感情分析AIとは、AIが文章や人間の声、表情、その他の生体データを読み取ることで感情を分析する技術のことです。

感情分析AIを用いれば、顧客の気持ちに応じて自然な対応をするチャットボットを導入したり、ユーザーの好みを見分けて適切な商品をレコメンドしたり、従業員のストレス度合いをチェックしたり、など様々な場面で仕事の質を高めることができます。

本記事では、感情分析AIの仕組みから活用事例、おすすめのツールまでわかりやすくご紹介します。

また、今なら助成金活用で最大75%OFFと大変お得にご利用いただける、AI総研のAI・ChatGPT活用研修サービスがご好評をいただいています。ご興味のある方は以下のリンクから、助成金の活用方法やサービス内容が分かる資料をダウンロードいただけます。

⇒AI・ChatGPT活用研修サービスの紹介資料ダウンロードはこちら(無料)

感情分析AIとは？

感情分析AIとは、AIが文章や人間の声、表情、その他の生体データを読み取ることで感情を分析する技術のことです。

まだ試験途上の技術ですが、将来的には、人の脈拍、発汗、瞳孔などの細かい身体の動きを読み取ることで、人の感情を詳細に分析できるようになると考えられています。

この技術は、接客用のAIロボットや視聴者を楽しませるエンタメコンテンツの作成、従業員のストレスチェックなど、様々な場面で活用することができます。

※AI/ChatGPTの活用を検討する際に必ず押さえておきたい、基礎知識から活用の進め方、ポイントまでをまとめた資料をダウンロード頂けます。
⇒【ゼロから分かる】AI/ChatGPT活用ガイドブックの資料ダウンロードはこちら(無料)

感情分析AIの４つの種類と仕組み

感情分析には、以下の通り、4つの種類があります。

• ①文章による感情分析AI
• ②声による感情分析AI
• ③表情による感情分析AI
• ④生体データによる感情分析AI

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

①文章による感情分析AI

文章による感情分析AIは、人間が書いた文章をAIが読み取り、文章に含まれている単語や表現、言葉遣いなどを分析することで、その文章を書いた人の感情を読み取る技術です。

例えば、顧客からのテキストでの問い合わせに対応するチャットボットに文章による感情分析AIを搭載すれば、顧客の感情を踏まえた適切な応答をすることができるようになります。

②声による感情分析AI

声による感情分析AIとは、人間の声の大きさや話すスピード、抑揚などによって人間の感情を読み取る技術です。

例えば、接客ロボットやコールセンターに声による感情分析AIを搭載すれば、顧客の声を認識して感情を読み取り、その感情に合わせた適切な応答をすることで、人間らしい会話が可能となります。

③表情による感情分析AI

表情による感情分析AIとは、AIの画像認識機能により人の表情を認識し、視線や瞳孔の大きさなどからその人の感情を読み取る技術です。

例えば、ECサイトにおいて、消費者の表情を見ることで、その人が商品に興味があるのか否かを判断することが可能となります。

④生体データによる感情分析AI

生体データによる感情分析AIとは、心拍数や脳波などの生体情報をもとに人の感情を読み取る技術です。

リストバンド型のウェアラブルデバイスなどを用いて生体情報を取得し、そのデータを分析して感情を読み取るといったことが可能となります。

感情分析AIの活用事例７選

感情分析AIの活用事例として、以下の7つが挙げられます。

• ①顧客の感情に応じた適切な電話対応
• ②消費者が最も関心のある商品のレコメンド
• ③ユーザーごとに内容が変わるゲームや動画の作成
• ④ドライバーの監視による居眠り運転の防止
• ⑤営業担当者の感情表現トレーニング
• ⑥高齢者の精神をケアするロボットの開発
• ⑦スポーツ選手の体調・コンディションの管理

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

※国内外の最新AI/ChatGPT活用事例50選をまとめた資料をダウンロード頂けます。
⇒AI/ChatGPT活用事例50選の資料ダウンロードはこちら(無料)

①顧客の感情に応じた適切な電話対応

近年、AIによるチャットボットが、コールセンターでの顧客からの問い合わせに対応するケースが増えています。感情分析AIを用いれば、顧客の声や話し方から感情を推測し、その感情に合わせた適切な応答ができるようになります。

例えば、クレームの電話において顧客が怒っているとAIが分析した場合には、AIチャットボットが顧客を落ち着かせるような言葉遣いをするようになるのです。

また、人間のオペレーターと顧客との会話をAIに聞かせることで、AIがオペレーターのストレス度を判定することも可能となります。

②消費者が最も関心のある商品のレコメンド

マーケティングにおいて、消費者が関心を持っている商品がどれであるかを判断するためにも感情分析AIを活用することができます。

例えば、ECサイトにおいて、各商品を閲覧する消費者の表情を認識し、その商品に興味を持っているかどうかを判定することで、消費者が興味を抱いた商品やその類似商品をレコメンドとして頻繁に表示することが可能となります。

③ユーザーごとに内容が変わるゲームや動画の作成

ゲームのプレイヤーや動画コンテンツの視聴者の表情などを認識することで、その人が楽しんでいるのか、退屈を感じているのかなどを分析することができます。

プレイヤーが最も興奮したゲーム展開を繰り返し再現したり、視聴者の反応に応じて動画のストーリー展開を変更したりなど、その人を最も満足させる形で、コンテンツの内容を随時変化させることが可能になります。

これにより、見る人によって結末が異なる映画やプレイヤーによって展開が異なるゲームなどが登場する可能性があります。例えばWOWOWは、VRとアイトラッキングを用いて視聴者の視点を分析し、それに応じて異なる結末を展開する映画「HERA」の制作に取り組んでいます。

※200事例の分析に基づく、企業のAI/ChatGPT活用方法の９つの定石と最新事例をまとめた資料をダウンロード頂けます。
⇒AI/ChatGPTの活用アイデア集の資料ダウンロードはこちら(無料)

④ドライバーの監視による居眠り運転の防止

感情分析AIを自動車の運転席に設置し、ドライバーの様子を見ることができるようにすることで、運転事故の予防に繋げることができます。

ドライバーが眠そうになっていたり、他の事に気を取られていたら、警告音を発して居眠り運転・わき見運転を防止することが可能となります。

⑤営業担当者の感情表現トレーニング

営業担当者は、顧客の心をつかむために、TPOに応じて適切な感情を表現することが重要です。

感情分析AIを活用することで、自分が狙い通りの感情を表現できているかを確かめることが可能となります。

実際に、AIが人間の表情を認識することで、その表情が与える印象を判定することができるサービスも登場しています。例えば、シーエーシーが提供する心sensor for Trainingというアプリは、人間の表王の動きをAIが解析し、その表情が与える印象を点数化することができます。

⑥高齢者の精神をケアするロボットの開発

近年、AIを搭載したロボットやぬいぐるみが、高齢者の精神をケアするために活用されています。

このようなロボットやぬいぐるみに感情分析AIを搭載すれば、高齢者の感情をもとに適切な反応を示す精神ケアロボット・ぬいぐるみを開発することが可能となります。

例えば、高齢者が喜んでいるときには共に喜び、気分が沈んでいるときには慰めの言葉をかけるなど、本物の人間のように人の感情に寄り添った反応を示すことができます。

※200事例の分析に基づく、企業のAI/ChatGPT活用でよくある失敗とベストプラクティスをまとめた資料をダウンロード頂けます。
⇒AI/ChatGPT活用しくじり大全の資料ダウンロードはこちら(無料)

⑦スポーツ選手の体調・コンディションの管理

生体データをもとに感情を分析するAIなどを利用すれば、スポーツ選手の体調やコンディションを管理することが可能となります。

感情分析AIを搭載したウェアラブルデバイスによって、スポーツ選手の不安レベルやストレスなどをチェック。それをコーチが把握できるようにすることで、選手の感情に応じた適切な指導や声掛けができるようになります。

 代表的な感情分析AIツール５選

種類ごとの代表的な感情分析AIツールとして、以下の5つが挙げられます。

＜文章による感情分析AIツール＞

• ①テキスト感情認識AI：文章から読み取れる感情をチャートで表示
• ②Amazon Comprehend：機械学習でテキストからインサイトを発見

＜声による感情分析AIツール＞

• ③音声感情認識AI：音声から読み取れる感情をチャートで表示

＜表情による感情分析AIツール＞

• ④エモリーダー：心理学の知見を活用し、表情から感情を検出

＜生体データによる感情分析AIツール＞

• ⑤Owl Vision：AIとVRを用いてユーザーのリアルなインサイトを導出

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

※生成AIツールの導入を検討される方に、おすすめの10大生成AIツールの特徴や選び方、活用方法をまとめた資料をダウンロード頂けます。
⇒10大生成AIツール徹底比較の資料ダウンロードはこちら(無料)

＜文章による感情分析AIツール＞

①テキスト感情認識AI：文章から読み取れる感情をチャートで表示

AIを用いたソリューションを提供するユーザーローカルは、入力された文章から感情を読み取るAI「テキスト感情認識AI」を開発・提供しています。

20～300文字程度の日本語の文章を入力すると、AIがその文章を記載した人物の感情を判定します。喜び、好き、恐れ、悲しみ、怒りの5つの要素のうちどれが強いかをチャート形式で示すことで、その文章から読み取れる感情を一見して分かるようになります。

顧客のアンケート結果やユーザーレビューの解析などに活用することができるでしょう。

②Amazon Comprehend：機械学習でテキストからインサイトを発見

Amazon Comprehendは、テキストを機械学習で分析し、インサイトや関係性を発見することができるサービスです。

また、大量の文書から特定の言葉だけを抽出したり、個人情報を識別して再編集する機能などもあります。

顧客とのやり取りを分析してインサイトを抽出したり、製品レビューを整理するなど、様々な文書処理タスクを効率化することができます。

＜声による感情分析AIツール＞

③音声感情認識AI：音声から読み取れる感情をチャートで表示

AIを用いたソリューションを提供するユーザーローカルは、録音した音声から感情を読み取るAI「音声感情認識AI」を開発・提供しています。約30秒間までの音声を認識し、感情を分析することが可能です。

その場で音声を録音するか、音声ファイルをアップロードすることで、その音声を発した人の感情を分析します。平穏、降伏、恐怖/悲しみ、怒り、驚きという5つの要素のうちどれが強いかをチャート形式で示すことで、その音声から読み取れる感情を一見して分かるようになります。

コールセンターでの会話を聞かせることで、顧客の感情を分析するなどの活用方法が考えられます。

＜表情による感情分析AIツール＞

④エモリーダー：心理学の知見を活用し、表情から感情を検出

エモリーダーは、AIを利用して表情の情報を定量化し、心理学的に分析することができるツールです。心理学とテクノロジーを組み合わせた様々なソリューション提供を手掛けるエモスタが提供しています。

約10万のデータを学習したAIが、人の表情から、怒り、軽蔑、嫌悪、恐れ、喜び、悲しみ、驚き、無表情を検出します。感情を読み取る精度は93％に達しています。

商談・営業、社員のストレスチェック、子供のケアなど様々な場面で活用することができます。

＜生体データによる感情分析AIツール＞

⑤Owl Vision：AIとVRを用いてユーザーのリアルなインサイトを導出

Owl Visionは、視線の推移や身体の動きを計測し、それをもとにユーザーのリアルなインサイトを抽出できるAIツールです。

VRを用いてユーザーの空間内での視線・感情・動作などのデータを取得。そこからリアルなインサイトを導き出すことで、プロダクトの改善などを行うことができます。

Owl Visionを実際に体験できるデモ体験会も開催されており、利用する前に手軽に試すことも可能です。

企業がAI活用を成功させるための５つのポイント

企業がAI活用を成功させるためのポイントとして以下の５つが挙げられます。

• ①中長期でのAI活用戦略の策定
• ②投資対効果の高い活用目的・方法の選定
• ③アジャイルアプローチでの開発・導入
• ④システムとルールの両面からのリスク管理
• ⑤研修等での社員のAI活用リテラシー向上

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

※AI/ChatGPTを導入する前に必ず押さえておきたい、基礎知識や導入方法３パターンの比較、リスクと対策などをまとめた資料をダウンロード頂けます。
⇒AI/ChatGPT導入マニュアルの資料ダウンロードはこちら(無料)

①中長期でのAI活用戦略の策定

AIの性能進化が加速しているこれからの時代、足元の取り組みはもちろん、3年・5年スパンでAIをどこまでダイナミックに活用できるかが、企業の競争優位性に直結します。

また、AI活用のレベルは、比較的簡単な各社員のAIツール利用による生産性向上から、AI活用による業務プロセス革新、顧客向けサービスの進化、新サービス/商品の創出まで様々です。

そのため、中長期で目指すAI活用の姿を見据え、その実現に向け逆算したロードマップや、まず足元進めるべき活用を設計することが重要です。

②投資対効果の高い活用目的・方法の選定

AIは人間と同様、全ての業務に対して万能という訳ではなく、膨大なデータに基づいた分析や対応、コンテンツ制作は得意だが、複雑な問いに対して正確な答えを出すのは苦手といった、得意不得意が明確に存在します。

そのため、自社の業務の現状やAIの特徴を踏まえた上で、どのような課題/目的に対して、どのようなアプローチ/範囲/ツールで活用を進めるかを、検討・選定するステップがプロジェクトの投資対効果を左右する、極めて重要なプロセスとなります。

③アジャイルアプローチでの開発・導入

AIは、一度開発・導入して終わりという進め方ではなく、何度もモデル・学習データ・利用方法等を細かくカスタマイズしなおすことで、より理想とする活用を実現することができます。

具体的には、初期仮説に基づいた簡易的なプロトタイプを構築し実際に利用してみる、というサイクルを、1サイクル数週間~数ヶ月の期間で何度も繰り返し、ブラッシュアップしていくという、アジャイル開発のアプローチを取ることが適しています。

④システムとルールの両面からのリスク管理

企業がAI活用に踏み切れない最大の理由として、機密情報漏洩などのリスクへの懸念が挙げられます。

確かに、社員に特段ルールを設けず、一般に公開されているAIツールを使用させるなどの場合、様々な問題が発生する可能性は存在します。

一方で、セキュリティ対策を行ったシステム構築や、社員向けのAIの使用ルールやガイドラインの策定により、リスクをマネジメントし最小化することが可能です。

⑤研修等での社員のAI活用リテラシー向上

AI(特に生成AI)を活用するにあたっては、同じAIを利用していても、使い手のリテラシーによって成果が大きく左右されるという点に注意が必要です。

そのため、AIのポテンシャルを最大限に活用するためには、従業員のAIに対する理解とスキル、すなわちAI活用リテラシーを向上させることが不可欠です。

そこで、研修プログラムや実践的なトレーニングを通じて、従業員がAIの基本的な知識、適切な使用方法、関連するリスクを理解してもらい、効率的かつ責任ある方法で使用できる環境の構築が重要となります。