NLU対NLP：カスタマーサポートのすべての人が知っておくべき重要な違い

チャットボットと「会話」したことがありますか？それがまるで壁に向かって話しているように感じたことはありませんか？簡単な質問をしても、ループにはまり、言い換えを求められたり、全く関係のないヘルプ記事へのリンクを送られたりします。誰もがそんな経験をしたことがあるでしょう。しかし、別のAIアシスタントとやり取りすると、まるで魔法のように感じることがあります。それはあなたを理解し、数秒で問題を解決してくれます。

そのイライラするボットと役立つアシスタントの間の差は、単に「より良いAI」ではありません。それは、言語を単に処理する能力と、真に理解する力の根本的な違いにあります。

これは自然言語処理（NLP）と自然言語理解（NLU）の世界です。それらは交換可能な技術用語のように聞こえるかもしれませんが、その違いを知ることは、AIをうまく活用しようとするサポートチームにとって重要です。このガイドでは、NLUとNLPの違いを平易な英語で説明し、サポートチームにとってなぜそれが重要なのかを示し、実際に仕事を成し遂げるAIツールを選ぶ際に何を探すべきかを説明します。

自然言語処理（NLP）とは？

自然言語処理（NLP）はAIの広範な分野であり、コンピュータに人間の言語を読み取り、処理し、理解させる能力を与えます。私たちのコミュニケーション、メール、チャットログ、サポートチケットの混沌とした無構造な状態を、機械が実際に扱える形式に整理する基盤的なエンジンと考えてください。

例え話をしてみましょう。カスタマーサポートのチケットが巨大で未整理のLEGOブロックの山だと想像してください。NLPはそのブロックを色、形、サイズで分類するプロセスです。あなたが宇宙船を作ろうとしていることは知らないが、混沌から秩序を生み出しています。

NLPがこれを実現するために行ういくつかの重要なことは次のとおりです：

• トークン化: これは最初のステップで、文が個々の単語や「トークン」に分解されます。基本的にデジタルでのダイシングとスライシングです。

• 品詞タグ付け (PoS): システムは各トークンを見て、その文中での役割を判断し、名詞、動詞、形容詞などとしてタグ付けします。

• ステミングとレンマ化: これらの難しそうな用語は、単語をその根本的な形に還元することを意味します。例えば、「running」、「runs」、「ran」はすべて「run」という基本的なアイデアに簡略化されます。

NLPは、言語ベースのAIのための基本的な第一歩です。生のテキストを構造化された機械可読データに変換します。しかし、1つ大きな制限があります。それは言語の構造を理解しますが、その背後にある意味を理解しません。

アセット1: ワークフロー – 自然言語処理の段階を示す図。

代替タイトル: NLUとNLPの議論における重要な違いを示すワークフローダイアグラム。

代替テキスト: NLPプロセスを分解し、文がトークン化され、品詞でタグ付けされ、ステミングされる様子を示すマーメイドチャート。これはNLUとNLPの比較における重要な概念です。

自然言語理解（NLU）とは？

NLPが構造に関するものであるならば、自然言語理解（NLU）は意味に関するものです。NLUはNLPの専門的な部分であり、言葉の背後にある意図を理解するという重要なタスクに焦点を当てています。それはパズルの理解の部分であり、AIが単に言葉を整理するだけでなく、ユーザーが実際に何を達成したいのかを把握するところです。

再びLEGOの例に戻りましょう。NLPがブロックを分類したなら、NLUは説明書を読み、宇宙船を作るべきだと理解する部分です。それは目標を理解します。

これを行うために、NLUは全く異なるタスクに焦点を当てます：

• 意図認識: これが大きなポイントです。NLUはユーザーの目的を把握します。彼らは「注文状況を確認したい」、「返金を要求したい」、「請求情報を更新したい」のどれをしようとしているのでしょうか？

• エンティティ認識: テキストから注文番号、商品名、日付、場所などの重要な情報、エンティティを抽出します。

• 感情分析: NLUはメッセージの感情的なトーンを読み取ることもできます。顧客は幸せなのか、混乱しているのか、激怒しているのか？このコンテキストは、問題の優先順位を決め、適切な対応を作成するために非常に重要です。

NLUはAIツールを知的で本当に役立つものにします。それはAIが「注文が遅れている」（配送の問題）と「注文を変更したい」（変更要求）の重要な違いを理解できる理由です。両方の文が「注文」という言葉を使用しているにもかかわらず。

アセット2: インフォグラフィック – 同じ顧客の問い合わせをNLPとNLUがどのように解釈するかの比較。

代替タイトル: NLUとNLPの処理アプローチを比較するインフォグラフィック。

代替テキスト: NLUとNLPの違いを示すインフォグラフィック。左側では、NLPが文を品詞に分解します。右側では、NLUが意図（「返金要求」）、エンティティ（商品名）、感情（ネガティブ）を抽出します。

説明: インフォグラフィックは「顧客の問い合わせ: "この新しいラップトップは不良品です。返金を求めます。"」という見出しの下で縦に2つの列に分かれています。

左列（NLP --- "何が言われたか？"）:

--- 文がトークンに分解される様子を示しています: "This", "new", "laptop", "is", "a", "dud", "I", "want", "my", "money", "back"。

--- 各トークンが品詞でタグ付けされています（例: laptop: 名詞, want: 動詞, dud: 名詞）。

--- 根本的な単語（レンマ）を示しています: "laptop", "dud", "want", "money", "back"。

右列（NLU --- "何が意味されたか？"）:

--- 意図認識: アイコンとテキスト "返金要求"。

--- エンティティ抽出: アイコンとテキスト "商品: ラップトップ"。

--- 感情分析: 悲しい顔のアイコンとテキスト "感情: フラストレーション / ネガティブ"。

核心的な違い: NLUとNLPの要約

NLPとNLUはチームですが、非常に異なる役割を持っています。これらの違いを理解することは、単に「キーワードを認識する」AIツールと、実際に「コンテキストを理解する」AIツールを区別する方法です。

ここに簡単な内訳があります：

特徴	自然言語処理 (NLP)	自然言語理解 (NLU)
主な目的	言語データを処理し、構造化すること。	言語の意味と意図を理解すること。
答える質問…	"何が言われたか？"	"何が意味されたか？"
範囲	NLUを含む広範な分野。	NLPの専門的なサブフィールド。
主要なタスク	トークン化、解析、ステミング。	意図認識、エンティティ抽出、感情分析。
出力	構造化された言語データ（例: タグ付けされた単語）。	実行可能なインサイト（例: ユーザーの意図: ‘返金’）。
ビジネスアナロジー	受信メールを整理し、ファイリングする管理者。	メールを読み、次に何をすべきかを決定するマネージャー。

サポートチームにとってNLUとNLPの違いが重要な理由

では、なぜこの技術的な違いがサポートキューや顧客満足度スコアの現実世界でそれほど重要なのでしょうか？ なぜなら、基本的なNLPだけを使用するAIは、しばしば解決するよりも多くの問題を引き起こすからです。

多くの初期の自動化ツール、特にいくつかのヘルプデスクに組み込まれたAIは、単純なキーワードマッチングに大きく依存しています。これがしばしば的を外す理由です。彼らは「キャンセル」という言葉に反応するようにプログラムされているかもしれませんが、「プランをキャンセルする方法は？」（指示を求める顧客）と「今すぐキャンセルしたい！」（即時の行動を必要とする顧客）の違いを理解できません。この意図を把握できないことが、無関係な回答、フラストレーションを感じる顧客、そして人間のエージェントが介入して修正しなければならない余分な作業につながります。

一方、強力なNLUを搭載したAIは全く別のゲームです。それは次のことができます：

• ニュアンスを理解する: 単純な質問、皮肉なコメント、即時にエスカレーションが必要な緊急の苦情の違いを見分けることができます。

• 意図を判断する: タイプミス、スラング、ぎこちない表現が満載のメッセージでも、顧客が何を望んでいるのかを正確に把握します。

• 曖昧さを処理する: 文脈を使用して、異なる状況での単語の意味を理解します。例えば、「予約」は旅行会社にとっては予約に関するものであり、サロンにとっては予約に関するものです。

真の会話型AI、例えばeesel AIを動かすものは、基本的な処理をはるかに超えています。チームの過去のサポート会話の数千件をトレーニングすることで、AIは特定の顧客問題、ブランドの声、実際に問題を解決するソリューションについて深い理解（これはNLUの働きです）を発展させます。それは一般的な言語ルールを学ぶだけでなく、あなたのユニークなビジネスを学びます。

NLUとNLPを実践に移す: 理論から応用へ

NLPとNLUがいくつかの一般的なサポートシナリオでどのように連携するかを見てみましょう。このフローチャートは、典型的な顧客の質問の旅を示しており、NLUが解決に至るための重要な頭脳を提供します。

これがサポートチームにとって現実世界でどのように展開されるかを見てみましょう。

自動化されたチケットのトリアージとルーティング

新しいチケットが届くと、AIシステムがすぐに作業を開始します。

• NLPの役割: システムはまずチケットのテキストを分解し、「壊れた」、「配送」、「支払い」などのキーワードをフラグします。

• NLUの役割: ここで本当の知性が発揮されます。AIは感情（フラストレーション）と意図（壊れたアイテムに関する苦情）を分析して、チケットを緊急としてマークします。それをハードウェアサポートキューに直接ルーティングし、請求部門ではなく、適切なチームが最初にそれを確認できるようにします。eesel AIのトリアージのようなツールは、コンテキストを理解することでこのプロセス全体を自動化し、チームが手動で受信リクエストを整理する手間を省きます。

アセット3: スクリーンショット – eesel AIのトリアージダッシュボードが新しいサポートチケットを自動的にルーティングする様子。

代替タイトル: NLUとNLPの議論におけるNLUの力を示すAIチケットトリアージのスクリーンショット。

代替テキスト: eesel AIトリアージインターフェースのスクリーンショット。「注文が壊れている」という件名の新しいチケットが表示されています。AIは自動的に「緊急」とタグ付けし、意図を「損傷したアイテム」と設定し、「ハードウェアサポート」チームにルーティングしています。これはNLUとNLPの実際の応用を示しています。

AIによるエージェント支援（コパイロット）への影響

エージェントにスーパーパワーを与えたいチームにとって、NLUは支援ツールを本当に役立つものにします。

• NLPの役割: 顧客の質問を構造化し、ナレッジベースの記事や過去の会話を整理します。

• NLUの役割: AIは顧客が尋ねている具体的な質問を理解します。それから内部の知識を検索し、最適なマクロや過去のチケットを見つけて、正確でブランドに合った回答を作成します。10個の「返品」に関するマクロのうち、この特定の状況に適したものを知っています。これがeesel AIコパイロットがエージェントがチケットを迅速に処理し、精度と一貫性を向上させる方法です。

アセット4: スクリーンショット – eesel AIコパイロットがヘルプデスク内でサポートエージェントに回答を提案する様子。

代替タイトル: NLUを使用してエージェントを支援するAIコパイロットのスクリーンショット。NLUとNLPの実際の側面を強調しています。

代替テキスト: Zendeskのようなヘルプデスク内のスクリーンショット。右側にeesel AIコパイロットパネルが表示され、顧客の返品に関する質問が表示されています。コパイロットは正しいナレッジベースの記事を使用して完全で共感的な回答を作成しており、NLUとNLPのアプローチの違いを示しています。

完全自律型AIエージェント

ここでNLUが本当に輝き、AIが問題を最初から最後まで処理できるようになります。

• NLPの役割: AIはチャットやメールでユーザーのメッセージを処理します。

• NLUの役割: ユーザーが注文状況を知りたい（意図）ことをすぐに把握し、注文番号（エンティティ）を抽出します。目標を理解しているため、AIはAPIを通じてShopifyストアにアクセスし、リアルタイムの配送状況を取得して即座に正確な更新を提供することができます。この理解し行動する能力が、単純なFAQボットと問題を自ら解決できる真のAIエージェントを分けるものです。

NLUとNLPをマスターするAIサポートツールを選ぶ方法

AIベンダーを検討する際、バズワードの海に迷い込むのは簡単です。「AI」や「NLP」を使用しているかどうかを尋ねるだけでは不十分です。彼らの技術が本当に理解しているかどうかを見極めるために、もっと深く掘り下げる必要があります。プロバイダーに尋ねるべき3つの重要な質問を紹介します。

1. 私たちのビジネスをどのように学習しますか？

AIツールの一般的な罠は、一般的なワンサイズフィットオールのモデルが提供され、あなたの会社について何も知らないことです。

• 悪い回答: "私たちのモデルは一般的なインターネットデータで事前にトレーニングされています。" これは大きな赤信号です。AIが会社のポリシー、製品、トーンに合わない一般的でロボットのような回答をする可能性が高いことを意味します。

• 良い回答: "過去のサポートチケット、ヘルプセンターの記事、Confluenceなどのソースからの内部ドキュメントに直接トレーニングされます。" これがAIが実際にあなたのビジネスの詳細を学ぶ唯一の方法です。

• プロのヒント: eesel AIのようなプラットフォームは、Zendesk、Freshdeskなどのナレッジソースに数分で接続し、初日から高度にコンテキストを理解することができます。

2. 顧客と話す前にその理解をテストできますか？

ただ指を交差させて最善を期待する必要はありません。技術に自信を持つベンダーは、AIがあなたのデータでどのように機能するかを正確に見ることができるようにします。

• 悪い回答: "サンプルデータを使用したデモをお見せできます。" 磨かれたデモは、AIが実際の顧客会話の混沌とした現実をどのように処理するかを証明するものではありません。

• 良い回答: "過去のチケットの数千件でシミュレーションを実行し、どのように応答したかを正確に確認できます。解決率の正確なデータに基づいた測定値を得ることができます。" このようなリスクのないテストは、ライブ顧客に対してオンにする前に、そのパフォーマンスとROIの信頼できる予測を提供します。

アセット5: スクリーンショット – eesel AIのシミュレーション機能からのレポートが過去のチケットでの潜在的な解決率を示しています。

代替タイトル: NLUとNLPの比較において理解が重要である理由を示すAIシミュレーションレポートのスクリーンショット。

代替テキスト: eesel AI分析ダッシュボードのスクリーンショット。過去のチケットセットでの「シミュレーション結果」レポートが表示され、「85%の解決率」のような大きな数字が表示されています。これはNLUとNLPの文脈でのNLUの具体的な結果を視覚化しています。

3. NLUとNLPを考慮して、複数のステップを含む複雑な問題を処理できますか？

単なるFAQボットと本物のAIエージェントの違いは、行動を起こす能力です。

• 悪い回答: "よくある質問に答えるのが得意です。" それは最低限のことです。単純な質問をかわすかもしれませんが、実際に何かをする必要があるものは解決できません。

• 良い回答: "APIを介して顧客データを検索したり、チケットフィールドを更新したり、特定のチームにエスカレーションしたりするなどのカスタムアクションを実行し、その後に行ったことに基づいてパーソナライズされた応答を生成できます。" これは、理解するだけでなく、その理解に基づいて行動し、実際の問題を解決できるNLUエンジンを示しています。

議論のまとめ

人々はしばしば用語を交換可能に使用しますが、NLUとNLPの違いは非常にシンプルです：NLPは言語を構造化し、NLUはそれを理解します。カスタマーサポートでは、両方が絶対に必要ですが、NLUは実際にチケットを解決し、顧客を満足させ、チームがより重要な作業に集中できるようにする秘密の成分です。

キーワードを処理するだけのAIに妥協しないでください。あなたの顧客はそれ以上に複雑であり、サポートチームの時間は、理解できないボットの後始末に費やすには貴重すぎます。最初のメッセージから顧客の意図を真に理解するプラットフォームを求めてください。

本物のNLUがどのように機能するかを見てみたいですか？ eesel AIにサインアップ して、私たちのAIがあなたの実際の顧客チケットを数分で理解し解決する様子を確認してください。