*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。

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。

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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

## 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。

【参考】：[NLTK](https://www.nltk.org/)

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【Pythonのライブラリ管理ツール】pipインストールを徹底解説！Windowsでも簡単？

*MeCabは日本語形態素解析ライブラリです。*MeCabを使用して実際に形態素解析を行ってみましょう。

まずはMeCabの実行プログラム本体を公式サイトからダウンロードしてインストールします。

【参考】：[mecab-python3](https://pypi.org/project/mecab-python3/)

準備ができたら、形態素解析を行います。MeCabは日本語の文章を解析できるので、「私の猫は今カーペットの上で眠っています。」という文章を処理してみましょう。以下がサンプルコードです。

```
import MeCab
text = "私の猫は今カーペットの上で眠っています。"
morph=MeCab.Tagger()
morph2=morph.parse (text)
print(morph2)
```

```
私   名詞,代名詞,一般,*,*,*,私,ワタシ,ワタシ
の   助詞,連体化,*,*,*,*,の,ノ,ノ
猫   名詞,一般,*,*,*,*,猫,ネコ,ネコ
は   助詞,係助詞,*,*,*,*,は,ハ,ワ
今   接頭詞,名詞接続,*,*,*,*,今,コン,コン
カーペット   名詞,一般,*,*,*,*,カーペット,カーペット,カーペット
の   助詞,連体化,*,*,*,*,の,ノ,ノ
上   名詞,非自立,副詞可能,*,*,*,上,ウエ,ウエ
で   助詞,格助詞,一般,*,*,*,で,デ,デ
眠っ  動詞,自立,*,*,五段・ラ行,連用タ接続,眠る,ネムッ,ネムッ
て   助詞,接続助詞,*,*,*,*,て,テ,テ
い   動詞,非自立,*,*,一段,連用形,いる,イ,イ
ます  助動詞,*,*,*,特殊・マス,基本形,ます,マス,マス
。   記号,句点,*,*,*,*,。,。,。
EOS
```

実行結果では、文章が単語で区切られて品詞の情報が付与されていることがわかります。

*GiNZAはオープンソース日本語自然言語処理ライブラリです。*spaCyをフレームワークとして利用しており、オープンソースの形態素解析器であるSudachiPyを内部的に利用しています。文節単位の解析APIや、Transformersモデルが利用できるのが特徴です。

ここでは、GiNZAの文節APIを使ってみましょう。あらかじめpipでGiNZAとGiNZAの学習モデルをインストールしておきます。

```
pip install ginza ja_ginza ja_ginza_electra
```

それでは、「私の猫は眠っています。」という文章で、文節ごとの主要語の抽出や係り受けの関係を解析する処理を行ってみます。

```
import spacy
import ginza
nlpsampe = spacy.load('ja_ginza')
text1 = nlpsampe('私の猫は眠っています。')
print(ginza.bunsetu_spans(text1))
print(ginza.bunsetu_phrase_spans(text1))
for sentence in text1.sents:
  for relation, bunsetu in ginza.sub_phrases(sentence.root, ginza.bunsetu):
    print(relation, bunsetu)
  print("root", ginza.bunsetu(sentence.root))
```

```
[私の, 猫は, 眠っています。]
[私, 猫, 眠っ]
nsubj 猫+は
root 眠っ+て+い+ます+。
```

実行結果では、文章が文節に分けられ、各文節の主要語が抽出されています。また、「nsubj」は名詞句主語、「root」が修飾される文の主辞を意味し、文節の係り受けの関係を理解することができます。

【参考】：[GiNZA - Japanese NLP Library](https://megagonlabs.github.io/ginza/)

## 自然言語処理でできることとは

ここでは、自然言語処理を用いてどのようなことができるか解説していきます。身近なAIチャットボットでの活用や文章要約・翻訳などだけでなく、さらに多くの便利な処理を行うことができます。

AIチャットボットは、コンピュータによる対話型インターフェースを持つツールで、人間のような自然な受け答えで様々な質問に答えてくれます。

*自然言語処理は、AIチャットボットで自然な言葉で応答を行うために活用されています。*また、ユーザの過去の対話や行動から、それに合わせた応答を生成するなど、より自然な会話を行うために重要な役割を果たしています。

自然言語処理は文書処理でも幅広い作業に役立てることができます。長い文章を要約したり、言語間の翻訳を行ったりすることが可能です。

*自然言語処理の活用により、大量の文章を処理したり翻訳したりして、効率的でより正確な文書処理を行うことができます。*

### さらに活用の幅を見せる自然言語処理

自然言語処理はさらに、膨大なテキストから有益な情報を抽出するテキストマイニングや、検索エンジンでより精度の高い検索結果を提供するために活用されています。

自然言語処理は人間が日常的に使う言語をコンピュータで処理する技術で、その実装にはPythonが多く使用されています。この記事では、Pythonによる自然言語処理実装に興味がある方のために、Pythonが自然言語処理に使われる理由やライブラリについて説明します。

自然言語処理は人間の言語をコンピュータで処理する技術であり、Pythonはその実装に幅広く使われている

Pythonでは、NLTK、MeCab、GiNZAなど自然言語処理ライブラリが多く提供されている

Pythonの自然言語処理ライブラリを使った実例で文章の形態素解析や係り受け解析が理解できる

自然言語処理をPythonで行うには？ライブラリや実例を紹介

近年、自然言語処理が注目されています。*増大するデータを分析することが、従来の数値データから言語的データに拡大され、より効率的な活用に人工知能（AI）などが欠かせなくなっています。*

ここでは、自然言語処理の概要とともに、おすすめ本を紹介していきます。

*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を指し、AI活用により注目度が高まっています。*特に生成AIでは、情報の検索や言語的な表現の正確性などから、より身近な用途として一気に利用者が増加しました。

エンジニアとしても、自然言語処理の領域に着目し、体系的に学ぶのが良いでしょう。

*自然言語処理は、コンピュータによる自然言語の解釈や応答、データの分析などに使われます。*具体的には、テキストマイニングやメールの抽出、SNSの投稿分析、英語などの多言語機械翻訳や音声認識など、多方面に利用されています。

最近ではChatGPTに代表されるAIチャットシステムによる文章や画像の生成・応答などにより、利便性がより高まっています。

ChatGPTの活用方法！エンジニアの業務に活かせるか利用してみた

### 自然言語処理で中心となる技術

*自然言語処理を学ぶには、自然言語の解釈や応答など仕組みや動作の理解が必要です。*そのため、プログラミング環境として、データ分析などに強みを持つ、Pythonのプログラミング環境を使うケースが多くなります。

同様に深層学習モデルとして、Googleが開発したTransformerなどを用いてトレーニングを行います。事前にトレーニング済みシステムとしては、GoogleのBERTや、OpenAIのGPTなどがあります。このような用語をあらかじめ理解しておくなどで、より効率的に自然言語処理を勉強することができるでしょう。

【参考】：[Python](https://www.python.org/)
【参考】：[Google Research Blog: Transformer: A Novel Neural Network Architecture for Language Understanding](https://blog.research.google/2017/08/transformer-novel-neural-network.html)
【参考】：[Google Research: BERT](https://github.com/google-research/bert)
【参考】：[OpenAI](https://openai.com/)

Pythonによるデータ分析：入門情報から資格取得まで解説！

## 自然言語処理のおすすめ本10選

ここからは、自然言語処理のおすすめ本を紹介します。*各書とも「入門」や「基礎」としていますが、難易度や解説範囲に違いがあります。*それぞれの紹介内容を活用して、理想の1冊を追求してみましょう。

### コピペで簡単実行！キテレツおもしろ自然言語処理 PythonとColaboratoryで身につく基礎の基礎

*本書は、Pythonのサンプルプログラムを用いて自然言語処理を学ぶ、入門書です。*初学者向けに、感覚的に自然言語処理を学んでいきます。難しい専門用語を使わずに、コピペでプログラムを実行しながら学べるため、学習の最初の1歩としておすすめの1冊です。

▪著者：youwht
▪ページ数：208ページ
▪出版社：翔泳社
▪発売日：2021/12/6
【参考】：[コピペで簡単実行！キテレツおもしろ自然言語処理 PythonとColaboratoryで身につく基礎の基礎](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798170268)

### 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－

*本書は、Pythonを使って学ぶ、自然言語処理の入門書です。*基礎の基礎として、これから自然言語処理の勉強を始めようとする人向けに最低限知っておくべきことが書かれています。分析手法の基礎からBERTまで多岐に渡りますので、軽く内容を知りたい方におすすめです。

▪著者：新納 浩幸、古宮 嘉那子
▪ページ数：206ページ
▪出版社：科学情報出版株式会社
▪発売日：2022/7/20
【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)

### 実践 自然言語処理 ―実世界NLPアプリケーション開発のベストプラクティス

*本書は、産業分野での活用を念頭に自然言語処理を学びます。*基礎技術をカバーし、SNSやEコマース、医療・金融などの具体例に踏み込んでいきます。ビジネス領域として広く学べますので、ビジネスパーソンにおすすめです。ページ数は多めですので、時間に余裕がある際に活用しましょう。

▪著者：Sowmya Vajjala、Bodhisattwa Majumder、Anuj Gupta、Harshit Surana著、中山 光樹訳
▪ページ数：512ページ
▪出版社：オライリージャパン
▪発売日：2022/2/4
【参考】：[実践 自然言語処理 ―実世界NLPアプリケーション開発のベストプラクティス](https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119724/)

### IT Text 自然言語処理の基礎

*本書は、自然言語処理の基礎知識や考え方を整理した参考書です。*自然言語処理の概要や機械学習のモデル、自然言語処理で行われる系列ラベリング、構文解析、意味解析などを体系的に学ぶことができます。

初心者のみならず、研究者や技術者が本格的に学ぶための教材としても利用価値が高いでしょう。

▪著者：岡﨑 直観、荒瀬 由紀、鈴木 潤、鶴岡 慶雅、宮尾 祐介
▪ページ数：320ページ
▪出版社：オーム社
▪発売日：2022/08/24
【参考】：[IT Text 自然言語処理の基礎](https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274229008/)

### 作ってわかる！自然言語処理AI〜BERT・GPT２・NLPプログラミング入門

*本書は、自然言語処理で使用される深層学習モデルに着目した入門書です。*入門とはいえ深層学習モデルのTransformerをじっくり解説していることから、中級レベルの参考書として利用価値が高いと言えます。

TransformerはBERTやGPT2などで採用されるもので、構造を理解することでより、AIの有効活用が可能になるでしょう。

▪著者：坂本 俊之
▪ページ数：264ページ
▪出版社：シーアンドアール研究所
▪発売日：2022/1/18
【参考】：[作ってわかる！自然言語処理AI〜BERT・GPT２・NLPプログラミング入門](https://www.c-r.com/book/detail/1435)

### 現場で使える！Python自然言語処理入門

*本書では、Pythonでの利用とともに、商用サービスのAPIアクセスを解説しています。*具体的にはオープンソースのMecabやElasticsearch、Word2Vecをカバーするとともに、商用サービスのIBM Watsonを解説する、珍しい構成をとっている書籍です。

両方を使用する場合は有益な情報ですが、オープンソースのみの利用者は、オープンソースの専門書を探すのも良いでしょう。

▪著者：赤石 雅典、江澤 美保
▪ページ数：376ページ
▪出版社：翔泳社
▪発売日：2020/1/20
【参考】：[現場で使える！Python自然言語処理入門](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798142685)

### 機械学習・深層学習による自然言語処理入門 scikit-learnとTensorFlowを使った実践プログラミング

*本書は、自然言語処理で「日本語」のデータを扱うことに、着目した参考書です。*何らかのプログラミングの経験がある方をターゲットとして記述しており、実装したプログラムにより、日本語データを活用することができます。

▪著者：中山 光樹
▪ページ数：336ページ
▪出版社：マイナビ出版
▪発売日：2020/2/27
【参考】：[機械学習・深層学習による自然言語処理入門 scikit-learnとTensorFlowを使った実践プログラミング](https://book.mynavi.jp/ec/products/detail/id=113274)

### BERTによる自然言語処理入門

*本書は、BERTを手軽に学べるように分かりやすい説明で構成する参考書です。*BERTをタスク別に説明し、理解を深めていきます。あくまでも一般的な用語やBERTの仕組みまでを説明するものですので、詳細を理解する場合には、別の書籍を併用すると良いでしょう。

▪著者：近江 崇宏、金田 健太郎、森長 誠、江間見 亜利、ストックマーク株式会社 編
▪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](https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274227264/)

### BERT入門ーープロ集団に学ぶ新世代の自然言語処理

*本書は、BERT初学者向けの書籍です。*BERTを理解しながら、広く自然言語処理を学ぶことができます。Transformerを深く学ぶための最初の1歩として、教材を活用することもできます。Colabで動くサンプルコードが提供されますので、実際に手順を確認することができます。

▪著者：佐藤 大輔、和知 德磨、湯浅 晃、片岡 紘平
▪ページ数：180ページ
▪出版社：リックテレコム
▪発売日：2022/8/6
【参考】：[BERT入門ーープロ集団に学ぶ新世代の自然言語処理](https://www.ric.co.jp/book/new-publication/detail/2206)

### BERT/GPT-3/DALL-E 自然言語処理・画像処理・音声処理 人工知能プログラミング実践入門

*本書は、多くのフレームワークを紹介する実践的な参考書です。*実際にソフトウェアを導入し、深層学習を進めていきます。初学者向けというよりは中級レベル以上の方が主な対象者となりますので、不明な用語などは別の参考書を併用し、理解を深めましょう。

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