01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
感情分析は、レビュー、アンケート回答、問い合わせ履歴、SNS投稿などのテキストから、書き手の態度や感情の傾向を推定します。肯定・否定・中立の分類に加え、感情の強さ、製品やサービスの特定の側面に対する評価、喜びや怒りなどを扱う方式もあります。ルールに基づく方式、機械学習を用いる方式、両者を組み合わせる方式などがあり、大量の文章を一定の基準で整理する用途に利用されます。ただし、文脈、皮肉、否定表現、慣用句、一文に複数の評価が含まれる場合は誤判定することがあります。結果は書き手の感情を確定するものではなく、使用するモデルや対象分野によって適合性が異なります。
02 / IN PRACTICE
Sentiment Analysisの活用例
たとえば、こんな場面で
商品レビューを感情別に分類し、否定的な意見が多い機能を調べる用途が考えられます。また、問い合わせ文の傾向を分析し、対応を急ぐ候補を担当者が確認するための補助情報として利用できます。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
導入時は、対象の言語や業務分野にモデルが合っているかを確認し、皮肉や複数の評価を含む文章も使って結果を検証します。重要な判断では人による確認を組み合わせます。
参考資料
What is Sentiment Analysis? - Sentiment Analysis Explained - AWS （新しいタブで開きます）What Is Sentiment Analysis? | IBM （新しいタブで開きます）Getting Started with Sentiment Analysis using Python （新しいタブで開きます）用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
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