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AIの感情分析とは?その種類と事例について解説

AI

技術の進歩により、AIで感情分析ができるようになってきています。AIを使って感情分析を行うことで、さまざまな分野での活用が見込まれています。では実際にAIの感情分析はどのような分野で活用できるのでしょうか。

この記事では、AIによる感情分析の種類と事例を中心に解説します。

 

 

AIの感情分析とは

AIの感情分析とは、AIがテキストや声、さらには人間の表情から感情分析する方法のことを指しています。AIが感情分析できるようになることで、人間の感情に沿った対応が行えるようになるわけです。

今後AIを使って感情をデータ化し、それをビジネスに生かすという試みが進んでいくと考えられています。

なぜAIの感情分析が注目されるのか

感情分析が注目されている背景としては、まずAIの進化が挙げられます。ビックデータをコンピューターで処理することが可能となり、精度の高い感情分析ができるようになりました。そうした感情分析の技術がコールセンター等で活用されています。

また収集できるデータそのものが増えているというのも理由の1つです。たとえばSNSを活用すれば、どのような評価がサービスや商品になされているのか、容易に収集可能。そのデータをクラウド上で管理し、分析することが簡単に行えるようになったわけです。

このようにAIが感情分析をする環境が整ったことで、今まで人間にしかできなかったことがコンピューターを使って行えるようになりました。その成果をビジネスに応用するという流れになっています。

AIによる感情分析の種類

AIによる感情分析には、以下の3つの種類があります。

テキストの感情分析

テキストを感情分析する手法は、テキストマイニングとも呼ばれています。特定の単語に対して、ポジティブな感情があるのか、それともネガティブな感情があるのかの判定をしていく仕組みです。

そうすることで、そのテキストを書いた人間がどのような感情を持っているのかを判断していきます。AIを使えば、長期運用することで学習が進み、より精度の高い分析が可能です。その結果、チャットボット等で人間に近いやりとりをユーザーと行えるようになってきます。

声の感情分析

声をAIで分析することも可能です。声の言語分析では一旦テキストに変換してから感情分析を行います。現在、テキスト化の技術も上がっており、音声を正確にテキスト化することが可能になってきています。

また言語情報だけでなく、声の大きさや抑揚、イントネーションといった非言語情報も分析の対象です。こうした非言語データを分析することで、声のトーンによる人間の感情の変化がわかるようになってきています。

これは顧客相手のビジネスに活用されているだけでなく、社員の現在の健康状態を判断するツールとしても活用されています。

表情の感情分析

顔の表情から人間の感情を分析する技術も進んでいます。症状によって喜怒哀楽だけでなく、商品に興味があるかどうかまで判定できるようになってきています。AIの活用によって、表情筋の動きだけでなく、視線の動きや瞳孔の開き具合から、人間の感情を判断できるようになってきているわけです。

こうした技術は単にビジネスだけでなく、自分自身の心の動きを把握する際にも活用できるでしょう。

AIの感情分析を導入した事例

AIの感情分析はさまざまな分野で活用されています。ここでは代表的な事例を4つ紹介します。

コールセンター

AIの感情分析として導入されていることが多いのはコールセンターです。コールセンターではAIで声の分析をおこないます。声の抑揚などから顧客の満足度を把握できる仕組みです。

またオペレーター側の音声分析もできるため、オペレーターのストレス管理にも役立ちます。

アンケート分析

アンケート等でテキスト情報を分析する際にも、AIの感情分析は有効です。サービスや商品に対する顧客満足度を分析できます。AIの場合は、データが増えれば増えるほど正確な分析が可能になるため、繰り返しアンケート分析をしていく必要があるでしょう。

チャットボット

AIの感情分析はチャットボットにも活用されています。顧客の感情を読み取ることで、人間と同じような対応が可能です。顧客とのやりとりを繰り返す中で、より自然なやりとりができるようになります。

社内でのストレス管理

AIの感情分析は、社内でのストレス管理にも使われています。社員がどのようなストレス状態にあるのかを把握し、会社が管理しているわけです。クレーム対応など社員にストレスがかかることで離職につながることを未然に防ぐこともできます。

AIの感情分析の行方

AIの感情分析は、今後もますますさまざまな分野で活用されていくのは間違いありません。ただしまだまだ精度に問題があるのも事実です。またシステムを導入するには費用が高額であるという問題もあります。

今後どこまで手軽にAIの感情分析が導入できるのか、またその費用対効果がどこまで高められるのかが重要になってくるでしょう。

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