感情分析とは何ですか?
感情分析は、デジタルテキストを分析して、メッセージの感情的なトーンが肯定的、否定的、または中立のいずれであるかを判断するプロセスです。今日、企業は E メール、カスタマーサポートのチャットの記録、ソーシャルメディアのコメント、レビューなどの大量のテキストデータを持っています。感情分析ツールはこのテキストをスキャンして、トピックに対する著者の態度を自動的に判断できます。企業は感情分析から得たインサイトを活用して、カスタマーサービスを改善し、ブランドの評判を高めます。
感情分析が重要なのはなぜですか?
感情分析は、オピニオンマイニングとも呼ばれ、企業が製品やサービスを改善するのに役立つ重要なビジネスインテリジェンスツールです。感情分析のメリットをいくつか以下に示します。
客観的なインサイトを提供する
企業は、人工知能 (AI) ベースの感情分析ツールを使用することで、人間のレビュー担当者に関連して生じる個人的なバイアスを回避できます。その結果、企業は顧客の意見を分析する際に、一貫した客観的な結果を得ることができます。
例えば、次の文を考えてみましょう。
プロセッサの速度には驚いていますが、すぐに熱くなるのは残念です。
マーケティング担当者は、レビューにおいて不満がある部分に目をつぶり、プロセッサのパフォーマンスを偏ったかたちで肯定的に評価する可能性があります。しかし、正確な感情分析ツールは、感情を客観的に把握するためにテキストをソートおよび分類します。
より優れた製品とサービスを構築する
感情分析システムは、真正かつ特定の顧客フィードバックに基づいて企業が製品やサービスを改善するのに役立ちます。AI テクノロジーは、顧客が否定的な感情と結び付ける現実世界の物または状況 (エンティティと呼ばれます) を特定します。上記の例では、製品エンジニアはプロセッサの熱管理機能の改善に注力します。これは、テキスト解析ソフトウェアが「残念」(否定的) を「プロセッサ」(エンティティ) と「熱くなる」(エンティティ) に関連付けたからです。
大規模に分析する
企業は、E メール、チャットボットのトランスクリプト、アンケート、顧客関係管理の記録、製品のフィードバックなど、膨大な量の非構造化データから常に情報をマイニングしています。クラウドベースの感情分析ツールを使用すると、企業は手頃なコストでテキストデータに含まれる顧客の感情を明らかにするプロセスをスケールできます。
リアルタイムの結果
企業は、今日の急速に変化する状況において、潜在的な危機や市場動向に迅速に対応する必要があります。マーケティング担当者は、顧客が会社のブランド、製品、サービスについて感じていることをリアルタイムで把握し、その知見に基づいて即座にアクションを起こすために、感情分析ソフトウェアを利用しています。特定のキーワードに関して否定的な感情が検出されたときにアラートを送信するようにソフトウェアを設定できます。
感情分析にはどのようなユースケースがありますか?
企業は感情分析を使用してインテリジェンスを導き出し、さまざまな分野で実用的な計画を策定します。
カスタマーサービスを改善する
カスタマーサポートチームは、感情分析ツールを使用して、会話の雰囲気に基づいてレスポンスをパーソナライズします。緊急性のある問題は、感情分析機能を備えた人工知能 (AI) ベースのチャットボットによって検出され、サポート担当者にエスカレーションされます。
ブランドモニタリング
組織は、ソーシャルメディア、フォーラム、ブログ、ニュース記事、その他のデジタルスペースで、ブランドに関するメンションやコメントを常時モニタリングしています。感情分析テクノロジーにより、広報チームは関連する進行中のストーリーを把握することができます。チームは、基盤となっている雰囲気を評価して、苦情に対処したり、ポジティブな傾向を活用したりできます。
市場調査
感情分析システムは、何がうまくいっていて、何がうまくいっていないのかを企業が学習することにより、提供する製品を改善するのに役立ちます。マーケティング担当者は、オンラインレビューサイトのコメント、アンケートの回答、ソーシャルメディアの投稿を分析して、特定の製品機能に関するより深いインサイトを得ることができます。これらの担当者は得られた知見を製品エンジニアに伝え、これらのエンジニアはその知見を踏まえて適切に革新します。
キャンペーンのパフォーマンスの追跡
マーケティング担当者は、感情分析ツールを使用して、広告キャンペーンが想定どおりの反応を生み出すようにします。これらの担当者は、ソーシャルメディアプラットフォームでの会話を追跡し、全体的な感情が好意的なものであるようにします。好意度指標が想定を下回った場合、マーケティング担当者はリアルタイムのデータ分析に基づいてキャンペーンを微調整します。
感情分析はどのように機能しますか?
感情分析は、人間と同様の方法でテキストを理解するようにコンピュータソフトウェアをトレーニングする自然言語処理 (NLP) テクノロジーを応用したものです。分析は通常、最終結果が得られる前にいくつかの段階を経ます。
前処理
前処理段階では、感情分析により、テキストの核となるメッセージを明らかにするキーワードが特定されます。
- トークン化では、文をいくつかの要素またはトークンに分割します。
- レンマ化では、単語を語幹に変換します。例えば、「am」の語幹は「be」です。
- ストップワード削除は、文に意味のある価値を付加しない単語を除外します。例えば、「with」(と)、「for」(のために)、「at」(で)、「of」(の) はストップワードです。
キーワード分析
NLP テクノロジーは、抽出されたキーワードをさらに分析し、感情スコアを付与します。感情スコアは、感情分析システムにおける感情的要素を示す測定尺度です。分析のために、テキストで表現された感情の相対的な認識を提供します。例えば、研究者は、顧客のレビューを分析する際、満足していることを表すために 10 を使用し、失望していることを表すために 0 を使用します。
感情分析にはどのようなアプローチがありますか?
感情分析ソフトウェアで使用される主なアプローチは 3 つあります。
ルールベース
ルールベースのアプローチは、所定のレキシコンに基づいて特定のキーワードを識別、分類、およびスコアリングします。レキシコンは、著者の意図、感情、気分を表す単語の集まりです。マーケティング担当者は、さまざまな表現の感情的重みを反映するために、肯定的なレキシコンと否定的なレキシコンに感情スコアを割り当てます。文が肯定的、否定的、または中立のいずれであるかを判断するために、ソフトウェアはレキシコンにリストされている単語をスキャンし、感情スコアを合計して算出します。最終的なスコアは感情の境界と比較され、全体的な感情的態度が判断されます。
ルールベースの分析の例
肯定的なレキシコンには「happy」(幸せ)、「affordable」(手頃な料金)、「fast」(速い) などの単語が含まれており、否定的なレキシコンには「poor」(質が悪い)、「expensive」(高額)、「difficult」(難しい) などの単語が含まれているシステムを考えてみましょう。マーケティング担当者は、肯定的な単語スコアを 5～10 の間で決定し、否定的な単語のスコアを -1～-10 の間で決定します。「not bad」(悪くない) など、二重否定を肯定的な感情として識別するための特別なルールが設定されています。マーケティング担当者は全体的な感情スコアが 3 を超えると肯定的であると判断し、-3～3 である場合は感情が混在しているものとしてラベル付けされます。
メリットとデメリット
ルールベースの感情分析システムを設定するのは簡単ですが、スケールするのは困難です。例えば、テキスト入力で意図を伝えるための新しいキーワードを見つけるたびに、レキシコンを拡張し続ける必要があります。また、異なる文化の影響を受けた文を処理する場合、このアプローチは正確ではない可能性があります。
ML
このアプローチでは、機械学習 (ML) の手法と、ニューラルネットワークや深層学習などの感情分類アルゴリズムを使用して、テキストから感情を識別するようにコンピュータソフトウェアに教えます。このプロセスでは、感情分析モデルを作成し、それを既知のデータで繰り返しトレーニングして、未知のデータの感情を高精度で推測できるようにします。
トレーニング
トレーニング中、データサイエンティストは、多数の例を含む感情分析データセットを使用します。ML ソフトウェアは、データセットを入力として使用し、所定の結論に達するように自らをトレーニングします。ソフトウェアは多くの多様な例を使用してトレーニングを実行することで、単語のさまざまな配置が最終的な感情スコアにどのように影響するかを識別し、判断します。
メリットとデメリット
ML 感情分析は、広範囲のテキスト情報を正確に処理する点で優れています。ソフトウェアが十分な数の例を使用してトレーニングされている限り、ML 感情分析はメッセージの感情的なトーンを正確に予測できます。ただし、トレーニング済みの ML モデルは、1 つのビジネスエリアに固有です。これは、マーケティングデータを使用してトレーニングされた感情分析ソフトウェアが、再トレーニングしない限り、ソーシャルメディアのモニタリングには使用できないことを意味します。
ハイブリッド
ハイブリッド感情分析は、ML とルールベースのシステムの両方を組み合わせることで機能します。両方の手法の機能を使用して、テキストにおける文脈上の意図を導き出す際の速度と精度を最適化します。ただし、2 つの異なるシステムを組み合わせるには、時間と技術的な労力が必要です。
感情分析の種類にはどのようなものがありますか?
企業は、さまざまなタイプの感情分析を使用して、製品やサービスに関わるときの顧客の感情を理解します。
きめ細かなスコアリング
きめ細かな感情分析とは、テキストの意図を複数の感情レベルに分類することをいいます。通常、この手法では、ユーザーの感情を 0～100 の尺度で評価し、等しい各セグメントが非常に肯定的、肯定的、中立的、否定的、非常に否定的であることを表します。e コマースストアは、購入エクスペリエンスを評価するためのきめ細かなスコアリング手法として 5 つ星の評価システムを使用しています。
アスペクトベース
アスペクトベースの分析では、製品またはサービスの特定の側面に焦点を当てます。例えば、ノートパソコンのメーカーは、サウンド、グラフィックス、キーボード、タッチパッドの使用感について顧客を対象とした調査を実施します。これらのメーカーは感情分析ツールを使用して、顧客の意図をハードウェア関連のキーワードと結び付けます。
インテントベース
インテントベースの分析は、市場調査を実施する際に、顧客の感情を理解するのに役立ちます。マーケティング担当者は、オピニオンマイニングを使用して、購入サイクルにおける特定の顧客グループのポジショニングを理解します。これらの担当者は、モニタリング対象の会話で、「discounts」(割引)、「deals」(お得なプラン)、「reviews」(レビュー) などの単語を拾い上げた後に、購入に関心のある顧客を対象としたターゲットキャンペーンを実施します。
感情検出
感情検出では、テキストを書いているときの人の心理状態を分析します。感情検出は、単にカテゴリに分類するよりも深く探るため、感情分析よりも複雑な分野です。このアプローチでは、感情分析モデルは、人による単語の選択を通じて、喜び、怒り、悲しみ、後悔などのさまざまな感情の解釈を試みます。
感情分析にはどのような課題がありますか?
自然言語処理 (NLP) テクノロジーの進歩にもかかわらず、人間の言語を理解することは機械にとって困難です。機械は、以下に示すような人間のコミュニケーションの細かいニュアンスを誤解する可能性があります。
皮肉
皮肉を構成する文の感情をコンピュータで分析することは非常に困難です。次の文を考えてみましょう。「確かにすばらしいことです。私の注文が届くまでに 3 週間かかりました」。コンピュータがシナリオを完全に理解して文を分析しない限り、この体験は、「すばらしい」という言葉に基づいて肯定的とラベル付けされることになります。
否定
否定とは、文の反転した意味を伝えるために否定的な言葉を使用することです。例えば、「私はサブスクリプションが高額であったとは言いません」について考えてみましょう。 感情分析アルゴリズムでは、このような文を正しく解釈するのが難しい場合があります。特に、「私はサブスクリプションが安価であると思いました。そうではありませんでした」のように、2 つの文にまたがって否定が生じる場合は困難です。
多極性
多極性は、文に複数の感情が含まれている場合に発生します。例えば、「頑丈な造りであることには満足していますが、色には感心していません」という製品レビューがあります。 この文の根底にある感情をソフトウェアが解釈するのは困難です。各エンティティとそれに対応する感情を抽出するには、アスペクトベースの感情分析を使用する必要があります。
セマンティック分析とは何ですか?
セマンティック分析は、テキスト情報に含まれる単語の意味を理解することを意味する、コンピュータサイエンス分野の用語です。この分析では、機械学習 (ML) と自然言語処理 (NLP) を使用して、文における単語と文法の正確さの関係を理解します。
感情分析とセマンティック分析
感情分析ソリューションは、根底にある感情を理解することによってテキストを分類します。これは、特定のデータセットで ML アルゴリズムをトレーニングするか、ルールベースのレキシコンを設定することで機能します。一方、セマンティック分析は、より広範で多様な情報を理解して処理します。両方の言語テクノロジーを統合して、企業が顧客をより良く理解できるようにすることができます。
AWS は感情分析をどのようにサポートできますか?
Amazon Comprehend は、企業がテキストドキュメントから意味のあるインサイトを抽出し、識別するのに役立つ自然言語処理 (NLP) ソリューションです。機械学習 (ML) テクノロジーを使用して、自動テキスト抽出による感情分析を実行します。企業は、非常に正確な結果を生成するために、業界固有のドキュメントを使用して Amazon Comprehend をトレーニングします。
- Amazon Comprehend Sentiment Analysis API は、テキストの一部が肯定的、否定的、中立、または混在のいずれであるかをデベロッパーに伝えます。
- Amazon Comprehend Targeted Sentment を使用すると、企業は、感情分析の対象を、製品やサービスの特定の部分に絞り込むことができます。
- Amazon Comprehend は、ドイツ語、英語、スペイン語、イタリア語、ポルトガル語、フランス語など、複数の言語をサポートしています。
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