ChatGPTの頭脳はこう動く！自然言語処理の基礎をわかりやすく紹介

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「ChatGPTって、どうして人間みたいに自然に会話ができるの？」

そう思ったことはありませんか？

実はその裏には、「自然言語処理（NLP：Natural Language Processing）」という技術が使われています。

この技術のおかげで、AIは私たちが普段使っている言葉を“理解し”、そして“使いこなす”ことができるのです。

この記事では、生成AI初心者の方でも自然言語処理の仕組みがわかるように、やさしく解説していきます。

自然言語処理（NLP）って何？

そもそも「自然言語」ってどういう意味？

「自然言語」とは、私たち人間が日常的に使っている言葉のことです。

たとえば日本語、英語、フランス語などのように、会話や文章で使う言葉を指します。

一方で、プログラミング言語のような“人工的に作られた言語”とは違い、自然に発展してきた言葉なので「自然言語」と呼ばれています。

AIにとって「言葉を理解する」とは？

私たちにとっては簡単に見える会話も、AIにとってはとても難しいタスクです。

たとえば「この店、安くておいしいよ」という文章には、

• 価格に関する感情（安い＝良い）
• 味に関する感情（おいしい＝良い）
  といった情報が含まれています。

AIはこうした情報を文脈から読み取り、理解する必要があります。

人間の細かなニュアンスというのは、人間同士でも取り違えることがあります。それだけに、AIがそれを理解できるようになるのは、本当に大きな技術革新ですよね。

自然言語処理の目的と役割

自然言語処理の役割は、「人間の言葉を、AIが扱える形に変換し、意味を理解させる」ことです。
具体的には、以下のようなタスクがあります。

• 文の意味を解析する
• キーワードを抽出する
• 質問に答える
• 要約をつくる
• 感情分析をする

これらの処理が、ChatGPTのような生成AIのベースとなっているのです。

ChatGPTはどうやって言葉を理解しているの？

入力された文章を「トークン」に分解

ChatGPTは、入力された文章をそのまま処理しているわけではありません。

まず最初に、「トークン」と呼ばれる小さな単位に分解します。

たとえば「こんにちは」という言葉は、1つのトークンになることもあれば、文字単位で複数のトークンになる場合もあります。

この“トークン化”によって、AIは言葉を計算で扱いやすい形にしています。

「予測」を繰り返して文章を生成

ChatGPTは、次に来るトークン（言葉）をひたすら予測していくことで文章を生成します。

たとえば「今日はいい天気ですね」と入力されたら、AIは過去の学習データをもとに、「だから、散歩に出かけたいです」など、自然な続き方を予測します。

この「次の言葉を予測する」作業を、ものすごいスピードで繰り返しているのです。

会話が自然に感じる理由

ChatGPTが自然に会話できる理由のひとつは、「文脈を理解する力」があるからです。

「昨日の映画、どうだった？」という質問に、「楽しかったよ」と返すには、「映画＝昨日話した映画」と記憶している必要があります。

ChatGPTは直前のやり取りを文脈として保持し、より自然な返答ができるように設計されています。

自然言語処理に使われている技術

形態素解析

形態素解析とは、文章を意味のある最小単位（＝形態素）に分解する処理です。

たとえば「犬が歩く」という文は、

• 犬（名詞）
• が（助詞）
• 歩く（動詞）

このように分けて、それぞれの役割を認識します。

日本語のように文法構造が複雑な言語では、この処理がとても重要です。

ベクトル表現（word2vecやBERTなど）

AIは言葉を「数値（ベクトル）」として扱います。

たとえば「犬」や「猫」という言葉が、似た意味を持つものとして近い数値（空間上の位置）で表現されるようになります。

このような数値化の技術をword2vecやBERTといったモデルが支えています。

TransformerとChatGPTの関係

ChatGPTの根幹にある技術が「Transformer（トランスフォーマー）」です。

Transformerは、文章全体の構造や関係性を一度に把握できる強力なモデルで、従来よりもはるかに精度の高い言語理解・生成が可能になりました。

私たちの身近にある自然言語処理

スマートスピーカー・翻訳アプリ

「OK Google」「Hey Siri」と話しかけると返事をくれるスマートスピーカーです。

その背後でも自然言語処理が働いています。

また、Google翻訳などの翻訳ツールも、文脈を正確に捉えて意味の通る文章に変換するNLPの力が使われています。

メールの自動返信・チャットボット

Gmailの「返信候補」や、企業のチャットボットも自然言語処理の恩恵を受けています。

単なる定型文ではなく、文脈に応じて柔軟に対応する点がポイントです。

SNSの投稿分析・フィルタリング

X（旧Twitter）やInstagramなどのSNSでも、NLPが使われています。

投稿の内容からユーザーの感情を分析したり、不適切な投稿を自動で検出したりする機能がその例です。

これからの自然言語処理とAI

さらに高度な対話AIの登場

今後は、さらに複雑な会話や意図の理解、さらにはユーザーごとの“パーソナライズ”に強いAIが登場するでしょう。

自然言語処理の進化により、「人とAIの対話」がもっと自然になる未来が近づいています。

課題もある？バイアス・誤解・倫理的問題

一方で、自然言語処理にはいくつかの課題もあります。

たとえば、過去のデータに含まれる偏見（バイアス）を学習してしまうことや、誤解を生むような表現をする可能性もあります。

こうした点に注意しながら活用する姿勢が求められます。

生成AIの回答が「絶対に正しい」というわけではないのです。

私たちはどう使いこなすべきか

AIの理解が進む中で、私たち自身もAIリテラシーを高め、正しく使いこなす力が求められています。

自然言語処理は便利な道具ですが、それをどう活かすかは私たち次第です。

まとめ

生成AIを理解するうえで重要な「自然言語処理」について紹介しました。

自然言語処理は、ChatGPTなどが言葉を理解するうえで非常に重要な技術です。

この自然言語処理の機能があることで、AIは文章の理解や会話を生成することが可能なのです。

今後もこういった機能がより発展することで、生成AIの精度は高まっていくことでしょう。

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