言語
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アラビア語チャットボットとは、アラビア語のコンテンツを理解し分析できるプログラムです。現在では、コンピューターと人間の間でアラビア語による会話をシミュレートし処理することができます。
自然言語処理技術（NLP）の最近の進歩により、アラビア語チャットボットの作成が容易になりました。新しいアラビア語AIチャットボット技術は、機械学習を使って言語の構造や単語の「意味」を理解します。
アラビア語はインターネット上で4番目に多く使われている言語ですが、非ネイティブ話者にとっては最も習得が難しい言語の一つです。
これは、アラビア語が他の多くの言語といくつかの点で異なるためです。
さらに、アラビア語には多くの形態や方言があります。これらの形態や方言は互いに関連していますが、重なり合うことはありません。実際、ある方言は別の方言の話者には理解できない場合があり、実質的に異なる言語といえます。
これらすべての要素により、アラビア語は人間にとっても学習が難しい言語となっています。
しかし、これは機械にとっても学習が難しいということでしょうか？予想通り、答えは「はい」です。
上記の要素すべてが、アラビア語の自然言語処理（NLP）に課題をもたらします。自然言語処理アルゴリズムの最初のステップは、言語を理解すること、つまり文を意味のある単位に分割することです。この作業は正式には「トークン化」と呼ばれ、各意味単位をトークンと呼びます。
言語が体系的で秩序立っているほど、トークン化は容易になります。
アラビア語が人間にとって学習しにくい理由は、他の多くの言語と比べてトークン化が難しいことにもつながっています。
最新の技術革新の重要性を理解するには、従来のNLP用言語モデルがどのように作られていたかを知る必要があります。
言語のトークン化には、NLP研究者による多くの手作業が必要でした。各言語は独立して、基本的に手作業でトークン化されていました。
アラビア語ボットのトークン化作業は、想像通り特に困難でした。
言語がトークン化されると、AIアルゴリズムを使って言語を理解し、単語同士の意味の関係をマッピングできるようになります。
この言語理解のステップは、トークン化が信頼できる場合は自動化できます。しかし、アラビア語のトークン化は難しく、そのため理解アルゴリズムもトークン化と同様に手作業で設定する必要がありました。
その結果、満足のいく成果は得られませんでした。アラビア語の理解レベルは、例えば英語と比べて低いものでした。もちろん、英語の研究に比べてアラビア語への注力が少なかったことも一因ですが、言語の難しさが良い成果を得るのをほぼ不可能にしていました。
AI研究者たちは、トークン化自体を機械学習で行えないかと考えました。これにより、トークン化と理解アルゴリズムが言語に依存しなくなり（言語非依存）、AIの学習がより速く、より良くなると期待されました。
そして最終的に、2018年末にこの分野で大きな進歩がありました。AIは手作業なしでアラビア語を学習できるようになり、その結果、NLPの性能が大幅に向上しました。
アラビア語チャットボットプラットフォームもすぐに高性能になり、チャットボットによるアラビア語の理解度は他の言語と同等レベルに達しました。
このブレークスルーが起きたからといって、アラビア語チャットボットの品質がすぐに向上したわけではありません。
この恩恵をユーザーが受けるには、まずチャットボットAIプラットフォームが最新技術を使うようアルゴリズムを更新する必要がありました。従来技術への投資もあり、これはすぐには実現しませんでした。
さらに、アラビア語チャットボットがエンドユーザーに良い体験を提供するためには、プラットフォーム側で多くの機能を整える必要があります。例えば、ユーザーインターフェースがアラビア語に対応している必要があります。これは、チャットの配置が正しいことや、ボタンが正しい順序で表示されることなど、シンプルな対応から始まります。
異なるプラットフォームで複数言語を扱うのは難しい場合があります。プラットフォームによっては、異なる言語ごとに別々のボットを作成しなければならず、これは非常に非効率的です。
優れたプラットフォームは真の多言語対応であり、プラットフォームのユーザーインターフェース内のすべてのコンテンツに対して複数の翻訳を許可します。
さらに、会話の中で言語を変数として追跡し、AIが正確に言語を検出できるようにし、会話設計者が言語に応じたロジックを設計できるようにする必要があります。
言語固有の機能だけでなく、優れたチャットボットを作るには、チャットボットプラットフォーム自体の一般的な機能も重要です。重要な機能は2つのカテゴリに分けられます。
最終的に、エンドユーザー向けに作成されるチャットボット体験の質は、使用するツールの性能、言語理解からグラフィカルUIまで、に直接関係します。
また、特にアラブ地域では、企業がオンプレミスのアラビア語チャットボットを求めることがよくあります。これはプラットフォーム選定時の重要な要素です。オンプレミスのアラビア語チャットボットを構築するには、オンプレミスUIだけでなく、完全なNLUエンジンと学習済み言語モデルもオンプレミスで提供するプラットフォームが必要です。
優れたプラットフォームがあっても、アラビア語で素晴らしいチャットボットを作るには課題が残ります。AI分野でアラビア語話者は限られており、プロジェクトに適した人材を確保するのが難しい場合があります。NLUアルゴリズム自体を書く必要はありませんが（これは標準で提供されます）、チャットボットが対応するすべての言語や方言を話せる有能なデザイナーを見つけるのは難しいことがあります。そのため、チャットボットプラットフォームは、非技術者でもコンテンツや翻訳を簡単に更新・管理できることが重要です。なぜなら、デザイナーがすべての対応言語を話せるとは限らないからです。
高品質なアラビア語チャットボットが登場し始めている今、この技術の普及が進むでしょう。普及が進めば人材不足の問題も解消され、技術導入を検討する企業もベストプラクティスを明確に把握できるようになります。
NLP技術のブレークスルーは、アラビア語チャットボットだけでなく他のAIアプリケーションにも応用されています。現在では、ニュース記事の感情分析から、要約や人間しかできなかったテキスト生成まで、さまざまな形でアラビア語AIを活用する多機能システムが登場しています。多くの場合、チャットボットはさまざまなAI技術のユーザーインターフェースとしてだけでなく、ウェブサイトやウェブアプリなど他のシステムの画面操作をエンドユーザーが行う手助けにも使われています。
もちろん、アラビア語NLUの性能は大きく向上しましたが、NLUは今後もさらに良くなっていくでしょう。研究は続いており、今後も新たなブレークスルーが生まれるはずです。NLUが人間レベルに達するまでは、常に改良の余地があります。
すべてのNLUエンジンにとって次のステップは、マルチターン対話への対応を強化することです。これは、単発のコマンドや質問だけでなく、特定のトピック領域で人間と複数ステップの会話ができるようにすることを意味します。そして、チャットボットプラットフォーム側もマルチターン対話を簡単に作成できるようにする必要があります。
マルチターン対話は、Alexaのような音声インターフェースでは特に重要です。
ここまで機械学習によるトークン化とアラビア語NLPへの影響について述べてきましたが、関連する話題としてアラビア語の音声認識（音声からテキストへの変換）があります。アラビア語の音声認識は他の言語に比べてまだ遅れていますが、ここで紹介したNLPの進歩が近い将来このギャップを縮めることを期待しています。
素晴らしいAIエージェント体験を創造しましょう。
