Sentiment Analysis
感情分析（センチメント分析）とは、自然言語処理（NLP）とAIを使ってテキストに込められた感情のトーンを読み取り、ポジティブ・ネガティブ・ニュートラルに分類する技術です。感情の強さをスコアで示したり、「不満」「興奮」「緊急」のような細かいラベルを付けたりすることもあります。
理解する Sentiment Analysis
感情分析は、もともと製品レビューの分析やソーシャルメディアの監視から始まりましたが、感情のトーンを理解することが重要なあらゆる分野で使われています。ビジネスのやり取りでは、感情が緊急度のシグナルになります。顧客からの苛立ちや切迫感のあるメールは、定例の報告とは別の対応が必要です。高度な感情分析モデルはポジティブ・ネガティブ・ニュートラルを超えて、不満、興奮、緊急、混乱といった具体的な感情を識別し、同じ文章の中で対象ごとに異なる感情を区別することもできます。
「感情（センチメント）」とは、言葉の背後にある態度や気持ちのことです。ポジティブなテキストは賛同や満足を表します（「ありがとうございます、解決しました」）。ネガティブなテキストは苦情、失望、怒りを表します（「お願いするのはこれで3回目です」）。ニュートラルなテキストは評価を交えずに事実を述べます（「請求書を添付します」）。仕事のメールの多くはニュートラルなので、ニュートラルという結果は失敗ではなく普通のことです。一つのことを褒めて別のことを批判する文章には「混在」ラベルを付けるシステムもあります。
テキストの感情分析には主に3つの方法があります。VADERのような辞書ベースのツールは、ポジティブ・ネガティブな語の辞書で単語ごとに点数を付けて合計します。高速で中身を確認しやすい反面、皮肉や文脈にだまされやすい方法です。BERT系のTransformerモデルをファインチューニングした機械学習の分類器は、ラベル付きの例から学習し、学習した分野の中では高い精度を出します。大規模言語モデルは学習データなしで簡単な指示だけで感情を分類し、理由を説明でき、遠回しな表現にも強い一方、1件あたりのコストは高くなります。アスペクトベースの感情分析は、言及された対象ごとに感情を割り当てます。「料理は最高だったがサービスが遅かった」は、料理についてはポジティブ、サービスについてはネガティブです。
感情分析は、SNS上のブランド言及の監視、製品レビューやアンケート回答の要約、不満を抱えた顧客のサポートチケットの検出、顧客の気持ちの推移の追跡、メールの優先順位付けなどに使われます。苦手なのは、皮肉（「最高だね、また障害か」）、スラングや業界特有の言葉、ごく短いメッセージ、複数の感情が混ざった文章です。トーン分析は近い技術で、気持ちがポジティブかネガティブかだけでなく、どのように言われているか（丁寧、そっけない、謝罪的、自信がある）を表します。
GAIAの活用方法 Sentiment Analysis
GAIAは専用の感情分類器を別に動かしているわけではありません。言語モデルがメール全体を読むため、トーンも「あなたの対応が必要か」を判断する材料の一つになります。未読メールを緊急度順に並べるようGAIAに頼んだり、「顧客のメールが怒っていそうなら知らせて」といったワークフローを作ったりすると、件名が普通でも、重要な相手からの苛立ったメールが上位に来ることがあります。GAIAはトーンを、差出人、依頼の内容、メール内の期限と合わせて判断します。
関連概念
Natural Language Processing (NLP)
Natural Language Processing (NLP) is a branch of artificial intelligence that focuses on enabling computers to understand, interpret, generate, and respond to human language in a meaningful way.
Email Triage
Email triage is the process of reviewing incoming emails and categorizing them by urgency, type, and required action — determining what needs an immediate response, what can wait, what can be delegated, and what can be archived without a reply.
Intent Recognition
Intent recognition is the process by which an AI system identifies the underlying goal or purpose of a user's input, enabling it to select the appropriate response or action rather than responding only to surface-level phrasing.
大規模言語モデル（LLM）
大規模言語モデル（LLM）は、膨大なテキストデータでトレーニングされた人工知能モデルであり、人間のような流暢さで言語を理解、生成、推論できます。
