問題
問84
次のうち、AIを用いた自然言語処理（NLP）の活用例として最も適切なものはどれか。
- 画像のサイズを圧縮する
- 温度センサーの異常検知
- 動画の音声をミュートにする
- 問い合わせメールの内容を自動分類する
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正解
正解は「エ」です。
解説
正解は「問い合わせメールの内容を自動分類する」です。自然言語処理（NLP：Natural Language Processing）は、AIが人間の言葉（自然言語）を理解・解析し、意味を解釈したり処理したりする技術のことです。問い合わせメールの内容を自動で分類することは、文章の内容を理解して適切なカテゴリに振り分ける作業であり、NLPの典型的な活用例です。
たとえば、サポートセンターに届く膨大なメールを、質問内容や緊急度などに応じて自動的に仕分けることで、対応の効率化や品質向上が実現されます。日常の例では、スマートフォンのメールアプリがスパムメールを自動判別する機能もNLPの応用にあたります。
これに対して他の選択肢は画像処理や音声処理、温度データの分析であり、NLPとは別の技術分野になります。
ア(画像のサイズを圧縮する):
画像の圧縮は画像処理技術の分野であり、自然言語処理とは関係ありません。
イ(温度センサーの異常検知):
温度データの異常検知はセンサーデータの解析であり、言語処理とは異なる技術です。
ウ(動画の音声をミュートにする):
音声の操作は音声処理やメディア編集技術に関係し、自然言語処理の直接的な応用ではありません。
難易度
この問題は自然言語処理（NLP）の基本的な理解を問う初学者向けの問題です。NLPはAIの分野で注目されており、具体的な活用例を知っているかがポイントになります。選択肢に似た分野（画像処理や音声処理、異常検知）が混ざっているため、それぞれの技術の特徴を区別できる知識が必要です。
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用語補足
自然言語処理（NLP）：
AIが人間の言葉を理解・解析し、文章の意味を処理する技術です。チャットボットやメール分類、音声認識などに使われます。
画像処理：
デジタル画像の解析や変換を行う技術で、画像の圧縮や認識などが含まれます。写真や動画の編集に利用されます。
異常検知：
センサーやシステムのデータから異常を見つける技術で、温度センサーや機械の故障検知などに使われます。
対策
この問題を解くためには、AI技術の分野ごとに特徴的な活用例を覚えることが大切です。自然言語処理（NLP）の基本を教科書や参考書で学び、実際の応用例を知ることで理解が深まります。また、画像処理や音声処理、異常検知などの技術との違いも整理しておくとよいでしょう。
