感情分析とは？初心者にも分かりやすく解説！顧客対応での活用例も紹介

「コンタクトセンター運営で、顧客の感情が分からずトラブルになることが増えた.感情分析が活用できると聞いたけど”感情分析”って何？」
「サービスや商品の改善をしたいけれど、顧客の気持ちがあまり見えて来ない。感情分析を使えば解決できるの？」

近年、サービス改善やトラブル回避の手段として注目を集めている「感情分析」。

耳にしたことはあっても「具体的に何ができるのか」「自社にとって活用するべきなのか」と悩む方も多いのではないでしょうか。

感情分析とは、AI（人工知能）などのデジタル技術を用いて、人の気持ちの変化を読み取る仕組みです。音声やテキスト、表情などから「現在の感情」を分析し可視化します。

感情分析は企業の商品やサービス改善、離職率の改善など、人の感情の動きを把握する必要がある場面で有効です。

ただし、感情分析を導入するだけでは、効果を最大限に引き出すことはできません。
導入方法や具体的な種類を理解し、自社のニーズに合った活用法を検討することが重要です。

そこでこの記事では、感情分析の概要や活用シーン、導入方法など感情分析を利用するために必要な知識を解説します。

最後までお読みいただくことで、感情分析の本日を理解し、業務での活用を検討できるでしょう。顧客満足度の向上や顧客目線でのサービス改善を目指すための参考として、ぜひご覧ください。

1.感情分析とはAIなどのデジタル技術を使い人の気持ちの変化を読み取ること

感情分析とは、AI（人工知能）などのデジタル技術を用いて、人の気持ちの変化を読み取る仕組みです。

従来、人の感情は人だけが理解できるものと考えられていましたが、AIの発展により、テキストや音声、表情などから目に見えない感情を読み取ることが可能になりました。

例えば、コンタクトセンター（コールセンター）での感情分析の例を見てみましょう。

顧客とオペレーターが電話で会話をする場合、互いの表情を見ることができません。

このため、顧客が怒っていても、オペレーターが気が付けないssが役立ちます。顧客の声のトーンや話す速度、使用している言葉などを分析することで「怒っている」と判断します。オペレーターはリアルタイムで顧客の感情を把握し、適切な対応を行うことが可能です。

また、顧客がポジティブな感情を持っている場合、オペレーターは商品の良さをアピールするトークへ切り替えることができます。

このように、「顧客が怒っている」「顧客が商品に興味を持っている」といった感情の動きを可視化することで、商品の改善やサービス提供、トラブル回避に役立てることができます。

感情分析はコンタクトセンターだけでなく、企業の商品、サービス改善や、離職率の低下など、人の感情の把握が求められるさまざまな場面で活用されています。

2.感情分析で使うデータの種類

感情分析では、以下の4つのデータを使用して「怒っている」「安心している」などの具体的な感情を抽出します。

感情分析によっては、音声の分析と表情の分析を組み合わせて精度を高めることも可能です。

感情分析を効果的に行うためには、どのようなデータが活用できるのか把握しておきましょう。

2-1.音声の分析

1つ目は、音声の分析です。
声のトーンや抑揚、話す速度などの音声情報をもとに、話者の感情を可視化します。

例えば、声のトーンが低くなり、話す速度が速くなる場合は、怒りを示している可能性があります。

この分析手法は、コンタクトセンター（コールセンター）での顧客応対や従業員の管理などに広く活用されています。具体的には、顧客の声から感情を分析し、怒りの感情に迅速に気が付くことで、クレームやトラブルを未然に防ぐことが可能です。

▼音声の感情分析については、以下の記事でも詳しく解説しています。

2-2.文章・テキストの分析

2つ目は、文章・テキストの分析です。
文章に含まれる言葉や表現、言い回しを基に、その文章を書いた人の感情を分析します。

「残念だった」「良くなかった」といったネガティブな単語が頻出する場合は、嫌悪感を抱いていると分析できます。

文章・テキストの分析は、SNSやチャットボット、問い合わせフォームなどでの顧客の感情を読み解く際に利用されています。

例えば、顧客からメールでネガティブな感情があると分かった場合、迅速にフォローするなどの活用が検討できます。

2-3.表情の分析

3つ目は、表情の分析です。
顔認識技術を使い、モニターに映る表情の変化を分析します。
表情が曇り、笑顔が少なくなると怒りを感じている可能性があると分析できます。

最新の顔認識技術では、瞳孔の開きや目の動き、視線など、微細なニュアンスを捉えることができるツールやシステムが登場しており、些細な感情の変化を逃さず可視化することが期待されています。

表情の分析は、オンライン学習やWebでの商談など、さまざまな場面で活用されています。
例えば、オンライン学習では生徒の表情を分析し、「理解できているか」「難しいと感じているか」などを把握することで、学習の進め方を調整することが可能です。

2-4.生体情報の分析

4つ目は、生体情報の分析です。
脈拍や呼吸、体温などのデータを分析して、個人の感情状態を把握します。

例えば、従業員の脈拍数を計測し、緊張度の高さや集中力の低下を判断することが可能です。

基本的には生体の変化を感知するツールやシステムを必要とするため、ヘルスケア領域での活用が一般的です。

3.感情分析でできる5つのこと

感情分析市場は急成長を遂げており、今後も市場拡大は続くと考えられています。
このため、感情分析を活用する方法を把握し、有効に活用することが求められています。

出典：株式会社データリソース を元に作成

ここでは、感情分析でできることを具体的にご紹介します。
感情分析を活用するイメージを持つためにも、参考にしてください。

3-1.商品・サービスの改善・開発

1つ目は、商品・サービスの改善・開発です。

テキスト・表情・音声から感情分析を行うことで、顧客が自社の商品やサービスに対して抱く感情を読み取ることができます。

「顧客にとって良い点」「顧客にとっての改善点」を明らかにすることで、商品やサービスの改善・開発に役立つ重要なヒントを得ることができます。

例えば、口コミサイトやSNSなどに投稿された自社商品やサービスに対する膨大なレビューを感情分析することで、顧客のポジティブな感情やネガティブな感情を把握できます。

具体的には、SNSやレビューサイトから家電メーカーの洗濯機に関するレビューを集め、感情分析を行ったとします。

洗濯機に対する「サイズが大きい」「音が大きい」といったネガティブな感情が全体のどれくらいを占めているのか可視化することができ、改善のための材料となります。

このように、感情分析を活用すると、自社の商品やサービスの改善へとつなげることが可能です。

3-2.顧客応対の支援・改善

2つ目は、顧客応対の支援・改善です。

コンタクトセンター（コールセンター）などの顧客応対業務では、顧客の感情に応じた適切なフォローや対応が求められます。感情分析を活用することで、顧客の感情をリアルタイムで把握し、臨機応変な応対が可能になるでしょう。

感情分析により顧客が怒りや不安を感じた場合、管理者にアラーム通知が届き、トラブルに発展する前に適切なフォローを行うことができます。

また、アウトバウンドのコンタクトセンターでは、顧客の期待値や拒絶意思をリアルタイムで把握し、顧客の検討状況に応じた案内を行うことができるでしょう。

さらに、顧客応対時の感情を可視化し続けることで、どのような応対が顧客の感情を悪化させるのか、どのような応対が顧客を喜ばせるのかなど傾向を分析できます。

この傾向を踏まえて、コンタクトセンター運営を見直し、改善を図ることができるでしょう。

3-3.従業員のストレスチェック

3つ目は、従業員のストレスチェックです。

従業員のストレスチェックは、離職防止や職場環境の改善などに繋がる重要なプロセスです。しかし、従来のアンケートなどの調査方法だけでは、従業員が自分のストレスに気づけない場合や、本心を正直に記載できない場合があり、有効性が疑問視されることがあります。

そこで、従業員の表情や声、テキストから感情を分析することで、実際のストレスレベルを明らかにしやすくなります。

例えば、従業員が日常業務で利用するチャットコミュニケーションツール上のテキストを感情分析することで、ストレスレベルを把握することが可能です。

このように、感情分析を取り入れることで、従業員の真のストレス状態を理解し、適切な対策を講じることができます。

3-4.教育のサポート

4つ目は、教育のサポートです。

学習者の表情を感情分析することで、現状を把握し、個々の状況に応じたサポートが可能になります。

例えば、学習内容が難しく、学習者が困惑した表情を示していると分析できた場合、具体的にどの部分が難しいのか、どのタイミングで集中力が切れるのかなどを把握しやすくなります。

さらに、繰り返し感情解析を利用することで、AIがデータを蓄積・分析して学習を進めるため、より学習者に適した教育内容やサポートを提供できるようになります。

このように、感情分析を活用することで、学習者に対する教育のサポートが効果的に行えるようになります。

3-5.交通事故防止

5つ目は、交通事故防止です。

ドライバーの車内映像や音声を分析することで、感情や疲労度を把握することが可能になります。運転中の感情を明らかにすることで、あおり運転や居眠り運転などの事故を未然に回避できるでしょう。

例えば、ドライバーが運転中に眉間にしわを寄せている場合、AIはそれを怒りの兆候と判断し、リラックスを促すためにラベンダーの香りを出力するなどの対策を講じます。

このような対策により、ドライバーの怒りを緩和し、感情的な運転による交通事故を防ぐことが期待できます。

このように、感情分析は交通事故を未然に防ぐための重要な手段として活用されています。

4.感情分析の3つのメリット・効果

感情分析を企業が取り入れた場合、どのようなメリットが期待できるのでしょうか。
ここでは、感情分析を活用することで得られるメリットをご紹介します。
感情分析の活用イメージを持つための参考にしてください。

4-1.より深く顧客を理解でき満足度向上を目指せる

1つ目のメリットは、より深く顧客を理解でき満足度向上を目指せることです。

従来は、顧客の感情を把握するには、アンケートや個人の勘、コミュニケーションスキルに頼るしかありませんでした。

しかし、感情分析を活用することで、客観的なデータに基づいて顧客の感情を深く理解できるようになりました。感情分析には顧客のリアルな声や思いが反映されているため、より顧客の気持ちに寄り添った顧客体験を提供できるようになります。

例えば、コンタクトセンター（コールセンター）での感情分析では、顧客の感情をリアルタイムで把握し、状況に応じた応対が可能です。

具体的には、いかのような対応が考えられます。

マーケティング活動が成熟する中で、より高いレベルでの顧客視点が求められています。
感情分析を通して顧客の本音に近づき、適切な体験を提供することは、大きなメリットと言えるでしょう。

4-2.離職防止につながる

2つ目のメリットは、離職防止につながることです。

感情分析を活用することで、従業員の表情や声から感情を分析し、ストレスレベルを測定することが可能になります。正確なストレスチェックに基づいて、従業員に応じた適切なケアを検討できるため、働きやすい環境を提供し、離職防止へと繋がります。

例えば、A社の社内コミュニケーションツールであるチャット上のテキストを感情分析したとしましょう。
以下のような特徴がありました。

このような場合、Ｄさんには経験豊かなメンターを割り当て、定期的な面談を通じてキャリアやプロジェクトに関する相談ができるように配慮しました。その結果、メンターからのフィードバックとサポートにより自信を取り戻し、自己効力感を高めることができました。

このように、感情分析は従業員のストレスチェックだけでなく、ストレスの原因に対処できる手段としても機能します。そのため、離職率の低下に期待できるのです。

4-3.応用次第で新たな価値提供が可能になる

3つ目のメリットは、応用次第で新たな価値提供が可能になることです。

感情分析は市場拡大が予測される新しい手法であり、まだ多くのチャンスが眠っています。

顧客や従業員の感情を分析するだけでなく、さまざまな分野に応用することで、今までにない新しい価値を創出する可能性があります。

例えば、ドライバーの表情を解析して安全性を高めたり、スマートウォッチで個人の心理状態を管理したりする新たな活用事例が次々と登場しています。

このように、感情分析を効果的に応用することで、新たな価値を提供し、ビジネスの成長を促進することが可能になります。

5.感情分析のデメリット・課題

顧客満足度の向上に寄与する感情分析ですが、現時点ではいくつかのデメリットや課題も抱えています。ここでは、感情分析の主なデメリットと課題をご紹介しますので、事前に確認しておきましょう。

5-1.技術やシステムが発展途上にある

1つ目のデメリットは、技術やシステムが発展途上にあることです。

感情分析に多大なメリットや可能性があるものの、企業が実際に活用する際には未熟な一面が存在します。

例えば、コンタクトセンター（コールセンター）での活用例として「喜びと悲しみが交錯した感情を識別するのが難しい」「リアルタイム以外のデータ活用に改善の余地がある」という意見が現場から出ています。

感情分析のシステムを活用する企業が増加していけば、技術の改良が進むことが期待されます。

しかし、現時点では過度な期待は禁物です。未熟な点については開発ベンダーにフィードバックを行い、「開発ベンダーと共に、システムを育てていく」という姿勢で利用することが重要です。

5-2.個人データ保護の問題がある

2つ目のデメリットは、個人データ保護の問題があることです。特に、人の表情を画像で分析する場合には注意が必要です。

例えば、カメラ画像を体系的に構成して個人情報データベースなどを構築する際、収集した画像は個人データに該当します。このため、個人情報保護法に基づく適切な取扱いが求められます。

感情分析を実施する際には、個人情報保護法に抵触しないかどうかを確認するため、専門家に相談することが重要です。適切な手続きを踏むことで、法的リスクを回避し、安全に感情分析を活用できます。

6.感情分析の具体的な方法

ここまで、感情分析とは何か、どのようなシーンで活用できるかを解説してきました。
ここからは、感情分析を実施したい方に向けてに実践的な知識をお伝えします。

まず、感情分析をどのように行うのか、具体的な方法を説明します。
主に以下の3つの方法があります。

6-1.自力で分析する場合

自力で感情分析を行いたい場合は、以下の2つ手法を利用できます。

感情辞書を使う

感情辞書とは、特定の単語に対して感情の種類や度合いを対応させたリストのことです。

この辞書は極性辞書とも呼ばれ、単語ごとをネガティブとポジティブに分類する「ネガポジ判定」や、「楽しい／悲しい」「うれしい／怒り」などの感情の度合いを数値化するものがあります。

例えば、「美しい」はポジティブな感情を示し、「醜い」はネガティブな感情を示します。相手がテキストや音声で使用した単語を辞書に基づいて分類し、感情を分析します。

感情辞書は、公開されているものもあるため、これをカスタマイズして利用することが可能です。代表的な感情辞書には以下のものがあります。

機械学習を活用する

感情辞書からもう一歩進んだ方法として、AIの機械学習を活用する手法もあります。この方法では、テキストだけでなく音声や映像からも感情を分析できます。

具体的には、AIに過去の様々な事例データを機械学習させることで、一定のパターンや規則性を導き出し、それに基づいて感情分析を行います。
学習を重ねることで、ディープラーニングによるより深く、複雑な感情分析が可能になります。

6-2.自力ではできない場合

上記2つの方法は、感情辞書やAIモデルを実装して自力で感情分析を行うものでしたが、それが難しい場合にはもっと簡単な方法があります。
それは、既存のツールやサービスを導入することです。

テキスト分析や音声分析に特化したツールもあれば、テキスト、音声、映像を複合的に分析するサービスも存在します。

中にはクラウド型のサービスや、無料で利用できるアプリどもありますので、用途やニーズに応じて適切なものを選ぶと良いでしょう。

7.感情分析ツール・サービスを選ぶポイント

前章を読んで「自分で実装するのは難しいので、既存のツールやサービスを利用したい」と考えた方も多いでしょう。

その場合、どのツール・サービスを選ぶかが重要です。
選ぶ際のポイントとして、以下の3点に留意してください。

7-1.分析できるデータソースの種類

まずは、感情分析に使いたいデータソースの種類を確認しましょう。
分析したいデータソースが何かによって各ツールやサービスの対応状況が異なります。
以下のポイントを明確にして、対応しているツールやサービスを検討しましょう。

7-2.辞書機能の充実度、自由度

感情分析ツールは、基本機能だけではなくカスタマイズして使用するケースが多くあります。

例えば、専門用語が多い場合、それを登録して認識しやすくする必要があります。
また、扱う商品やサービスによって、よく使われる言葉やそのポジティブ度・ネガティブ度も異なります。

これらに対応した辞書機能が充実しているか、自由にカスタマイズできるかをあらかじめ確認しておくことが、使いやすさに繋がります。

7-3.分析結果の見やすさ

感情分析ツール・サービスを選ぶときは、分析結果の見やすさも重要なポイントです。
分析後にどのような形で結果がアウトプットされるかは、ツールやサービスによって異なります。

中には、感情の変化をグラフ化したり、単語の頻出度をワードクラウド化したり、感情をマトリクスにマッピングできるものもあります。

分析後にどのように活用したいかを考慮し、使いやすいアウトプットが得られるものを選ぶと良いでしょう。

8.コンタクトセンター（コールセンター）での感情分析の活用はトランスコスモスにお任せください

これからのコンタクトセンター（コールセンター）にとって最も重要なことは、顧客視点です。

それも従来の顧客視点とは一線を画す、より高度なレベルの徹底した顧客視点です。
感情分析は、高度な顧客視点を実現するための新たなテクノロジーです。

まだ発展途上である面は否めませんが、だからこそ早期に取り入れ、自社に感情分析のノウハウを蓄積する価値があります。

5年後・10年後には、感情分析のノウハウが自社の知的財産となり、顧客満足度を支える重要な要素となるでしょう。

ぜひ前向きに感情分析の活用をご検討ください。ご不明な点があれば、お気軽に問い合わせフォームからご連絡ください。

まとめ

この記事では、感情分析の基本的な概念や活用メリット、デメリット、具体的な導入方法について、感情分析を活用するための基礎知識をまとめてご紹介しました。

最後に、この記事の内容を簡単に振り返ってみましょう。

〇感情分析とは
AI（人工知能）などのデジタル技術を用いて、人の気持ちの変化を読み取る仕組みのこと

〇感情分析で使うデータの種類

〇感情分析でできること

〇感情分析を活用するメリット

〇.感情分析のデメリット・課題

〇感情分析を活用する方法

〇感情分析ツール・サービスを選ぶポイント

感情分析は、トラブル回避や顧客満足度の向上に有効な手段です。
コンタクトセンター（コールセンター）での感情分析の活用を検討している場合は、ぜひトランスコスモスにお問い合わせください。