現代の企業向けのNLPアプリケーションとそのユースケース

デジタルランドスケープで利用可能なデータの80％以上は、非構造化データです。 非構造化データとは正確には何ですか？

グラフィック形式または表形式（基本的には構造化データの一貫した形式）で表現できないテキスト、画像、およびビデオは、非構造化データを作成します。 現在、非構造化データは、分析および構造化されていない場合、ビジネスには何の役にも立ちません。 したがって、この非構造化データを処理、整理、および解釈するには、NLP（自然言語処理）が必要です。

自然言語処理テクノロジーを使用するもう1つの魅力的な理由は、個人と人工知能、機械学習、ロボット工学などの最新テクノロジーとの間のコミュニケーションを形成することです。

デジタル企業は、自然言語処理アプリケーションを使用して、最新のテクノロジーがドメインでリリースされたすべての非構造化データを確実に解釈できるようにします。 実際のところ、自然言語処理市場からの世界的な収益は、人間と機械のコミュニケーションのギャップを埋めようとする組織が増えるにつれて、2025年までに約430億米ドルに達すると予測されています。

自然言語処理アプリケーションとソフトウェアは飛躍的に成長しているため、ビジネスに組み込む時期が来ています。 基本から始めてみませんか？

この記事は、自然言語処理テクノロジー、その使用例、およびリアルタイムの例の包括的なガイドとして機能するため、重要なことをスキップしないようにしてください。

自然言語処理（NLP）とは何ですか？

自然言語処理は、コンピューターが人間の言語を処理および解釈できるようにするのに役立つAIの一種です。 簡単に言うと、NLPテクノロジーにより、マシンは非構造化データを読み取り、理解し、意味を引き出すことができます。 理想的には、自然言語処理モデルは、さまざまなソフトウェアを利用した計算ベースを介して音声とテキストを操作します。

企業は、非構造化データから隠されたパターンと洞察をさらに抽出し、確かな事実に裏打ちされた情報に基づいた意思決定を行うことができます。

今日、AIとNLPは、データのアクセス可能性の大幅な改善と計算能力の向上のおかげで開花しています。 これは、ヘルスケア、金融、メディア、人材など、あらゆる分野の企業が自然言語処理技術にどのように依存しているかを示しています。

NLPの実際のアプリケーションと例を見つけることで、NLPについてさらに理解することができます。

AIとNLPのリアルタイムの例

人工知能（AI）と自然言語処理（NLP）という用語は、未来のロボットのイメージを想起させるかもしれませんが、組織が日常的に使用している基本的なNLPの例はすでにあります。 以下は、自然言語処理テクノロジーのいくつかの著名なリアルタイムの例です。

スマートアシスタント

あなたはすでにAppleのSiriとAmazonのAlexaに精通しているかもしれません。これは、音声認識機能による音声認識を専門としています。 これらのスマートアシスタントは、主に非構造化データである人間の音声に対する意味のあるソリューションベースの応答をさらに推測します。

現在、現代の顧客は、スマートアシスタントがコンテキストの手がかりを理解し、アイテムの注文、個人的な質問への回答、さらにはユーモラスな応答など、特定のアクティビティをより管理しやすくすることを期待しています。 これはすべて、スマートアシスタントが人間の音声をデコードするのに役立つAIによってバックアップされたNLPベースのモデルで可能になります。

この例は、AppinventivがクライアントであるInnovativeEyewearのために開発したVyrbアプリで見ることができます。 Vyrbは、Bluetoothメガネやその他のウェアラブルを使用して、TwitterやFacebookなどのプラットフォームに音声投稿できるソーシャルメディア用の音声アシスタントアプリです。 これは、組織が最新のビジネスプロセスにNLPベースのスマートアシスタントを利用する方法の典型的な例です。

予測テキスト

オートコレクト、予測テキスト、オートコンプリートなどの機能は、スマートフォンやその他のオンラインスペースで非常に一般的です。 予測テキストは、入力して頻繁に検索する内容に基づいて次の単語を予測および提案する検索エンジンとほぼ同じです。 オートコレクト機能は、あなたの言葉を変更して、ステートメント全体が他のユーザーにとってより関連性のあるものに聞こえるようにします。 その間、マシンはそれが提案するたびにあなたからも学習しています。

AI-NLPベースの予測テキスト機能を長く使用するほど、好みに応じて学習し、カスタマイズすることができます。

デジタル電話

これをよく耳にするかもしれませんが、「この通話はトレーニング目的で録音される可能性があります」と、それが何を意味するのか疑問に思います。 録音された通話は、NLPシステムがデータベースから学習し、将来的に改善されたパーソナライズされたサービスを提供するために使用されます。 自動化されたシステムは、これらのNLPデータベースを使用して顧客の要求に応答するチャットボットまたはサービス担当者に顧客の呼び出しを転送します。 これは、デジタル通信と顧客サービスで構成されるすべてのビジネスが従う一般的なNLPプラクティスです。

たとえば、Appiventivは、自然言語処理に基づくAIボットチャットアシスタントを開発し、グローバル銀行のWebおよびモバイルバンキングアプリケーションに統合しました。 これにより、銀行は顧客の苦情をリアルタイムで解決し、盗まれたクレジットカードや盗難に迅速に対応し、顧客サービスを最大限に強化することができました。

メールフィルター

自然言語処理テクノロジーの最も初期の基本的なアプリケーションの1つは、電子メールフィルターです。

電子メールフィルター機能は、スパムフィルターから始まり、特定のフレーズや単語を明らかにしました。 ただし、これはGmail分類と呼ばれる最も一般的なアプリケーションにアップグレードされています。 システムは、内容に基づいて、電子メールが3つのカテゴリ（ソーシャル、プライマリ、またはプロモーション）のいずれかに属しているかどうかを認識します。 Gmailを使用する場合は、受信トレイを管理可能なサイズに保つことが不可欠です。 メールフィルターは、メールの関連性を損なわないようにするため、迅速に対応できます。

データ解析

より多くのビジネスインテリジェンスベンダーがデータの視覚化に自然言語インターフェースを利用し始めているため、自然言語処理テクノロジーはデータ分析ワークフローに統合されています。 1つの例は、データのセマンティクスに基づいて適切なタスクに最適な視覚化を提供する、よりスマートなビジュアルエンコーディングです。 これにより、人々が自然言語処理ステートメントと質問フラグメントを使用してビジネスデータを探索する機会が増えます。

NLPをデータに適用すると、アクセシビリティのレベルが向上するだけでなく、組織全体の分析に対する障壁が低くなります。

言語翻訳

多くの言語では、直訳が許可されておらず、翻訳サービスが見落としている文の構造にさまざまな順序があります。 しかし、自然言語処理は文の構造を見落とすことはありません。 NLPを使用すると、オンライン翻訳者は、文法的に正しい結果を提示するとともに、任意の言語またはフラグメントを正確に翻訳できます。

さらに、自然言語処理ソフトウェアとツールは、入力テキストに基づいて言語を認識し、それを自動的に翻訳することもできます。

上記の例とは別に、自然言語処理テクノロジーは、コンテンツプロデューサーにメタデータを自動化し、便利なブランドインタラクションを追求する能力も提供します。 例のように、NLPのアプリケーションはさらに幅広く強力です。 自然言語処理の重要なビジネスアプリケーションとユースケースのいくつかを詳しく見てみましょう。

ビジネスランドスケープにおける自然言語処理のユースケース

大きな問題は、企業がビジネスを規制するための洞察や情報を提供しない顧客データの大きな塊を持っている場合に発生します。 自然言語処理のアプリケーションと手法は、不規則なデータを分析して、感情、フィードバック、パターン、およびその他のビジネス関連の洞察を特定するのに役立ちます。 NLPは他に何に使用できますか？ 確認してみましょう。

ターゲット広告

ある日、Amazonで商品を検索し、他の日は、同様の商品がGoogleを通じてあなたに宣伝されます。 ここで何が起こったのか分かりましたか？

ターゲット広告！ これは、オンライン検索に基づいて広告がユーザーに表示されるタイプのオンライン広告です。 ほとんどのデジタルビジネスは、ターゲットを絞った広告を使用して、お金を節約し、潜在的な顧客を獲得しています。

ターゲット広告のアルゴリズムは、キーワードマッチングに基づいています。 NLPモデルは、そのようなキーワードやフレーズをキャッチして、広告に関連付けます。 最近のWebサイトへのアクセスや頻繁に開かれるWebページなどの他の要因は、ターゲットの広告アルゴリズムに影響を与えます。 ただし、キーワードウォッチのサークル全体はNLPによって駆動されます。

採用と採用

自然言語処理を使用すると、採用担当者は適切な候補者を簡単かつ便利に見つけることができます。 NLPによって実行される名前エンティティの認識や情報抽出などの手法は、場所、名前、スキル、および経験を抽出するために使用されます。 さらに、これらの機能を使用して、適合候補と不適合候補を識別することができます。

この偏りのない履歴書フィルターと選択プロセスにより、手作業の約80％が削減されました。 多くの企業は、ATS（Applicant Tracking System）などの自然言語処理ソフトウェアを利用して、履歴書を効率的に選別しています。

ソーシャルメディアモニタリング

すべてのビジネスの潜在的な顧客は、デジタルプレゼンスを維持するためにソーシャルメディアプラットフォームで利用できる可能性があります。 彼らの毎日のフィードと投稿は、ユーザーの購入パターン、顧客の行動、好き嫌いを示す大量のデータを生成します。 ここで、NLP手法は、企業がソーシャルメディアの投稿を分析し、それらに関連する洞察を抽出するのに役立ちます。 ソーシャルメディアの監視により、企業はユーザーが直面している製品の問題を調べることもできます。

チャットボット

カスタマーサービスと経験は、あらゆるビジネスの最も重要な部分です。 スマートアシスタンスとチャットボットでの自然言語処理の使用については、すでに説明しました。 ただし、顧客体験を向上させるとともに、NLPは顧客担当者を雇うビジネスコストも節約します。

製品の推奨から製品フィードバックの収集まで、チャットボットは現代の顧客の完璧な仲間として機能します。

たとえば、Mudraはミレニアル世代に予算管理ソリューションを提供するチャットボットアプリであるため、コストを削減し、従来の金融資金管理プロセスに革命をもたらします。

テキスト要約

自動テキスト要約はかなり自明です。 この機能は、最も重要な機能とキーワードを抽出することにより、テキストを要約するのに役立ちます。 最終的な目標は、法的文書、科学論文、ニュースコンテンツ/記事など、膨大な量のデータを処理するプロセスを簡素化することです。

企業がデータを要約するために使用する2つの標準的なNLP手法があります。

• 抽出ベースの要約–これはキーフレーズを抽出し、テキストを拡張したりコンテンツを追加したりせずに要約を作成します
• 抽象化ベースの要約–これは、元のコンテンツを言い換えることによって新しいフレーズを作成します。 このアプローチはより一般的であり、ビジネスプロセスの自動化においてより優れたパフォーマンスを発揮します。

緊急度の検出

自然言語処理の用途は、使用するのと同じくらい広範囲です。 NLPは、企業がテキスト内の緊急性を検出するのにも役立ちます。 NLPベースの緊急性検出モデルは、不満と重力を示す特定の単語や表現を認識するように、企業によってカスタマイズおよびトレーニングされています。

これにより、企業は最も重要な顧客の要求に優先順位を付けて、未解決のチケットの山に埋もれないようにすることができます。 緊急性の検出により、ビジネスの応答時間も改善され、顧客満足度が最大になります。

AIとNLPの強力な利点は、テキストの緊急性を検出することだけにとどまりません。 現在のデジタル環境では、NLPベースのアプリケーションとソフトウェアが、緊急事態管理のあらゆる側面であらゆる業界で活用されています。

医療業界における緊急性検出の顕著な例の1つは、医療支援へのリアルタイムアクセスを提供するAIベースおよびNLPベースのYouCOMMアプリです。 緊急または緊急治療の場合に、病院の患者と社内の看護師をつなぐのに役立ちます。

自然言語処理と人工知能の組み合わせは、すべての企業がビジネスをより効率的に運営するために必要なものです。 すべてのビジネスのニーズとプロセスに合わせてカスタマイズできる無限のNLPソフトウェアとツールが利用可能です。 ただし、カスタマイズされた分析と洞察を得るためには、信頼できるAIおよびMLソフトウェア開発会社に専門的な専門知識を求めるのが最善です。

AppinventivはトップNLPソリューションでどのように役立ちますか？

Appinventivには、インテリジェントソリューションを設計し、ビジネスタスクを自動化し、顧客により良いサービスを提供するAIソフトウェアおよびアプリ開発者の専門家チームがいます。 私たちの専門知識は、データのキャプチャと処理から分析と機械学習ソリューションにまで及び、ビジネスに最適なものだけを提供します。 私たちのサービスを通じてあなたのビジネス能力を変革させてください。 私達と接続！