BERTとは？Googleの自然言語処理モデルが重要な理由・アーキテクチャ・メリット・活用例を徹底解説！

企業のシステムやサービスの中で、「BERT」という言葉を目にする機会が増えてきました。「Google検索がBERTを導入して検索精度が向上した」といったニュースを見たことがある方も多いのではないでしょうか。

BERTは2018年にGoogleが発表したLLM（大規模言語モデル）です。従来の技術では「クラウドの料金について教えて」というユーザーの質問に対して、単に「クラウド」「料金」というキーワードに反応して情報を探していました。

一方、BERTは、私たち人間が会話をするように、文章の前後の文脈を理解し、「料金体系の説明が知りたいのか」「具体的な金額が知りたいのか」といった意図まで読み取ることができます。

この記事では、BERTがどのようにして人間の言葉を理解するのか、その仕組みをわかりやすく解説します。また、企業の検索システムやカスタマーサポート、FAQ、感情分析など、具体的にどんな場面で活用できるのか、実例を交えながら紹介していきます。

BERTがどんな技術なのか知りたい方は、最後までご覧ください。

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BERTとは？

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）とは、Googleが2018年に発表した自然言語処理モデルです。

Bidirectional Encoder Representations from Transformersは、「Transformerによる双方向のエンコード表現」を意味します。従来のモデルが一方向からのみ文脈を理解していたのに対し、BERTは双方向による文章処理が特徴で、文中の単語の前後関係を同時に考慮することが可能です。

BERTは自然言語処理のさまざまな分野で応用され、検索エンジンやチャットボット、翻訳などで活躍しています。双方向のコンテキスト理解を基盤としたこのモデルは、人間のような柔軟かつ精度の高い言語理解を可能にし、自然言語処理性能を高めるツールとして注目されています。

自然言語処理についてはこちらの記事で詳しく解説しているので、併せてご覧ください。

BERTの双方向性の仕組み

従来の自然言語処理モデルでは、テキストを左から右、または右から左の一方向のみで解析していたため、長い文や複雑な構文を含む文脈の解釈に限界がありました。しかし、BERTは双方向性のアプローチを導入したことで、単語の前後関係を同時に考慮し、より深い意味理解を可能にしています。

双方向性は、特定の単語の意味を文脈的に捉えることを可能にする技術であり、言語の曖昧さを解消する効果もあります。BERTは前後の単語を参照し、その単語が指すべき意味を文全体の文脈から推測します。これにより、文脈を踏まえた自然言語理解が実現します。

こうした双方向性の仕組みにより、BERTは質問応答や文章の要約、意味の曖昧さの解消といった多様な自然言語処理タスクで、従来の一方向モデルと比べて高いパフォーマンスを示しています。この技術が、BERTを他の言語モデルから際立たせる要因となっています。

BERTを利用する方法

2019年以降、Googleは検索エンジンにBERTを組み込んで検索クエリを処理しています。Googleの検索エンジンにBERTが導入されたことで、複雑な検索クエリや自然言語に近い検索に対しても、ユーザーの意図をより正確に理解し、関連性の高い検索結果を提供できるようになりました。

その意味では、多くの人が既にBERTを活用していると言えます。

また、技術的な知識を持つユーザーであれば、以下の方法でBERTを外部システムでも利用することができます。

• Hugging Face：transformersライブラリを利用する
• PyTorch：pytorch_pretrained_bertライブラリを利用する
• TensorFlow：TensorFlow版のBERTを利用する

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BERTを構成するアーキテクチャ

BERTの優れた自然言語理解を支えているのは、独自のアーキテクチャです。このアーキテクチャは、膨大なテキストデータを使った事前学習や双方向の文脈理解を実現するために設計されています。

以下では、BERTの基盤であるアーキテクチャについて解説します。

Transformer

BERTの基盤となっているTransformerは、Googleが2017年に発表したディープラーニングの自然言語処理モデルです。Attention（アテンション）技術に基づき、長い文脈内での単語の関係を同時に捉えることが可能です。

この技術により、テキスト内の重要な単語同士の関連性を直接的に分析でき、文全体の意味理解が大幅に向上しました。

Transformerはエンコーダーとデコーダーの2つの部分で構成されていますが、BERTはエンコーダーのみを利用しています。このエンコーダーは、文中の単語の位置や文脈的な関係を把握するために多層構造を持ち、それぞれの層で異なるレベルの情報を捉えます。

自己アテンションによる柔軟な情報処理が、BERTに双方向のコンテキスト理解をもたらし、単語がどのような文脈で使用されているかを深く解析できるようにしています。

Transformer技術についてはこちらの記事で詳しく解説しているので、併せてご覧ください。

事前学習とファインチューニング

BERTの高いパフォーマンスは、事前学習とファインチューニングという2段階の学習プロセスによって実現されています。

事前学習では、ウェブ上の膨大な公開テキストデータ（Wikipediaなど）を使い、一般的な言語知識を学習させます。この段階でBERTは特定のタスクに依存しない形で、自然言語の文法や文脈、単語の意味関係を深く理解するための基礎を築きます。

ファインチューニングでは、特定のタスクに応じてモデルを調整します。事前学習で得られた言語知識を基にして、具体的なタスク（質問応答や感情分析など）に必要な能力を向上させます。

ファインチューニングは事前学習に比べて少量のデータで実行でき、各タスクに合わせてモデルを最適化することが可能です。

この事前学習とファインチューニングの組み合わせにより、BERTは汎用的な自然言語理解を実現しながら、特定の用途に応じた高い性能を発揮します。

Masked Language Model

Masked Language Model（MLM）は、文中の一部の単語を意図的に隠し、その隠された単語を予測させる学習方法です。マスクした単語をBERTが周囲の文脈から推測するというタスクを繰り返し実行します。このにより、前後の単語やフレーズを双方向に理解する能力を訓練します。

Masked Language Modelは双方向的に文脈を捉えるため、文全体の流れやニュアンスを深く理解することが可能です。各単語が異なる文脈でどのように使われるかを効果的に学習でき、複雑な意味合いや多義的な表現にも対応できます。

BERTが自然言語を一文全体として捉えるアプローチ手法として、Masked Language Modelは革新的であり、高い精度と汎用性を支える技術となっています。

Next Sentence Prediction

BERTの事前学習には、Next Sentence Prediction（NSP）と呼ばれる手法も用いられています。これは、ある文が別の文の後に続くものかどうかを予測するタスクで、文の関連性や順序の理解を深めるために設計されています。

Next Sentence Predictionは文同士の意味的なつながりを学習するもので、質問応答や文章の要約などのタスクにおいて重要なアーキテクチャとなります。NSPを通じて、これにより、BERTは単一文の理解だけでなく、複数の文が一連の流れであるかどうかの判断も可能となり、より高度な自然言語理解が実現できます。

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BERTのメリット

BERTを活用することで、以下のようなメリットが期待できます。

1. 高度な自然言語処理が可能
2. 転移学習によるカスタマイズが可能
3. 幅広いタスクへの適用
4. 少ない学習データで利用可能

それぞれのメリットについて見ていきましょう。

高度な自然言語処理が可能

BERTの強みは、高度な自然言語処理が可能な点です。双方向性のアーキテクチャにより単語やフレーズの前後の文脈を同時に理解できるため、従来の一方向モデルでは難しかった精密な言語理解を実現しています。

例えば、曖昧な表現や多義的な単語が含まれる文においても、文全体の流れを通して正確な意味を読み取ることができます。また、複雑な自然言語の解釈が求められるタスクにおいても高いパフォーマンスを発揮します。

転移学習によるカスタマイズが可能

BERTでは、転移学習を活用して特定のタスクに合わせたカスタマイズが可能です。BERTは事前学習モデルとして設計されており、様々なタスクに対して少量のラベル付きデータでファインチューニングすることで、高い性能を発揮できます。

転移学習を活用することで、異なる分野やドメインに特化したタスクへの応用が可能になります。医療や法律のように専門用語や独自の文脈が求められる場合でも、BERTをファインチューニングすることでタスクに対応できます。短期間での訓練ながら、異なるドメインにおける高精度な自然言語処理が可能となります。

また、企業が独自のデータセットを活用して専用のモデルを構築する際にも、BERTは効果を発揮します。カスタマーサポートシステムや業界特化型のチャットボットは、BERTを基盤とすることで、短期間で適切な対応能力を備えたシステムを開発することが可能です。

例えば、以下のような特化用途にカスタマイズされたBERT派生モデルがあります。

• BioBERT：生物医学テキストマイニング向けに特化したモデル
• SciBERT：高品質な科学論文データで事前学習されたモデルで、科学分野での下流タスクに対応
• FinBERT：金融分野における感情分析やその他のNLPタスク向けに設計されたモデル
• DistilBERT：小型化したもので、パラメータ数を60%に削減しながらも95%のベンチマークスコアを保持

幅広いタスクへの適用

BERTは大量のテキストデータで事前学習されているため、多様な言語パターンや知識を獲得しています。これにより、様々なドメインや言語に対応できる汎用性を持っています。

BERTは様々な自然言語処理タスクに柔軟に適用することができ、以下のような多くの場面で高い性能を発揮します。

• テキスト分類
• 感情分析
• 質問応答
• 名前付き固有表現認識（NER）
• 文書要約
• 機械翻訳

これらのタスクに対して、BERTは高い精度で処理を行うことができます。既存のモデルに接続するだけで、多くのタスクの精度を向上させることができます。

少ない学習データで利用可能

BERTの大きな利点は、ラベルが付与されていないデータセットも処理できることです。

BERTは、インターネット上に存在する膨大な量のテキストデータを学習に利用できます。これらのデータは特別な前処理やラベル付けが不要であるため、容易に大規模なデータセットを構築できます。

従来のモデルでは、タスクに応じて手動で特徴を設計する必要がありましたが、BERTは自動的に関連する特徴を抽出します。これにより、少量のデータでも効率的に学習できます。

大量の未ラベルデータを用いた事前学習により、BERTは言語の一般的な構造や意味を学習します。これにより、特定のタスクに特化していない汎用的な言語理解能力を獲得します。

ラベル付きデータの作成には多大な時間と労力がかかりますが、BERTはデータ準備のコストを大幅に削減できます。

BERTの課題

BERTは高度な自然言語処理が可能な一方で、いくつかの課題も抱えています。これらの課題は、モデルの適用範囲や使用環境に影響を与えるため、BERTの導入や運用に際して検討が必要です。

以下では、BERTの課題について見ていきます。

高い計算リソースが必要

BERTが抱える課題の一つは、高い計算リソースが必要であることです。BERTは多層のTransformer構造と自己アテンションメを用いているため、膨大な計算処理が求められます。

特に事前学習の段階では、大規模なテキストデータに対して高性能なGPUやTPUを使った長時間学習が必要であり、計算コストが高くなります。このため、BERTの訓練には多くの計算資源を必要とし、コストと時間がかかる点が運用のハードルとなっています。

また、推論に活用されるモデルのサイズが大きいため、リアルタイムでの応答が求められるシステムやリソースが限られる環境では適用が難しい場合があります。この場合、BERTをそのまま使うのではなく、DistilBERTなどの軽量化モデルやファインチューニングによってリソース効率を改善することが必要です。

ドメイン適応の限界

BERTには、特定の分野や業界に適応する際に限界があるという課題があります。BERTはドメインに特化した知識や専門的な表現に対して、ファインチューニングのみでは限界が生じることがあります。これは、BERTが一般的な言語データで事前学習されており、専門分野の微細なニュアンスや特有の用語まで網羅できていないためです。

そのため、ドメイン特有の複雑な概念や特殊な用語が頻出するタスクでは、BERTが誤解したり、表面的な理解に留まったりする場合があります。

専門分野に特化したBERTの派生モデル（BioBERTやLegalBERT）もリリースされています。専門領域での使用を検討する際には、適切なモデルの選定や追加学習が必要となります。

BERTの活用例

BERTの高度な自然言語理解力を活かすことで、さまざまな分野でBERTは優れたパフォーマンスを発揮しています。以下では、BERTの活用事例について解説していきます。

検索エンジン

検索エンジンにBERTを導入することで、クエリ中の単語の文脈を前後関係から解釈することが可能です。曖昧な表現や長文のクエリに対しては、従来のアルゴリズムでは適切な検索結果を提供するのが難しい場合がありました。

BERTによって、単なるキーワードの一致だけでなく、検索クエリの意味や意図を理解し、最適な結果を提供するセマンティック検索が実現しています。

表面的に一致する単語に依存していた検索結果が、BERTの導入によりユーザーの意図に基づいた内容へと変わり、検索精度とユーザー満足度の向上に貢献しています。ユーザーが望む結果を迅速に提供するための基盤として、BERTは不可欠です。

実際にGoogleでは多くの言語の検索でBERTを導入しています。

関連記事：「セマンティック検索とは？AI搭載検索エンジンの企業活用例・メリット・使える業界を徹底解説！」

AI翻訳

BERTは翻訳においても、優れた自然言語理解力を発揮しています。従来の翻訳モデルでは一方向的に文を解釈するため、長文や複雑な構文では正確な翻訳が難しいケースがあります。

しかし、BERTの双方向性による文脈理解により、単語が文中で持つ意味を文脈に応じて適切に解釈し、自然で一貫性のある翻訳が可能になっています。

また、BERTは複数の文が連続する長文翻訳においても、前後の文脈を維持した翻訳が可能であるため、異なる言語間でも一貫した内容を理解できます。

このようにして、BERTは翻訳の精度と品質を向上させ、異なる言語間のコミュニケーションをスムーズにする役割を果たします。

関連記事：「AI翻訳サービス会社プロ厳選おすすめ比較！違いや選定するポイントなども徹底解説」

チャットボット

従来のチャットボットは、単純なキーワードマッチングや一方向的な文理解に依存していたため、ユーザーが少し複雑な質問をした際に適切な応答を返すのが難しいという問題がありました。BERTは双方向の文脈理解に基づいてユーザーの意図を正確に解釈するため、これらの問題を解決し、自然で的確な返答が可能です。

BERTは連続した会話における前後の文脈を保持できるため、ユーザーとの対話を一貫して進められます。また、多様な質問や異なる言い回しにも柔軟に対応し、ユーザーが自然な言葉で尋ねた場合でも文脈に合った返答を提供でき、ユーザーの満足度向上に寄与します。

このように、BERTはチャットボットの応答力を強化し、より人間らしい対話体験を実現します。

関連記事：「なぜチャットボットにAIを搭載すべき？シナリオ型にないメリット・選び方完全解説！」

FAQ

FAQシステムにおいても、BERTは優れた質問理解力を活用してユーザーの意図に合った回答を提示することが可能です。質問の文脈やニュアンスを深く理解するため、類似した意味や関連する言葉を正確に把握し、より自然な回答検索ができます。

例えば、ユーザーが「返品の手順は？」と質問した場合、BERTを活用したFAQシステムは「返品方法」や「返金手続き」といった関連する表現も理解し、適切な回答を返すことができます。これにより、FAQシステムは多様な表現での質問にも対応しやすくなり、ユーザーが求めている情報に迅速にアクセスできます。

さらに、BERTはユーザーが頻繁に尋ねる質問のパターンを把握し、関連する質問同士をグループ化するなどの役割も果たします。BERTによってFAQシステムが充実し、ユーザーがスムーズに必要な情報にたどり着けるようサポートすることが可能です。

関連記事：「、FAQシステムの機能や活用シーンといった基本情報を解説」

感情分析

感情分析は、文章内の感情的な要素やニュアンスを解析し、肯定・否定、怒り・喜びといった感情の種類を分類するタスクです。従来の感情分析は単語レベルでの解析に依存することが多く、文脈によって感情が変わる表現や皮肉などを正確に捉えるのが難しいという課題がありました。

しかし、BERTの双方向的な理解により、感情が含まれる文全体の流れを読み取り、文章の意図や微妙なニュアンスまで把握できるようになっています。これにより、ユーザーの感情を正しく分類し、レビューやSNSの投稿分析など、感情の傾向を把握する必要がある場面で有効な結果が得られます。

また、顧客のフィードバックからのインサイト抽出やマーケティングの最適化など、ビジネス面でも幅広く応用されており、企業が顧客の意見や感情を理解するための重要な手段となっています。

BERTについてよくある質問まとめ

まとめ

BERTは、その双方向的な文脈理解と高度な自然言語処理能力により、さまざまな分野での活用を可能にしたモデルです。検索エンジンや機械翻訳、チャットボット、FAQ、そして感情分析といった応用例において、従来のモデルには難しかった言語理解を実現し、ユーザーの意図や文脈を的確に捉えます。

しかし、高い計算リソースを必要とする点や学習データへの依存性、ドメイン適応の限界といった課題も抱えています。

BERTの導入には、目的や環境に応じた最適な運用方法を検討する必要があります。軽量化モデルの活用やファインチューニングなどの手法を取り入れることで、BERTの性能を最大限に引き出しつつ、コストを抑えた効率的な運用が可能です。

今後もBERTを基盤とした技術の進化が期待されており、自然言語処理のさらなる発展に貢献することでしょう。すでにBERTは標準的な自然言語処理技術として広く活用されていますが、その可能性はまだ広がっており、今後も多くの分野で活用されていくと考えられます。

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