感情分析とは？
かんじょうぶんせき
感情分析とは、テキストや音声などのデータから、ポジティブ・ネガティブなどの感情的な傾向を自動的に判定する技術です。
感情分析（Sentiment Analysis）は、自然言語処理（NLP）の分野における主要なタスクのひとつで、テキストデータに込められた書き手の感情・意見・態度を機械が自動的に読み取る技術です。オピニオンマイニングとも呼ばれます。
最も基本的なアプローチは極性分析で、文章を「ポジティブ」「ネガティブ」「ニュートラル」の3クラスに分類します。より高度なモデルでは、喜び・怒り・悲しみ・驚きといった細かい感情カテゴリーを識別したり、文中の特定の対象（例：商品の特定の機能）に対する意見を抽出するアスペクト指向感情分析も行われます。
技術的な手法には大きく以下のものがあります。
- 辞書ベース：あらかじめ作成した感情辞書に単語を照合して極性を計算する
- 機械学習：ラベル付きデータでSVMやナイーブベイズなどのモデルを訓練する
- 深層学習：BERTやGPTなどの大規模言語モデルを活用し、文脈を考慮した高精度な分析を行う
感情分析はSNSのクチコミ調査、ブランド評判モニタリング、カスタマーサポートの優先度付け、株価予測への応用など、ビジネスの意思決定を支援する場面で幅広く活用されています。日本語のような文脈依存が強い言語では、表現の曖昧さや皮肉の検出が課題として挙げられます。
使い方・例文
Twitterや食べログの口コミを自動解析して、自社サービスへの評判がポジティブかネガティブかをリアルタイムで把握するマーケティング分析に利用されています。
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