HOME/ AINOW編集部 /AIと感情 – AIは感情を理解できるのか?AI感情分析について解説
2020.01.31

AIと感情 – AIは感情を理解できるのか?AI感情分析について解説

最終更新日:

AIが感情を持つのではないかと考えている人もいるでしょう。

また、他者の感情理解と言えば、一般的に人間ならではのコミュニケーション能力であり、AIでは難しいと考えている人も多いのではないでしょうか。

実は、最近ではAIでも人間の感情を分析できるようになっています。いわゆる「感情分析AI」と言われるものです。

今回は、AIの感情と感情分析AIの最新動向についてご紹介していきます。

AIは感情を持つのか

近年、AIは生活に身近なものとなっています。そのため、AIが感情を持ち、人間の生活を脅かすようになるのではないかと不安に感じている人もいるでしょう。この感情を持ち思考できるAIは、汎用型AIとも言われています。

私たちの感情は、簡潔に言うと脳内における電気信号による反応です。この感情が生まれる仕組みが解明できれば、AIが感情を持つことは充分可能だと考えられています。しかし、現在は感情を持った汎用型AIはまだ存在していません。

したがって、現在AIは感情を持たないと言えるでしょう。しかし、研究が進むことによって、いつかAIが感情を持つようになることは十分起こりえると言えます。

▶AIが感情を持つには|論理的で明確なアプローチで挑むバズグラフ>>

AIは人間の感情を理解できるのか

近い将来、人間とAIがコミュニケーションを取る時代が来ることが予測されています。しかし、コミュニケーションにおいて相手の感情を理解することは重要です。AIは人間の感情を理解できるのか不安な人も多いでしょう。従来、人間の感情を把握し分析することは人間にしかできないと思われてきました。

全てのAIが人間の感情を理解できるわけではありませんが、人間の話し相手になったり、困っている人を助けたりするAIには、感情を理解する能力があります。

それが感情分析AIです。

▼関連記事
人工知能における共感【前編】>>
人工知能における共感【後編】>>

感情分析AIとは

感情分析AIとは、人間の感情、気持ちの状態や変化を読み取ることができるAIを指します。分析の対象は文章、顔の表情、声などさまざまです。こうした機能は例えば接客などに代表されるサービス業やマーケティングに活用できると考えられています。

相手の感情に合わせた対応が可能に

AIによる感情分析ができれば、相手の感情に合わせた対応が可能になります。

この相手の感情に合わせた対応というのは、例えば怒っている人には話しかけないようにしたり、落ち込んでいる人を元気づけたりするということです。このような経験は誰にでもあるでしょう。

人間同士であれば、以上のように相手の気持ちに配慮した振る舞いもできますが、AIの場合は相手が悲しんでいるのに余計に悲しませるようなことをしてしまう可能性もあります。

感情分析AIは、そのように相手が不快にならないような、円滑で自然なコミュニケーションを可能にします。

さらに、AIで相手の感情を分析できるようになると、相手の気持ちに寄り添った対応が可能になります。

人間が他者の気持ちを汲み取り適切なコミュニケーションを取る能力はEQ(Emotional Intelligence Quotient)、もしくは「心の知能指数」と呼ばれています。

EQはビジネスでの取引先との対応や店舗での接客など、相手に気持ち良くなってもらうことが必要な場面では特に要求される能力です。

しかし、EQには人によってばらつきがあります。そこで、活躍するのがAIです。

AIで相手の感情を高精度に分析できるようになることで、EQの低い人でも容易に相手の気持ちをわかりやすく理解できるようになります。

足りないEQをAIで補うような使い方が今後のビジネスでは一般的になるかもしれません。

AI感情分析の仕組み

AI感情分析の仕組みを、以下の3つに分けて紹介します。

  1. 表情から分析
  2. 声色から分析
  3. 文脈から分析

それぞれ解説します。

表情から分析

1つは表情から分析するという方法です。

顔の表情から感情を読み取ることは普段、人間がコミュニケーションを通じてしていることです。

顔認識技術が進み、AIの感情分析に応用できるようになっています。人間の表情には、喜怒哀楽の気持ちが表れます。目や口の動き、顔の筋肉の動きなどをもとにAIの画像認識技術を使って、相手の表情から感情を分析します。

さらに、目の動きや視線、瞳孔の大きさなどから人の無意識の感情や思考も推定できるともされています。

また、この技術を使えば、表情による顔分析は単純な喜怒哀楽だけではなく、ある商品を見せられたときに本心から興味を示しているか、それとも実際にはさほど興味を示していないかといった微妙な違いを判定することもできます。

このように、AIが表情をパターンで学習して感情を読み取ったり、目の動きや視線から小さな心の動きも察知できたりするようになるでしょう。

▼機械学習について詳しくはこちら


▶機械学習を用いた画像処理の全て|4種の処理手法・活用事例を解説>>

声色から分析

2つ目は声から分析する方法です。

人間の声には、声の大きさ、抑揚などがあります。例えば喜びの声であれば明るく高い声になり、怒っていれば低く震えた声になります。

この技術によって、コールセンターのユーザーやオペレーター側の感情もわかるようになります。また、ロボットやバーチャルアシスタントがこの機能を搭載すれば、人間と自然なコミュニケーションを取ることにも役立つでしょう。

▶AI音声認識ってなに?仕組みからおすすめサービスまで分かりやすく解説>>

文脈から分析

3つ目は文脈や文章から分析する方法です。

文章の内容、よく使われている単語の傾向などから筆者の気持ちを推測します。

人間が入力した文章をAIが自然言語処理によって取り込み、分析して感情を判断します。文章にどんな単語や言葉遣い、表現が含まれているかによって、それを入力した人間がどんな感情や気持ちを抱いているかを判定できます。

例えば、商品のレビューの内容に「満足した」「便利だ」などのワードがあればユーザーのポジティブな感情がうかがえるでしょう。

この技術を活用することで、チャットボットによる顧客対応では人間のオペレーターのように相手の気持ちを推し量りながら、丁寧で気持ちの良い応対ができるようになることが期待できます。また、受け取ったメールから顧客などの感情を把握するといった活用もできるでしょう。

▼自然言語処理について詳しくはこちら

▼ディープラーニングについて詳しくはこちら

感情分析AIの活用事例

感情分析AIは、さまざまな場所で活躍しています。ここでは活用事例を3つ紹介します。

  1. コールセンター
  2. 接客、商談
  3. 医療、教育業界

それぞれ解説します。

コールセンター

1つはコールセンターです。

電話で対応するコールセンターでは、「声の調子」「話し方」という情報から相手の感情を推し量る必要があります。そして、「すぐに怒鳴り声を上げる」という人もいれば、「一見穏やかに思えるが、内心ではとても怒っている」という人もいます。電話越しだと、この判断が非常に難しいと言えるでしょう。

そこでAI感情分析を活用すると、過去のデータから学習してこれらを判別し、顧客の怒りのレベルや満足度を定量化できるようになります。

また、オペレーターのストレスを把握する目的でも活用されています。コールセンターのオペレーターは離職率が高く、問題とされていました。感情分析AIを活用することで、ストレスが蓄積しているオペレーターのフォローなどが可能となり、オペレーターが働きやすい環境構築に繋げられるでしょう。

接客、商談

2つ目は接客や商談です。

最近はコロナ禍の影響でリモートでの接客や商談が増えています。しかし、対面での商談に比べると、カメラを通した商談では相手の感情を推し量るのが難しくなるでしょう。

そこで、感情分析を活用し接客・商談の際に顧客が発した「声の波形の振幅や間隔」と「周波数」について、AIが独自の計算方式と測定によって解析、話し手の感情の状態を可視化します。この相手の感情というのは、楽しい、怒りなど単純なものだけでなく、「購買意欲があるか」など、商談で重要となることもわかります。

また、相手の感情に合わせて臨機応変に対応することも可能になるでしょう。

医療、教育業界

3つ目は医療、教育業界です。

近年、感情分析AIのデジタルヘルスやヘルスケア、医療といった分野での活用が増えています。それらの中でも期待されているのが、メンタルヘルスの領域です。メンタルヘルスの診断では、心に病を抱える患者の表情や声、話し方などを見て判断することも重要となります。そのため、このように患者の表情や話し方から判断するときに感情分析AIが役立っています。

また、教育においても感情分析AIの活用が考えられています。学習している場合でも、難しい問題を解いているとき、好きな教科を勉強しているときなどで、表情が違ってくるでしょう。そのため、教育現場で感情分析AIの活用が広がれば、AIが受験生の気持ちを理解した上で効率的な勉強の進め方を提案したり、モチベーションを上げる支援をしてくれるようになるかもしれません。

感情分析サービスまとめ

感情分析AIを活用したサービスもあります。ここでは、感情分析サービスを5つ紹介します。

  1. Affdex
  2. Empath
  3. ユーザーローカル
  4. IBM Watson Tone Analyzer
  5. Face Targeting AD

それぞれ解説します。

Affdex

引用:https://affectiva.jp/

画像認識技術を生かした感情分析サービスです。

既存のウェブカメラからリアルタイムに対象者の顔の表情を分析し、感情をデータ化することができます。

開発したAffectiva社は世界87か国以上から約70億もの感情データを有しており、非常に精度の高い分析ができるのが特徴です。

Empath

引用:https://webempath.net/lp-jpn/

音声認識技術を使い、声から感情を分析します。

音声の物理的な特徴を分析していますので、言語を問わず使用することができます。

また、オンライン上だけでなく、オフラインでも使用可能です。

ユーザーローカル

引用:https://www.userlocal.jp/

自然言語処理により、文章の内容から感情を分析します。

Webページにアクセスし、その場で直接使用できるのでわかりやすいのではないでしょうか。

IBM Watson Tone Analyzer

引用:https://www.ibm.com/watson/jp-ja/developercloud/tone-analyzer.html

文章から書き手の感情と文体のトーンを分析できます。

感情としては、怒りや不安、喜び、悲しみなどを、文体のトーンとしては確信的や分析的、あいまいなどの程度をデータ化できるのが特徴です。

受け取ったメールから顧客の気分を客観的に把握するなど、幅広い活用が可能です。

Face Targeting AD

引用:http://suda-lab.jp/face/

鏡の前に立つ人の顔を分析し、性別や年齢そして感情に合わせた広告を配信するサービスです。例えば、表情から疲れていると読み取れた場合は栄養ドリンクの広告を表示します。

一人ひとりに寄り添った広告を打てるため、高いコンバージョンを達成することができます。

まとめ

感情分析は人の表情や声そして文章などAIが分析することで高い精度で予測できるようになっています。

ビジネスでは相手の感情を理解することが大切となる場面は幾度となくあります。そのような時に、感情分析AIはより良い意思決定をサポートしてくれる形で貢献してくれるのではないでしょうか。

無料メールマガジン登録

週1回、注目のAIニュースやイベント情報を
編集部がピックアップしてお届けしています。

こちらの規約にご同意のうえチェックしてください。

規約に同意する

あなたにおすすめの記事

生成AI時代の人材育成|海城中学高等学校物理部がAI班を作ったワケ

GPT-4oはクレイジーだ―思わず言葉を失うような(信じられない)6つの使用例を紹介

社内の生成AIにおける「回答精度の低さ」をどう克服する?|株式会社クレディセゾンCTOに訊く

博報堂DYグループの挑戦|Human-Centered AI Institute が問うAIと人間の新しい関係性

“現実と仮想の境界線を越えたエンターテイメントとは?” |川田のロンドン体験レポート

低コストで高性能なAIモデル・MoEモデル開発の舞台裏|カラクリCPO中山氏へインタビュー

生成AIの未来を切り拓く起業家の軌跡と展望|usutaku氏インタビュー

あなたにおすすめの記事

生成AI時代の人材育成|海城中学高等学校物理部がAI班を作ったワケ

GPT-4oはクレイジーだ―思わず言葉を失うような(信じられない)6つの使用例を紹介

社内の生成AIにおける「回答精度の低さ」をどう克服する?|株式会社クレディセゾンCTOに訊く

博報堂DYグループの挑戦|Human-Centered AI Institute が問うAIと人間の新しい関係性

“現実と仮想の境界線を越えたエンターテイメントとは?” |川田のロンドン体験レポート

低コストで高性能なAIモデル・MoEモデル開発の舞台裏|カラクリCPO中山氏へインタビュー

生成AIの未来を切り拓く起業家の軌跡と展望|usutaku氏インタビュー