感情分析と AI: 2025 年に知っておくべきことすべて

ほとんど何でも共有され、拡散される時代において、不満を抱いた顧客の投稿、特に同様の苦情の連鎖反応を引き起こす投稿の話題に巻き込まれることを望む企業はない。悪い評判も評判であることに変わりはないが、それは間違いなくあなたの企業にとって望ましい種類のものではない。

だからこそ、あなたの 顧客の声（VoC）分析は非常に重要です。これにより、顧客の苦情が PR チームが対処したくない事態にエスカレートする前に、迅速に対応できます。

実店舗では、顧客の不満に気づくのは簡単です。顧客の顔を見ればそれがわかるし、声を聞くこともできます。しかし、書面によるレビュー、アンケートの回答、ソーシャルメディアの投稿などになると、単に肯定的、否定的、中立的というラベルを付ける以上のことをしたい場合は特に、事態はより複雑になります。

言語を通じて表現される人間の感情は、これらの大まかなカテゴリよりもはるかに微妙なニュアンスを持っています。ビジネスでは、自社の製品やサービスに関する何百、何千もの顧客からのフィードバックを分析するのは、すぐに手に負えない作業になることがあります。

ここで、AI ベースの感情分析が本当に役立ちます。フィードバックを分類するだけでなく、怒り、皮肉、自信、不満などの感情を正確に識別します。これらのより深い洞察により、顧客のコメントをより正確に理解し、本当に重要な方法でサービスと顧客体験を向上させることができます。

この記事では、感情分析の仕組み、企業での使用方法、一般的な感情検出方法の比較など、感情分析について知っておくべきすべてのことを説明します。

あなたのビジネスが受け取ってきた膨大な顧客フィードバックを理解したい場合、または市場をより深く理解したい場合は、読み続けて詳細を学んでください。

感情分析: 定義と主な応用

感情分析は、オピニオンマイニングとも呼ばれ、機械学習、人工知能 (AI)、自然言語処理 (NLP) を使用してテキストデータ内の感情、意見、主観的態度を識別するプロセスです。

なぜ重要なのか?

感情分析には、次のようなさまざまな方法でビジネスにメリットをもたらす幅広い用途があります。

1. ソーシャルメディアモニタリングを通じて市場の認識の全体像を把握する

ソーシャルメディアモニタリングに感情分析を使用するか、ソーシャルリスニングg – は、ツイートや投稿であなたのビジネスについて人々が何を言っているかを確認するだけではありません。

また、トレンドのトピック、人気の製品、業界全体のサービスについて人々がどう感じているかを理解するためにも使用できます。さらに、競合他社に対する顧客の声を垣間見ることができます。競合他社が不十分な点があれば、その点に介入できます。潜在的な機会を見つけ、オーディエンスが求めているものを正確に提供できます。

2. 顧客体験とサービスの向上

感情分析により、顧客とのやり取りにおける問題点の特定が容易になります。サポートチャットや会話をスキャンすることで、顧客が不満を感じている箇所を特定し、そのフィードバックを使用して問題を解決し、顧客にとって全体的に優れたエクスペリエンスを生み出すことができます。

3. 市場調査とブランドモニタリングの実施

顧客のレビュー、アンケート、ソーシャル メディアの投稿を評価して、自社製品、競合他社の製品や機能、最新の広告キャンペーンに対する人々の感想を知ることができます。これらの洞察を製品チームやマーケティング チームと共有して、製品やサービスの改善に役立ててください。

簡単に言えば、感情分析は、顧客が本当に何を考えているかを理解することで、企業がよりスマートで人間中心の意思決定を行うのに役立ちます。

としてダニエル・フォールマンフォーブス評議会メンバー兼CEOマインドブリーズ、 言った：

「人々が何を感じ、何を言うかではなく、現在の収益だけに焦点を当てている企業は、顧客や従業員が愛する、長く存続する持続可能なブランドを作るのに苦労するでしょう。感情分析は、ほとんどの企業がマーケティング活動、顧客サポート、従業員の維持、製品開発などで目立った違いを生み出すのに役立ちます。」

感情分析の分析：言語を理解する方法

テキストを分析する際、NLPはいくつかのテクニック言語を分解して理解する、例えば：

• 語幹化と見出し語化:単語を語源に短縮します (例: 「running」は「run」になります)。
• トークン化:テキストを個々の単語またはフレーズ (トークン) に分割します。
• 品詞タグ付け: 各単語に文法的な役割 (名詞、動詞、形容詞など) をラベル付けします。
• 名前エンティティ認識 (NER):名前、場所、日付、ブランドなどの特定のエンティティを識別してタグ付けします。

感情分析は、各用語を肯定的、否定的、中立的のいずれかに分類する単純なルールベースのシステムから始まりました。今日では、人間の言語の複雑さと微妙さを理解できる高度な言語モデルを使用するように進化しています。詳しく見ていきましょう。

感情分析のアプローチ

1. ルールベースのシステム

ルールベースの感情分析自然言語処理 (NLP) 技術を使用して事前に定義されたルールに依存する、従来の人間主導の方法です。

仕組み:

• 各単語には正または負のスコアが割り当てられます。

• コメント内で肯定的な言葉が否定的な言葉より多い場合、その感情は肯定的であるとラベル付けされ、逆の場合も同様です。

• スコアが同じ場合、感情は中立としてマークされます。

  
  

例:

• 肯定的な感情: 「サービスは迅速で、食事も美味しかったです!」

• 否定的な感情: 「スタッフが失礼で、とてもがっかりしました。」

• 中立的な感情: 「店はまあまあだったが、特に特別なことはなかった。」

  
  

このアプローチは設定も理解も簡単ですが、コンテキストとニュアンスを理解するのが困難です。例:

• 「待ち時間が信じられない。2時間もかかった！」という発言は、全体的な感情は皮肉で否定的であるにもかかわらず、 「すごい」などの言葉のせいで、誤って肯定的とラベル付けされる可能性があります。

• 「悪くはないが、もっと良くできたはずだ」という表現は、満足と失望の両方を表現しているため、混合信号となり、システムを混乱させる可能性があります。

  
  

ルールベースシステムの制限:

• 皮肉、慣用句、俗語は認識されません。

• 単語は文中でどのように使用されているかを理解せずに個別に評価されます。

  
  

制限はあるものの、ルールベースの感情分析は、次に説明するより高度なアプローチの基礎を築きました。

2. 機械学習技術

機械学習は、テキストの裏にあるトーンや感情（肯定的、否定的、中立的）をコンピューターに理解させることで、感情分析プロセスを大幅に改善しました。固定ルール（失望という言葉は常に否定的であると想定するなど）に依存するルールベースのシステムとは異なり、機械学習はパターン認識を使用して、コンテキストに基づいて全体的な感情を推測します。これにより、はるかに正確になります。

仕組み:

機械学習モデルは、すでに感情のラベルが付けられたテキストの例が満載された大規模なデータセットでトレーニングされます。これらのモデルは、パターン、コンテキスト、さらには単語の使い方によって意味がどのように変化するかを認識します。

例:

「ああ、また遅れた。今日はまさにこれが必要だったんだ！」

• ルールベースのシステムでは、 「素晴らしい」という単語があるため、これを肯定的とラベル付けする可能性があります。

• 機械学習システムは皮肉を理解し、それを否定的なものとして分類します。

  
  

「製品はまあまあですが、値段を考えるともっと期待していました。」

• ルールベースのシステムでは、「OK」という言葉があるために中立と分類される可能性があります。
• 機械学習モデルは、「もっと期待していた」という表現が暗示する失望感を拾い上げ、それをやや否定的なものとして分類します。

3. 大規模言語モデル（LLM）

トランスフォーマー—ChatGPT（Chat Generative Pre-Trained Transformer）やその他のLLMの背後にあるニューラルネットワークアーキテクチャ—自己注意メカニズム文中の単語の位置に関係なく、単語間の関係を分析します。この機能により、LLM は単語が周囲のテキストとどのように関連しているかを理解して単語を文脈化できるため、より正確な言語理解が可能になります。

さらに、ChatGPT-4 や Claude などのツールは、膨大な量のテキストで事前トレーニングされており、感情分析などの特定のタスクに合わせて微調整できるため、強力です。

仕組み:

自己注意メカニズムにより、LLM は文中の単語間の関係を理解することができます。次のことが可能です。

• 言語のニュアンスを把握する: LLM は、従来のシステムでは見逃されがちな皮肉、複雑な感情、微妙な感情の変化を検出できます。
• 長い文の処理: LLM は長いテキスト全体の意味を追跡し、複雑な文の正確な解釈を保証します。
• 文脈に応じた意味を認識する:単語の意味は文脈によって変わることを理解します (例: 「天気は涼しい」の「涼しい」と「このアプリはすごくクール!」 )。

例：

「新製品は嫌いではなかったが、素晴らしいものでもなかった。」

• ルールベースのシステムでは、これを誤って中立として分類する可能性があります。
• ChatGPT-4 のような LLM は、複雑な感情を拾い上げ、表現されたわずかな不満を識別できます。

さらに良いのは、これらのモデルをカスタマイズできることです。 2つの重要な方法:

1. 微調整:顧客からのフィードバックや業界固有の言語など、独自のデータを使用してモデルをトレーニングします。
2. プロンプト:明確で具体的なプロンプト追加のトレーニングなしでモデルをガイドします。

専門用語に戸惑っていませんか？心配しないでください！ここに記事LLM を使用する感情検出ツールについて説明します。

これまでに紹介したフレームワークは、使用する分析アプローチの種類によってグループ分けされていますが、それぞれの機能を比較することも同様に重要です。これにより、ビジネスに最適なものを選択できます。すばやく簡単に比較するには、こちらの記事をご覧ください。

感情分析結果の視覚化技術

処理すべきデータが大量にあり、複雑なテキストも処理できる強力なツールがあるとしましょう。しかし、収集した洞察を簡単に解釈できなければ、あまり役に立ちません。感情分析の結果を理解するには、シンプルで効果的な方法をいくつかチェックしてください。視覚化する方法彼ら：

1. ワードクラウド

ワードクラウドを使用すると、データセット内で最も頻繁に使用される用語を簡単に見つけることができます。単語が大きいほど、出現頻度が高くなります。これは、顧客からのフィードバックの主なテーマをすばやく特定するのに最適です。たとえば、「配達」と「遅い」が一緒に頻繁に出現する場合、改善すべき領域が明確になります。

2. ヒートマップ

ヒート マップは、色のグラデーションを使用して、カテゴリ間または時間の経過に伴う感情の強さを示します。傾向を見つけたり、人口統計を比較したりするのに非常に便利です。たとえば、ヒート マップでは、ある都市の顧客は一貫して肯定的な体験をしているのに対し、別の都市ではより中立的または否定的な感情を示していることが示されます。これにより、最も必要な場所に取り組みを集中させることができます。

3. 分布図: 棒グラフと円グラフ

棒グラフを使用すると、製品やサービスなどのさまざまなカテゴリ間で感情を比較できます。たとえば、棒グラフでは、どの製品が最も肯定的なフィードバックを受けているか、どの製品にさらなる改善が必要かを示すことができます。一方、円グラフは感情の全体的な割合（フィードバックの何パーセントが肯定的、否定的、または中立的であるかなど）を示すのに最適です。

4. 折れ線グラフ

折れ線グラフは、時間の経過に伴う感情の傾向を視覚化するのに最適です。最新のマーケティング キャンペーンのパフォーマンスを確認したいですか? 折れ線グラフでは、キャンペーンの開始以降に顧客の感情が改善したか低下したかを表示できます。これにより、何が機能していて何が機能していないかをすばやく特定できます。

感情分析ツールの統合: クイックガイド

1. 目標を知る: 何を測定しようとしているのか?

まず、感情分析を使用する明確な理由を考えましょう。ソーシャル メディアでのブランドの評判を監視するためでしょうか? 最新の広告キャンペーンに対するフィードバックを分析するためでしょうか? 何を測定したいかがわかれば、次のステップであるデータの収集場所が正確にわかります。

2. データの探索: 情報はどこで入手できますか?

必要なデータを収集します。たとえば、新製品を発売するとします。目標は、Amazon などのプラットフォームや e コマース サイトで顧客のレビューを監視して、顧客が製品を気に入っているかどうか、また、何を変更または改善する必要があるかを把握することです。

3. 適切なツールを選択する: あなたのビジネスに最適なのはどれですか?

利用できる感情分析ツールは数多くあるため、ニーズと予算に応じて適切なツールを選択する必要があります。

• シンプルで無料のツール:小規模プロジェクトにはTextBlobまたはVADER を使用します。これらは基本的な感情検出に最適です。
• AI 搭載ツール:より高度な洞察が必要ですか? ChatGPTまたはHugging Faceモデルを使用して、皮肉や複雑な感情などの微妙な感情を検出します。
• ユーザーフレンドリーなオールインワンツール: 技術に詳しくなかったり、社内に専門家がいない場合は、次のようなソリューションが役立ちます。モンキーラーンまたはブランド24は完璧です。コーディングを必要とせずに、直感的なダッシュボードと簡単に理解できる洞察を提供します。はい、その通りです。これらのツールのほとんどはコーディングを必要としません。ここで重要なのは、どれがビジネスニーズと財務要件に適しているかを知ることです。機能の詳細な比較が必要な場合は、記事役に立つかもしれません。

4. データを分析する: 大多数の人々は何を言っているか?

好みの感情分析ツールでデータセットを実行し、結果のパターンを探します。全体的な感情はどのようなものでしょうか。肯定的、否定的、それとも中立的でしょうか。否定的なフィードバックには、繰り返し見られるテーマがありますか (例: 配達時間に関する苦情)。顧客が最も賞賛している点は何ですか。

たとえば、感情分析により、最新製品に関する顧客のレビューの 80% が肯定的である一方、20% が配送遅延に対する不満を述べていることが明らかになりました。これは難しいことではありません。顧客は製品を気に入っていますが、配送プロセスの改善に重点を置く必要があります。

5. 行動を起こす: 次は何?

言うのは簡単ですが、実行するのは難しいことは承知しています。しかし、感情分析は収集した洞察だけで終わるわけではありません。顧客の気持ちを理解したら、行動を起こしましょう。配送の遅さ、顧客サービスの質の悪さ、製品の欠陥など、よくある苦情を解決しましょう。また、肯定的なコメントを活用して、マーケティング キャンペーンで顧客が気に入っている点を強調し、より多くの購入者を引き付けることもできます。さらに、感情分析を使用して、広告キャンペーンを微調整したり、製品の提供を改善したりすることもできます。

TL;DR: 顧客を理解し、在庫を最適化し、ビジネスを成長させます。

今日の競争の激しい市場では、顧客の感情を理解することが、優位に立つための鍵となります。市場のトレンドを追跡し、自社の製品やサービスに対する人々の感情を知ることで、成長と改善に必要な洞察が得られます。感情分析により、新たな洞察を発見し、ビジネスを次のレベルに引き上げる方法を知ることができます。

しかし、これらの洞察に加えて、適切な在庫管理ツールを導入する必要があります。顧客の洞察と最新の在庫管理ソリューションを組み合わせることで、需要を予測し、在庫切れを防ぎ、製品の提供を最適化することができます。

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