感情分析

定義

感情分析とは、メッセージの感情的なトーンを自動で分類する処理です。通常はポジティブ、ネガティブ、ニュートラルに分け、顧客がどう感じているかを把握して適切に対応できるようにします。

別名: オピニオンマイニング感情検出トーン分析

仕組み

モデルがテキストを読み、感情のラベルやスコアを付けます。ルールベースの仕組みは感情を表す語をキーワードで照合しますが、現在の手法は文脈を踏まえる言語モデルを使うため、「また壊れた注文か、素晴らしいね」が皮肉であり、ポジティブではなくネガティブだと判断できます。

サポートでは、感情はチケット単位やメッセージ単位で算出され、動作の引き金にもなります。怒っている会話をエスカレーションする、リスクのあるアカウントにフラグを立てる、キューの優先度を上げるといった使い方です。

感情分析は、トーンを振り分けと測定の対象に変えます。不満の兆しを早く捉え、解約につながりやすいチケットを優先し、人が手作業では読みきれない数千件規模の会話について、感情の推移を追えるようになります。

感情分析の精度はどのくらいですか？

言語モデルによって大きく向上しましたが、皮肉、入り混じった感情、業界特有の言い回しでは今も誤りが出ます。絶対的な判定ではなく、振り分けやレポートに役立つ信号として扱ってください。

感情分析はサポートで何に使われますか？

不満を抱えた顧客のエスカレーション、キューの優先度付け、解約リスクの検知、そして人が手作業では読みきれない規模での VOC レポートにおける感情の推移の把握です。