本記事の目的
感情分析AIとは何かについて初心者が調べ記述したものであり、
興味のとっかかりとなることを目的としている。
AIによる感情分析とは
AIによる感情分析とは、まさにAIが人間の感情を読み取ることである。
対象はテキスト、音声、表情など。
主にマーケティングやプロモーション、顧客満足度の向上に利用されている。
対象分野
以下対象分野は以下の三つがあげられる。
- テキスト
- 音声
- 表情
また分類として言語コミュニケーション、非言語的コミュニケーションがあるが、それらは必ずしも一致するわけではない。
テキスト
以下にテキストでの感情分析について記述する。
分析対象：テキスト
仕組み
テキストを自然言語処理で取り込み、シーンに合わせた評価基準に合わせて分析、感情を判断する。
テキストマイニングとも言われる。
活用シーン
- メールやチャットボットでの顧客対応
- アンケート結果の解析
- SNSなどで情報収集・分析
参考
音声
以下に音声での感情分析について記述する。
分析対象：リアルタイムでテキスト化されたテキスト、声の抑揚、声の大きさ、声のイントネーション
仕組み
テキストでの感情分析に加え、非言語的な感情表現を読み取り分析する。
活用シーン
- コールセンターでの顧客対応
- 声から調子を教えてくれるアプリ
参考
表情
以下に表情での感情分析について記述する。
分析対象：表情
仕組み
テキストでの感情分析に加え、非言語的な感情表現を読み取り分析する。
また、単純な喜怒哀楽の分析から、興味の有無なども分析するものもある。
活用シーン
- コールセンター
- 自動運転
- ロボット
参考
実例紹介
教育
分析対象: 表情
表情解析アプリケーションを利用した中学校・高等学校におけるプレゼンテーション分析について記述している。
生徒のプレゼンテーションを撮影し、感情認識AI「心sensor」を用いて表情解析を行っている。表情からは「Joy」「Positive」などの表情解析データを取得し、客観的かつ定量的に評価することができる可能性が出てきた。
自動運転
分析対象: 表情、音声
「Automotive AI」では、自動車内に搭載したカメラやマイクを利用して、運転者や同乗者の表情データと音声データを収集。リアルタイムで感情分析を行う。
眠気、注意力の散漫や低下を検知し事故を防ぐことができる可能性が高まる。
「Automotive AI」以下の分析指標を持っている。
■「Automotive AI」の分析指標
・4つの感情値： 喜び、怒り、驚き、Valence(肯定的表情／否定的表情)
・8つの表情値： 笑顔、眉を上げる、眉間にしわを寄せる、頬を上げる、上唇を持ち上げる、鼻にしわを寄せる、目を閉じる、口を開ける
・3つの眠気に関する指標： あくびをする、瞬きをする、瞬きの頻度
・顔の向き・角度： 上下、左右、前後の向き
・3つの音声感情： 怒り、笑い、興奮
SNS分析
分析対象: テキスト
ツイートデータを取得し、コロナ禍での動向や感情の変化を調査・分析を行っている。
ユーザーのツイート内容に対し影響を与えたイベントなどを類推し、時系列と照らし合わている。
感情分析ツール「ML-Ask」を用いている。
その他
参考
全体を通して参考にさせていただきました！ ありがとうございます。