感情分析とは何？仕組みや種類、ビジネスでの活用事例・方法をわかりやすく徹底解説！
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AI技術は、急速に成長し続けており現在では感情分析ができるAIも誕生しています。
感情分析とは、人間の入力したテキストや表情などのデータから感情を読み取り数値化することです。
この感情分析によって、AIの活用範囲は大幅に拡大しました。
今回は、感情分析の仕組みや種類、ビジネスでの活用事例・方法をわかりやすく解説します。
感情分析とは？
感情分析とは、AIが人間の感情を分析することです。
これまでAIは人間の自然言語処理や画像認識、音声認識は行えたものの感情までは分析することができませんでした。
しかし、ディープラーニングの登場やAI技術の発展によって、テキストデータや音声データ、画像データなどから感情を読み取ることが可能になりました。
感情分析が行えるようになったことで、AIの活用範囲が拡大しより幅広い分野で応用できるとして、高い注目を集めています。
感情分析の仕組み
感情分析は、主に以下2つのアプローチによって実現しています。
- ルールベース：事前に定義されているルールに基づいて感情分析を行う仕組み
精度を向上させるためには多くの単語の意味やその単語の感情を定義する必要がある
- 機械学習：膨大なテキストや音声データを与えてAIに感情の読み取りができるように学習させることで感情分析を行う仕組み
教師なし学習・教師あり学習・ディープラーニングなどが用いられる
最近では、ディープラーニングを活用した感情分析によって、精度の高い判断が行えるAIが誕生しており、今後もさらに精度が向上していくことが予想されています。
感情分析の種類
感情分析は、主に以下4種類のデータから分類されています。
- テキストデータ
- 音声データ
- 表情の画像・映像データ
- 生体データ
ここでは、以上4つの感情分析について解説します。
テキストデータ
テキストデータによる感情分析では、AIが人間の入力したテキストを自然言語処理によって感情を読み取ります。
主に、入力されたテキストに含まれている単語や言葉遣い、表現などを分析することで、そのテキストを入力した人間の喜怒哀楽を分析し、その度合いを数値化します。
この感情分析は、SNSの投稿や口コミ、レビューやチャットボットとのやりとりなどで活用できるデータです。
音声データ
AIは、音声データから感情分析を行うこともできます。
音声から話し方や話す速さ、強弱などを分析することで、その音声からテキストからでは読み取れない感情を理解することが可能です。
さらに、テキストデータよりも感情を正確に分析することができるので、顧客対応ではできるだけストレスを与えないように対応したり、感情を早期に読み取ることができます。
表情の画像・映像データ
人間の表情には、喜怒哀楽などの感情から本心まで細かく分析するためのデータがあります。
AIは、監視カメラや写真などのデータから表情を読み取り、写っている人物がどのような感情を持っているのか判断することが可能です。
さらに、表情だけでなく瞳孔や視線、身振りなどからも感情を読み取ることができるので、ストレスチェックや厳しい入国審査などで活用できます。
生体データ
生体データとは、脳波や脈拍、発汗などの生体反応のことで、AIはその生体データから感情分析をします。
表情や動作では平静を保っている場合でも、生体データ上では感情が大きく昂っていたりストレスを感じてる場合があります。
さらに、生体データから感情を読み取ることは人間にとって難しいことでもあるので、AIによる感情分析がとても効果的です。
この生体データとテキストデータや音声データなどを組み合わせることで、より精度の高い感情分析ができると期待されています。
感情分析の方法
感情分析は、主に以下の方法を用いて試すことができます。
- 感情極性辞書を使う
- ディープラーニングを活用する
- APIを活用する
ここでは、感情分析の方法について解説します。
感情極性辞書を使う
感情極性辞書とは、単語を「ポジティブ」「ネガティブ」「ニュートラル」の3つに分類して表す辞書のことです。
各単語を数値化することで、「好き」ならポジティブ、「嫌い」ならネガティブ、「普通」ならニュートラルのように、分類できます。
感情極性辞書を使った感情分析は、最も単純な方法ですが、辞書に記載されていない単語には対応できないというデメリットもあります。
ただ、気軽に感情分析が行えるので、試してみることをおすすめします。
ディープラーニングを活用する
ディープラーニングは、機械学習の手法の1つで高い精度での感情分析を行うために重要な仕組みの1つです。
このディープラーニングを活用することで、AIが膨大なテキストや音声データなどから傾向やパターンを学習して、高い精度で感情を分析します。
そのため、感情分析をより高い精度で実現させたい場合には、ディープラーニングを活用することが効果的です。
APIを活用する
APIを使うことで自分で感情分析の仕組みを構築しなくても、気軽に感情分析ができます。
AIやデータサイエンスなどの知識を持っていない方でも、APIを活用することで簡単にサービスに導入することが可能です。
APIの中には、テキストを入力するだけでそのテキストデータから感情を分析してくれるサービスもあります。
感情分析のメリット
感情分析は、人間の細かな感情を読み取り、さまざまな分野で活用することができます。
そんな感情分析を活用することで、具体的にどのようなメリットがあるのか気になる方も多いです。
ここでは、感情分析のメリットについて解説します。
顧客満足度の向上
顧客の感情を分析することで、顧客対応時には顧客の感情に最適なアプローチが実現できます。
顧客の感情に対して最適なアプローチができれば、顧客満足度の向上になります。
さらに、AIによって分析されたデータを蓄積・分析することで、最適なマニュアル作成や今後の対応方法などを決定・改善することも可能です。
そのため、顧客体験の向上や商品・サービスの改良、新商品開発にも効果的に活用できます。
ストレスチェックの効率化
感情分析は、顧客だけでなく自社内の従業員にとっても、大きなメリットです。
従業員の中には、強いストレスを抱えながら業務を行っている方も少なくありません。
さらに、それらのストレスは簡単には判断することが難しいので、気付かぬうちに労働意欲の低下や離職、休職などに発展してしまいます。
感情分析によって、以上のようなトラブルを未然に防止し、ストレスを軽減させるための対策を早期に打つことが可能です。
感情分析の課題
感情分析には、さまざまなメリットがありますが、現時点ではいくつか課題を抱えている状態でもあります。
ここでは、感情分析の課題について解説します。
感情分析がまだ未成熟
感情分析は、ディープラーニングの活用などによって高い精度で行えるようになっており、さまざまな分野での活用が進んでいます。
ただ、完全に成熟している技術ではないので、複雑に感情が入り混じっているクレームや音声、表情を正確に判断できないことも多いです。
そのため、感情分析はAIだけでなく人間による判断も必要不可欠な状態でもあります。
個人情報の保護
感情分析を行う際には、個人情報の取り扱いに十分注意する必要があります。
特に、画像や映像から感情分析を行う場合、使用するデータには肖像権などの大切な個人情報が含まれています。
感情分析で活用したデータが不正アクセスによって情報漏洩してしまうと、社会者の信用を失うリスクが高くなります。
そのため、感情分析を行う際には、セキュリティ対策やプライバシー保護を十分に意識して進めていくことが大切です。
感情分析の活用事例
感情分析は、テキストや音声、表情などのデータから人間では判断が難しい感情まで分析できるようになっています。
そのため、さまざまな分野で感情分析は活用されるようになっています。
そんな感情分析は、主に以下のような場面で活用されています。
- 顧客対応：企業のコールセンターや問い合わせフォームに感情分析を活用することで、より最適な顧客対応を実現させる
- 交通事故防止：ドライバーの疲労度や感情、ストレスを分析することで、交通事故を未然に防止したり居眠り運転や煽り運転を減少させる
- 離職や休職の防止：従業員のストレス度を確認して強いストレスがある従業員に最適な改善策を実施することで、離職率の低下させる
- 教育現場：学校や研修で学習者の感情を分析することで、学習者のモチベーションや意欲を確認し、効果的な教育体制を実施させる
感情分析は、主に以上のような分野での活用が進んでおり、今後もより幅広い分野で活用がされていくことでしょう。
特に、企業の顧客対応や従業員のストレスチェックに活用している事例は、増加し続けているので、将来的にはAIによる判断が当たり前になることも予想されています。
まとめ
感情分析は、これまで分析することが難しかった口コミやクレーム、レビューなどの感情的なデータを分析することができます。
さらに、顧客満足度を向上させて企業の評判を向上させたり商品・サービスの品質向上に大きく貢献することが可能です。
ただ、現時点では完全に人間の感情を読み取ることができる状態ではないので、人間による判断も交えて活用する必要があります。
これからAIによる感情分析の導入を検討している場合は、しっかりと感情分析の課題も考慮して導入しましょう。
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