第2回 感情解析技術の特徴と期待すること

2-1.感情解析技術とは

一般的に感情解析（Sentiment Analysis）とは、テキストデータや音声データから人間の感情を自動的に解析し、その感情の種類や強度を識別する技術のことを指します。感情解析は、自然言語処理（NLP）や機械学習、深層学習といった技術を利用して行われます。

日本国内でも感情解析技術の市場は急成長を遂げており、今後も新たな企業の参入が予想されます。
市場調査によると、感情解析技術は特に顧客対応やマーケティング、健康管理、エンターテインメント分野での需要が高まり、その利用範囲は年々拡大しているといわれています。

2-2.感情解析技術の特徴

感情解析エンジンは様々なものがありますが、私たちはアドバンスト・メディア社が提供する
音声認識システムAmiVoice^®　Communication　Suiteの標準機能に搭載されている感情解析エンジンを活用しています。

その特徴は、以下のとおりです。

• 民族・性別・年齢・環境などに関わらず、声から喜怒哀楽だけでなく思考までも解析が可能
• 人の声を「言葉の意味」ではなく、「音」として解析
• 解析はリアルタイムとバッチ処理のどちらにも対応

＜感情パラメータ＞

※発話単位で、各パラメータが最小0.0～最大10.0の範囲でスコア化されます

2-3.感情解析技術に期待すること

感情解析技術を、コンタクトセンターで活用できれば「○○が可能になる！」と想像できることはたくさんあります。私たちが、事前に期待した仮説をいくつかご紹介します。
コンタクトセンターを運営している私たちには、感情データの答えを示す成果指標が多くあることが強みです。
その強みを活かし、お客様やオペレータのあらゆる感情と、コンタクトセンターにあるデータを組み合わせて様々な検証ができるのではないか、と考えました。

しかし、人の感情はとても複雑でパターン化することも難しく検証作業はとても難航しました。
次のコラムでは、私たちが感じた感情データ検証の課題についてお話しします。

• 2024年度コンタクトセンターアワード　オペレーション部門　部門賞

「感情解析でオペレータの ココロを守るセンター運営」
～感情カルテでフォロー・育成の効率化と 応対評価自動化を実現～

＜INDEX＞
第１回　感情解析導入の背景と目的
第２回　感情解析技術の特徴とメリット
第３回　感情解析データ検証の難しさ
第４回　SPCCの取り組み事例①
第５回　SPCCの取り組み事例②
第６回　「感情カルテ」の誕生
第７回　感情解析によるセンター現場の変化
第８回　スピンオフ①　感情データの実例紹介～モチベーション編～
第９回　スピンオフ②　感情データの実例紹介～お客様満足度編～