生成AIは感情認識できる？仕組みと対応しているツール、注意点を徹底解説

生成AIの進歩が目覚ましく、実際のビジネスや生活の現場でもAIを活用する場面が増えています。そんな中で注目を浴びているのが、生成AIの感情認識です。感情を持たないはずの生成AIですが、人間の感情を理解することはできるのでしょうか。

今回は生成AIの感情認識についてわかりやすく解説します。生成AIの感情認識についての基本的な内容やメリット・デメリット、最後には生成AIの感情認識を利用した具体的なツールもご紹介しますので、ぜひ最後までご覧ください！

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生成AIの登場で注目が集まる感情認識

生成AIの感情認識に、大きな注目が集まっています。感情認識を上手に活用することで、生成AIをより便利に活用でき、日々の生活が豊かに効率的になります。まずは基本となる「生成AIの感情認識の基礎知識」について見ていきましょう。

感情認識とは

生成AIの感情認識とは、人工知能が人間の感情を理解し、識別する技術です。このプロセスでは、生成AIが様々な情報・データから人間の感情を読み取ります。例えば音声のトーンや速度、顔の微細な動き・テキストの言葉遣いから、喜び・悲しみ・怒りなどの感情を判定します。

この技術はカスタマーサポート・セキュリティ・ヘルスケアなど様々な分野で応用可能とされており、人とコンピューターとの相互作用をより自然で直感的なものにします。

感情認識の種類

感情認識技術には、主に以下の種類があります。

• 表情分析による感情認識：人の顔・表情を分析して感情を識別する方法。顔の微細な変化を捉え、基本的な感情を判断します。
• 音声分析による感情認識：音声のトーン・ピッチ・速度などの特徴から感情を読み取る方法。話し手の声の変化を分析して、その感情状態を理解するのに用いられます。
• テキストベースの感情認識：テキストデータや文章から感情を識別する方法。言葉遣い・文の構造・使用される単語から、感情や意見を判定します。
• 生体データによる感情認識：心拍数・皮膚の電気活動・体温などの生理的反応を分析して感情を判断する方法。これらの生理的変化は、人の感情状態に密接に関連しています。

これらの技術は、単独または組み合わせて使用され、より正確な感情認識を実現するために開発が進められています。

なお、他にも生成AIの活用方法について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
→生成AIで自動化する方法！最新の企業成功事例をAIエンジニアが解説

生成AIで感情認識はできるの？

実際に生成AIを使って感情認識をすることは可能なのでしょうか？例えば大規模言語モデル（Large Language Models、LLM）を使えば、文章・テキストベースの感情認識が可能です。実際にやってみましょう。

ChatGPTのモデルであるGPT3.5を使って、以下のようにテキストの分類を依頼してみます。

テキストの意味を理解し、中立的な感情を読み取っています。さらに、言葉のニュアンスを「ネガティブ」と「ポジティブ」に振り分けてもらいます。

以上のように「なんてひどい番組なんだ」という言葉を「ネガティブ」と解釈できています。このように、生成AIを活用することで感情認識が可能になります。

生成AIによる感情認識のメリット

生成AIを使って感情認識を行うことにより、様々なメリットを得ることができます。人間では作業の限界があることでも、AIが大量の情報を処理し感情認識を行うことで、ビジネスや日常生活の生産性が向上します。

口コミ・評判を数値化できる

まず1つ目のメリットは口コミ・評判を数値化できることです。これにより企業は、顧客の感情や意見を定量的に把握し、製品やサービスの改善点を具体的に特定できます。感情認識AIを活用することで、大量のテキストデータからもポジティブな評価やネガティブなフィードバックを迅速に識別し、トレンド分析や顧客満足度のモニタリングに役立てることが可能です。

このアプローチは、市場のニーズや顧客の要望に敏感に反応し、ビジネス戦略をデータに基づいて最適化するための強力なツールとなります。

顧客満足度の向上につながる

また生成AIの感情認識は、顧客満足度の向上にもつながります。企業が顧客の感情をリアルタイムで捉え、個々のニーズに合わせた対応を行うことで、顧客体験を大きく向上させることができます。例えばカスタマーサポートにおいて、生成AIが顧客の不満や要望を的確に理解すれば、すぐに適切な解決策を提供することが可能になるでしょう。

感情認識技術を利用することで、顧客の期待を超える体験を提供し、ブランドロイヤルティの向上に貢献します。

分析結果をコンテンツに反映できる

さらに分析結果をコンテンツに反映できる、という利点もあります。AIによる感情認識を通じて収集したデータは、マーケティング戦略やコンテンツ制作の指針として活用可能です。例えば、特定の製品に対するポジティブな感情が強いと分かれば、その製品を前面に出したプロモーションを強化できます。

逆にネガティブな反応が多ければ、メッセージの調整や新たなアプローチを考えることができるでしょう。このようにして、顧客の感情に基づいたコンテンツの最適化を行うことで、エンゲージメントの向上と効果的なコミュニケーションが実現します。

なお、生成AIのメリットを生かした活用事例についてさらに知りたい方は、以下の記事をご覧ください。
→【生成AI×仕事術】職場で神様扱いされる活用事例11選

生成AIによる感情認識のデメリット

生成AIによる感情認識には様々なメリットがありますが、デメリットも存在します。AIを頼りすぎてしまうと思わぬところで失敗する可能性があるので、事前にデメリットやリスクを理解した上で活用するようにしましょう。

学習データには偏りがある

生成AIによる感情認識のデメリットとして、まず「学習データの偏り」が挙げられます。学習データに偏りがあると、AIは特定のグループや文化に対して偏った認識を持つ可能性があり、誤った感情解釈を引き起こすことがあります。これは特に多様性が求められる環境での使用において、不公平や誤解を生じさせるリスクを高めるでしょう。

さらに感情は複雑で微妙なものであり、コンテキストに大きく依存するため、AIが正確に理解し解釈することは困難な場合があります。これらの問題は、AIの感情認識を信頼性のあるものにするために克服しなければならない重要な課題です。

誤認識が起こりうる

また、誤認識が起こる可能性もあります。生成AIによる感情認識は、非言語的手がかりや微細な表情の変化を完全に解釈することが困難であるため、特定の状況や感情を誤って解釈するリスクがあります。特に皮肉やジョーク・文化的なニュアンスを含む表現は、AIが正確に理解するのが難しいため、誤った分析結果をもたらすこともあるでしょう。

生成AIの出力に100%はあり得ないので、完璧を求めることはできません。誤認識は、顧客との関係損傷や信頼性の低下を引き起こす可能性もあるので、感情認識技術の適用にあたっては十分に注意が必要です。正確性の向上と誤解の最小化には、技術の改善と継続的な評価が求められます。

情報流出のリスクがある

さらに情報流出のリスクにも備えなければなりません。感情認識の学習と実装には、個人の感情や反応に関する大量のデータが必要です。これらのデータは個人的な情報を含むため、不適切に取り扱われた場合、プライバシー侵害や情報の不正利用につながる可能性があります。

データのセキュリティを確保し流出を防ぐためには、高度な暗号化技術やアクセス制御などの厳格なセキュリティ対策が必要です。しかしこれらの対策を行ったとしても、ハッキングや内部からの情報漏えいのリスクを完全には排除できません。感情認識技術を使用する際は、データ保護とプライバシーの問題に対して十分な注意を払う必要があります。

感情認識ができる生成AIツール2選

感情認識ができる生成AIツールをご紹介します。既存のサービスを上手に活用することで、ビジネスや実生活の場面に生成AIの感情認識を取り入れることができます。気になるツールがあったら、ぜひ活用してみてください。

【ChatGPTプラグイン】Sentiment Analysis

「Sentiment Analysis」はChatGPTのプラグイン機能です。このプラグインは、テキストから人間の感情を読み取ります。テキストの感情値を数値化したり、特定のキーワードに対する感情を分析するのが得意です。

Sentiment Analysisは、ChatGPTの有料プラン「ChatGPT Plus」に加入していれば使うことができます。企業で使用する場合は、ChatGPT TeamかChatGPT Enterpriseを利用するのがオススメです。

なお、ChatGPT Teamについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
→【ChatGPT Team】使い方や料金、できること、無料・Plus・Enterpriseとの違いを解説

【カスタマーサービス】WASABI-LLM for 口コミ分析

「WASABI-LLM for 口コミ分析」は、LLM(大規模言語モデル)を活用することで、SNSや通販サイトの口コミ・レビューを正確に分析してくれるサービスです。競合分析や商品開発などさまざまなシーンで活用可能。既存の分析ツールでは難しかった文脈の把握や感情分析もGPT-4をベースとした独自の分析AIで分析を可能にしました。

参考記事：LLM(大規模言語モデル)による分析AIシリーズ「WASABI-LLM for 口コミ分析」をリリース

弊社のAIツール開発について

弊社では、AIツールの開発を承っております。

• PoC開発：既存のモデルを流用して、業務用AIツールを開発
• ソリューション開発：ゼロ（基盤モデル）から、AI搭載型システムを開発

過去の開発事例としては

【PoC開発の事例】
● 専門領域における試験問題作成の代替
● カスタマーサポートの代替
● 業界特化知識保有のチャットボットの作成

【ソリューション開発の事例】
● 人事評価の代替
● お問い合わせの自動対応機能
● 研修用補助AIの作成
● デジタルクローンの作成
● 自動追加学習機能

以上のとおり、業界特化型のAIツールをおもに手がけています。

なお弊社コンサルティングの期間や料金につきましては、下表をご覧ください。

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生成AIの感情認識について理解し、上手に活用しよう

生成AIの感情認識について解説しました。生成AIは文章・声・ 表情・生体データなど、様々な情報やデータから人間の感情を読み取ります。生成AIによる感情認識には、

• 口コミ・評判を数値化できる
• 顧客満足度の向上につながる
• 分析結果をコンテンツに反映できる

などのメリットがあります。

その一方で、

• 学習データには偏りがある
• 誤認識が起こりうる
• 情報流出のリスクがある

といったデメリットも存在します。感情分析を利用できるツールもあるので、状況に合わせて生成AIを上手に活用していきましょう。

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最後に

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