センチメント分析とは？
センチメント分析の定義
センチメント分析は、NLP、計算言語学、機械学習を応用して、デジタルテキストの感情的なトーンを特定します。これにより、企業は、自社のブランド、製品、サービス、アイデアに対する肯定的、中立的、否定的な感情を特定できます。最終的には、顧客理解を深めることで、ビジネスにとってアクショナブルなインサイトが得られます。
センチメント分析の一例として、ストリーミングプラットフォームは、ソーシャルメディアへの投稿のテキスト分析を通じて、あるシリーズの人気度を特定することができます。この場合、センチメント分析によって、配信者は、一般視聴者がコンテンツについて肯定的、中立的、否定的のどれを感じているかを理解することができます。センチメント分析の結果は、シリーズをキャンセルするか、シリーズを更新するか、あるいはキャストやクリエイターの採用について別の決定を下すかといったアクショナブルなインサイトをプラットフォームに提供します。
センチメント分析と自然言語処理（NLP）
センチメント分析は自然言語処理のサブカテゴリであり、自然言語処理（NLP）が実行する数多くのタスクの1つに過ぎません。自然言語処理は、人間の書き言葉や話し言葉を理解する能力をコンピューターに与えます。自然言語処理タスクには、固有表現認識、質問応答、テキスト要約、言語識別、自然言語生成などがあります。
センチメント分析と機械学習（ML）
センチメント分析では、機械学習を使って任意のテキストの分析を行います。機械学習は、学習データを与えられるときに「学習」するアルゴリズムを使用します。センチメント分析は、機械学習を利用することで、分析する言語をより正しく解釈するために常に進化しています。
センチメント分析と人工知能（AI）
センチメント分析を人工知能と混同しないでください。広義には、AIとは、人間の学習能力や問題解決能力を模倣する機械の能力を指します。機械学習はAIのサブセットであり、機械学習によるセンチメント分析もAIのサブセットです。この3つはすべて関連していますが、同じではありません。
センチメント分析とデータマイニング
センチメント分析はデータマイニングの形態の1つで、特にテキストデータをマイニングして分析します。データマイニングとは、大規模なデータセットを抽出して分析し、さまざまな種類の情報やパターンを発見するプロセスを指します。
センチメント分析の種類
センチメント分析には、ルールベース、機械学習、ハイブリッド分析など、複数の種類があります。この背景には、次のようなことがあります。
- 粒度の高い分析
- アスペクトベースの分析
- 感情検出
- インベントベースの分析
粒度の高いセンチメント分析、または段階的センチメント分析により、レビューにおける顧客の評価を調査できます。また、粒度の高い分析により、両極性を非常に肯定的、肯定的、中立的、否定的、非常に否定的のカテゴリに絞り込むことができます。たとえば、星1つのレビューは非常に否定的、星3つのレビューは中立、星5つのレビューは非常に肯定的と見なされます。
アスペクトベースのセンチメント分析（ABSA）は、サービスや商品の単一の側面に対するセンチメントに焦点を当てます。たとえば、あるハイテク企業が新しいワイヤレスヘッドホンを発売したとします。考慮すべき点は、接続性、デザインの審美性、音質などでしょう。アスペクトベースのセンチメント分析では、要求された分析分類を通じて、顧客が商品やサービスの特定の部分についてどのように感じているかを把握することができます。「この新しい耳はセクシーだ」というのは、ヘッドホンのデザインの審美性に対する感情を表しています。「見た目は気に入っているが、音量調節に問題がある」は、企業に設計上の欠陥を警告している可能性があります。
感情検出センチメント分析は、極性検出に留まらず、喜び、悲しみ、怒りなどの顧客の感情を識別します。このタイプの分析では、主観的な言語を評価するために辞書を使用できます。最悪や不名誉という言葉は怒りを連想させます。悲惨や壊滅は悲しみを示している可能性があります。わくわくしているやすごいは幸せを表している可能性があります。もちろん、辞書は文脈を考慮していないうえ、感情の表現は人それぞれです。この例では次の点を考慮します。
「行き詰まる」や「イライラする」といった言葉は否定的な感情を意味するのに対し、「寛大」は肯定的です。この感情にはニュアンスがあり、分類するのは困難です。
インテントベースのセンチメント分析により、顧客の意図と関心レベルを特定できます。購入、アップグレード、ダウングレード、キャンセル、登録解除など、さまざまなタイプの意図があります。インテントベースの分析には、顧客の電子メールや問い合わせなど、関連するテキストを使った分類学習が必要です。たとえば、「ストレージの容量が足りなくなった。どうしよう」はアップグレードの機会に分類できるかもしれません。「もらったサンプルは気に入らない。アイライナーはこれ以上いらない」という意図は、キャンセルに分類されるかもしれませんが、同時にサービス改善の機会をビジネスに警告しています。このタイプの分析は、企業が顧客ベースを管理、維持し、販売機会を最大化するのに役立ちます。
センチメント分析を適用する方法
センチメント分析を完了するには、次の手順を実行する必要があります。
- 文のトークナイゼーション、語根形式への見出し語解析、ストップワードの除去など、テキストの前処理を行います。
- 特徴量を抽出します。これには、見出し語解析されたトークンを数値表現に変換したり、埋め込みを生成したりすることが含まれます。
- センチメント分類器をデータに適用します。
センチメント分析には3つのアプローチがあります。
- ルールベース
- 機械学習
- ハイブリッド
ルールベースのセンチメント分析は、手動で書かれたアルゴリズム（ルール）を使用して言語を評価します。これらのルールには、トークナイゼーション、見出し語解析、語幹解析、品詞タグ付けなどの計算言語学的手法が用いられています。辞書（単語バンク）を使うこともあります。
このタイプの分析では、文中の特定の単語を解析し、その極性と主観性を評価してセンチメントと意図を判断します。極性（肯定的、否定的）が単語に割り当てられると、ルールベースのアプローチは、全体的なセンチメントを決定するために、与えられたテキストに肯定的または否定的な単語がいくつ現れるかをカウントする。
明らかな欠点は、このタイプのシステムはすべてのルールを作るのに多大な労力が必要なことです。さらに、これらのルールでは、単語が文中でどのように使われているか（文脈）は考慮されていません。複雑さに対応するために新しいルールを作成することはできますが、これは分析全体の複雑さに影響します。このアプローチの正確性を維持するには、定期的な評価と微調整も必要です。
機械学習センチメント分析は、ルールベースのセンチメント分析の自動化バージョンで、代わりに機械学習（ML）機能に依存しています。このモデルでは、どの単語がどの極性に対応するかを学習できるように、MLのセンチメント分析ツールに学習データを与える必要があります。学習データの一般的な例としては、映画のレビュー、アマゾンの商品レビュー、Yelpで評価されたお店舗などがあります。AIコミュニティであるHugging Faceは、センチメント分析ツールの構築や学習に役立つオープンソースのライブラリ、データセット、モデルを提供しています。
機械学習によるセンチメント分析のトレーニングが完了すると、プロセスは特徴量抽出と分類に集約されます。結果を出すために、機械学習によるセンチメント分析手法は、ディープラーニング、Naïve Bayes、線形回帰、サポートベクターマシンなど、さまざまな分類アルゴリズムに依存しています。
ハイブリッド感情分析は、ルールベースと機械学習によるセンチメント分析手法を組み合わせたものです。企業やユーザー固有のニーズに合わせて調整すれば、最も正確なツールになります。否定的な感情をよりプロフェッショナルな方法で表現する企業間（B2B）コミュニケーションなど、感情がより微妙な場合に特に有効です。
センチメント分析のユースケース
センチメント分析は、次の点を特定することによってビジネスにアクショナブルなインサイトを提供します。
- 使われている言葉の極性（肯定的か、中立的か、否定的か）
- 消費者の反応の感情的なトーン（怒っているのか、喜んでいるのか、悲しんでいるのか）
- トーンが緊急性を帯びているかどうか
- 消費者の意図や関心のレベルは何か
自動化されたオピニオンマイニングとして、センチメント分析は複数のビジネス目的に役立ちます。
レビュー
センチメント分析ツールを使用することで、企業はソーシャルプラットフォーム、ブログ記事、さまざまなディスカッションやレビューフォーラムからコメント、レビュー、言及を収集し、分析できます。これは、企業がブランドの認知度を評価するための貴重な情報です。
肯定的な感情は企業が何を続けるべきかを指示するのに役立ち、否定的な感情は企業が何をやめ、何を始めるべきかを特定するのに役立ちます。このユースケースにおいて、センチメント分析はマーケティングやブランディングチームにとって有用なツールです。分析の洞察に基づき、ブランド認知と評判を維持、向上させるための戦略を調整することができます。
ソーシャルメディア監視
製品やサービスに対する顧客のフィードバックは、インターネット上のさまざまな場所に掲載されます。これらのコメントを手作業で個別に収集、分析するのは非効率的です。
センチメント分析ツールは、あらゆる言及を即座に検出し、カスタマーサービスチームに即座に警告を発することができます。これにより、企業は顧客の態度を把握でき、ひいては顧客エクスペリエンスをより効果的に管理できます。また、センチメント分析ツールは監視で使用できます。ブランド認知度監視の延長として、センチメント分析は危機予防の貴重なツールとなる可能性があります。これにより、チームはソフトウェアのアップグレードや新規導入に問題がないかを注意深く監視し、何らかの問題が発生した場合の対応時間を短縮できます。
市場トレンド
センチメント分析は、市場全体、ニッチ、特定の製品やサービスを幅広くレビューし、態度からインサイトを引き出して、顧客のニーズや期待をより的確に評価できるため、市場調査を実施するときに有用なツールです。
センチメント分析の一般的な課題
言語は複雑で不完全、そして進化し続ける人間のコミュニケーションツールです。センチメント分析は言語解釈に依存するため、本質的に困難です。
ビジネス間レビュー
競合他社のレビューを理解することは、センチメント分析の課題です。企業が自社のビジネスに対する感情を表す特定の言葉を肯定的なものとして識別するルールを設定した場合、競合他社を表現するために使用される同じ言葉も肯定的だと見なされてしまいます。以下に例を示します。
[あなたの会社の]商品の配送が迅速である点が気に入っています。
[競合他社]で配送時間帯を設定できる点が気に入っています。
しかし、センチメント分析ツールでは、競合他社に関する肯定的な言葉を否定的なものとして認識するように学習されていない限り、企業と競合他社を区別することはできません。
皮肉、嫌味、文脈
個人的な皮肉や嫌みを検出し、理解するという課題は、センチメント分析にも及んでいます。嫌みは否定的な感情を表すのに肯定的な言葉を使いますが、問題は、機械が嫌みや皮肉と真剣な言葉を区別するためのテキスト上の手がかりがないことが多いということです。たとえば、「オレンジジュースに果肉を入れるのは好きですか」に対して、「もちろん」は、作成者が誠実であれば肯定的に、嫌みであれば否定的に理解できます。
文脈によってセンチメントが歪むことがあります。この2つの応答を考えてみましょう。
「少しだけ。」
「たくさん！」
この商品を薦める可能性はどの程度ですか」というような質問に対するコメントであれば、1つ目の回答は否定的、2つ目の回答は肯定的と見なされます。しかし、「価格調整がどの程度気になりましたか」という質問であれば、極性は逆転します。
文化的な違い
文化特有の言語使用は、センチメント分析の主な課題の1つです。ユーモアが文化によってどれほど違うかを考えてみましょう。英語でさえ、方言の違いのせいで、意味の区別が複雑になっています。以下に例を示します。
「Pants」はアメリカ英語でズボンを意味します。英国では「Pants」は下着を意味します。
このような違いは分析精度に影響します。慣用句も文化によって異なります。その分析も同様の課題です。
主観性
センチメント分析の主な課題の1つは、言語が主観的であるということです。そのため、きちんとしたカテゴリやアスペクト、極性に分類することが難しくなっています。この例では次の点を考慮します。
「この電話は素晴らしい」は明らかに肯定的な感情を表しています。
「この電話は小さい」と分類するのは困難です。サイズに対する作成者の感情によって、肯定的、中立的、否定的な表現になる可能性があります。
文脈、皮肉や嫌みの使い方、その他の話し方の特殊性によって、ある単語の意味が主観的になる可能性があります。
センチメント分析の利点
センチメント分析は、アクショナブルなインサイトによってユーザーに利益をもたらします。ツールとして、次のような複数の利点があります。
顧客の感情をリアルタイムでアクショナブルにする
センチメント分析ツールは、不満や離反を防ぎ、商品やサービスを支持する顧客を見つけるのにも役立ちます。このツールでは、アンケート調査やカスタマーサービスとのやり取りを分析し、どの顧客がプロモーター（チャンピオン）であるかを特定できます。逆に、センチメント分析は、不満を持つ顧客を特定するのにも役立ち、その製品やサービスに対する反応から、改善点に関する貴重なインサイトが得られます。
大規模に顧客感情のテキストマイニングを実行
センチメント分析ツールは、危機の予防と管理に不可欠なリアルタイム分析を提供します。問題が発生したらすぐにアラートを受信し、差し迫った危機に先手を打ちます。センチメント分析は、オピニオンマイニングツールとして、戦略を策定し、進行中の危機を管理するための貴重なインサイトを広報チームに提供します。
顧客サービスの改善
センチメント分析ツールは、電子メール、ツイート、コメント、アンケート、投票、レビューなど、さまざまなソースから幅広いデータを同時に取得します。テキスト分析ツールは、顧客サービス業務をより効果的に管理し、問い合わせの優先度を設定し、マネージャーが難しい顧客に対応する顧客サービスアドボケイトを訓練できるようにすることで、質の低いやり取りの追跡を自動化するのに役立ちます。
センチメント分析への一般的なアプローチ
センチメント分析にはいくつかのアプローチがあります。自社で構築することも、クラウドプロバイダーのアドオンを購入することも、既製のセンチメント分析ツールに投資することもできます。さまざまなSaaS（Software-as-a-Service）センチメント分析ツールが提供されています。また、PythonやJavaのようなオープンソースライブラリを使用して独自のツールを構築することもできます。あるいは、クラウドプロバイダーが独自のAIスイートを提供しています。
独自のセンチメントモデルを構築する
spaCyやNLTKなどのNLPライブラリを使用して、独自のセンチメントモデルを構築できます。野心がある場合は、ゼロから構築することもできます。PythonやJavascriptを使ったセンチメント分析では、よりカスタマイズが可能です。カスタマイズの利点は重要ですが、ツールを独自に構築するのに必要なコストと時間を考慮に入れて決定してください。
センチメント分析のターンキー製品を使用する
標準的なクラウドプロバイダーが提供するSaaS製品のようなソリューションを購入することもできます。これには、Amazon Comprehend、GoogleのAIおよび機械学習製品、またはAzureのCognitive Servicesが含まれます。SaaS型センチメント分析ツールの利点は、迅速に導入でき、多くの場合、カスタム構築ツールの数分の一のコストで導入できることです。ツールのトレーニングのプロセスは合理化されており、セットアップのためにエンジニアや専門家のチーム全体が必要になることはありません。
サードパーティのセンチメント分析を統合する
Elasticのようなサードパーティのソリューションでは、独自または公開されているセンチメントモデルをElasticプラットフォームにアップロードできます。そして、Elasticに保存されているテキストデータのセンチメントを分析するアプリケーションを実装できます。
クラウドプロバイダーのAIスイート
クラウドプロバイダーは、AIスイートの一部としてセンチメント分析ツールも提供しています。選択肢としては、GoogleのAIや機械学習製品、あるいはAzureのCognitive Servicesなどがあります。
AI技術の学習と改良に伴い、センチメント分析のアプローチは進化し続けています。センチメント分析を成功させるには、学習モデルの一貫した調整や、購入したソフトウェアの頻繁な更新が必要です。
Elasticでセンチメント分析をはじめる
Elasticでセンチメント分析ツールを立ち上げることで、独自のオピニオンマイニングを実行し、必要なアクショナブルなインサイトを得ることができます。
センチメント分析用語集
アルゴリズム：コンピューターが従うプロセスまたは一連のルール。
人工知能：機械やコンピューターシステムによる人間の知能のシミュレーション。
計算言語学：言語学の一分野であり、コンピューターサイエンスの理論を用いて言語や音声を分析、合成します。
共参照解析：テキストの固有表現に属するすべての単語を識別するプロセス。
見出し語解析：同じ単語の異なる屈折形をグループ化するプロセス。
辞書：ある言語の語彙目録。
機械学習：人工知能のサブセットで、データとアルゴリズムを使用することにより、指示がなくてもコンピューターが学習することを可能にします。
固有表現認識：単語を固有名詞または表現として認識するプロセス。
自然言語処理： コンピューターサイエンスの分野の1つであり、人工知能のサブセットとして、コンピューターシステムが人間の言語を理解できるようにすることを目的としています。
品詞タグ付け：テキストの単語をマークして、それがどの品詞に属するかを分類するプロセス（例：apple = 名詞、lowly = 副詞、closed = 形容詞）。
語幹解析：単語を語幹（語根）の形に分析するプロセス。
トークナイゼーション：テキストをトークンと呼ばれる小さな単位に分割するプロセス。
語義の曖昧性解消： 文脈から語義を特定するプロセス。