感情認識・解析
のサービス比較と企業一覧（AI人材育成・教育）

感情認識・解析AIは、顧客満足度解析やマーケティングにおける「より細かいデータ分析」や「従業員のメンタルヘルスチェック」に至るまで、幅広い分野で活用されています。自社でも「感情認識・解析AIを導入したい」と考えている方に向けて、まずは導入前の注意点をご紹介します。

感情認識・解析AIの課題を知る

感情認識・解析AIの技術は日々進歩を遂げており、実際にビジネスに活用している企業も多くありますが、まだ技術上の課題を抱えていることも事実です。

感情認識・解析AIが抱える課題は、そもそも感情の研究自体が発展途上であることに起因しています。多くの感情認識・解析AIは、1960年代に米国の心理学者ポール・エクマンが提示した「怒り」「嫌悪」「恐れ」「幸せ(喜び)」「悲しみ」「驚き」の6つの感情を基本とする説を開発のベースとして用いています。

ただし、現実には人間の感情は6つに分けられるほど単純ではありません。そのため現状は、感情認識・解析AIにとって「複雑に絡み合った感情」をひもとくことは難しいです。

しかし、感情認識・解析AIが実用レベルに至っていないということではありません。感情認識・解析AIは、与えられたデータを一定のルールに基づいて「感情の種類」や「レベル」ごとに分類できます。

この分類により、これまで感覚的に扱われてきた「感情」を可視化できるようになりました。その結果、複雑な感情の読み取りが必要とされていないシーンでは、実用化が進んでいます。

・文章の感情認識AI

「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、一人ひとり文章には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、喜びといった感情を判定可能です。

・声の感情認識AI

「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」といった物理的特徴量の分析によって、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。もちろん、オペレーター側のストレスチェックなどにも活用することが可能です。

・表情の感情認識AI

「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るというものです。その仕組みとしては、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ことから顔認証技術の応用ともいえます。

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可能性があります。

・生体データの感情認識AI

「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、人の感情を認識していくという仕組みの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ることによって、脈拍（心拍数）や皮膚の温度、放熱量などを収集できます。

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。

「感情認識・解析AIの導入を検討しているけれど、導入メリットがあるのか不安」という方に向けて、感情認識・解析AIの導入により期待される効果の代表例をご紹介します。

顧客満足度の向上

感情認識・解析AIに期待される効果の多くは「顧客満足度の向上」です。たとえば、コールセンターや商談において感情認識・解析AIを活用することで、相手の感情を細かく認識・解析することが可能です。その結果「顧客満足度」や「成約の確率向上」が期待できます。

また、感情認識・解析AIを活用し得られたデータは、担当者個人の主観ではなくAIが持つ一定の基準によって判断されていたり数値化されているため、マニュアル化しやすいというメリットもあります。

効率的な情報収集

情報収集は人の手でもできますが、感情認識・解析AIを用いることで膨大な量の情報を迅速に収集・解析することが可能です。

たとえば、文章の感情認識・解析AIを用いてSNSの投稿を解析し、自社や競合他社への評価をチェックできます。特にネガティブな評価に対しては、早期に対応することが重要です。このような場面では「AIによる迅速な情報収集」が役に立ちます。

従業員のメンタルヘルスチェック

感情認識・解析AIは、従業員のメンタルヘルスチェックに活用されるケースもあります。従業員の精神状態を的確に把握することで、ストレスの軽減を図ることができます。ひいては「職場や業務が抱える課題の早期発見」や「離職率の低下」につながる可能性があります。

以上が代表的な導入事例ですが、感情認識・解析AIは比較的新しい技術であるため、今後新たな効果が発見される可能性も大いにあります。また、AI分野における技術の発展は日進月歩であるため、活用できる範囲も更に広がっていくと考えられます。

感情認識・解析AIを導入する際に気をつけたいことをご紹介します。

個人情報の問題をクリアにする

「感情」は「個人情報」であるため、合意なしで解析して良いものではありません。感情認識・解析AIを導入する上で、下記のような個人情報の問題は予め検討しておく必要があります。

• データの取得にあたり、対象者へどのような形で合意を得るのか
• 取得したデータのセキュリティは、どのように担保するのか
  

感情認識・解析AIの使用については、まだ法的な整備が成熟していない状況です。導入する際は「個人情報保護法」に抵触しないよう、専門家などに相談し進めることをおすすめします。

感情認識・解析AIを導入する場合、どのような製品を選べば良いのでしょうか。ここからは、感情認識・解析AIの種類ごとにおすすめの製品をご紹介していきますので、ぜひ参考にしてみてください。

●文章から読み取る感情認識AI製品「一般社団法人　社会整備サポート協会｜満足度向上モデル」

一般社団法人 社会整備サポート協会が提供している「満足度向上モデル」は、大量の文章を属性毎に要約・分類することで、営業効率アップやニーズにマッチした商品設計を実現し、売上アップにつなげていく感情認識・解析サービスです。

文章をすべて読まずに要約したり、大量の文章を属性ごとにポジティブネガティブに分類したり、大量の文章を似たもの同士に分けたりすることができます。また、業界独自の文言を辞書に追加することもできるため、現実に即したモデルが構築可能です。

一般社団法人　社会整備サポート協会｜満足度向上モデル

●音声から読み取る感情認識AI製品「NTTレゾナント｜AI Suite」

NTTレゾナント株式会社が提供するAI suite(エーアイスイート)は、テキスト情報の解析に加えて音声・映像情報やヒトの知性・感性を踏まえた解析を可能にするマルチモーダルAI技術などのさまざまなAI技術と連携ができる機能を持つAPI群です。

AI suiteのAPI群は、ヒトの知性・感性を踏まえたコミュニケーションサービスの実現を可能にします。クライアント企業様の目的とするAIサービスを、AIsuiteが提供するAPIをベースにスピーディーに構築することが可能です。外部API・サービスとの連携がしやすく、これまで以上に自由度の高いAIサービスを実現します。

NTTレゾナント｜AI Suite

●表情から読み取る感情認識AI製品「comipro｜comipro AI」

株式会社comiproが提供する「comiproAI」は、表情(かお)のAI解析に特化したユーザー調査システムです。動画・映像・広告において消費者の「集中力」や「興味の度合い」「視線」を解析することで、コンテンツがどのように見られているかを知ることができます。

そんな「comiproAI」の特徴としては、アイトラッキングによるユーザーの行動データ把握が行える点が挙げられるでしょう。

アイトラッキングとは、視聴者の目線がどこに集まっているのか、視線が集中している時間帯などをAI解析することです。無意識のうちに集まる視線を客観的に調査できるため、ユーザーの興味・行動の分析を可能にします。行動データの蓄積は、ユーザーの購買行動をより詳細にし、正確なニーズの把握を叶えます。

comipro｜comipro AI

●生体データから読み取る感情認識AI製品「トビー・テクノロジー｜アイトラッキング（視線計測）」

トビー・テクノロジー株式会社が提供するアイトラッキング（視線計測）でも、視線を見える化し、人の無意識をとらえることができます。消費者行動調査や現場での技能伝承での活用に多数の実績があり、調査・分析サービスも多くのユーザーから高く評価されています。

トビー・テクノロジー株式会社のアイトラッキングには、ウェアラブルタイプのアイトラッカー「Tobii Pro Glass 2」が搭載されているのが特徴です。被験者が実際の現場で自由に動きまわり、その中で何を見ているかをリアルタイムに把握することができます。これにより、研究者はより深く、より目的にフィットしたインサイトを得ることが可能です。

トビー・テクノロジー｜アイトラッキング（視線計測）

アイスマイリーでは、感情認識AIを選ぶ際に役立つ「感情認識AIの料金や機能」をまとめた比較表資料を無料で配布しています。この資料は、感情認識AIの比較や検討がしやすいよう、感情認識AIの導入事例も業界別にまとめています。導入を検討される際には、ぜひこちらの「感情認識AI比較資料」をご活用ください。

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習させることが重要になります。また、場合によってはAIの認識・解析結果にバイアスが発見されることもあるため、しっかりと対応できるような準備をしておくことも重要です。

バイアスの問題が生じる原因としては、学習データに偏りが生まれてしまうことが考えられます。実際に、米国でオンライン採用面接用のソフトウェアを提供する企業が問題となったケースもあるため注意が必要です。このソフトウェアは、以下2点の情報を基に「応募者を評価する」システムでした。

1. 感情認識・解析AIを用いて視覚情報 → 表情、動作など
2. 音声情報 → 声のトーンや使用する単語など

しかし、アルゴリズムの学習時に、これまで採用した従業員のデータを用いたため「AIが従来の採用者の属性（白人・男性）を雇用適性が高いと評価する恐れがある」として苦情申立が行われました。

このアルゴリズムを用いることで、従来の応募者属性と異なる応募者（英語のネイティブスピーカーではない人や障がいのある人など）は、評価スコアが低くなり採用されにくくなることが懸念されます。

上記の例のように、学習データにバイアスがある場合は、感情認識・解析AIの精度が低下するだけでなく、既存のバイアスを永続させる恐れがあります。AIの評価システムにバイアスがあると倫理的な問題につながるため、学習データの選定はとても重要です。

最近では学習データの選定も含め、全面的なサポートを受けながら感情認識・解析AIを導入できるサービスも多くなってきているため、こういったポイントも踏まえながら導入を検討してみてはいかがでしょうか。