自然言語生成（NLG）

自然言語生成（NLG）は、構造化データから人間らしいテキストを生成する人工知能の一分野です。NLGシステムは、一貫性があり文脈に沿った、文法的にも正しい書き言葉や話し言葉のナラティブを作り出すことができます。この技術は、チャットボットや音声アシスタント、コンテンツ作成など、さまざまな分野で利用されています。

自然言語生成（NLG）はどのように機能するのか

NLGは、構造化データを自然な言語テキストに変換するために複数の段階を経ます。主なステージは以下の通りです。

1. コンテンツ分析

最終的な出力に何を含めるかを決定するためにデータを選別します。これには主要なトピックやそれらの関係性の特定が含まれます。

2. データ理解

データの解釈やパターンの発見、文脈への落とし込みを行います。この段階では機械学習アルゴリズムが理解を深めるために活用されることもあります。

3. 文書構造化

データの種類に応じて文書の計画を立て、ナラティブ構造を選択します。

4. 文集合成

関連する文や文の一部を組み合わせ、トピックを的確に要約します。

5. 文法構築

自然な文章を生成するために文法規則を適用します。プログラムは文の構文構造を推論し、文法的に正しい形に書き換えます。

6. 言語出力

ユーザーやプログラマーが選択したテンプレートやフォーマットに基づいて、最終的な出力が生成されます。

AIにおけるNLGの役割

NLGは、機械が人間と自然かつ理解しやすい方法でコミュニケーションできるようにすることで、AIにおいて極めて重要な役割を果たします。データと人間の言語の橋渡しをし、情報をよりアクセスしやすく、理解しやすくします。NLGがAIで果たす主な役割は以下の通りです。

人と機械のインタラクションを向上

NLGは、チャットボットや音声アシスタントとの対話をより自然で親しみやすいものにし、人と機械のやりとりを改善します。

コンテンツ作成の自動化

NLGは記事やレポート、その他のコンテンツを自動生成できるため、手作業でのコンテンツ作成にかかる時間と労力を大幅に削減します。

ユーザー体験の個別最適化

NLGは、ユーザーごとに応じた応答やコンテンツを生成し、より個別化された魅力的な体験を提供します。

自然言語生成（NLG）の活用例

NLGは多様な業界で幅広く利用されています。主な活用例は以下の通りです。

• チャットボットや音声アシスタント： GoogleのAlexaやAppleのSiriなど、AI搭載のチャットボットや音声アシスタントの応答生成。
• 財務報告： 複雑な財務データを、従業員や顧客向けに分かりやすいレポートへ変換。
• メール・メッセージ自動化： 見込み客へのメール、チャット応答、個別カスタマーコミュニケーションの自動化。
• ニュース集約： ニュースの要約や集約を迅速かつ正確に実施。
• IoTレポート： IoT（モノのインターネット）デバイスの状態やレポートを提供。
• eコマース： 商品説明文やカスタマー向けメッセージの作成。

NLG、NLU、NLPの違い