自然言語理解（Natural Language Understanding, NLU）は、人工知能の一分野であり、機械が人間の言語を解釈・分析することに特化しています。NLUは、コンピュータシステムがテキストや音声の文字通りの意味だけでなく、文脈的なニュアンスや意図、暗黙の意味、自然言語特有の曖昧さも把握できることを目指しています。単なるテキスト認識（キーワード抽出など）とは異なり、NLUは意味論的・語用論的モデリングを伴い、人間とシステム間のより「インテリジェント」な対話を実現します。

ユースケースと利用例

NLUは、チャットボット、バーチャルアシスタント、感情分析、文書分類、顧客問い合わせの意図検出、自動応答生成などのアプリケーションの基盤です。また、機械翻訳、インテリジェントな情報検索、コンテンツモデレーションにも活用されています。

例えば、カスタマーサポートではNLUシステムが問い合わせの理由を正確に把握し、適切な対応を導きます。医療分野では、臨床ノートから重要な情報を抽出する用途もあります。

主要なソフトウェア・ライブラリ・フレームワーク

代表的なツールとしては、spaCy、NLTK、Stanford NLP、Rasa NLU、AllenNLP、IBM WatsonやGoogle Cloud Natural LanguageのAPIが挙げられます。BERT、RoBERTa、GPT、T5などの事前学習済みモデルは高度なNLUソリューションの標準となっています。

最新動向・進化・トレンド

大規模言語モデル（LLM）の登場により、NLUは文脈理解や一般化能力で飛躍的な進歩を遂げました。現在は転移学習、多言語モデルの高度化、外部知識の統合によるバイアス低減と堅牢性向上がトレンドです。今後の課題として、モデルの説明性や、アノテーションの少ない特定分野への適応が挙げられます。