感情分析とは
感情分析（Sentiment Analysis）とは、テキストに含まれる感情や意見の極性（ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）を自動的に判定する自然言語処理タスクです。オピニオンマイニングとも呼ばれ、ビジネスでの活用が特に進んでいる分野です。
| ひとことで言うと | 文章がポジティブか、ネガティブかを自動で判定する技術。 |
|---|---|
| どこで使う | 口コミの評判把握、SNSの炎上の早期検知、アンケートの満足度集計。 |
| 注意点 | 皮肉や日本語特有の遠回しな表現を読み違えやすい。件数で傾向を見るのが安全。 |
感情分析のレベル
感情分析は複数の粒度で行われます。文書レベルでは文書全体の感情を判定し、文レベルでは各文の感情を判定します。アスペクトレベルでは特定の側面（例：レストランの「料理」「サービス」「雰囲気」）ごとの感情を分析します。より細かい粒度の分析ほど実用的ですが、技術的な難易度も高くなります。
1口コミを集めるレビュー・SNS投稿
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2文章を解析表現と文脈を読む
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3極性を判定肯定/否定/中立
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4スコア化強さも数値で表す
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5集計して把握時系列・商品別に比較
感情分析の手法
辞書ベースの手法は感情語辞書を使ってスコアリングする方法で、実装が容易です。機械学習ベースの手法はナイーブベイズやSVMなどで学習します。現在はBERTなどの事前学習モデルをファインチューニングする手法が最高精度を達成しています。
感情分析の活用例
商品レビューの分析、ソーシャルメディアの世論調査、ブランド評判の監視、カスタマーサポートの優先度判定、株式市場の感情指標など、ビジネスの様々な場面で活用されています。