文字列を単語単位(形態素)に一旦分解する作業を行う必要があります。これを形態素解析と言います。形態素の組み合わせ次第で、文章が形成されています。文を構成する全ての単語の位置関係を判断しています。構文とは、「文章の基本形・ルール」のようなものです。ように文型を覚えた事があると思います。この構文の形を解析する事で、「文章として成立しているか」を機械に判別させています。構文上では、文法自体は成立しています。しいお店」とは言うが、「美味しい新宿」とは(普通は)言いません。いう前提の知識があるから、人間は正しい構文を判断する事が出来ています。「美味しい」という形容詞の意味と「新宿」という名詞の意味から判断し、構文を選択する事を意味解析と言います。名詞や動詞など、それぞれの形態素には、色々な意味が含まれます。「新宿」の場合には、「場所の固有名詞」「東京に含まれる」「23区の区の名前と駅の名前がある」などです。複数の文にまたがる構文+意味解析を行なう事です。文脈は長い文字列に即している為、単独文の意味解析よりさらに複雑な処理となります。人間は前後の文章から最適な名詞に脳内置換しています。省略された名詞等を推定する照応解析も、文脈認識に含まれます。右図を参照すると、行ってきたのは、新宿と原宿だが、楽しかったのは意味解析を用いる事で「新宿」だったのだと解釈されます。様々な場面において、AIのマルチデバイス対応を実現してきました。当社では自然言語処理の汎用的な機械学習モデルで高精度な結果を出した「BERT」を活用し、文章解析を行っています。Platformでコンポーネント化。プロトタイプを高速で開発できるようになっています。音声認識技術の発展により、様々な場面で音声認識が使われるようになりました。コールセンターの品質向上のための録音データ、スマートスピーカーに代表される音声アシスタント、入力補佐の為の音声入力。それらの場面において、「音声認識の精度が悪い」と言われる事が多々あります。音声情報をテキスト化する工程の事を指して「精度」と捉えられがちですが、それを補完するのが「文章解析」です。音声情報のテキストデータを正しく抽出する事ができます。画像情報から文字認識を行うOCRの事例も最近増えてきました。文字列を認識できない事象も多々起こっています。この「本来抽出したかったデータ」を「文章解析」のアプローチで補完する事が可能です。拡張アナリティクス経営データや在庫データ、Webのデータなど、企業活動において様々なデータを駆使する場面が増えてきました。データを活用しているのが現状です。自然言語処理を利用する事で、「今月の売り上げはいくらだった?」など質問する事で、その文章を解析し、BIツールを動かす事ができます。これにより、必要だったデータにすぐに誰でもアクセスする事を可能とします。BOTコマースe-コマースもどんどん普及しているものの、その成長率は鈍化傾向にあります。デジタル上での買い物シーンとなります。自然言語処理を用いる事で、ボットと会話しながら、買い物を楽しむ事が可能となります。HR-Techパーソナライズ労働力不足が国内の喫緊の課題であり、働き方改革市場は活況を極めています。人事ビッグデータから最適な求人や最適な配置策をAIがレコメンドします。機械学習の応用を推進しやすくしています。自然言語処理型RPA働き方改革をけん引するRPA市場ですが、「決まった作業しか対応できない」などの弱点も存在しています。そこでAI+RPAが注目されており、OCR+RPAソリューションも多く世に出回るようになりました。次のAIとして注目されているのが、自然言語処理型のAIです。文章解析を組み合わせる事により、「文章内容を読み取った上で自動判断するRPA」を実現させています。音声対話接客タブレット労働力不足の昨今、小売流通業において、デジタルを活用した接客体験が注目されています。仮想空間のスタッフが接客や案内、よくある質問や商品紹介を行う事ができます。業績予測AIマーケティングリサーチや企業調査において、ホームページやSNSなどあらゆる場面から企業情報を入手する必要があります。その一連の流れを文章解析+Webスクレイピングで実行し、必要となる情報を瞬時に集め、データベースを生成する事ができます。