自然言語処理（NLP）は、人間の言語（テキストや音声）をコンピュータが理解・生成・解釈・操作できるようにするための一連の手法と技術を指します。NLPは言語学、情報科学、人工知能の交差点に位置し、自然言語の複雑さや曖昧さ、豊かさに対応しながら、コンピュータに言語能力を付与することを目的としています。NLPは形式言語（プログラミング言語など）を扱うシステムとは異なり、意味の曖昧性、多義性、可変な構文、文脈依存性といった人間言語特有の課題を扱います。

ユースケースと利用例

NLPの応用例としては、ソーシャルメディアの感情分析、自動翻訳（Google Translate、DeepL）、テキスト生成（チャットボット、音声アシスタント）、自動要約、情報抽出（検索エンジン、自動モニタリング）、文法チェック、音声認識、音声合成などがあります。

例えば、自動メール返信システムはNLPによってメール内容を理解し、適切な返信を提案します。企業ではNLPを活用して顧客フィードバックを分析し、新たな傾向や問題を検知しています。

主なソフトウェア・ライブラリ・フレームワーク

代表的なNLPフレームワークやライブラリには、NLTK（Python）、spaCy、Stanford NLP、OpenNLP、CoreNLPがあります。深層学習では、Transformers（Hugging Face）、Fairseq（Facebook）、BERT、GPT、T5が重要です。音声認識にはKaldi、DeepSpeech、Wav2Vecがよく使われ、自動翻訳にはMarianNMTやOpenNMTが利用されます。

最新動向・進展・トレンド

近年はGPT-4、BERT、LLaMAなどの大規模言語モデル（LLM）が登場し、テキスト理解・生成・翻訳の複雑なタスクを人間に近いレベルで実現しています。今後はNLPのマルチモーダルシステム（テキスト・画像・音声）への統合、資源効率を考慮したモデル最適化、言語バイアスやエラーへの耐性向上が進む見込みです。また、医療、法務、金融など特定分野向けのNLPカスタマイズも増加しています。