定義
感情分析(Sentiment Analysis)とは、文章や発話に含まれる感情・評価の傾向をポジティブ・ネガティブ・中立などに自動判定する自然言語処理技術のこと。
感情分析 (Sentiment Analysis)とは（詳しく解説）
感情分析は、テキストや音声データから書き手・話し手の感情極性(ポジティブ・ネガティブ・中立)や感情の強度を推定する自然言語処理の一分野で、ルールベース辞書法から機械学習、近年はLLMを用いた文脈理解型の手法まで幅広い。SNS炎上検知、コールセンターの応対品質評価、レビュー分析、需要予測の入力特徴量などに広く採用されている。ただし実運用では皮肉・二重否定・業界特有の言い回しの誤判定が精度低下の主因になりやすく、辞書ベース単体では現場の口語表現に追随しづらいとされる。2026年時点ではLLM API呼び出し型のサービスが主流になりつつあり、大量データを継続処理する場合はトークン課金の積み上げでコストが読みにくくなる点に注意が必要だ。選定時は精度だけでなく処理量あたりの相場感、日本語特有のニュアンス(皮肉や敬語による婉曲表現)への対応実績、既存の顧客対応・CRMツールとの連携しやすさを基準にするのが現場では一般的とされる。
感情分析 (Sentiment Analysis)の使用例
- コールセンターの通話ログをテキスト化し、感情分析で「不満」タグの通話だけを抽出してレビューする運用。
- 「以下のレビュー文章をポジティブ/ネガティブ/中立の3段階で分類し、判定理由を一文添えてください」
