NLP（自然言語処理）は、人が使う言葉をコンピュータで扱える形にし、理解や生成、分類などの処理を行う技術領域です。文章の意味を捉えて検索や要約をしたり、問い合わせを分類して自動応答につなげたりする用途で使われます。近年はLLMの発展により、ルールや特徴量設計に頼り切らないアプローチが広がりました。
実務では、目的に応じて「分類」「情報抽出」「類似検索」「生成」などのタスクを切り分け、評価指標を先に決めることが重要です。学習データやプロンプトを少し変えただけで出力が揺れるため、回帰テストと変更管理を運用に組み込むと安定します。個人情報や機密が文章に混ざりやすい領域なので、マスキング、権限設計、ログ監査、データ保持方針まで含めてガバナンスを整えなければなりません。
データ基盤の観点では、文章データの前処理（正規化、分かち書き、言語判定）や、Embeddingとベクトル検索の設計が品質を左右します。検索精度や回答品質を上げたい場合は、ドキュメントの単位や更新頻度、再計算の手順まで含めて設計すると、運用が破綻しにくくなるでしょう。
