自然言語生成（NLG）の活用事例10選

自然言語生成（NLG）は、構造化・非構造化データから人間が理解しやすい自然な文章や会話を自動で生成する技術で、自然言語処理（NLP）の中でも「生成」に特化しています。対になる自然言語理解（NLU）が「理解」に焦点を当てるのに対し、NLGはデータを文章に変換し、チャットボットの応答や音声アシスタント、レポート作成などに広く活用されています。

近年、日本の企業でもNLGの導入が進み、業務効率化や顧客対応の自動化、データ活用による意思決定の強化が図られています。本記事では、日本およびグローバル市場における代表的なNLGの活用事例10選を紹介し、企業がNLGを活用してどのように競争力を高めているかを解説します。 
 

1. 自動財務レポート生成 

NLGは、財務データやKPIから経営者向けレポートを自動生成します。数値データを自然な文章に変換し、複雑な情報を分かりやすく伝えます。 

NLGの役割 

• データ変換: 売上や利益率などの数値を叙述形式に変換 
• 要約生成: 重要ポイントを簡潔にまとめる 
• カスタマイズ: 対象読者（例：経営者、投資家）に合わせたトーンを調整 

使用例 

日本の製造企業が、NLGで月次売上レポートを生成し、「前年比10%増」「関東地区が成長を牽引」などの叙述を自動作成。経営会議の準備時間を削減しています。 

2. Eコマースの商品説明自動生成 

NLGは、商品データ（仕様・特徴・価格）から魅力的な商品説明を生成し、オンライン販売を強化します。 

NLGの役割 

• テンプレート活用: 商品カテゴリごとのテンプレートにデータを挿入 
• パーソナライズ: 顧客の嗜好に応じた説明を生成 
• 多言語対応: 複数言語で説明を自動生成 

使用例 

日本のファッションECサイトが、NLGで数千点の商品説明を生成。「このシルクスカーフは軽量で、フォーマルな装いに最適」などの文章を作成し、SEO効果を向上。 

3. 対話型AIチャットボットの応答生成 

NLGは、チャットボットがユーザーの質問に自然で適切な応答を生成する際に活用されます。 

NLGの役割 

• 応答生成: ユーザーの意図に基づき自然な会話を作成 
• 文脈維持: 会話の流れを考慮し一貫性を保つ 
• 感情調整: 親しみやすいまたはフォーマルなトーンを選択 

使用例 

日本の通信会社が、NLG搭載チャットボットを導入。「プランの変更方法は？」という質問に対し、「ご利用のプランを変更するには、マイページから以下の手順で…」と自然な応答を生成。 

4. 音声アシスタントの会話生成 

NLGは、音声アシスタントがユーザー指示に口語的な応答を生成する基盤技術です。 

NLGの役割 

• 音声合成: テキストを自然な音声に変換 
• リアルタイム生成: 迅速かつ適切な応答を生成 
• コンテキスト対応: ユーザーの過去の指示を反映 

使用例 

日本の家電メーカーが、NLGでスマートスピーカーを強化。「明日の天気は？」に対し、「東京の明日は晴れ、気温は25℃です」と自然な音声で応答。 

5. ニュース記事の自動生成 

NLGは、スポーツ結果や経済データからニュース記事を迅速に生成し、報道の効率化を図ります。 

NLGの役割 

• データ要約: 試合結果や市場データを簡潔に叙述 
• テンプレート活用: 記事形式に合わせて構造化 
• リアルタイム性: 最新データを即座に反映 

使用例 

日本のスポーツメディアが、NLGで試合速報を生成。「〇〇チームが3-2で勝利、決勝ゴールは後半30分に…」といった記事を自動作成し、報道速度を向上。 

6. 医療レポートの自動作成 

NLGは、医療データ（検査結果・診断記録）から患者や医師向けレポートを生成します。 

NLGの役割 

• データ翻訳: 数値や専門用語を平易な言葉に変換 
• パーソナライズ: 患者向けは簡潔、医師向けは詳細に生成 
• 規制遵守: 正確性と医療基準を維持 

使用例 

日本の病院が、NLGで検査結果を患者向けに要約。「あなたの血圧は正常範囲ですが、定期的な運動が推奨されます」と分かりやすいレポートを生成。 

7. パーソナライズドマーケティングコンテンツ 

NLGは、顧客データに基づき、個別化されたメールや広告を生成し、マーケティング効果を高めます。 

NLGの役割 

• データ統合: 購買履歴や閲覧データを分析 
• コンテンツ生成: 顧客に合わせたメッセージを作成 
• A/Bテスト支援: 異なるトーンのコンテンツを生成 

使用例 

日本の小売企業が、NLGで顧客向けメールを生成。「〇〇様、最近ご覧になった商品が10%オフ！」といったパーソナライズキャンペーンを展開。 

8. 社内データストーリーテリング 

NLGは、複雑な社内データを叙述形式に変換し、社員の理解を促進します。 

NLGの役割 

• データ解釈: 数値データから意味のある物語を生成 
• 視覚化補完: グラフや表を補足する説明を追加 
• アクション提案: データに基づく推奨事項を提示 

使用例 

日本のコンサルティング企業が、NLGで市場分析を叙述。「競合他社のシェアが5%低下、価格戦略の見直しを提案」と社員に分かりやすく伝達。 

9. アクセシビリティ向上のためのテキスト生成 

NLGは、視覚障害者や読解困難な人向けに、データを簡潔なテキストや音声に変換します。 

NLGの役割 

• 簡易化: 複雑な情報を平易な言葉に変換 
• 音声出力: テキストを音声化し読み上げ対応 
• 多言語対応: 多様な言語でアクセス可能 

使用例 

日本の公共機関が、NLGで行政情報を音声化。「新しい補助金制度の申請は、〇〇サイトで可能です」と視覚障害者に伝達。 

10. 在庫管理レポートの自動化 

NLGは、在庫データから店舗や倉庫管理者向けレポートを生成し、効率的な意思決定を支援します。 

NLGの役割 

• データ分析: 在庫量や売上データを解析 
• 予測叙述: 需要予測や補充推奨を文章化 
• リアルタイム更新: 最新データを反映 

使用例 

日本の小売チェーンが、NLGで在庫レポートを生成。「〇〇店舗の在庫が20%減、来週中に補充を推奨」と管理者向けに自動通知。 

まとめ 

自然言語生成（NLG）は、データから人間らしいテキストや音声を生成する技術として、ビジネスや公共サービスの効率化、顧客体験向上に大きく貢献しています。財務レポート、Eコマース、チャットボット、医療、マーケティングなど、多岐にわたる活用事例が存在し、日本の企業でもDX推進やグローバル対応の強化に役立っています。 

トランスフォーマーモデルの進化により、NLGの生成するテキストの自然さや精度は向上し続けており、今後さらに応用範囲が広がるでしょう。一方で、データの品質や倫理的課題への対応も求められます。企業は、NLGを戦略的に活用することで、コンテンツ作成の自動化やデータ駆動型意思決定を加速し、競争力を強化できます。