25年前の1997年、韓国のある携帯電話広告が話題を呼んだ。
諜報部員として登場した俳優アン・ソンギ（安聖基）が列車の上で「本部!本部!」と叫ぶと、携帯電話がこれを認識して指定された番号に電話をかけるという内容のコマーシャルだ。初歩的だが日常の電子製品が音声を認識できるということで人々の関心が集まった。
同じ時期、国内のパソコン通信ユーザーの間では「マックス」というプログラムが話題だった。
ユーザーがプログラムに文章を入力すると、人のように適切な答えをしてくれるサービスだった。
過去にも特定単語を含む文章を入力すれば答えるソフトウェアがあったが、主語や述語、目的語を分離して文章を理解するサービスは事実上初めてだった。商用化されたプログラムではなかったが、マニアを中心に人気を得た。
20年余り前から試みられてきた機械と人の言語疎通。それが最近になって完成段階に至っている。
人工知能が人の言語を理解する「自然語処理（NLP）」技術と、その中でも意味と意図を把握する「自然語理解（NLU）」技術が高度化したからだ。かつて比較的「面白さ」という要素に重点を置いていた技術活用分野だったものが、技術高度化によって、人間の業務を代行するレベルへと急激に広がっている。
◇かつては「付加」機能
NLU技術は自動運転技術ほどに複雑で難しいAI技術と評価されている。
音声を聞いたり文章を読んだりし、特定の単語を見つけて意味を解釈するだけでなく、文章の要素をすべて区分して、全体の意味を把握しなければならないためだ。
同音異義語や多義語を区別し、助詞の使い方による単語の格や意図まで決めなければならないからだ。
例えば「Aからメール来たのか?」という自然語を入力する。
その場合、メールが文字メッセージ（SMS）のことであるか否かを確認しなければならない。文字メッセージ自体を送れということではなく、受信したかどうかを知りたいのだ、ということを理解しなければならない。
この文章には格助詞「～が」が省略されている、という点もAIを悩ませる要因だ。それゆえ、かつてのAIはほとんどが、単語や単純な命令文を認識する程度で、面白味を出したり、製品・サービスの付加機能としてのみ使われたりしてきた。
◇日常言語を正確に理解
しかし、状況が変わった。
NLU技術が脈絡・ニュアンスなどを理解する幼い子供の水準まで発展し、人の単純反復業務を代替できるようになったのだ。
IT業界だけではない。金融、製造、コンテンツなど人間が働くすべての産業領域で、NLU技術によって費用と時間を節減できるようになった。
NLU技術自体が多様な事業モデルを派生させることができる源泉技術となり、グーグル、アマゾン、IBM、ネイバーなどのビッグテック企業はもちろん、国内外のスタートアップもNLU技術を活用しそれぞれの方式で事業モデルを作り出している。
韓国スタートアップ業界では、オールガイナイズ（Allganize）、XL8、スカッターラボ（Scatterlab）、チュニブ（TUNiB）などが代表的だ。いずれもNLU技術をベースにしているが事業モデルは異なる。
オールガナイズは日常言語を正確に理解できる認知検索チャットボットソリューション（Chatbot Sollution）を開発した。
以前までのチャットボットソリューションとは異なり、日常言語を正確に理解し、必要な情報を取り出すことが特徴だ。
企業が対外的に顧客に応対することはもちろん、社内で役職員が規定や政策などを検索するのにも活用できる。オールガナイズ関係者は「eコマースのレビューなどに導入すれば、顧客の反応まで分析できるなど適用分野は限定されない」と話している。
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