正規化とは、データや情報を一定のルールに基づいて整理・統一することを指します。特にデータベースや自然言語処理の分野でよく使われる言葉で、重複や不整合をなくし、効率よく管理・検索できるようにする手法です。

データベースの「正規化」は、データを整理して冗長性（重複）を減らし、一貫性を保つための重要な設計手法です。例えば「顧客情報」と「注文情報」を1つの表にまとめると、同じ顧客名が何度も繰り返されるなどの無駄が生じます。正規化では、これらを分割して「顧客テーブル」と「注文テーブル」に分け、共通のキーで関連付けることで、無駄をなくします。このような工程を「第1正規形」「第2正規形」など段階的に進めるのが特徴です。正規化により、更新・削除・追加などの操作が正しく行えるようになり、データの整合性が保たれます。一方で、過度に正規化すると処理速度が遅くなる場合があり、実際の運用ではバランスが求められます。また、自然言語処理の分野では、「全角・半角」「ひらがな・カタカナ」「大文字・小文字」などの表記を統一する意味でも「正規化」という言葉が使われます。これにより、検索や機械学習の精度を高めることができます。