自然言語処理とは？しぜんげんごしょり
自然言語処理とは、話し言葉や書き言葉のようにあいまいなデータを、計算機が数として扱える形に直して処理する分野。日本語は英語と違って語と語の間に空白がないため、まず形態素解析で語に切って品詞を付けるところが関門になり、その上に構文解析や意味の解釈が積み上がる。検索・機械翻訳・文書分類・要約はいずれもこの土台の上に立つ応用である。
最終更新：2026-10-09
この語が出る過去問を解く →背景
数値や日付と違い、文章は同じ内容を何通りにも書ける。「安い」「リーズナブル」「お手頃」を機械が同じ方向として扱えなければ、検索も分類も成り立たない。そこで語を切り、重みを付け、ベクトルという座標に置き換えることで、意味の近さを距離の計算に持ち込んだ。深層学習の登場でこの置き換えの精度が上がり、翻訳や対話が実用の水準に届いた。基本情報ではアルゴリズムの節とAI応用の節の両方から問われる。
具体例
MeCabやJanomeのような形態素解析器は、「東京都に住む」を「東京都／に／住む」と切って品詞を付けて返す。問合せメールの自動振り分けでは、取り出した名詞をTF-IDFで重み付けして特徴ベクトルを作る。TF-IDFはその文書に多く出て他の文書にはあまり出ない語を重く見るので、「です」「ます」の重みは自然に下がる。
試験での引っ掛け
形態素解析が受け持つのは語への分割と品詞付与まで。文の係り受けを求める構文解析、意味を取る意味解析はその先の段階で、順序と守備範囲を取り違えやすい。N-gramは隣り合う語の並びを統計的に数えているだけで、意味を理解しているわけではない。TF-IDFのIDFは、その語が出てくる文書が多いほど小さくなる向きも逆に覚えやすい。
関連用語
出た過去問
出典：令和7年度 公開問題 基本情報技術者試験 科目A 問1（IPA）
出典・参考
公式シラバスの1 基礎理論 ＞ 3. 情報に関する理論 ＞ (8) AI（Artificial Intelligence：人工知能）に関する技術に掲載されている用語です。
解説は資格暗記が独自に作成しています。過去問の出典は各問題に記載のとおりです。