センチメント分析とは？ユーザの感情を測る仕組み・活用事例を解説

最終更新日:2024/01/24

センチメント分析とは、テキストデータや音声データをもとに人間の感情を分析する手法です。

顧客満足度の向上や、サービス品質の改善などに役立つ分析方法で、今後ますます活躍の幅が広がっていくとされています。本記事では、センチメント分析の概要・手法・メリットとデメリット・注意点・活用事例・ツールについて解説します。

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センチメント分析とは？

センチメント分析とは、テキストデータ・音声データ・表情データなどをもとに、人間の感情を分析する手法です。

機械学習・自然言語処理・統計などの技術を活用することで、ユーザーの感情や意見を定量化し、サービス改善に繋げることができます。インターネット社会となり、今後より求められていく機能といえます。

センチメント分析の分類

センチメント分析は、基本的に「ポジティブ感情」「ニュートラル感情」「ネガティブ感情」の3つに分類されます。

ポジティブ感情（肯定的）

ポジティブ感情は、喜び、満足、興奮、幸福などの好意的な感情を指します。人々が何かに喜びや興奮を感じたり、良い経験をしたりするときに現れる感情です。

商品やサービスに対して満足した顧客の感想や肯定的なレビューは、ポジティブ感情に分類されます。

ニュートラル感情（中立）

ニュートラル感情は、特定の好意や否定がない中立的な感情を指します。人々が無関心だったり、中立的な態度の場合に現れる感情です。

商品やサービスに対して特に感情を持たず、単に情報を求めるだけの状況や意見は、ニュートラル感情に分類されます。

ネガティブ感情（否定的）

ネガティブ感情は、悲しみ、怒り、不満、ストレスなどの否定的な感情を指します。人々が失望や不快な経験をしたり、問題や困難に直面したりするときに現れる感情です。

製品の品質が低いと感じた顧客の不満や批判的なレビューは、ネガティブ感情に分類されます。また、上記の3つだけではなく「好き」「嫌い」「悲しい」「怒り」などより細かく分類できるツールもあります。

センチメント分析の手法

センチメント分析には、以下のような手法があります。

ルールベースの手法

ルールベースの手法は、事前に定義されたルールや規則に基づいて分類をする手法です。特定の単語やフレーズが現れた場合に、ポジティブまたはネガティブなどに分類します。

ルールベースの手法は比較的簡単にルールを適用できますが、ルールの追加や変更をする場合には手間がかかります。

機械学習の手法

機械学習の手法は、テキストデータを処理・学習してテキストの感情を分類する手法です。

この手法は、ルールベースの手法よりも正確になる傾向があるためよく使われていますが、データのトレーニングに時間がかかります。

センチメント分析のメリット・デメリット

ここではセンチメント分析のメリットとデメリットを紹介します。

センチメント分析のメリット

【顧客の声を把握できる】
センチメント分析は、顧客の意見や感情を把握するための有用な手法です。顧客のポジティブな評価やネガティブな意見を把握することで、製品やサービスの改善点や満足度を把握することができます。

【早期警告システムとしての活躍】
センチメント分析は、早期に顧客の不満や問題を検出するための警告システムとして役立ちます。ネガティブな感情や不快な経験を把握し、迅速に対応することで、顧客満足度の向上やブランドの危機管理に貢献します。

【競合情報の分析】
センチメント分析は、競合他社や業界全体の評判や感情を把握するための手段としても活用されます。競合情報を分析することで、自社の強みや改善点を見つけることができます。

センチメント分析のデメリット

【感情の解釈の難しさ】
センチメント分析は自然言語処理や機械学習を利用して感情を解釈しますが、人間の感情を完璧に理解することはできません。テキストや音声のニュアンスを正確に理解することができず、誤った感情分析結果を出す可能性もあります。

【大量のデータ処理の必要性】
センチメント分析は大量のテキストデータや音声データを処理する必要があります。そのため、データの収集、整理、解析に時間がかかる場合があります。

【偏見が含まれる可能性】
センチメント分析のデータに偏りがある場合、結果に偏見が含まれる可能性があります。

センチメント分析活用時の注意点

ここでは、センチメント分析を活用する際の注意点を紹介します。

品質の高いデータを多く収集する

センチメント分析の結果は入力データに大きく依存します。正確な結果を得るためには、品質の高いデータを使用し、可能な限り多くのデータを収集することが重要です。サンプリングの偏りやノイズの影響を最小限に抑えるためにも、必ずデータを確認しましょう。

専門用語や文化的な要素の理解をする

センチメント分析を行う前に、対象となる業界の文脈についての理解を深めることが重要です。特定の業界の専門用語や文化的な要素を考慮することで、より適切な結果を得ることができます。

感情の多様性の認識する

センチメント分析はポジティブ、ネガティブ、ニュートラルな感情を分類することが一般的ですが、感情は多様で複雑なものです。単純な分類だけでなく、感情の多様性を認識し、微妙なニュアンスやコンテキストを考慮することが重要です。

結果をそのまま受け取らない

センチメント分析の結果は一つの手がかりであり、絶対的な真実ではありません。感情の解釈は主観的であることを認識し、結果を慎重に解釈する必要があります。他の情報や視点と照らし合わせ、総合的な判断を行うことが重要です。

継続的な改善とフィードバックの利用

センチメント分析の結果を活用する際には、継続的な改善とフィードバックのサイクルを確立しましょう。分析結果の精度や有用性を向上させるために、アルゴリズムやモデルの改善を行い、利用者からのフィードバックを反映させることが重要です。

センチメント分析の活用事例

ここでは、センチメント分析の具体的な活用事例をいくつか紹介します。

ソーシャルメディアの監視

センチメント分析は、ソーシャルメディアでブランドや製品に関する会話を監視するために使用できます。これにより、企業は顧客の様々な声を確認し、ブランドの評判を管理できます。

顧客満足度の測定

センチメント分析は、顧客満足度を測定するために使用できます。これにより、企業はサービスを改善でき、顧客満足度を高めることができます。

ブランドの評判を守る

センチメント分析は、ブランドの評判の管理に使用できます。企業はネガティブな書き込みを特定し、ブランドの評判を守ることができます。

新製品のテスト

センチメント分析は、新製品のテストに活用できます。企業は潜在的な顧客の気持ちを確認し、製品をより良いものへすることができます。

広告のターゲティング

センチメント分析は、広告のターゲティングに使用できます。これにより、企業は製品やサービスに興味を持っている可能性が高い顧客に対して広告を表示することができます。

カスタマーサポート

センチメント分析は、カスタマーサポートに活用できます。企業は顧客のニーズをより理解・把握でき、問題を迅速かつ効率的に解決することができます。

株式、FX市場の分析

投資家やトレーダーの感情や意見を把握することで市場のムードやトレンドを理解し、市場の動向を予測することができます。センチメント分析によって、特定の銘柄に対するポジティブな意見やネガティブな意見を抽出することで、戦略を立てやすくなります。

センチメント分析のできるツール

ここでは、センチメント分析のできるツールを紹介します。

Google Cloud Natural Language API

Googleの自然言語処理APIで、センチメント分析や感情分析が可能です。テキストデータを解析し、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルなセンチメントスコアを提供します。

非構造化テキストであれば1か月あたり5,000ユニットまで無料で利用ができます。

参考：Google Cloud Natural Language API

IBM Watson Natural Language Understanding

IBMのツールで、テキストデータのセンチメント分析や感情分析を行えます。機械学習を活用し、高度な自然言語処理を実現しています。30,000項目まで無料で利用ができます。

参考：IBM Watson Natural Language Understanding

センチメント分析ツールの選び方

ここでは、センチメント分析のツールを選ぶ際に考慮すべきポイントを紹介します。

分析の精度

過去のユーザーレビューや比較検証などを参考に、ツールがどれだけ正確に分類できるかを確認しましょう。ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルなどを適切に識別できるかを検証する必要があります。

機能・カスタマイズ性

ツールが提供する機能・カスタマイズ・オプションに注目しましょう。自社サービスの業界がそのツールで分析を行えるか、メディアのプラットフォームや言語が対応しているか、新しいルールやカテゴリの追加が可能かどうかを確認することをおすすめします。

レポート機能

ツールが提供するレポート機能が、適切な情報を提供できるかを確認することも大切です。センチメント分析の結果を分かりやすく表示し、傾向や洞察を把握しやすいかどうかを検討する必要があります。

データセキュリティとプライバシー

ツールがデータセキュリティとプライバシー保護に適切な対策を講じているか確認することも大切です。そのツールのポリシーやセキュリティ規定を確認し、信頼性の高いツールを選ぶことをおすすめします。

サポートと価格

ツールが提供するサポート内容や価格についても確認することが大切です。契約期間も一緒に精査しましょう。

まとめ

今回は人間の感情を分析する「センチメント分析」について紹介しました。自社サービスの売上を伸ばすためにもぜひ活用を検討してみてはいかがでしょうか。

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よくある質問

センチメント分析とは？

センチメント分析とは、テキストデータ・音声データ・表情データなどをもとに、人間の感情を分析する手法です。

センチメント分析のメリットは？

センチメント分析のメリットとして、以下が挙げられます。

• 顧客の声を把握できる
• 早期警告システムとしての活躍
• 競合情報の分析

センチメント分析のデメリットは？

センチメント分析のデメリットとして、以下が挙げられます。

• 感情の解釈の難しさ
• 大量のデータ処理の必要性
• 偏見が含まれる可能性