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自然言語処理（NLP）
自然言語処理のワークロード
自然言語処理とは・・・AIが人間の言葉（文章や会話）を理解・分析・処理する技術
自然言語処理ワークロード = その技術を使って行うAIの処理
| 機能 | 何をする？ | 具体例 | AI-901キーワード |
|---|
| キーフレーズ抽出（Key Phrase Extraction） | 文章の中から重要な単語・話題を抜き出す | 「Azure AI資格を取得しました」→「Azure AI」「資格」 | 「重要な単語」「要点抽出」 |
| エンティティ認識（Named Entity Recognition：NER） | 人名・会社名・場所・日付などを識別する | 「Microsoftは米国の企業です」→ Microsoft（組織）、米国（場所） | 「人物」「組織」「場所を抽出」 |
| 感情分析（Sentiment Analysis） | 文章が肯定的・否定的・中立か判断する | 「この商品は最高」→肯定的 | 「感情」「レビュー分析」 |
| テキスト分類（Text Classification） | 文章をカテゴリに分類する | メールを「迷惑メール」「問い合わせ」「注文」に分類 | 「カテゴリ分類」「分類モデル」 |
| 言語検出（Language Detection） | 何語で書かれているか判断する | 日本語、英語、中国語を判定 | 「言語を識別」 |
| 翻訳（Translation） | 文章を別の言語へ変換する | 日本語→英語 | 「多言語」「翻訳」 |
| 音声認識（Speech Recognition） | 音声を文字に変換する | 会議音声→議事録 | 「音声をテキスト化」 |
| 合成音声（Speech Synthesis） | 文字を自然な音声に変換する | AIが文章を読み上げる | 「テキスト読み上げ」 |
| 話者認識（Speaker Recognition） | 誰が話しているかを識別する | 「この声は登録済みのAさん」 | 「話者識別」「声の認識」 |
キーフレーズ抽出
「Microsoftは2026年にAzure AI資格を発表しました」
→ 重要な話題を抜き出す
「Azure AI資格」「Microsoft」
エンティティ認識
「Microsoftは2026年にAzure AI資格を発表しました」
→ 種類を判断する
Microsoft → 「組織 」／ 2026年 → 「日付」
感情分析
良い・悪いを判断。文章が肯定的・否定的・中立・混合的か判断する
テキスト分類
文章を分類。テキストデータを特定のカテゴリに分類する。
言語検出と翻訳
「Hello」
言語検出→英語
翻訳→こんにちは
音声認識と合成音声
音声認識 声→文字
合成音声 文字→声
話者の認識
誰の声か判断
Azure AIサービス（NLP）
一般的な自然言語処理のシナリオや要件に対して、下記のいずれかを選択させる問題が出題される
Azure AI Language
コアな自然言語処理のためのAPIサービスの提供。自然言語を分析し、情報を抽出する。
Text Analytics APIを使用することで
- キーフレーズ抽出
- テキスト分類
- 感情分析
- エンティティ認識
- 言語検出
を実行できる。
オーケストレーションワークフローとは
「オーケストレーション」は指揮者という意味で、オーケストラの指揮者が演奏をまとめるように、複数のAIサービスをまとめて動かします。
旅行アプリでは
写真を送る
↓
Vision（画像分析）
↓
Language（説明文を作成）
↓
Translator（翻訳）
↓
利用者へ表示1つのAIだけではなく、複数のAIサービスを連携させています。
Azure AI Translator
クラウドベースのニューラル機械翻訳サービス。
※ニューラルとは・・・人間の脳の神経の仕組みを真似したAI。ニューラルネットワークを使った高精度な翻訳。
リアルタイムでテキストを翻訳するためのAPIを提供。
※APIとは・・・他のサービスをプログラムから利用するための窓口
「リソースを作成するリージョンを指定します」とは
リソース・・・Azureで作成・利用するサービス
リージョン・・・Azureのデータセンターがある地域（サービスを動かす場所）
例えば、Translatorを作成するとき、
リソース名：MyTranslator
リージョン：Japan Eastと設定すると、
MyTranslatorというリソースを「Japan East」のAzureデータセンターに作成する
という意味になります。
「キーとエンドポイント」を選択すると、APIキー・リージョン情報・翻訳のためのエンドポイントURLの情報を取得できる。
curlコマンド（カールコマンド）とは
コマンドライン（文字入力）からWebサーバーやAPIにリクエストを送るためのコマンド
通常、アプリからAPIを呼び出します。
アプリ
↓
REST API
↓
Azure AIサービス
↓
結果しかし、curlを使うと、アプリを作らなくても直接APIを試せます。
curlコマンド
↓
REST API
↓
Azure AIサービス
↓
結果
REST APIが何かを例えると・・・
| レストラン | コンピューター |
|---|
| あなた | アプリ |
| 店員さん | REST API |
| 厨房 | Azure AIサービス |
| 料理 | AIの結果 |
Azure AI Speech（音声認識と合成音声）
音声をテキストに変換したり、テキストを音声で読み上げたりする。
Speech Studioとは
そのサービスをブラウザで試す場所
Azure AI Speech（音声翻訳と話者の認識）
センチメントとは（感情分析）
文章や発言に含まれる「感情・気持ち」のこと
文章：
「この商品はとても素晴らしいです！」
AIが分析すると、
センチメント：肯定的（Positive）になります。
会話型AIソリューションとは
ボット、チャットボットのこと。 bot、chatbot。
ナレッジベースとは
知識や情報を集めて整理したデータの集まり。質問応答（Question Answering） で出てきます。
CLU
会話言語理解（CLU）とは
人間の文章（会話）から「ユーザーの意図（何をしたいのか）」や「重要な情報」を理解するAI技術
会話を理解するAI（モデル）を作る前に、AIに理解させる『目的（意図）』と『重要情報（エンティティ）』を設計図（スキーマ）に登録する必要がある
None意図
どの意図（Intent）にも当てはまらない発言を分類するための「その他」用の意図
例で説明します
あなたが銀行チャットボットを作るとします。
設定した意図：
| 意図（Intent） | ユーザー発言例 |
|---|---|
| 残高確認 | 「残高を教えて」 |
| 送金 | 「お金を振り込みたい」 |
| カード停止 | 「カードをなくした」 |
しかし、ユーザーが突然、
「今日はいい天気ですね」
と言った場合。
これは、
- 残高確認 ❌
- 送金 ❌
- カード停止 ❌
どれにも該当しません。
そこで、
意図：
Noneとして分類します。
カスタム質問応答
質問と回答のペアを登録しておくことで、対応する回答を出力することができる。
カスタム質問応答の構成手順（👀試験に出る！）
① Azure AI Languageリソースを作成
まず、質問応答機能を利用するためのAzure AI Languageリソースを作ります。
② ナレッジベースを作成
AIに答えさせたい情報を登録します。ナレッジベースとは、AIが質問に答えるために利用する「知識の集まり」。
例：
- FAQ
- マニュアル
- Webページ
- ドキュメント
など。
③ 質問と回答のペアを登録
例：
| 質問 | 回答 |
|---|---|
| 営業時間は？ | 平日9時〜17時です |
| 返品できますか？ | 30日以内なら可能です |
のようなQ&Aを作成します。
④ ナレッジベースをテスト
質問を入力して、「正しい回答が返るか」確認します。ナレッジベースとは、AIが質問に答えるために利用する「知識の集まり」。
⑤ デプロイ
完成したナレッジベースを公開します。
⑥ アプリから利用
REST APIなどを使って、Webサイトやチャットボットから利用します。
REST API（レスト・エーピーアイ）とはインターネットを通じて、別のサービスに「処理をお願いするための決まった方法」
リソース作成→ナレッジベース作成→質問と回答のペアを登録→ナレッジベースのテスト→デプロイ→アプリから利用
Azure AI Searchとは
大量のデータ（文章・文書・Webページなど）から、必要な情報を高速に探し出すためのAzureの検索サービス
Azure AI Searchには、いくつかのSKU（プラン）があります。
例：
| SKU | イメージ |
|---|---|
| Free | 無料のお試し版 |
| Basic（固定料金） | 小規模向け |
| Standard（固定料金） | 一般的な利用向け |
| Storage Optimized（固定料金） | 大量データ向け |
Azure Bot Service
Azure AI Languageで作った「質問に答えるAI」や「会話を理解するAI」をAPIとして公開すると、Webアプリなどから利用できる。Azure Bot Serviceは、そのAIを使ったチャットボットを作成・公開するためのサービスである。
利用者
↓
Azure Bot Service
（会話の窓口）
↓┌─────────────────┐
│ Azure AI Language │
└─────────────────┘
↓ ↓
カスタム質問応答 CLU
（知識から回答） （意図を理解）
↓ ↓
APIとして公開
Azure App Service
作成したAI機能を利用するWebアプリやAPIを公開する場所
エンドポイントとは
サービスやAPIにアクセスするための「住所（URL）」。
REST APIを利用するときの接続先として出てきます。
REST APIとは
アプリからインターネットを通じて、別のサービス（Azure AIなど）に処理をお願いするための通信ルール
マネージドID（Managed Identity）とは、
Azureのリソース（アプリや仮想マシンなど）に自動で作成される「身分証（ID）」を使って、Azureサービスへ安全にアクセスする仕組み
まとめ
| Q.投稿された記事から重要なフレーズを抽出するのは？ | A.自然言語処理 |
| Q.否定的な感情になっている場合の検出は？ | A.自然言語処理 |
| Q.画像から手書きの文字を検出するのは？ | A.OCR機能 |
| Q.テキストから組織名を検出するのは？ | A.Text Analytics |
| Q.テキストがどの国の言語で書かれているのかを検出するのは？ | A.Text Analytics |
| Q.翻訳するのは？ | A. AI Translator |
| Q.発話から意図を抽出するのは？ | A.会話言語理解プロジェクトの作成が必要 |
① コンピュータービジョン（Computer Vision）
画像や映像をAIに理解させる技術
例：
| 問題文 | 答え |
|---|---|
| 画像に何が写っているか判定 | コンピュータービジョン |
| 写真から犬や猫を分類 | 画像分類 |
| 画像内の物体の位置を特定 | オブジェクト検出 |
| 画像から文字を読み取る | OCR |
| 顔を検出する | 顔検出 |
例：
📷 商品画像
↓
AI：
「これは靴です」
「これはバッグです」
② 自然言語処理（NLP）
人間の文章や言葉をAIに理解させる技術
です。
例：
| 問題文 | 答え |
|---|---|
| 文章の感情を分析 | 自然言語処理 |
| 文章から重要な単語を抽出 | 自然言語処理 |
| 文章を翻訳 | 自然言語処理 |
| 言語を判定 | 自然言語処理 |
つまり、
「記事から重要なフレーズを抽出する」
↓
大分類では
✅ 自然言語処理
さらに具体的な機能は、
✅ キーフレーズ抽出
です。
③ キーフレーズ抽出（Key Phrase Extraction）
文章の中から重要な単語・フレーズを抜き出す機能
例：
文章：
「MicrosoftはクラウドサービスAzureを提供し、AI技術の開発を支援しています」
AI：
抽出：
- Microsoft
- クラウドサービス
- Azure
- AI技術
問題文：
「大量の記事から重要な語句を抽出したい」
↓
✅ キーフレーズ抽出
④ エンティティ認識（Entity Recognition）
文章の中から人物・場所・会社名・日付などの情報を見つける機能
例：
文章：
「田中さんは8月10日に東京へ出張します」
AI：
| 種類 | 結果 |
|---|---|
| 人物 | 田中さん |
| 日付 | 8月10日 |
| 場所 | 東京 |
問題文：
「文章から人名、場所、日付を抽出」
↓
✅ エンティティ認識
⑤ 言語検出（Language Detection）
何語で書かれているか判定する機能
例：
入力：
「Hello, how are you?」
↓
AI：
「英語」
問題文：
「入力された文章の言語を識別」
↓
✅ 言語検出
⑥ 会話言語理解（CLU）
ユーザーが何をしたいのか（意図）を理解する機能
例：
ユーザー：
「明日の大阪行きのチケットを予約したい」
AI：
意図：
「予約」
エンティティ：
- 日付：明日
- 場所：大阪
問題文：
「ユーザーの意図を理解する」
↓
✅ CLU
⑦ カスタム質問応答（Custom Question Answering）
用意したFAQや資料から回答する機能
例：
会社のFAQ：
Q：
「営業時間は？」
AI：
A：
「平日9時〜17時です」
問題文：
「会社独自のFAQに基づいて回答」
↓
✅ カスタム質問応答
まとめ表
| やりたいこと | 機能 |
|---|---|
| 画像を理解 | コンピュータービジョン |
| 文章を理解する全般 | 自然言語処理 |
| 重要な単語を抜き出す | キーフレーズ抽出 |
| 人名・場所・日付を抜き出す | エンティティ認識 |
| 文章の言語を判定 | 言語検出 |
| ユーザーの目的を理解 | CLU |
| FAQから答えを返す | カスタム質問応答 |
覚え方は、
- 画像 → コンピュータービジョン
- 文章の分析 → NLP
- 重要語 → キーフレーズ
- 名前・場所・日時 → エンティティ
- 何語？ → 言語検出
- 何がしたい？ → CLU（Azure AI Languageの機能：その人が何をしたいのか（意図）」を理解するAI機能）
- 答えを探す → カスタム質問応答