記事更新日: 2023/10/13
AI技術が発達するなか、AIを活用した「感情分析サービス」が注目されています。
企業の製品開発やマーケティング、顧客満足度の向上など幅広い分野で役立つ技術で、今後ビジネスに欠かせないものになる可能性があります。
この記事では、感情分析サービスとはどんなものなのかを解説し、さらにおすすめの感情分析サービスを紹介します。
このページの目次
感情分析サービスとは、SNSや口コミサイトの文章、会話音声、表情の画像などから、AIが人間の感情を読み取って、データとして可視化するサービスです。
感情を正確に可視化して蓄積できるため、企業の商品開発やマーケティング、対人業務などに活かすことができます。
ここ数年のAIの発達によって技術的にも伸びてきており、今後より一般的になることが予想される技術です。
感情分析サービスは、さまざまな種類の情報から感情を読み取ることができます。
SNSや口コミサイト、メディアなどの文章を対象とした分析方法。
人間が入力した文章の単語、言葉遣い、表現などから感情を読み取ります。
おもに商品への満足度やマーケティング施策へのリアクションなどを分析するのに活用できます。
リアルタイムの通話や、通話記録を対象とした分析方法。
声の大きさや抑揚、話す速度などから感情を読み取ります。
おもにコールセンター業務の対応品質向上やオペレーターの管理などに用いられています。
画像や動画データに写る人間の表情を対象とした分析方法。
表情の変化や目の動きなどから感情を読み取ります。
接客やオンライン対人サービス、エンタメ業界などで活用されています。
脳波、脈拍、体温などのデータをインプットにした分析方法。
医療機関の専門機器はもちろん、ウェアラブルデバイスと組み合わせることで長時間の分析も可能です。
体調に関するデータと組み合わせることで、より正確なヘルスケアが可能になるため医療分野での活用が期待されています。
（税抜価格）
画像出典元：「エモリーダー」公式HP
「エモリーダー」は、詳細・高度な分析機能が特徴の感情分析サービスです。
表情分析に特化しており、映像に写った表情から、7つの基礎感情がどの程度表れているかをグラフで表示します。
また、360°カメラモードによる複数人の感情の比較や、共感度の測定など発展的な機能も備わっているのも特長。
取引実績も大手企業中心に豊富で、安心して利用できます。
詳細については、お問い合わせが必要です。
画像出典元：「AI suite」公式HP
「AI suite（エーアイスイート）」は、NTTグループの運営で、多彩なAI機能をAPIとして提供するサービスです。
感情分析機能としては、テキスト、音声、表情（映像）と幅広いケースをカバー。
複数のAI機能を組み合わせて独自にカスタマイズすることが可能で、課題に対する最適なAPIの開発・導入・運用のコンサルティングも行っています。
感情分析だけでなく、ソリューションの実装まで行いたい企業に最適です。
詳細については、お問い合わせが必要です。
画像出典元：「comipro AI」公式HP
「comipro AI」は、表情分析を活用したユーザー調査サービスです。
目の動きや視線を追跡する「アイトラッキング」技術と感情分析をかけあわせて、コンテンツに対するユーザーの「集中力」や「興味の度合い」などを測定します。
URLを送るだけの簡単操作で実施できるのも魅力です。
感情分析だけでなく、商品に対する市場ニーズの調査をしたい企業にとっては有力な選択肢になるでしょう。
詳細については、お問い合わせが必要です。
画像出典元：「MALFaceEmotion」公式HP
「MAL FaceEmotion」は、高度な表情分析機能が魅力の感情分析サービスです。
映像からVibes値（場の雰囲気）、Active／Positive値、5種類の感情（喜び、悲しみ、驚き、怒り、真顔）と詳細な項目を分析できるのが特長。
スマートフォンやPCのカメラを活用した表情分析機能をSDK形式で提供しており、柔軟な実装が可能です。
おもに面接やオフィスの雰囲気測定、従業員管理などに活用されています。
利用する機能によって月額料金が変化します。
| SDKのみ | ダッシュボード利用（※） | |
| 初期費用 | 要問い合わせ | |
| 月額利用料 | $300 | $200 |
（税表記なし）
※ ダッシュボード：1秒ごとのデータをリアルタイム表示可能
画像出典元：「Omnis」公式HP
「Omnis」は、丸紅の子会社が運営する、コールセンター向けソリューション。
おもにオペレーター向けの機能群をワンパッケージで提供しており、感情分析は音声認識に対応しています。
対話のセンテンスごとの感情を「平静」「喜び」「怒り」「悲しみ」でそれぞれスコアリング可能で、さらにオペレータの元気度も数値化できます。
詳細については、お問い合わせが必要です。
画像出典元：「対話型AI ハル」公式HP
対話型AI「HAL3」は、幅広い対人機能を備え、会話形式で利用が可能なAIサービスです。
感情分析に関しては、表情、音声の分析に対応しています。
表情分析は、表れた感情の種類を読み取ることが可能で、音声分析は、喜び・怒り・哀しみ・普通のなかからどの感情が大きかったかを読み取ります。
そのほかにも会話、翻訳、メモなどコミュニケーション機能が豊富に備わっており、幅広い用途での利用が可能です。
詳細については、お問い合わせが必要です。
画像出典元：「Amazon Comprehend」公式HP
「Amazon Comprehend」は、さまざまな種類の文字ベースの情報に対して分類、判別、抽出などの処理を行える自然言語処理サービスです。
感情分析は文章に対応し、レビューやVOCからビジネスに役立つ顧客のセンチメントを読み取ることを得意としています。
Amazonが提供するAWSのクラウドサービスであり、機能性や信頼性といった面では特に優れています。
機能ごと、利用ユニット（100文字＝1ユニット）数によって月ごとに利用料金が決まります。
感情分析機能の料金は以下の通りです。
| 機能 | 1,000万ユニットまで | 1,000万～5,000万ユニット | 5,000万ユニット超 |
| 月額費用 | 0.0001USD | 0.00005USD | 0.000025USD |
（税表記なし）
また、月ごとに50,000ユニット（500 万文字）までは無料で利用できる枠も提供されています。
画像出典元：「Azure Cognitive Service」公式HP
Microsoftの提供するAzureのAIサービスのひとつ。
言語、音声、視覚などを再現した機能をAPIで簡単に利用でき、さまざまなユースケースに対応する多機能サービスです。
感情分析に関しては、テキストからセンチメントと意見を自動で抽出し、さらにその性質をラベリングする機能が備わっています。
料金は、利用するサービス、導入形態、利用量などによって異なります。
詳細については、お問い合わせが必要です。
画像出典元：「ForeSight Voice Mining」公式HP
「ForeSight Voice Mining」は、NTTグループが提供するコールセンター向けAIソリューションです。
コールセンターの品質向上に役立つオペレーター／管理者向け機能が豊富に備わっているのが特長。
感情分析はリアルタイムの通話分析に対応しており、ホットアンガー（明確な怒り）、コールドアンガー（冷静な怒り）、そして満足の状態などを識別できます。
詳細については、お問い合わせが必要です。
あいおいニッセイ同和損害保険株式会社では、分析AI「YOSHINA」をコールセンターに導入し、VOC分析を進めています。
年間100万件にのぼる電話での問い合わせの記録を自動でテキスト化、分類することで、業務品質・効率が大きく改善。
今後は、VOCをベースに顧客満足度向上につながる改善取り組みをさらに加速させる計画を立てています。
参考元：レトリバの分析AI「YOSHINA」 あいおいニッセイ同和損害保険が導入
NTTコミュニケーションズ株式会社では、コールセンター業務にセンチメント分析（感情分析）ツールを導入。
オペレーターと顧客の通話をリアルタイムで解析し、クレーム発生時の顧客の感情や、受注／失注時のトーク内容などを分析しています。
また、分析結果から再発防止策を検討してクレーム応対研修に活かし、ツール導入前と比べてクレーム数を6割削減、サービス販売を3割拡大しました。
株式会社ベネッセコーポレーションでは、通信教育「進研ゼミ」の英語教材に表情・感情認識AIを活用したシステムを導入しました。
レッスン中の講師の表情やジェスチャーをリアルタイムに撮影、解析し、感情表現の豊かさや、ジェスチャーの回数などを可視化。
講師へのフィードバックを通じて、指導品質の向上に役立てています。
参考元：CACの表情・感情認識AIをベネッセが英語オンラインレッスンの講師の指導品質向上に活用
日本電気株式会社は、バレーボールのVリーグと協力して、自社の感情分析ソリューションを活用した実証実験を行いました。
実験では、約30名の観客がウェアラブルデバイスを着用して試合を観戦し、その間の生体情報の取得、感情の可視化を実施しました。
実験で可視化された感情データは、顧客満足度の定量化や、それを元にしたプライシングなど、新たなサービスビジネスの事業化に活用されるとのことです。
参考元：NEC、Vリーグ(バレーボール)で試合観戦の満足度に応じたチケット価格の決定と感情分析の可視化に係る実証実験を実施
まずはじめに、分析したい情報（文章、音声、表情など）とサービスの対応できる手法がマッチしているかどうかを確認する必要があります。
また、サービスによって分析できる項目の種類やデータ形式も異なるため、その点にも注意が必要。
あらかじめ分析したい情報の種類とアウトプットの設計をして、それに対応したサービスを検討しましょう。
感情分析機能を単体で提供しているサービスもありますが、関連サービスと一体になっているサービスも数多くあります。
例えばコールセンター向けに自動文字起こしや要約といった機能が備わっているサービス、感情分析を元にしたユーザー調査に特化したサービスなどが挙げられます。
自社のニーズに合わせて、必要十分な機能のサービスを選びましょう。
感情分析サービスの導入コストは、月額数万円から数十万円程度が目安。
分析精度や対応範囲、付帯サービスなどによって変化するため、必要十分な機能のものを選ぶのがコストを抑えるためのポイントです。
また、無料トライアルを提供しているサービスも多いため、まずは何社か使ってみてから決めるのも良いでしょう。
感情分析サービスは、AI技術の発達とともにここ最近注目が高まっており、導入する企業も増えてきています。
文章、音声、表情、生体データをもとにした分析が可能ですが、サービスによってカバー範囲や分析の形式が異なります。
あらかじめ分析したい対象やアウトプットの仕方を設計しておいて、それに対応する機能を持つサービスを選びましょう。
画像出典元：O-dan
