感情認識AIとは? 音声や表情から感情を読み取る分析の仕組み

最終更新日:2025/10/23

近年はさまざまな分野でAI(人工知能)が積極的に活用され始めており、AIへの注目度も高まっています。その中でも、人間の感情を読み取ることができる「感情認識AI」に大きな注目が集まっているのをご存知でしょうか。人の「感情」「表情」をデータ化することによって、教育や交通安全、マーケティングなど、さまざまな分野での活用が見込まれるため、多くの期待が寄せられています。

本記事では、「感情認識AIがどのような仕組みで成り立っているのか」「感情認識AIはどのような場所で活用されているのか」など、感情認識の仕組みや種類、活用事例などについて紹介します。

感情認識AIのサービス比較と製品一覧

感情認識とは？

「感情認識AI」とは、人間の感情や気持ちを読み取ることができるAIです。感情認識（感情分析）という、人間の感情や気持ちの変化、表情などを読み取る技術が用いられています。分析の対象は、顔の表情や声、文章など、多岐に渡ります。

現在のAI技術では、サービスや製品によって分析対象が異なり、まだ試験的な段階なのが現状です。しかし、将来的には「人間の言動」「脈拍の変化」「発汗の様子」「瞳孔の動き」など、より細かな変化を捉えて、総合的に感情を判断できるように研究が進んでいくことが期待されます。

これまで、人間の感情を把握・分析するのは、およそ人間にしかできないものだと考えられていました。稀に人間の感情の一部を理解できると考えられている動物も存在しますが、現状はまだ研究段階であり、はっきり分かっていない状況です。

当然ながら、コンピューターなどの機械は人間の感情を理解できないため、人間がどのような感情で接しても似たような内容のレスポンスを返すだけでした。しかし、近年のAIの技術の発展により、人間の感情さえも分析できるようになりました。そのため、機械も人間の感情や気持ちを汲み取ったレスポンスが可能です。

このようなAIの技術は、接客が必要となるサービス業やマーケティングなどにおいて特に重宝されるものとして、期待が寄せられています。

感情認識AIの種類と仕組み

現在の感情認識AIには、主に「文章」「表情」「声」「生体データ」という4つの種類が存在します。

• 文章の感情認識AI
• 声の感情認識AI
• 表情の感情認識AI
• 生体データの感情認識AI

これら4つの感情認識AIの仕組みについて、詳しくご紹介します。

「文章の感情認識AI」の仕組み

「文章の感情認識AI」は、人間が入力した文章（テキスト）を、AIが自然言語処理によって読み取り、分析することで感情を判断するという仕組みです。同じ物事を伝える場合でも、文章の書き方には人によって少しずつ違いが生まれます。

そのため、文章に含まれている単語を分析したり、言葉遣いや表現を分析したりすることによって、その文章を入力した人間の怒りや悲しみ、喜びといった感情が判定可能です。

また、基本的なデータと判定基準を事前に学習させておけば、AIが日々データを蓄積させて学習していくように設定できるため、継続的にデータ分析の精度を向上させられるという魅力もあります。特にチャットボットなどは、ユーザーとのコミュニケーションを日常的に行うため、よりフレンドリーなコミュニケーションを実現したい場合などに感情認識AIの活用が期待されます。

「声の感情認識AI」の仕組み

「声の感情認識AI」は、日本語や英語といった特定の言語に依存せず、「声の抑揚」や「声の大きさ」といった物理的な特徴量の分析により、感情を認識するという仕組みのAIです。

音声によって人間の感情を判定できるようになれば、声だけでコミュニケーションを図る必要があるコールセンターでも、ユーザーがどのような感情なのかを知ることができます。また、オペレーターのストレスチェックなどにも活用することが可能です。

さらに、ロボットやバーチャルアシスタントが「声の感情認識AI」を搭載すれば、人間同士のコミュニケーションのように円滑な会話が可能になることが期待されます。

音声の感情認識AIの特徴や活用事例を紹介

「表情の感情認識AI」の仕組み

「表情の感情認識AI」は、人間が普段のコミュニケーションで行っているものと同じように、顔の表情から相手の感情を読み取ることができます。その仕組みは、細かな動きの変化を捉えられるカメラを用いて、視線や瞳孔の大きさなどを読み取り、人の感情を推測するというものです。顔認証技術の応用とも言えます。

この表情による感情分析は、単純な喜怒哀楽だけを読み取るわけではありません。例えば、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のか、それともあまり興味を示していないのか、といった微妙な違いを判定します。

ディープラーニングによって判定の精度がさらに向上すれば、本人さえも気付かないような小さな心の動きも認識できるようになることが期待されます。

ちなみに、「表情の感情認識AI」の代表例としては、Microsoftが提供している「azure Face api」が挙げられます。このサービスでは、画像に含まれている人の顔を検出したり、認識したり、分析したりすることができる AI アルゴリズムが提供されています。そのため、AIの開発経験がない企業でも、手軽にAIを導入することが可能です。

「azure Face api」には、何点か異なる顔分析機能が搭載されています。例えば、「顔検出」によって顔関連の属性を抽出したり、「顔検証」によって2つの顔が同一人物であるかを評価したりと、類似性に基づいて複数のグループに分類できます。

「生体データの感情認識AI」の仕組み

「生体データの感情認識AI」とは、生体情報、脳波、心拍数、バイタルといったデータをもとに、人の感情を認識する仕組みを持ったAIです。表情の感情認識AIと同じようにカメラやサーモカメラを用いて、脈拍（心拍数）や皮膚の温度、放熱量などを収集します。

最近では、専用の眼鏡やリストバンド、パッチといったウェアラブルデバイスを活用するケースも多くなりました。これらを用いて収集されたデータを解析することで、感情認識へとつなげていきます。

表情の感情認識AIは、対象物がカメラの視野内にいるときしか感情認識を実行できません。音声の感情認識AIも、人が音声を発したときにしか感情を認識できないという欠点があります。

一方、生体データの感情認識AIは、ウェアラブルデバイスを装着していれば簡単にデータを収集できるため、さまざまな業態や働き方に対応可能です。

利用シーンが限定されにくいウェアラブルデバイスの活用によって効率的に感情認識を行える点は、大きな魅力といえます。

感情認識AIの導入事例

ここまで、感情認識AIの仕組みや種類について紹介しました。感情認識AIは、具体的にどのような場所で導入されているのでしょうか。「感情認識AIの導入事例」と有名製品について詳しく紹介していきます。

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コールセンターの導入事例

感情認識AIの代表的な導入先として挙げられるのが、コールセンターです。コールセンターでは日常的にオペレーターと顧客の会話が発生します。その会話の中で、イントネーションやアクセント、声の高さなどをAIに分析させて定量化することで、顧客の現在の満足度をオペレーターが把握できるようになります。

さらに、オペレーターの声も分析できるため、管理者がオペレーターの感情の起伏や、ストレス度をチェックしたい場合などに有効です。コールセンターの中には、感情的になった顧客の冷静さを取り戻すように促す、といった対応が必要な窓口も存在します。そのような顧客を対応する場合、オペレーターにストレスが蓄積されてしまうケースも少なくありません。

そのため、自動応答を可能にするチャットボットに優秀な感情認識AIが備われば、チャットボットが顧客の気持ちを汲み取りながら「感情的になった人間を落ち着かせる」という役割を担えるようになる可能性があります。

コールセンターでの感情認識について詳しく知りたい方はこちらをご覧ください。

AI感情分析とは？コールセンターで活用広がる感情認識技術

マーケティングでも感情認識AIを活用

感情認識AIは、マーケティング等のビジネスシーンにも適しています。何かしらの商品（サービス）を販売する場合、購入に至る最終決定はあくまでも顧客自身の手に委ねられているため、マーケティング担当者は販売促進を行うことしかできません。つまり、マーケティング担当者が最終的な決定を下すことは不可能です。

しかし、感情認識AIを活用すれば、商品に対して顧客がどのような感情を抱いているのか、より明確に把握することができるようになります。そのデータをマーケティングに活用すれば、販売促進の精度改善につなげていくことが可能です。

なお、感情認識AIを活用する場合には、顧客の感情が反映されるデータを準備する必要があります。コールセンターの通話記録やサイト上のユーザーレビューなど、分析のためのデータが必要です。しかし、これらのデータを用意できれば、感情認識AIをすぐに活用できるため、ビジネス上の意思決定をより効果的に行うことが可能です。

社内のトレーニングに感情認識AIを導入

最近では、営業担当者や販売員などのコミュニケーションスキルを向上させることを目的としたアプリなどもリリースされており、そのアプリ内に「感情認識AI」が活用されているという事例も存在します。また、そのアプリを顧客対応の社内トレーニングに利用しているという企業も少なくありません。

表情トレーニングアプリの代表例としては、株式会社シーエーシーが2018年12月に提供開始を発表した「心sensor for Training」というアプリが挙げられます。カメラが捉えた人間の表情筋の動きを感情認識AIが解析し、その表情がどのような印象を与えるものであったか採点するという仕組みです。ネットワークに接続する必要がないため、いつでもどこでもトレーニングを実施し、結果をすぐに確認できます。

毎日のストレス管理

最近では、感情認識AIの活用によって毎日のストレス管理が行えるサービスも提供され始めています。その代表例ともいえるのが、株式会社シーエーシーが開発・提供している「Empath」というサービスです。

Empathは、音声などの物理的な特徴量を収集し、独自のアルゴリズムによって気分の状態を判定していくプログラムです。蓄積された数万人の音声データを活用することで、喜怒哀楽や気分の浮き沈みを判定します。

喜怒哀楽、気分の浮き沈みといった判定は、メンタルヘルスケアにおいて非常に価値のあるデータです。そのため、「声の状態から毎日のストレスを管理する」という目的でも多く活用されています。

感情解析によって精神状態の測定結果を出すことで、ストレスチェックやメンタルトレーニングにつなげられる点は、企業の「働きやすい環境の実現」という目的を達成する上でも大きな価値があります。

なお、Empathはストレス管理だけでなく、面接シーンにおける「コミュニケーションテスト」にも活用できます。言葉ではなく「声」から感情を解析していくため、海外展開する企業のプロモーションにも有効活用できることが期待されます。

ゲームにも感情認識AI活用が進む

今では音声認識技術を導入したゲームも一般的なものになりましたが、最近は感情認識AIを活用するゲームも増えています。たとえば、「プレーヤーの感情に応じてゲームの展開が変化していく」というものが挙げられます。

ロールプレイングゲームでは、プレーヤーごとにさまざまなストーリーを展開していくことが可能になるため、より充実感を感じられます。プレーヤーによって、ストーリーに対する印象は異なるものになるため、将来的には「プレーヤーごとに最適なストーリーが展開されるRPGゲーム」が実現されるかもしれません。

こういった点を踏まえると、ゲーム業界はAIの活用が特に期待される分野のひとつといえるでしょう。

AIチャットボットの女子高生「りんな」は感情と共感が可能に

日本マイクロソフトが開発したのは、AIチャットボットの女子高生「りんな」です。ユニークな受け答えで人気のりんなは、「感情と共感」まで獲得しようとしています。

同社では、りんなのスマホ向けプログラムに、最新の画像認識エンジン「共感視覚モデル（Empathy Vision model）」を採用。りんなが目にした風景やモノに対して、その認識結果を述べるだけでなく、リアルタイムで感情のこもったコメントを伝えるといったものです。

例えば、「人間と犬が散歩している」風景について。従来のAIであれば「人間です。子どもです。犬です。木です」というように、見たモノをそのまま分析するだけだったでしょう。一方、この共感視覚モデルを採用したりんななら「カワイイ子どもと犬だね！今日はいい天気だから、お散歩楽しそう」というように、自然かつ感情を持った受け答えが可能です。

りんなは、テレビ放送の放送実績をテキスト化したデータベース「TVメタデータ」を取り込み、「人工知能がどのように人間と感情を共有するか」を検証する取り組みなども行われています。人の感情に寄り添う「エモい」AIとして、女子高生りんなの進化はますます進んでいます。

感情認識AI製品の一覧

音声から読み取る感情認識AI

スワローインキュベート

株式会社スワローインキュベートでは、パナソニック株式会社の特許技術を活用した「音声感情認識AI」を開発しています。また、この音声感情認識AIを活用した「SDK（ソフトウェア開発キット）」「Web API」などの提供も行っています。

なお、ホームページ上で手軽に精度の検証を行えるトライアルWebアプリも提供されているため、誰でも気軽に感情認識AIの技術に触れることが可能です。

スマートメディカル

音声気分解析技術を活用したセルフケアツールを提供しているスマートメディカル株式会社では、2016年7月から、感情で色彩が変化する「Utakata Mood Light」という照明アプリを提供しています。このアプリは、Philips Lighting社のワイヤレス照明システム「Hue」にも対応しており、話した人物の感情によって照明が変化するという仕組みです。

Nemesysco

イスラエルに本社を構えるNemesysco社では、感情認識AIの活用によって「顧客満足度の可視化」「フィードバック支援」「マネジメント支援」の3つを提案するサービスを提供しています。Nemesysco社が開発した感情認識エンジンは、軍事技術をもとにして1997年に開発されました。音声を「エネルギー」「感情的」「ストレス」といった計151のパラメータに分解し、解析することによって感情を把握するという仕組みです。

日立

日立では、テレビや新聞、マスメディアの情報や、コールセンターでの会話記録などから、企業や商品に対する顧客の声（感情）を高精度に可視化する「感性分析サービス」を提供しています。この感性分析サービスでは、テキストデータを約1,300種類の話題・感情・意図に分類できるAI技術が活用されており、「好意的」「中立」「悪意的」の3つに大きく分類することが可能です。そして、そこからさらに細分化された81種類の中から感情を特定できます。文意を考慮した高精度の感性分析を行いたい場合に有効なサービスと言えます。

表情から読み取る感情認識AI

富士通

富士通では、30年以上取り組んできた対人コミュニケーション技術の研究によって培った技術・知見を活用し、人との快適なコミュニケーションを実現する「ロボットAIプラットフォーム」を提供しています。このプラットフォームでは、自然対話技術、表情認識技術、音声感情分析技術、顔認識技術などといったコミュニケーション技術が搭載されています。クラウドで提供されるため、導入後すぐに活用していくことが可能です。AIに関しても、全て学習済みの状態で提供されるため、スムーズな導入を求めている企業にとっては大きな魅力となります。

Affdex

affectiva社では、表情・感情認識AI開発ライブラリの「Affdex SDK」を提供しています。Affdex SDKとは、自社の製品（サービス）に感情認識AIの「Affdex」をソフトウェアに実装するための開発キットのことです。WindowsやAndroid、iOS、Linuxに対応している点や、セットアップ作業も通常数時間程度で終了する点など、誰でも比較的容易に導入できる環境が用意されていることは大きな魅力と呼べます。

株式会社エモスタ

株式会社エモスタでは、人の表情から93%の精度で感情を推定する「エモリーダー」という感情認識AIを提供しています。信頼形成度、自己開示度、ストレス度、プレゼンテーション（営業評価）といった実績を持つ「心理学とAIの専門家集団」が印象予測AIの作成を行っている点も、大きな特徴のひとつです。

エモリーダーの詳細を見る

テキストデータから書き手の感情を認識する「ユーザーローカル感情認識AI」

感情認識技術には、顔の表情や声の高さ、話すスピードなどが判別基準としてよく用いられます。一方、ユーザーローカルが開発したAIは、テキストデータから書き手の感情を認識します。

同システムでは、数千万件の口コミデータをAIに学習させて、文章を「喜び」「好き」「悲しみ」「恐れ」「怒り」の5感情に分類して数値化します。

通常、文章から書き手の感情認識をする場合、文章をまず単語に分解して、各単語の持つ意味から分析する手法が一般的です。一方、このシステムでは、文字の並び方のパターンや文末の細かなニュアンス表現をディープラーニング技術で捉え、感情を認識していくという特徴を持っています。

この技術は、アンケート調査の自由記入欄のような定性データの数値化や、SNSや商品レビューの炎上防止、コールセンターのカスタマーサポート記録の精査、人事面談や日報などの記録の分析に役立ちます。

Amazonが提供するテキスト内の感情を分析できるツール「Amazon Comprehend」

Amazon ComprehendはAmazonが提供する文書解析サービスです。Amazon Comprehendでは、プログラミングや、機械学習の知識などが不要で直感的に操作することが可能です。Amazon Comprehendの感情分析機能を使うと、テキストがどのような感情を表現しているかを判定できます。具体的には、以下の4つの感情に分類します。

• ポジティブ（肯定的）
• ネガティブ（否定的）
• ニュートラル（中立的）
• ミックス（混在）

これらを口コミなどのデータに反映することで、全体的な反応を即座に把握することができます。また、感情分析だけでなく、固有名詞を属性ごとに分けて抽出したり、キーワードを抽出したり様々な機能を持っています。

Google Cloudでの文章の感情分析

Google Cloudの自然言語処理サービス「Natural Language API」を使えば、テキストデータから感情分析を行うことができます。この感情分析機能は、テキストの背後にある感情的な考えを分析し、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルのどれに当てはまるかを判定します。

レスポンスデータには`magnitude`（感情の強さ）や、文章ごとの感情分析結果も含まれます。これらの情報を総合的に見ることで、テキストが表現する感情を、より詳細に理解することが可能になります。

Natural Language APIは多言語に対応しているため、日本語を含む様々な言語テキストの感情分析が可能です。APIを使いこなせば、大量のテキストデータから効率的に感情を読み取り、ビジネスに役立てることができるはずです。

感情認識AIの課題と感情コンピューティングの未来

今回は、人間の感情を読み取ることができる感情認識AIの仕組みや種類、活用事例などについて詳しくご紹介しました。より高い精度で人間の感情を読み取れるようになってきているため、今後はよりさまざまな分野で、AIが人の感情を読み取る「感情コンピューティング」が活用されるようになることが期待されます。

例えば、自動車に感情認識AIが搭載されるようになった場合、ドライバーの疲労やストレスをリアルタイムで分析できるようになるため、警告表示などによって事故を未然に防げるようになる可能性もあります。

また、近年は少子高齢化に伴う人手不足が深刻化しているため、感情認識AIを搭載したロボットの活用にも注目が集まります。身近なものでは、アフェクティブコンピューティング（感情を理解する技術）が搭載された「Siri」「Googleアシスタント」などが挙げられますが、ロボットに感情が備われば、カウンセラーとしての役割を担えるようになることも考えられます。

つまり、ロボットがうつ病などの精神病をサポートしたり、教育現場で教師の役割を担ったりする可能性があります。これらを踏まえると、今後はこのような形で感情認識Aの重要性はさらに高まっていく可能性が高いです。感情認識AIが私たちの生活にどのような影響を与える存在となるのか、ますます目が離せません。

感情認識AIを比較する

AIが人の感情を認識できるようになれば、さまざまな可能性が生まれます。今回ご紹介したように、感情認識AIは既にさまざまな分野で活用され始めており、今後も活躍の場を広げていくことが期待されます。

アイスマイリーでは、感情認識AIの導入事例を業界別にまとめた「感情認識AI比較資料」や「感情認識AI事例ガイド」のほか、カオスマップも無料配布しております。導入コストや搭載機能などを簡単に比較検討できますので、感情認識AIの導入を検討の際はぜひお気軽にご活用ください。

また、感情認識AIの詳細なサービス比較や企業一覧をご覧になりたい方は、以下のページをご覧ください。

感情認識・解析のサービス比較と企業一覧を見る

よくある質問

感情認識の種類には何がある？

現在の感情認識AIには、主に「文章」「表情」「声」「生体データ」という4つの種類が存在します。

感情認識AIの導入事例は？

感情認識AIの事例として、「コールセンター」「マーケティング」「社内のコミュニケーショントレーニング」「ストレス管理」などがあります。

感情認識AIの製品会社はどんな会社がある？

感情認識AI製品を提供している企業は、「スワローインキュベート」「スマートメディカル」「Nemesysco」「日立」「富士通」などがあります。