この記事でわかること
この記事では、自然言語処理（Natural Language Processing：NLP）とは何か、 そしてAIがどのように人間の言葉を扱っているのかを、 AI-900（Azure AI Fundamentals）試験に対応した形で解説します。
専門知識がなくても、
「なぜAIは文章を理解できるように見えるのか」 「実際には何をしているのか」
がイメージできるようになることを目的としています。
自然言語処理（NLP）とは何か
自然言語処理（NLP）とは、 人間が日常的に使う言葉（自然言語）をAIで処理・分析する技術 の総称です。
対象となる言語には、
- 文章（テキスト）
- 会話文
- チャット・問い合わせ文
などが含まれます。
AI-900では、NLPは 「テキストから意味や情報を抽出するAIワークロード」 として整理されています。
人間の言葉はAIにとってなぜ難しいのか
人間の言葉は、 実は非常に曖昧で複雑です。
- 同じ単語でも文脈で意味が変わる
- 省略や比喩が多い
- 感情や皮肉が含まれる
人間は無意識にこれらを理解していますが、 AIはそうではありません。
そのためNLPでは、 言葉をそのまま理解するのではなく、数値や特徴に変換して処理 しています。
AIは「意味」を理解しているのか？
結論から言うと、 AIは人間のように意味を理解しているわけではありません。
AIが行っているのは、
- 単語の出現頻度
- 単語同士の関係性
- 文章のパターン
をもとに、 「この文章はこういう傾向がある」 と判断しているだけです。
AI-900では、
「AIは確率的に最もそれらしい結果を返す」
という考え方を理解していることが重要です。
NLPでよく使われる代表的な処理
① テキスト分析
文章の内容を分析し、
- 感情（ポジティブ／ネガティブ）
- キーフレーズ
- 言語の判定
などを抽出します。
② 分類（Classification）
文章を特定のカテゴリに分類します。
例：
- 問い合わせ内容の振り分け
- スパム判定
③ エンティティ抽出
文章中から、
- 人名
- 場所
- 日付
などの重要情報を抜き出します。
AI-900で扱われるNLPの代表例（Azure視点）
AI-900では、NLPの具体例として Azure AI Language が登場します。
- 感情分析
- キーフレーズ抽出
- 言語検出
- テキスト分類
重要なのは、
「複雑なモデルを自分で作らなくても、APIとして利用できる」
という点です。
自然言語処理が得意なこと・苦手なこと
得意なこと
- 大量テキストの自動分析
- 定型的な問い合わせ対応
- 傾向分析・分類
苦手なこと
- 皮肉や冗談の理解
- 常識的な判断
- 文脈を超えた推測
この「得意・不得意」の理解は、 AI-900で頻出です。
試験で問われやすいポイント
- NLPは人間の言語を数値的に処理している
- 意味理解ではなくパターン認識
- 万能ではなく制約がある
「AIは人間のように考える」 という誤解をしている選択肢は、 誤りとして出題されやすい ので注意が必要です。
まとめ
- 自然言語処理は人間の言葉を扱うAI技術
- AIは意味を理解しているわけではない
- 文章を数値・特徴に変換して処理している
- AI-900ではAzure AI Languageの理解が重要
この理解ができていれば、 NLP分野は確実な得点源になります。