AIによる感情分析とは？種類・導入のメリット・デメリット・活用事例を徹底解説！

顧客や従業員の「感情」をデータとして把握できれば、どの業務に役立てられるでしょうか。コールセンターでのクレーム対応、インサイドセールスでの成約率改善など、感情分析AIはすでに複数の実務シーンで導入が進んでいます。

本記事では、AIによる感情分析の基本的な仕組みとアプローチ方法、テキスト・音声・表情という3つの分析手法の違い、導入のメリット・デメリット、そして12の具体的な活用事例を順に解説します。

感情分析AIへの理解を深め、自社への導入可否を判断するための情報を一通りご確認いただける構成です。

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感情分析AIとは？

感情分析とは、人間の感情や気持ちの変化などを読み取るAIの機能です。分析する対象としては、音声、テキスト、表情など様々なものがあります。

今までは、人間の感情を分析するのは人間にしかできないものだと考えられていました。（用語解説：感情分析とは）しかし、近年はAI技術の進歩によって、人間の感情を分析できるようになってきたのです。

今後は様々なビジネスシーンにおいて活用できるようになると予想されています。最近ではLLM（大規模言語モデル）を活用した、より複雑でより高度な感情分析が様々な業界で取り入れられています。

特に、コールセンターなどのカスタマーサービス分野、接客業やマーケティング分野において、既に活用され始めています。

AIによる感情分析が広まった背景

感情分析が広まった背景としては、次のようなものがあります。

インターネット技術の発展

インターネットによって、ウェブ上から自社の製品やサービスに関する大量のデータを集めることができるようになりました。これによって、感情分析が広まったと考えられます。

以前は、ユーザーの意見を集める作業には膨大なコストが必要でした。しかし、現在はSNSなどで率直な意見を無料（または安価に）集めることが可能です。こういった膨大な量のデータをAIに学習させることで、感情分析を実施できます。

AI技術の進歩

AI技術の進歩も、感情分析が広まった背景にあります。近年、ディープラーニングといった新しい技術が登場しました。これによって、コストをあまりかけずに人間の感情表現という高度な分析対象でも精度の高いAIを開発できるようになったのです。

また、クラウドサービスが普及し、AIを活用することが一般的になりました。こういった流れによって、感情分析が進歩したと言えます。今後さらに多くの企業で、感情分析が導入されるようになるでしょう。

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AIによる感情分析のアプローチ方法

感情分析のアプローチ方法としては、次のようなものが挙げられます。

ルールベースのアプローチ

ルールベースのアプローチとは、事前に定められたルールに沿って行われる感情分析のアプローチ方法です。ルールは人間が手動で設定威します。検索した人の意図を理解しようとするもので、セマンティックアプローチと呼ばれることもあります。

高い精度で行うためには、正確な判別及び定義が必要不可欠です。皮肉（字面と真意が異なる）が含まれているテキストや、ポジティブな感情とネガティブな感情が入り混じったテキストなど一つの文章内に複雑な要素が含まれている場合には注意しなければなりません。

機械学習によるアプローチ

機械学習によるアプローチとは、テキストや映像に表れる感情を抽出・判別・分析する作業に機械学習技術を活用するものです。過去の事例からパターンや規則性を見つけ出し、感情を論理的に推論する帰納的なアプローチ方法です。AIに学習データを与えることで高い精度を保つことが可能ですし、学習を継続していくことで精度をどんどん上げていくことができます。

AIによる感情分析3種類

感情分析の種類としては、次のようなものがあります。

1.　テキスト
2.　音声
3.　表情

最近は上記に加えて、脳波、脈拍、発汗などから感情を読み取る生体情報の感情認識AIも出てきています。生体情報の感情認識AIについてはこちらの記事で解説しています。

それぞれの種類について説明します。

テキスト

テキストによる感情分析においては、人間が入力した文章をAIが自然言語処理によって読み取り、分析することで感情を判断します。単語や表現、言葉遣いを分析し、そこから文章を入力した人の感情が分かる仕組みになっています。

感情認識AIを活用したチャットボットは、多くのウェブサイトで既に導入されています。判別可能な感情は、サービスによって異なります。大まかな分類でスピーディ、かつ大量に判別できるものもあれば、細かい感情まで認識できるものもあります。基本的な判定基準を学習させておくことで、AIが自動で日々データを蓄積させていきます。これによって、精度を高めることができるのです。

音声

音声による感情分析においては、人間が発する音声から感情を判定するようになっています。特定の言語に依存することなく、声のトーンや抑揚、大きさなどから感情を認識する仕組みです。人間のコミュニケーションでは、文字面だけでは読み取れない感情があります。

従来のAIでは認識できなかった音声の感情も、現在のAI技術なら読み取れるようになっています。音声による感情分析は、スマートスピーカーへの応用やコールセンターでの活用が可能です。

話し手の感情を正しく把握することができれば、問題が発生した際でも迅速に解決可能です。音声の感情分析を活用すれば、業務を効率的に進めていくことができます。

AIによる音声感情分析は、音声の周波数、大きさ、ピッチ（速さ）を分析することによって発話者の感情を認識する仕組みです。分析する流れとしては、最初に音声の周波数成分をスペクトル解析します。

そして音声特徴を抽出し、その結果を分類するのです。

この過程を繰り返すことによって基準のデータを作成し、それに基づいて感情を分析します。基準のデータが多ければ多いほど、正確に人間の感情を読み取ることが可能です。

分析力が上がれば、実際に人間がコミュニケーションを行う場面で活用できるようになります。

音声の感情分析では、AIの音声認識技術を活用します。AIによる音声認識の仕組みについてはこちらの記事で分かりやすく解説しています。

表情

表情による感情分析においては、顔の表情から感情を読み取ることができます。カメラによって細かい動きの変化を捉え、視線や瞳孔の大きさなどから感情を推測します。

表情認識AIとも呼ばれ、ランドマークアノテーションを用いて顔のパーツを指定します。単純な喜怒哀楽だけでなく、微妙な感情の違いも判別可能です。目の前のことに興味があるのかないのか、といったことまで判定します。さらに精度が高くなれば、本人も意識していない気持ちまで認識できるようになると考えられています。

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感情分析AIを導入する5つのビジネス上のメリット

感情分析を導入するメリットとしては、次のようなものが挙げられます。

1. 顧客満足度の向上
2. 市場トレンド・自社情報を収集できる
3. 従業員のストレス軽減
4. コールセンターの離職率を下げられる
5. VOC収集・分析を効率化

それぞれのメリットを説明します。

顧客満足度の向上

感情認識AIを活用することで、やり取りする顧客の満足度を向上させられます。電話対応において、顧客の感情を読み取ることが難しい場合があります。

そういった際でも、AIは電話越しでは認識しにくい感情の機敏を察知できます。

顧客がどれくらいストレスを感じているのかを読み取り、状況を改善する対策を打つことも可能です。電話対応に慣れていない新入社員でも適切な接客を実施でき、結果的に顧客満足度の向上に繋がります。

市場トレンド・自社情報を収集できる

SNSでのつぶやきや掲示板での会話を感情認識AIで分析して、最新の市場トレンドや自社・競合に関する正確な情報分析が可能です。自社の商品やサービスに対する正確なフィードバックを、リアルタイムに低コストで収集できます。

ネガティブなフィードバックに対しては、早期で炎上対策を打つことが必要でしょう。

同じ仕組みを使えば、競合企業の商品やサービスに関する分析も行えるのでマーケティングに活用可能です。これから流行する可能性の高い商品やサービスを見つけたり、競合他社に先んじて新規事業の開拓もできるでしょう。

併せて、競合他社の評価も収集することで、「業界内での自社のポジションを明確にできる」「他社の優れた事例を参考にできる」など、幅広いマーケティング戦略設計を具体化可能です。

従業員のストレス軽減

AIによる感情分析を活用することで、従業員のストレスを軽減可能です。AIを使って従業員の声から感情を推測し、ストレス度を判定して適切に対処できるようになります。

落ち込んでいるか、怒っているか、いらいらしているかなど、感情の変化をしっかりと読み取ります。

ストレス軽減の対策を早め早めに行うことで、離職率を下げられます。顧客だけでなく、従業員に対しても感情分析を行うことが有効です。

ストレスを把握し、的確なメンタルケアを実施する必要があります。

コールセンターの離職率を下げられる

コールセンターで音声感情分析を行うことによって、オペレーターの離職率を軽減させられます。顧客と通話しているオペレーターに対して音声感情分析を行い、適切な処置を行うことが可能です。

オペレーターの精神状態が良くない場合、管理者がフォローを行えます。

具体的には、スーパーバイザーが代わりに対応したり、通話終了後にメンタルケアを行ったりなどです。フォローを行うことでオペレーターの精神的な負荷を減らし、結果的に離職率を軽減させられるのです。

オペレーターが働きやすい環境を整え、人材が長期的に活躍できるようにすることが重要です。コールセンターではオペレーターは必要不可欠な存在です。

人材の新規採用・退職手続きには時間や労力がかかるため、離職率を軽減させることはオフィスの全体最適化に重要になります。

VOC収集・分析を効率化

コールセンターで音声感情分析を導入すれば、VOC収集を効率化できます。VOCはVoice of Customerの略で、顧客からの意見や問合せ内容、オペレーターが聞き出したニーズなどといった声を収集した情報を指します。

最近はコールセンターに寄せられる要望やクレームだけでなく、アンケートへの回答やSNSやブログにおけるレビューなど様々なソースからの情報が含まれます。

さまざまなソースから届けられる顧客の声には、自社の商品・サービスの改善につながるヒントやアイデアが多数含まれています。商品やサービスの品質向上を通して、顧客の満足度をさらに高めるためにVOCをどう活用するかが重要です。

音声データをVOCとして活用するには音声感情分析が欠かせません。単なる文字起こしデータでは顧客の声の奥に隠されたニーズは見えないでしょう。

また、膨大な音声データを解析するにはAIによる解析が効率的です。

実際の会話での顧客の声をより詳細に分析すれば、より正確にVOCを理解可能できるでしょう。

感情分析AI導入前に確認しておきたい4つの課題

感情分析を導入するデメリットとしては、次のようなものが挙げられます。

1. 導入コストがかかる
2. 汎用的な使用は難しい
3. 保守やメンテナンスが必要
4. 個人データ保護に注意しなければならない

それぞれのデメリットについて説明します。

導入コストがかかる

AIの導入にはコストがかかります。AIによる感情分析を導入するには、データの収集作業を行わなければなりません。社内ですべての必要データを準備できない場合は外部で購入する必要があります。さらに、開発費用やツール購入費用も必要です。また、運用するにあたっては定期的なメンテナンス作業が必要不可欠です。

こういった作業には、どうしても初期コスト、及びランニングコストがかかってしまいます。しかし、コストがかかることが必ずしもデメリットであるとは限りません。つぎこむコスト以上の成果を得られるか検討しましょう。

汎用的な使用は難しい

AI全般に言えることですが、感情認識AIの技術とシステムも発展途上です。特定のサービスの相談窓口で寄せられる顧客の反応を分析する、と言ったような限定的なシチュエーションでは十分な精度を確保できます。

しかし、社内の一部署で使用されている感情認識AIのモデルを、社内の全く異なる事業で使うような汎用的な使用法ではまだ十分な精度が出ない可能性があります。今後、感情分析を利用する企業が増えれば、それに伴って汎用的に活用できるAIも増えていくでしょう。

AIが音声感情分析を行う際には、音声の周波数成分毎の変化を検出し、それを分析します。基準のデータを増やし、正確性を上げることは可能ですが、人間の声による感情には様々なパターンがあります。そのため、全て正確に読み取ることはできないのです。

AIが感情の大まかな部分を解析して、人間もサポートすることで、より正しい感情分析を行うことが可能です。感情分析をAIだけで行うか人間も含めて行うかは、シチュエーションによって使い分ける必要があります。

こうした精度の課題を実務レベルで解決するには、自社の業務シーンに近い導入実績を持つ会社を選ぶことが重要です。感情分析AIの開発・導入に実績のある企業は複数存在しますが、要件に合った会社を自力で探すのは手間がかかります。

AI Marketでは、業種・用途に応じた審査済みの開発会社・サービスを無料でご紹介しており、1〜3営業日程度で複数社の比較が始められます。「自社のユースケースで精度が出るか確認したい」という段階からでも相談が可能です。

保守やメンテナンスが必要

感情認識AIの精度を保つためには、定期的に保守やメンテナンスを行わなければなりません。AIは蓄積されたデータを参考にして、分析していきます。

ですので、学習内容が誤っていた場合、途中で修正する必要があるのです。手間はかかりますが、日々保守やメンテナンスを行うようにしてください。

個人データ保護に注意しなければならない

AIの学習に用いるデータにおいては、個人データ保護に注意しなければなりません。例えば、人の表情を使って感情分析を行う場合、分析に用いる顔写真は個人データです。ですので、個人情報保護法に基づいて管理しなければなりません。

個人データに関する知識を持った専門家の指導に従って、感情分析を行ってください。

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AIによる感情分析活用事例12選

感情分析のビジネスへの活用例としては、次のようなものがあります。

1. コールセンターでAI音声分析による顧客分析
2. 顧客のサイト体験満足度向上
3. 子供の学習サポート
4. ボイスボットによる電話対応の自動化
5. カスタマーサービスの業務改善
6. バーチャルヒューマン
7. インサイドセールスで顧客の意見を聞いて成約率・受注率向上
8. クレーム解析で顧客満足度向上
9. 人事採用で面接を効率化
10. 企業内部監査で発言解析
11. 電子デバイスと人のコミュニケーション効率向上
12. 従業員のストレスチェックに活用

それぞれの事例について詳しく説明します。

コールセンターでAI音声分析による顧客分析

AI音声分析によって、オペレーターと顧客の音声から気持ちや感情の動きを読み取って分析可能です。データは日々蓄積され、これを参考にオペレーターへの指導が実施されます。

他にも、スーパーバイザーの分析が行われます。

音声データを分析することで、顧客に対するトークスクリプトの作成が可能になります。コールセンターではマニュアルが必要不可欠ですので、AI音声分析は非常に効果的です。

AI音声アシスタントは、コールセンターでの業務改善にも効果的です。AI音声分析やボイスボット、AI音声アシスタントを活用することができます。

顧客のサイト体験満足度向上

AIによる感情分析を活用することで、サイトを訪問するユーザーの体験（UX）を個別化でき、より高い顧客満足度を得ることができるでしょう。

例えばオンラインゲームでは、AIがプレイヤーの表情や声から特定の感情を検出できます。時々のユーザーの感情に応じて、ゲームのシナリオや難易度を変化させることでプレイヤーの没入感を増大可能です。

プレイヤーはよりパーソナライズされた特別なゲーム体験ができるでしょう。

電話対応の自動化

感情認識AIを搭載したボイスボットを活用すれば、的確な電話対応を行うことができます。ボイスボットとは、AI技術を利用した音声会話プログラム・サービスです。

受電音声を解析し、音声合成技術などを用いて回答します。

コールセンターのオペレーターにとって、顧客との電話対応は重要な業務の一つです。それゆえに、丁寧な接客を行うと、一人の顧客に使う時間が増えていきます。

対応時間が長くなればなるほど、他の顧客の待ち時間が長くなってしまうのです。

待ち時間が長くなると、当然顧客のストレスが増加する一方です。ボイスボットによる自動電話対応が可能になれば、顧客の待ち時間はなくなります。

カスタマーサービスの業務改善

様々なタイプの顧客に迅速かつ的確に対応できるように、AIがオペレーターをサポートできます。AIがオペレーターと顧客の会話を聞き、適切な話し方や声のトーン、会話の切り上げ時を提案してくれます。

もし動画を通してコミュニケーションしているのなら、顧客の表情分析も同時に行えるので、リアルタイムでの分析とフィードバックが可能です。感情分析を導入することで、オペレーターの負担を大きく低減できるでしょう。

子供の学習サポート

感情認識を実際に子供の教育に活用している事例が、MITメディアラボが開発した感情認識AIを搭載した「Tega」です。Tegaは、子供の学習用のソーシャルロボットです。

カメラで読み取った子供の表情を読み取り、問題を解いた子供が笑えば一緒に笑い、回答できずに悲しんでいる子供を慰める、と言った反応を示せます。さらに、子供一人一人の感情表現の傾向に合わせて反応を変化させて、一人一人に最適化された方法で読み書き学習をサポートできます。

Tegaと同様のシステムが、大人向けの語学教師やダイエットや筋トレのトレーナーなど新しい分野で活用されることが期待されています。

バーチャルヒューマン

バーチャルヒューマンは、コンピュータによって生成されたデジタルキャラクターです。感情分析AIの活用は、バーチャルヒューマンとユーザー間の対話をより豊かで人間らしいものに変える重要な要素です。

感情分析AIの技術を用いることで、バーチャルヒューマンはユーザーの感情を理解し、それに応じた適切な反応を示すことができます。

バーチャルヒューマンの仕組み、活用の注意点をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

インサイドセールスで顧客の意見を聞いて成約率・受注率向上

音声感情分析を使って、顧客のコメントから熱意や感情の動きを把握することで、昨今SaaS事業者に普及し始めているインサイドセールスチームにおけるアポイント獲得率や成約率、そして受注率などの各KPIを向上させられます。顧客がサービスの導入を検討している際に音声感情解析を使用して本心を把握することで、成約率や受注率向上に最適な対策を実施可能です。

サービスの導入に前向きな顧客には積極的な売り込みを行い、あまり興味を持っていない顧客には売り込みを控えます。その代わりに自社商品と競合の商品の周辺情報、市場の傾向などをシェアすることで興味が増すタイミングを待つことができます。

そうすれば、企業の印象を悪くすることなく、成約率と受注率の向上に繋げられます。

また、営業マンが顧客との交渉の際に、顧客の感情の動きをモニタリングすることによって購買意欲を分析できます。これは次の営業戦略に役立てることも可能です。

成約率と受注率を向上させれば、利益の増加に繋がります。

クレーム解析で顧客満足度向上

音声感情分析で顧客からのクレームを解析することで、顧客満足度を向上させられます。顧客のクレームの抽出に活用することで、サービスや商品を改善します。

音声感情分析によって、言語化されていないクレーム内容を可視化することができます。

例えば「Aボタンを使えない」というクレームがあるとします。しかし、実際には「Aボタンを使わざるを得ない状況」に対するいら立ちや怒りの方が大きいかもしれません。

言語化されているクレームについても、なぜ顧客が怒っているのかを分析し、原因を追求します。これによって、次回以降は同じことを繰り返さず、結果的に顧客満足度を向上させることが可能です。

顧客が何に対してクレームをつけるのかを把握し、応対品質を高めることが重要です。

人事採用で面接を効率化

音声感情分析によって、面接を受ける人の正確なパーソナルテストを行って人事採用を効率化可能です。従来であれば主観的にしか評価できなかった面接相手とのコミュニケーションを可視化し、より深く相手を理解できます。

面接の際の会話音声に含まれる感情を解析してパラメータ化し、パーソナリティをいくつかに分類して客観的に診断します。面接の質問に回答する話し手の感情の推移を可視化し、深層感情に基づいたパーソナルテストを行えます。

AIを使うことで、感情の分析だけでなく社交性やコミュニケーションスキルも解析できます。

他にも業務への適性や成長意欲なども把握可能です。質問に対してどのように感情が動いているかを観察し、そこから効率的に人材の適性を判断できるでしょう。

企業が求める人材を採用できる可能性が高まりますし、採用の基準を可視化できるのでHR部門の負荷を軽減可能です。面接を受ける側にとっても、入社した後に社風に合わないと言ったアンマッチのリスクを避けられます。

企業内部監査で発言解析

音声感情分析により、企業内部監査で発言解析して企業と社員を守ることが可能です。声の微妙な特性に反映されるあらゆるタイプのストレスレベルや認知プロセス、そして感情的反応を識別します。AIを活用し、声の中に隠れた感情パターンを検出できます。

音声感情分析は、普段は気付けないコミュニケーションにおける精神状態や感情の反応を識別し数値化します。場合によっては、内部監査で情報を隠蔽しようとする社員が現れることもあります。

悪意がなくても、不要な忖度や一時的な精神的パニックでそうしているのかもしれません。そういった場合、従来は見抜くことができなかった嘘や間違いを音声感情分析で見抜けるでしょう。

音声感情分析によって情報を隠蔽できないようにすることで、会社をクリーンな状態に保つことが可能です。

電子デバイスと人のコミュニケーション効率向上

音声感情分析によって、ロボットやスマホなどの電子デバイスと人間のコミュニケーション環境を向上させられます。

例えば、富士通株式会社は株式会社Empathが手掛ける「Empath」というサービスを導入しています。これは、音声等の物理的な特徴量から気分状態を独自のアルゴリズムで判定するプログラムです。

Empathは数万人の音声データベースを元に、喜怒哀楽や気分の浮き沈みを判定します。富士通では、デバイスと人が自然なコミュニケーションを取ることを実現するために「ロボットAIプラットフォーム」でこの技術を採用しています。

ロボットにおける音声対話に感情解析技術を活用しており、ロボットのコミュニケーション力向上に役立っています。様々な対話パターンを有した対話を提供するため、飲食店の接客でも活用可能です。

従業員のストレスチェックに活用

音声感情分析は、リモートワークの定常化で問題となっている従業員のストレスチェックにも活用できます。

リモートワークは出社する必要がないため便利ですが、その分ストレスを抱える人が多いのも事実です。社内にいるときのように上司や同僚とスムーズにコミュニケーションをとることができず、ストレスを抱えやすい状況と言えます。

オンライン会議の時間は限られているため、自分の精神状態を伝える時間がないと考える従業員もいます。

オンライン会議での様子だけで参加者のストレスを把握することは難しいですが、音声感情分析ならストレスを把握可能です。知らず知らずのうちにストレスを溜め込んでいる従業員のために、音声感情分析をストレスチェックに活用するのが良いでしょう。

感情認識AIを開発して、実際にサービス化している企業の実例についてはこちらの記事で詳しく解説しています。

感情分析についてよくある質問まとめ

まとめ

感情分析AIは、コールセンターのVOC収集から採用面接の客観化まで、幅広い業務に実用可能な段階に来ています。一方で、汎用的な使い方では精度が安定しにくいケースもあるため、まず特定の業務に絞り、小規模な検証から始めることをお勧めします。

自社の課題に合ったサービスや開発会社の選定に迷う場合は、AI専門の知見を持つ第三者に要件を整理してもらうことで、比較検討にかかる時間を大幅に短縮できます。

AI Marketでは感情分析AIを含むAIサービス・開発会社の無料紹介を行っており、構想段階からの相談にも対応しています。導入の第一歩として、ぜひご活用ください。