriptは**オブジェクト指向のスクリプト言語**で、クライアント側で処理されます。JavaScriptは通常のHTMLで処理できない*動的コンテンツ処理*や、*キー入力レスポンス*等に対応します。

JavaScriptは、最初にNetscape Navigatorで実装されました。JavaScriptの名称は、業務提携していた当時のサンマイクロシステムズ社（現オラクル社）の製品であるJavaの名称を使用し、名付けました。そのため、*Java*とは実際の構造・用途とも*異なるソフトウェア*です。

JavaScriptの特徴とは？何ができるのか、メリット・デメリットも解説

XMLとは*Extensible Markup Language*の略で、マークアップ言語を汎用利用するために拡張したものです。具体的な用途としては、XMLは**データ交換のフォーマット**として利用されることが多いです。なお*HTML*は*文章構造を記述する言語*で、*XML*は*データ構造と値を記述する言語*となります。

これにより大量の文書データをシステム間で交換したり、蓄積したりすることができます。

XMLとは？詳細や特徴、メリット・デメリットを徹底解説！

HTTPは*Hyper Text Transfer Protocol*の略です。 HTTPとはHTMLやXMLのマークアップ言語で記述された文書（ハイパーテキスト）を、*ウェブクライアントとウェブサーバ間で通信*するための**プロトコル（通信規約）**を指します。通信にはURL・URIを用い、リクエストとレスポンスのセットで通信を行います。

・*HTTPリクエスト*
HTTPリクエストとは、ウェブクライアントからウェブサーバにリクエストを送信する際のメッセージです。HTTPリクエストのメソッドはいくつかありますが、GETメソッドとPOSTメソッドが大半のリクエストとなります。通信はTCPで接続し、HTTPあるいはHTTPSを用います。

リクエストデータは「メソッド」「リクエストターゲット」「HTTPバージョン」の要素で構成されています。
データ例：
　GET “要求するURI” HTTP/1.1

・*HTTPレスポンス*
HTTPレスポンスとは、ウェブサーバから受信されるデータで「ステータス行」「HTTPヘッダフィールド」「空行」「レスポンスボディ」から構成されるメッセージです。

ステータス行は「HTTPバージョン」「ステータスコード」「ステータスメッセージ」から成ります。
データ例：
　HTTP/1.1 200 OK

ステータスコードの200番台は成功を表します。100番台は処理継続中の情報です。300番台は追加処理を必要とする場合に返送されます。400番台はリクエストエラーです。

HTTPヘッダーフィールドはさらにリクエスト時に使用する「リクエストヘッダ」、レスポンスで用いる「レスポンスヘッダ」、転送オブジェクトに関する「エンティティヘッダ」に細分されています。

### 同期通信と非同期通信の違い

*同期通信*は、時間的に接続コンピュータが**相互に同期をとって通信する方式**です。通信が確立するためには、両方のコンピュータが同期しタイミングを合わせて通信する必要があります。そのため本来は別の処理が可能であっても受信完了を待ったり、優先的に通信処理を行う必要がありますので非効率になります。

このことをウェブクライアントとウェブサーバに置き換えてみます。*同期通信*では処理が完了するまでブラウザがブロックされると、*画面が固まったりブラウザ操作が反応しなかったりする*ような症状が発生します。

*非同期通信*は、送信と受信が同期する必要がありません。非同期通信時のブラウザは受信町でも*通常通りの動作を行う*ことができます。そしてウェブサーバからデータ到着時のイベントを受けることで、表示コンテンツが更新されますので**効率的に処理を行う**ことができます。

Ajaxは*HTTP通信を用いて*データを**非同期に転送**することで、ユーザ操作に影響を与えずにコンテンツの更新が可能です。これによりウェブページを*インタラクティブ*に、かつ*高速に表示する*ことができます。

しかしながらAjaxのプログラムは簡単な記述ではないため、処理を簡素化するための*フレームワーク*が多数用意されています。以下にフレームワークの具体的例を挙げてみます。

*GWT（Google Web Toolkit）*はGoogle社の開発したオープンソースソフトウェアのAjaxフレームワークです。そして*jQuery*は大多数の主要ウェブサイトで用いられているフレームワークです。主要ウェブアプリケーションフレームワークである*Ruby on Rails*でも、バージョン3.1からjQueryをデフォルトのフレームワークとしています。
参考：[W3 Techs Usage statistics of JavaScript libraries for websites](https://w3techs.com/technologies/overview/javascript_library)

一般的な*ウェブコンテンツの通信動作*は、以下の**HTTPの同期通信**の流れに従います。

（1）HTTPリクエストの送信（クライアント側）
　ウェブブラウザからウェブサーバへ、HTTP（HTTPS）通信によりリクエストを送信します。
（2）HTTPリクエストの受信（サーバ側）
　ウェブブラウザの通信要求が、クライアント側からHTTPリクエストとしてサーバ側で受信します。
（3）HTTPリクエストの処理（サーバ側）
　サーバ側でHTTPリクエストに対応する処理やステータスリクエストを準備します。
　必要に応じてPHP等のサーバサイドアプリケーションを起動したり、システム間連携でデータを処理します。
（4）HTTPレスポンスの送信（サーバ側）
　サーバの処理ステータスと結果をHTMLとCSSに加工し、送信します。
（5）HTTPレスポンスの受信（クライアント側）
　ウェブサーバからHTTP（HTTPS）通信によりHTTPレスポンスを受信し、ブラウザに表示します。

この（1）から（5）の間はクライアント側のブラウザは*コンテンツが更新されず*、**サーバの応答を待ちます**。

HTTP通信の同期転送と異なり、*Ajax*は**非同期**で処理を行いますので、クライアント側とサーバ側が同期することなく、*並行して処理を行います*。

・*クライアント側*
（A1）JavaScriptのリクエストコールの発行（クライアントのウェブブラウザ）
　ウェブブラウザからJavaScriptAPIをコールし、HTTPリクエストをAjaxエンジンモジュールへ依頼します。
　リクエスト発行後ウェブブラウザは、任意の処理を受け付けたりコンテンツ表示することができます。

・*クライアントのAjaxエンジンモジュール*
（B1）HTTPリクエストの送信（クライアントのAjaxエンジンモジュール）
　クライアントのAjaxエンジンモジュールからウェブサーバへHTTP（HTTPS）通信によりリクエストを送信します。
　リクエスト先はウェブサーバまたはXMLサーバとなります。
（B2）HTTPリクエストの受信（サーバ側）
　ウェブブラウザの通信要求が、クライアント側からHTTPリクエストとしてサーバ側で受信します。
（B3）HTTPリクエストの処理（サーバ側）
　サーバ側でHTTPリクエストに対応する処理やステータスリクエストを準備します。
　必要に応じてPHP等のサーバサイドアプリケーションを起動したり、システム間連携でデータを処理します。
（B4）HTTPレスポンスの送信（サーバ側）
　サーバの処理ステータスと結果をXMLやHTMLまたはJavaScriptのデータに加工し、送信します。
（B5）HTTPレスポンスの受信（クライアントのAjaxエンジンモジュール）
　ウェブサーバからHTTP（HTTPS）通信によりHTTPレスポンスを受信し、イベントハンドラに通知します。

・*クライアント側*
（A2）非同期通信の結果の処理（クライアント側）
　Ajaxエンジンモジュールにより、非同期通信のイベントが通知され登録したイベントハンドラに処理が渡ります。
　JavaScript APIを用いて実行結果の処理やエラー処理を行います。

処理は*クライアント側のブラウザ*が、（A1）と（A2）の間は*リクエストから開放され*、**別の処理を行うことができます**。必要なリクエスト処理は*Ajaxエンジンモジュール*が**非同期で行い**、（B1）から（B5）の流れで*サーバとの通信や処理を行います*。

*Ajaxの書き方*ですが、**フレームワークの利用**がおすすめです。先に説明した*jQuery*や大多数を占める*ウェブアプリケーションフレームワーク*でAjaxを利用できます。
参考：[jQuery](https://jquery.com/)

*jQuery*では、非同期通信するために*$.ajax()メソッド*が用意されています。
*jQueryの使用例：*
$.ajax({
　type: 'POST',
　url: "POSTするURI",
　data: {
　　name: ‘値’,
　　　:
　},
}).then (function(result) {
　成功時の処理（console.log等）;
}).catch(function(request, status, error) {
　エラー時の処理（alert等）;
});
その他にも、Ajaxリクエスト成功時のイベントハンドラを.ajaxSuccess()で設定したり、エラーハンドラを.ajaxError()で設定したりします。

ウェブアプリケーションフレームワークのjQueryを使わない場合は、JavaScriptの*XMLHttpRequest*を使います。実際には前後の手続きがありますので、簡単にというわけにはいきません。
*XMLHttpRequestの使用例：*
　var xhr = new XMLHttpRequest();
　xhr.onload = function() {
　  成功時の処理（console.log等）;
　}
　xhr.onerror = function() {
　  エラー時の処理（alert等）;
　}
　method=”GET”;
　url=”GETするURl”;
　xhr.open(method, url);
　xhr.responseType = "document";
　xhr.send();

## Ajaxを活用してウェブコンテンツの操作性を向上しましょう

Ajaxを使うことでウェブブラウザの動作を妨げずに、サーバからコンテンツを受信し更新することができます。これにより、ウェブサービスの代表例となっている*マップ表示や検索処理*の操作性が格段に向上しました。Ajaxを理解したら**動的コンテンツに活用**し、スキルアップを図りましょう。

Ajaxは非同期通信を用いてHTTP通信によりコンテンツを表示します。これによりウェブアプリケーションをインタラクティブに操作したり、操作を妨げずにデータを更新することが可能です。ここではHTTP通信の基本からAjaxの利用法まで解説していきます。

Ajaxとは、非同期通信を用いてHTTP通信によりコンテンツを表示するプログラミング手法を指します

Ajaxを使うには、JavaScriptのXMLHttpRequestクラスやフレームワークのjQuery等を用います

Ajaxを利用することで動的コンテンツをインタラクティブに操作することが可能です

Ajaxとは？HTTP通信の基本からAjaxの利用法まで解説！

## エッジコンピューティングとは？

この数年でIoT(Internet of Things)により、全てのモノがインターネット網に接続され情報共有が加速しています。従来の*IoT機器*は、そのデータ全てをインターネット網の*クラウドデータセンターに格納する形式*が主流となっていました。しかし、利用用途によっては*IoT機器により近いエリアごと*に**情報を格納し計算や表示・制御を行う必要**が出てきました。そのための接続形態を*エッジコンピューティング*と言います。

IoTエンジニアとは？気になる年収や将来性を解説！

### IoTとエッジコンピューティングの関係は？

IoTの接続の形態として、エッジ側すなわち*データ収集IoT機器側*に、*コンピューティングサーバーおよび格納ストレージを配置*します。その接続形態をエッジコンピューティングと言います。わかりやすく言うと、*エッジコンピューティング*とは**IoTの配置・接続アーキテクチャの一種**を指します。

### 分散コンピューティングとは？

データの格納や保存を集約する形態を*集中型システム*と言います。同様に、データの格納や保存を分散する形態を*分散型システム*と言います。*エッジコンピューティング*では各IoTエッジデバイスを一定の**グループに分散して集約**しますので、*分散コンピューティングの形態*を取っています。

### IoTゲートウェイとは？エッジコンピューティングとの違いは？

各センサーは、アナログデータや入力形式が*多種多様*のため*個別に取込み方法が設定*されています。各センサー群からデータを収集してまとめてITで認知できるデータに変換する方式を、*IoTゲートウェイ*と言い**データ変換機能を持ったIoT機器**と言えるでしょう。IoTゲートウェイでは省電力プロセッサが搭載されているだけですから、*エッジコンピューティングの特徴*である**高速演算やデータ保存の機能**を*持っていません*。 

IoTとは？概要から動作の仕組み・実際の用途まで丁寧に解説！

2017年頃より*IoTのフレームワーク化*が盛んになっています。ここでいうフレームワークとは、異なるIoT機器の送受信の形式を定義し**相互利用を促進する**ものです。そのために実証実験(PoC)が進められています。その実証実験では概ね3点の**重要な課題**が出てきています。

1つ目は*通信コストの高さ*です。IoTではインターネットでデータを共有するために、常時接続の形式をとります。そのため、無通信の状態でも通信契約に基づいた*一定の費用が発生*してしまいます。

2つ目は*通信のレイテンシ(遅れ時間)の問題*です。IoT機器に何らかの応答をする場合、所定のレスポンス時間に応答が必要とされます。特にクラウドシステムにデータを格納する場合は、その遅れは*SLAとして保証されない*こともあります。

3つめは*セキュリティの問題*です。IoT機器から生成されるデータによっては生産管理データや、機密性の高い情報が含まれます。そのため*自社固有の情報となる機密情報*は、インターネット網を通した通信にによる**セキュリティリスク**が発生します。

エッジIoTサーバーは、エッジコンピューティングを支えるサーバーで*エッジサーバー*とも言います。IoTエッジ機器をグルーピングして設置し、直接IoTの全データをクラウドシステムに送るのではなく、*エッジIoTサーバー*が**データを格納・計算処理**します。この形式を*エッジコンピューティング*と言います。

「サーバーエンジニア」とは？今後の展望や必要となるスキルを徹底解説！

### エッジコンピューティングのメリットは？

エッジコンピューティングの*メリット*は、先ほどの**3つの課題に対処可能**なことです。具体的には、エッジIoTサーバーでデータを集約することにより、クラウドシステムに送信が必要な最低限の共有データのみをインターネットに送るので、*通信費用が圧縮*できます。また、IoT機器に必要なレスポンスをエッジIoTサーバーで行い*レイテンシの保証が可能*になります。同様に、不用意に機密データを送信することがありませんので*セキュリティが強化*されます。加えて、IoT機器管理やデータ保全も一括して対応可能なので、**運用コストが低減できる**でしょう。

### エッジコンピューティングのデメリットは？

*デメリット*としては、インテリジェントなサーバーをIoT機器に近いところに複数台設置するので、全体の**初期コストが増加する**ことが挙げられます。とはいえ、最終的な*運用コストは低減*できるので適正な配置を検討することで*対処が可能*です。

## エッジコンピューティングの活用例は？

エッジコンピューティングの活用のケースはどんどん増えてきています。同様に、*活用例が公表されること*でさらにその**適応が拡大**しています。*5Gによる高速・広帯域網*が整備されると、さらに**適応領域が広がる**と考えられます。ここでは具体的な活用例を見ていきましょう。

乗用車の*コネクテッドカー構想*は、5G通信網を活用した**エッジコンピューティングの例**です。自動運転をするためには*膨大な制御情報*が*センサー群から取込まれます*。そのデータを*車載コンピュータに格納。*車載コンピュータは自動運転の制御にも用いられますが、稼働データとして*基地局を通じて監視システムへ送られます*。

農業では*人手不足*もあり、IoTの活用が期待されています。広大な土地での*農作物の栽培*は従来*人手による目視と作業*が中心でした。現在は、*IoTによる温度管理*および*ドローンによる生育監視や農薬散布の適正化*等にIoTが活用されつつあります。エッジコンピューティングにより、*気象データや生育画像をAI分析*することで、必要最低限の作業で**収穫を最大化させる**ことが実証実験されています。今後その成果が実際の**農作業に活用されていく**でしょう。

生産管理では*生産システム*から*膨大な時系列データ*が送信されます。そのデータは品質の統計データとなりますので、*自社のノウハウを含む機密性が高い*ものです。したがって**情報流出のリスク回避**のため、各機器を取りまとめてエッジIoTサーバーがデータを*一括して取り込み格納・集計する*ことが増えています。また、近年*生産品・加工品を画像として取り込み、AI分析し品質を評価する*ケースが増えてきています。その場合もエッジIoTサーバーにより*画像パターンを分析する*のが**効率的な手法**です。

コンビニや店舗の無人化の実験が進んでおり、すでに*商用利用*もされてきています。店舗内では、RFID(無線タグ)に加えて*スマートフォンと連携した情報通信と監視カメラ*による*人物特定と、買い物手続き*に活用されています。データ収集に関しては、買い物のストレスを低減するために*通信のレイテンシを最小にする*必要があり、店舗ごとに*エッジIoTサーバ*が**稼働し運用を支えています**。

### エッジコンピューティングの今後の適用領域は？

エッジコンピューティングは*高速データ処理が可能*であるため、*異常検知*やよりリアルタイム性の高いレスポンス時間での*フィードバック処理*等にさらに**活用の場が広がる**でしょう。また、時系列データの格納により*統計処理やAI分析*への活用がより進んでいくでしょう。

特にエッジコンピューティングは、高速演算に加えて*画像処理エンジンを搭載できる*点に特徴を持っています。そのため、静止画によるアプリケーションから*動画*あるいは*3次元画像*によるアプリケーションに**利用範囲が拡大**しています。さらに、製造製品の状態をより*詳細に分析すること*や、画像診断による*品質検査*が可能となっています。同様に、橋梁やトンネルの老朽化検査のための*音響・画像テスト*や、防犯システムによる*不審者検知や追跡*も可能になってきています。以上のことから、エッジコンピューティングの適用領域は**一層拡大していく**と想定できるでしょう。

## エッジコンピューティングの考え方を理解しIoTの活用を進めていきましょう

IoTは、*5Gによる高速・広帯域網*を用いて*遠隔操作や遠隔監視*での**活用が進んでいきます**。*エッジコンピューティング*により効果的な*IoT機器の活用やデータ蓄積*がより**期待されています**。*我々の生活を支えるシステムへの採用例*が増えており、今後も拡大していくでしょう。ぜひエッジコンピューティングを利用した*設計・開発・構築のスキル*を高めて実際の場で活用していきましょう。

IoTエンジニアとは？その将来性を徹底解説！

エッジコンピューティングとは、IoTを活用したシステムの配置・接続形態を指します。エッジコンピューティングではインターネットの前段にコンピューティングサーバーを設置します。それによって従来生じていた通信コストやレイテンシあるいはセキュリティ面の課題解決が期待されています。

エッジコンピューティングはIoT機器とクラウドシステムの間でデータ処理を行うコンピューティングの方式の1つです

エッジコンピューティングではIoT機器に近い位置にエッジIoTサーバーを配置しデータの格納や計算を行います

エッジIoTサーバーがまとめてクラウドシステムにデータを書き込みことで通信コスト・レイテンシ・セキュリティ面の課題を解決します

エッジコンピューティングとは？そのメリットを解説！

*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。

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

## 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。

AIを学習させる方法とは？機械学習やディープラーニングについて解説

データ分析の手法とは？転職に役立つ8つの手法や資格を紹介！

<center>[エンジニア転職を成功させるため<br/>ぜひ*『マイナビIT エージェント』*をご活用ください！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)</center>

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。

自然言語処理とは？注目される理由やできることをわかりやすく解説

### 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。

Pythonと機械学習を学んでAI時代に対応できるエンジニアに

### 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)

AIエンジニアになるには？転職で成功するための秘策も併せて紹介

## 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。

ChatGPTの始め方とは？有料サービスやスマホでの利用法も解説

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。

AI活用のテキストマイニングとは？メリットやおすすめツールも紹介！

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。

データサイエンティストの年収はいくら？必要なスキルや資格も紹介

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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。

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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

## 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。

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## 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)

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## 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。

```
import nltk
sentence = "The cat is comfortably sleeping on the carpet now."
morpheme = nltk.word_tokenize(sentence)
pos = nltk.pos_tag(morpheme)
print(morpheme)
print(pos)
```

```
['My', 'cat', 'is', 'comfortably', 'sleeping', 'on', 'the', 'carpet', 'now', '.']
[('My', 'PRP$'), ('cat', 'NN'), ('is', 'VBZ'), ('comfortably', 'RB'), ('sleeping', 'VBG'), ('on', 'IN'), ('the', 'DT'), ('carpet', 'NN'), ('now', 'RB'), ('.', '.')]
```

実行結果の1行目では、文章が最小単位の単語に分解されています。

2行目では、それぞれの単語に品詞タグが付けられています。例えば「PRP$」は所有代名詞、「NN」は名詞、「VBZ」は動詞 （3人称単数の現在形）を意味します。

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