セマンティック解析（意味解析）は、書き言葉や話し言葉の深層的な意味を理解・解釈するための手法や技術の総称です。文の構造に着目する構文解析とは異なり、セマンティック解析は単語の意味や文脈的な関係、テキスト中のコンセプトやエンティティ、意図の抽出に焦点を当てます。人間の言語理解を計算機システムでモデル化するものであり、単なるキーワード検索や分類と異なり、より高度な文脈・概念分析を可能にします。

活用例とユースケース

セマンティック解析は、インテリジェントな情報検索、SNSでの感情や意見の検出、会話型AI（チャットボット）、法律・医療文書の自動解析、パーソナライズされたコンテンツ推薦などに利用されます。たとえば、検索エンジンがクエリの本当の意図を把握したり、大規模なドキュメント群から新しい話題を抽出したりできます。

主要ソフトウェアツール・ライブラリ・フレームワーク

代表的なNLPツールにはspaCy、NLTK、Stanford CoreNLP、AllenNLPがあります。BERT、GPT、Sentence Transformersは埋め込みによる意味表現で広く使われています。商用サービスではMeaningCloudやIBM Watson Natural Language Understandingが高度な解析機能を提供しています。

最新動向・発展・トレンド

近年は大規模言語モデル（LLM）が登場し、複雑な意味のニュアンスを捉え多様な文脈に適応できるようになりました。外部知識の統合（ナレッジベース・知識グラフ）や多言語・マルチモーダル解析、高性能なオープンソースモデルの普及もトレンドです。セマンティック解析は意思決定支援システムや先進的なドキュメント検索にもますます組み込まれています。