自然言語処理(NLP)は、光文字認識エンジンや文書から抽出した情報に意味を与える技術である。本レポートでは、構造化されていない文書から画像認識によりデータを抽出する仕組みの理解から、NLPによる情報理解のより深い理解へと進行し、保険におけるユースケース、課題、ツールと応用について考察する。

更に、事前学習型言語モデルBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）やGPT（Generative Pretrained Transformer）など、NLPにおける革新的な研究の応用についても研究している。

NLPは、自然言語理解（NLU）や自然言語生成（NLG）としても普及している。NLUとは、コンピューターを利用して入力された文章や音声形式の文章を理解する人工知能（AI）のトピックである。NLUは、人間がコンピュータに直接話しかけることができるようにし、より直感的な人間とコンピュータのインタラクション（HCI）体験を実現する。NLGとは、コンピュータが話し言葉や書き言葉で入力された内容を理解し、有用な回答に変換し、ユーザーに分かりやすい形で提示することである。

NLPは、テキスト分類や仮想顧客アシスタントなどのアプリケーションを通じて、より良い顧客体験を提供することが可能である。金融の概念など特定分野の専門用語を理解することができる会話型チャットボットでは、更なるイノベーションが期待できる。そのイノベーションは、エンドユーザーに関連性のあるパーソナライゼーションの提供に役立ち、NLPの新しいアプローチを保険の新規または既存の課題に適用する機会を示すだろう。

（詳しい情報は、セレント北川俊来TKitagawa@celent.comまでお問合せください）

NLP言語モデルBERTアーキテクチャの例