ある企業のAI活用推進チームが、自然言語処理（NLP）を使うべきユースケースを社内で共有しようとしている。自然言語処理が適切なユースケースを2つ選択してください。
- A. 倉庫のカメラ映像から棚の欠品状態（商品が空になっていること）を自動検出する
- B. 医療レポートPDFから患者名・診断コード・処方薬のフィールドを自動抽出する
- C. 英語で作成されたビジネス文書を日本語に自動翻訳する
- D. 顧客から届いたサポートメールを「請求に関する問い合わせ」「技術的な問題」「一般的な質問」などに自動分類する
- E. 工場内の温度・湿度・圧力センサーデータから機器の故障を事前予測する
解答と解説を見る
正解: C, D
選択肢D（サポートメールの自動分類）はテキストの意味を理解してカテゴリに振り分けるテキスト分類タスクであり、自然言語処理の代表的なユースケースである。選択肢C（英語文書の日本語自動翻訳）は機械翻訳タスクであり、自然言語処理の中核的な応用例である。選択肢Aの倉庫カメラ映像からの欠品検出は画像・映像解析であり、コンピュータービジョンのユースケースである。選択肢Eのセンサーデータからの故障予測は構造化数値データを使う予測（機械学習）のユースケースであり、テキストデータを扱うNLPとは異なる。選択肢BのPDFからの特定フィールド抽出はドキュメントインテリジェンスのユースケースであり、NLPとは目的が異なる専門ワークロードである。