センチメント分析とは？注目される背景とビジネスでの活用方法を解説

センチメント分析とは、テキストや音声、表情をAIが分析し、そこに含まれる感情を可視化するプロセスを指します。
SNSに投稿されたユーザーの感想や意見などからその感情を読み取ることができれば、企業はより効果的なマーケティング戦略を実施できるようになるでしょう。

本記事では、センチメント分析の概要や活用方法、分析を行う上での注意点などを解説します。

センチメント分析とは？

センチメント分析とは、Web上にあるテキストデータや音声データ、表情データなどから、人間の感情や意見を分析することです。
取得したデータをAIによる機械学習や自然言語処理などの技術で分析し、人間が抱える潜在的な感情を可視化していきます。

ビジネスにおけるセンチメント分析の目的は、ユーザーの感情を把握してマーケティング戦略やブランド戦略に活用することです。
例えば、SNSや口コミサイトといったソーシャルメディアにはさまざまなユーザーの意見が投稿されています。
これらに対してセンチメント分析を実施すれば、顧客や抱える潜在的なニーズや悩みを把握することが可能です。

センチメント分析が注目される背景

センチメント分析が注目される背景には、SNSを始めとするソーシャルメディアの普及、そしてAI技術の発展があります。
ここではそれぞれの理由についてみていきましょう。

SNS等のソーシャルメディアの普及

センチメント分析が注目される理由にSNS等のソーシャルメディアの普及があります。
SNSや口コミサイトが普及したことにより、ユーザーはこれまで以上に自分の意見を自由に発信できるようになりました。

SNSマーケティング自体は以前より注目されていましたが、センチメント分析はインターネットに投稿されたテキストや画像、動画などからそのユーザーが抱いている潜在的な感情まで分析しようとする試みです。
これにより、従来のSNSマーケティングよりも高い精度でユーザーの意見を自社の経営戦略に反映させることができます。

AI技術の発展

センチメント分析が注目されるようになった背景には、AI技術の発展も挙げられます。
インターネット上にあるユーザーの意見は膨大な量であり、それらを人間の手で抽出、分析することは現実的ではありません。
ビッグデータの中から必要な情報を抽出、分析するためにはAI技術の活用が不可欠です。

近年では、AI技術も十分に発展したことで以前よりも手軽にビッグデータを活用できるようになりました。
また、ユーザーの感情分析に特化したITツールも提供されるようになったことから、自社のマーケティングにセンチメント分析を取り入れる動きが広まっています。

センチメント分析における感情の分類

センチメント分析の基本は、テキスト等のデータから読み取れる人間の感情をポジティブ、ネガティブ、ニュートラルに分類し、その強弱を可視化することです。
このことから、センチメント分析はネガポジ分析（ポジネガ分析）とも呼ばれています。

• ポジティブな感情（肯定）：喜び、満足、好意、興奮など
• ネガティブな感情（否定）：怒り、不満、悲しみなど
• ニュートラルな感情（中立）：ポジティブ・ネガティブどちらでもない状態

SNSを対象にしたセンチメント分析の場合、ポジティブな感情として分類されるのは「このサービスは便利だ」「この商品はデザインが好き」といった肯定的な文言を含む投稿です。

一方、「店員の態度が悪い」「購入した商品が破損していた」というような否定的な文言を含む投稿はネガティブな感情に分類されます。

ニュートラルは、商品やサービスに対して特定の感情を抱いていない状態です。
例えば、商品に対しての情報収集をしている段階の投稿などはニュートラルに分類されます。

なお、このプロセスにおいて重要な役割を果たしているのが自然言語処理（NLP）です。
自然言語処理とは、私たちが普段使う言葉や文章を理解し、解析するために用いられるAI技術を指します。
この技術の発展により、不特定多数のデータに内在する感情を解析し、分類できるようになりました。

センチメント分析の対象となるデータ

センチメント分析の対象となるデータは主に以下3つです。

• テキスト
• 音声
• 表情

ここではそれぞれのデータを対象としたセンチメント分析について見ていきましょう。

テキストのセンチメント分析

テキストのセンチメント分析では、自然言語処理を用いて人間が作成した文章（テキスト）から感情を読み取り、分析します。
分析の主な対象となるのはインターネット上に存在するテキストデータであり、その多くはSNSの投稿や口コミサイトのレビューです。

その他、企業がユーザー向けに提供するチャットボット等でもテキストのセンチメント分析が活用されています。

音声のセンチメント分析

音声のセンチメント分析は、会話の音声からAIが喜怒哀楽を読み取り、感情を分析する手法です。
この手法では声の大きさやピッチ、周波数などから感情を解析するAI技術が用いられています。

なお、音声のセンチメント分析が積極的に活用されている場所の一つにコールセンターがあります。
センチメント分析により電話の相手の感情を把握できれば、より相手に寄り添った対応が可能です。

また、相手の感情からオペレーターが受けるストレスを計り、メンタルヘルスの改善に役立てる動きもみられます。

表情のセンチメント分析

表情のセンチメント分析は、表情認識AIの技術を活用し、顔の表情からその人の感情を読み取る手法です。
表情のセンチメント分析では、対象となる人間の視線や瞳孔の大きさなどからAIが感情を分析します。
この技術を活用すればビデオ通話における相手の感情を分析できる他、イベント来場者の満足度を計るための手段としても期待できます。

センチメント分析の種類

センチメント分析の種類は大きく分けると以下の3つです。

• ルールベース・センチメント分析
• 機械学習センチメント分析
• ハイブリッド・センチメント分析

ここではそれぞれのセンチメント分析の特徴を解説します。

ルールベース・センチメント分析

ルールベース・センチメント分析は、あらかじめプログラミングされたルールや基準に従って感情を分類する手法です。
分析対象のデータに特定の単語や文章が現れる場合に、それをポジティブ、ネガティブ、ニュートラルのいずれかに分類します。

ただし、ルールベースの分析では、事前に設定されたルール・基準の範囲外にあるデータを正しく分析・分類することができません。
より多くのデータを判定するためにはマニュアルでより細かいルールを設定する必要があり、時間と労力が求められます。

機械学習センチメント分析

機械学習センチメント分析は、AIに学習データを取得させ、学習した内容に応じて自動的に感情の分析・分類をさせる手法です。
学習したデータに応じてAIが自動的に感情の判定ルールを構築するため、ルールベースのようにマニュアルでルール作りをする必要がありません。

ただし、新たな学習データを取得させる場合はトレーニングに時間がかかります。

ハイブリッド・センチメント分析

ハイブリッド・センチメント分析は、ルールベースと機械学習の両方を組み合わせたセンチメント分析です。
この手法ではAIの機械学習をベースとしつつ、必要に応じてマニュアルで作成したルールを組み合わせることで、より高い精度でのセンチメント分析を実現します。
日本語特有の曖昧な否定表現などの分析にも対応させたい場合に効果的です。

センチメント分析の主な活用方法

センチメント分析はビジネスのさまざまな分野で活用できます。
ユーザーや市場の感情を把握できれば、経営リソースをより効率的に運用することができるでしょう。

ここではセンチメント分析の主な活用方法をご紹介します。

ブランドの評判管理

センチメント分析が特に効果を発揮するのはブランドの評判管理です。
AIを活用してユーザーの感情を分析することで、自社の製品やサービスに対する客観的な評価を把握することができます。

仮にネガティブな評価が広まってしまった場合でも、迅速に対応策を実施してブランドの評判を守ることが可能です。

市場調査・マーケティング

センチメント分析は市場調査やマーケティング戦略の策定にも活用できます。
SNS等のソーシャルメディアの分析を強化することで、市場においてどのような製品・サービスが好まれているのかを把握できるでしょう。

ユーザーのニーズが多様化する現代の市場においても、センチメント分析の活用により市場での競争力を維持できます。

競合他社の分析

センチメント分析は競合他社の分析にも利用可能です。
競合他社の製品やサービスに関するユーザーの感情を調査することにより、市場における自社の優位性や、類似製品との相違点を確認できます。

カスタマーサポートの向上

センチメント分析は自社のカスタマーサポートの品質を向上させる手段としても有効です。
インターネット上のユーザーレビューや自社に関連する投稿を分析することで、ユーザーの潜在的なニーズや自社に対する不満の本質を可視化できます。

ユーザーのニーズや不満を正しく捉えることで、問題をより迅速かつ正確に解説できるようになるでしょう

株式や為替市場の分析

センチメント分析の応用的な活用方法としては、株式市場や為替市場の分析が挙げられます。
金融市場に強い影響を与えるのは市場に参加する人々の意向です。

センチメント分析により投資家の考えや感情を把握することで、より高い精度で市場のトレンドを予測できます。

センチメント分析を実施するときの注意点

センチメント分析においてAI技術は不可欠な要素ですが、AIが導き出す結論が必ずしも正しいとは限りません。
AIのマイナス面も考慮しなければ、センチメント分析を適切に活用することはできないでしょう。

ここではセンチメント分析を実施する際に注意すべきことを解説します。

分析結果は必ずしも正確ではない

専用ツールを用いたとしても、センチメント分析で得られる結果は必ずしも正確ではありません。
AIが広く活用されるようになったとはいえ、その技術はまだまだ発展途上です。

センチメント分析の結果はあくまで物事を判断するための要素の一つと捉え、他の情報とも照らし合わせながら最終的な判断を下すようにしましょう。

入力データの品質に結果が左右される

精度の高いセンチメント分析を実施するためには、分析対象となるデータの品質も重要です。
入力するデータに特定のバイアスがかかっていたり、文法がおかしいテキストやノイズが多い音声などのデータが多数あると、正しい分析結果が得られません。

分析対象とするデータは広くサンプリングした上で、その内容もチェックするようにしましょう。

曖昧な表現や複雑な文章は正しく処理されない場合がある

一般的に、AIは曖昧な表現や複雑な言い回しを正しく認識することが苦手です。
特に、日本語では直接的な表現を避けて遠回しに否定するような表現が多くみられます。

分析の精度を高めるためにも、AIが苦手とする表現が使われているテキストデータや音声データは分析対象から省くようにしましょう。 

センチメント分析でブランドの価値を高めよう

SNSをはじめとするソーシャルメディアに投稿されるユーザーの意見は、企業のマーケティング戦略を決定する重要な要素です。
センチメント分析によりインターネット上のユーザーの声や感情を可視化できれば、ブランドの価値をより高めることができるでしょう。

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