感情分析とは？種類や仕組み・活用方法などを徹底解説【2024年最新版】

感情分析とは、「AI（人工知能）が人の感情を分析すること」です。

テキスト情報などから人の感情や気持ちの変化を分析し、社会やビジネスの現場などで活用される事例が増えています。しかし、感情分析の内容は難しく「どのようにビジネスに活用できるのかわからない」と思っている方も多いのではないでしょうか？

• 感情分析とはどういうもの？
• 顧客の気持ちを知りたい
• 社内コミュニケーションを円滑にしたい

本記事では、感情分析の概要や仕組み、ビジネスの導入についてわかりやすく解説します。

この記事を読んでいただくことで、感情分析とはどういうものかを理解でき、ビジネス導入へのヒントを得られます。ぜひお役立てください。

※感情分析をビジネスに使いたい場合、知見を持った専門家の助けが必要でしょう。優秀な開発会社に感情分析の開発を依頼したいという方は、システム幹事にご相談ください。専任のアドバイザーが最適な開発会社を無料でご紹介します。ぜひお気軽にお問い合わせください。

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感情分析とは

感情分析とは、AI（人工知能）などデジタル技術を利用して人の感情を分析することを指します。
従来は、コンピュータによる感情の読み取りは難しいとされていました。現在では、クラウドサービスの登場やAIを駆使したディープラーニングの発展により感情分析が可能となり、注目を集めています。

感情分析できるデータは下記の通りです。

• SNSでの投稿
• 商品レビュー
• 問い合わせ履歴
• 音声
• 映像

人の真意を確認できる「感情分析」は、不正防止や顧客満足度の向上に効果を発揮します。

例えば、警察捜査で活用される最新音声感情解析システムは、ストレス感情の程度を測定して発言の嘘を推定することが可能です。発話内容と感情の不一致により、真実を述べていない可能性を可視化できます。

また、コールセンターでは、会話している顧客の感情や心理状態を、声から分析することが可能です。オペレーターは、顧客の気持ちに沿った語彙を選んだり、声のトーンを調整できたりします。

そのため、警察関係・保険会社・銀行・ヘルスケア市場・自動車メーカー・ガス事業者・医薬品製造企業など、様々な業種で感情分析の導入が進んでいます。

感情分析が活用されている事例は下記の通りです。

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感情分析の種類

感情分析の対象は、テキスト（文章）・音声・表情・生体の4つに分類されます。ここから4つの仕組みがどのように機能しているのか具体的にみていきましょう。

テキスト（文章）

AIは、人が入力したテキスト中の単語・言葉遣い・表現から、自然言語処理によって「ポジティブであるかネガティブであるか」「どのような感情を持っているか」を判定します。
感情分析するためには、AIに感情分析のための基本的なデータを学習させ判定基準を与えます。

テキストの感情分析で活用されるデータは、下記の通りです。

• SNS上で投稿された声
• チャットボットでのユーザーとのやり取り
• 顧客からのメール

データを蓄積するとAIの分析精度が向上でき、以下の効果が期待できます。

• 顧客に対する理解が深まる
• 自社に対する評価を探れる
• 潜在的な商品のニーズがわかる
• 新商品・サービスの開発につなげられる

音声

AIは、人の音声から喜び・怒り・悲しみ・平常などの感情を分析します。音声を分析できると、コールセンターなどで顧客の不安や怒りの感情が早期にわかり、トラブルを未然に防げます。
オペレーターが顧客の感情に合わせた対応ができるだけではなく、管理者がオペレーターのストレスを察知することも可能です。

表情

AIは、映像を基に人間の表情から微妙なニュアンスを読み取ります。店舗に設置されたカメラ映像から、目の動き・視線・瞳孔の大きさなどを判断し来訪者の感情を分析します。ディープラーニングが高精度になると、さらに小さな動きも察知できるようになるでしょう。

表情による感情分析の活用シーンは下記の通りです。

• デジタルサイネージ（電子看板）を目にした人の反応
• 商業施設での来客者の満足度調査
• 商業施設での動線の改善
• ストレスチェック
• 入国審査

生体

画像引用：NEC

AIは、脳波・脈拍・発汗などの生体情報から感情分析します。生体による感情分析は、センサーの利用によりリアルタイムの推定が可能で、表情による感情分析より誤差が少ない傾向があります。

例えば教育現場で活用すると、生徒の授業中の集中度・満足度などを教師と生徒双方が共有でき、目的に沿った授業ができます。表情・音声を同時取得し、顔の向きや視線、音声のピッチなどをモニタリングし、感情分析が可能です。その結果、教師は生徒が授業内容を把握しているかを理解できます。

企業でのユースケースとしては、社内会議や研修などがあげられます。主催者と参加者が会議中の満足度や注目度について共有でき、参加者は内容の理解を深め、業務へのモチベーションアップにもつなげられます。

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感情分析の情報判別の仕組み

感情分析で情報を判別する仕組みに、

• 事例ベースで感情を推定する方法
• 機械学習により感情を分析する方法

があります。

事例ベース推定

事例ベース推定とは、前もって定義された事例やルールに基づいて行われる感情分析を指します。
なお、ルールの定義は人間が手動で行います。

例えば「おいしい」をポジティブと判定し、「まずい」はネガティブと判定する場合などです。
シンプルな感情辞書をベースにするため、判定の結果が解釈しやすくなります。

ただし、精度を高めるには、短いテキストや単語の意味や感情を判別・定義し、地道な作業をする必要があります。

機械学習

画像引用：CINC

機械学習とは、AIに大量にデータを読み込ませ、AIがデータのルールや関係性を発見し分類することです。機械学習を使って、感情の抽出や判別を行う感情分析手法があります。

例えば、イベント後のアンケートや面談記録など、何万字もの膨大なテキストなど蓄積されたデータから、パターンやルールを見つけ出せます。

機械学習の手法には下記の2種類があります。

• 教師なし学習：感情を論理的に推論する
• 教師あり学習：学習データを使用しながら高精度で学習する

例えば、TIS株式会社は機械学習で感情解析を行うためのデータセット「chABSA-dataset」（チャブサ・データセット）を提供しています。
「chABSA-dataset」は、上場企業の有価証券報告書（2016年度）をベースに作成されたデータセットです。ネガティブ・ポジティブの感情分類だけでなく、「何がネガティブなのか」「何がポジティブなのか」という観点を示す情報を含んでいます。

「商品Aの売上が上がった」という文で、ポジティブであるだけでなく、「商品A」の「売上」が「上がった」（=ポジティブ）であるといった判断が可能です。

画像引用:TIS

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感情分析の手法

感情分析の手法には、日本語評価極性辞書によるネガポジ分析とセンチメント分析があります。
ここから具体的に紹介します。

日本語評価極性辞書によるネガポジ分析

ネガポジ分析は、公開されている「日本語評価極性辞書（単語のネガティブ、ポジティブを数値化したもの）」を使用するのが一番シンプルな方法です。

テキストの意見を以下の3つに分類します。

• ポジティブ
• ネガティブ
• ニュートラル

「誠実」の単語はポジティブに入り「弱気」の単語はネガティブに入る、といった具合にテキストをスコア化します。書類や文章でのスコア化も可能です。例えば自社の製品をTwitterで検索し、テキストからユーザーがどのような感情を持っているのか分析できます。
分類例は下記の通りです。

センチメント分析

センチメント分析は、口コミやブログ、SNSなどWeb上のテキストから「主観的な情報（subjective information）」を抽出・定量化する方法です。

具体的には、自然言語処理やテキスト分析を用いて文章から感情を読み取り、個人が抱いている感情を以下の3つに分類します。

• 肯定的
• 否定的
• 中立的

センチメント分析が活用されるのは、主にコールセンターです。顧客の声をAIが感情分析し、課題を解決することで品質改善や顧客満足度アップにつなげられます。さらに、センチメント分析はオペレーターのメンタルヘルス対策にも活用されています。

センチメント分析により、オペレーターのストレスやモチベーションの低下がわかり、状態を把握できます。その結果、オペレーターのメンタルヘルスケアを適切なタイミングで行い、離職率を下げることが可能です。

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感情分析の活用方法

画像引用：ESジャパン株式会社

感情分析は、社会や職場環境など様々な場面での活用が期待できます。

2021年の「感情解析ビジネスの市場規模予測」では、2023〜2027年には約300億米ドル（3兆円）の巨大市場が形成されると予想されています。例えば、運転事故や事件の防止、顧客満足度の改善・商品開発・社員のストレスチェックなど様々な場面で感情分析は役立ちます。

ここから具体的にみていきましょう。

運転事故や事件の防止

自動車業界ではドライバーの状況確認のために、車内の映像や声を分析し、乗務員の感情や疲労度を判定する技術開発が進められています。具体的には、居眠り運転やあおり運転を未然に防ぐ効果が期待できます。

ドライバーの感情を分析する指標は以下の通りです。

顧客満足度の改善・商品開発

感情分析を導入することで、 文章・表情・声から顧客の感情を読み取ります。
従来は、人が人の感情を想像し商品やサービスの改善を行っていましたが、AIの感情分析によって改善点を高精度に発見できます。

コールセンターでは、AIを使って顧客の感情を読み取ることが可能です。その結果、オペレーターは効果的な接客ができ、顧客満足度の向上につなげられます。感情分析によって、顧客の本心が「ポジティブ」「ネガティブ」「ニュートラル」だったのかを評価できます。浮かび上がる課題の改善により、顧客満足度の向上へつなげられるでしょう。

またマーケティングの現場では、SNSでの口コミを自動解析し、ユーザーの持つポジティブ・ネガティブの感情を理解できます。新たなトレンドを発見したり、不満を持つユーザーへの改善策を立てたりでき、新商品開発も実現可能です。

社員のストレスチェックや改善

感情分析を導入すると、社員のストレスレベルを把握できるため、生産性の低下を改善できます。

感情分析の活用によるメリットは以下の通りです。

• 精神的なトラブルを未然に防ぐ
• 社員の満足度や労働意欲/生産性の向上が期待できる
• 離職率の低下などにつなげられる

社員がストレスを抱え生産性が低下すると以下のようになる場合があります。

企業は、社員のストレスチェックを感情分析により実施でき、アンケートでは検知できない感情面の課題をリアルタイムで検知できます。その結果、早期に適切な対応が取れ、離職率の低下につなげることが可能です。

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感情分析の課題

自然言語処理の感情分析を実施するにあたり、以下のハードルがあります。

• 感情の研究・理論がまだ成熟期に達していない
• 個人情報の観点からどこまで受容されるか

感情の研究や理論が未成熟

感情の研究・理論は、成熟期に達しているとはいえないでしょう。

なぜなら、人間の感情は「怒り」「嫌悪」「恐怖」「喜び」「悲しみ」「驚き」という単純な感情ではなく、様々な感情が混ざり合っている可能性があるからです。

例えばコールセンターのオペレーターの感情が、喜びと悲しみが入り混じったものであると、AIが判定をするのは困難です。

そのため、企業が感情分析を活用する場合、完全に実用性があるとは言い切れません。AIによる感情分析が難しい場合、人の手を介しての分析も必要となるでしょう。

個人情報の観点

感情分析を活用する場合は、個人情報の観点から扱いに注意する必要があります。雇用主対社員、または企業対顧客の間でも、守秘義務に関する書面を交わしておきましょう。また、アクセス権限についても以下の条件を決めておきます。

• 個人情報へのアクセス権限を設定する
• 個人情報へアクセスするときの条件を決める

不正アクセスなどのサイバー攻撃を受けると、個人情報が流出し、社会的な信用を失ってしまうでしょう。被害を防ぐためにも、しっかりとしたセキュリティ対策が重要です。

以下の対策をし、個人情報を守りましょう。

• ウイルス対策ソフトウェアの導入
• パソコン・スマホのOSやアプリのバージョンアップ
• VPN接続を利用
• パスワード管理の強化・徹底
• パソコンやスマホの紛失対策の徹底

セキュリティ対策のためには、専用のチームを自社で組織する必要があります。また、脆弱性対策に人員と予算を割くことが重要です。自社で専門のセキュリティ対策のスタッフを用意できない場合、外部の専門家に相談するのがよいでしょう。

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初心者でも使える感情分析ツール

感情分析のサービスには、登録も必要なく、テキストをコピペするだけですぐに利用できるものがあります。ここから、初心者でも使える感情分析ツールについて紹介します。

Amazon Comprehend

画像引用：AWS

「Amazon Comprehend」は「Amazon Japan」が提供する感情分析できるツールです。
機械学習を使い、テキスト内の関係性を検出できます。機械学習の経験がない人でも、テキスト入力するだけで簡単に感情分析ができます。

利用方法は下記の通りです。

1. サービストップに移動
2. 「Real-time analysis」をクリック
3. 解析したい文章を入力
4. 「Analyze」をクリック

テキスト感情認識AI（User Local）

画像引用：User Local

「User Local」は、入力されたテキストから感情分析ができるツールです。機械学習を使い、テキストや音声から人物の感情を推定できます。

テキスト感情分析（User Local）

画像引用：テキスト感情分析

「テキスト感情分析」は、メールやチャットなどのテキストから感情分析できるツールです。
テレワーク導入によるメールやチャットのみでのコミュニケーションでは、ミスコミュニケーションを引き起こす可能性があります。テキスト感情分析を利用すると、テキストを送られた相手がどう受け取るかを認識でき、円滑なコミュニケーションができます。

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感情分析を学ぶためにおすすめの本と論文

感情分析は、自然言語処理の中に含まれているため、感情分析のみを取り扱った本ではなく、自然言語処理の本から学べます。ここから、感情分析を学ぶためのおすすめの本と論文を紹介します。

自然言語処理関連の論文については、多種多様な研究があります。興味がある分野・業界・ジャンルを活用すると学習しやすくなります。

また、SNSを情報元とした感情分析の論文もあり、ビジネスの参考になるでしょう。さらに詳しく学びたい人には、無料論文検索サービスの「CiNii」があるのでぜひ参考にしてみてください。

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まとめ

感情分析は、自然言語処理に含まれる分析の一種です。多くの業界で活用される技術として注目を集めており、研究や開発が進んでいます。研究や技術の発展で、より容易で精緻な分析が可能になるでしょう。

感情分析は、幅広い分野で成果を見込めるテーマがあります。興味のある方は論文を調べてみてはいかがでしょうか。

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