車の自動運転や翻訳、スマホのアシスタント機能など、現代社会ではAIの活用が多く見られるようになりました。人工知能は、感情を読み取るのは難しい印象がありますが、表情や感情を読み取る「感情認識AI」までもが発展し、AI技術の進化に貢献しています。
この記事では、その感情認識AIとはどのようなものなのか、その種類や仕組みについて解説します。さらに、どのようなシーンで使われているのか、感情認識AIの導入例もあわせて紹介しますので、これから感情認識AIの導入を考えている人は参考にしてみてください。
感情認識AIとは？
感情認識AIとは、音声や表情、文章などから人間の感情を識別するAIです。これまでのAIの反応は、人間の感情に対応できずどのような感情に対しても一定でしたが、感情認識AIは人間の感情に合わせて応えることが可能です。
これから、さまざまな職種や場面で感情認識AIが活用されることで、人間の感情に関するデータも増えていき、ますます感情認識AIの精度が上がっていくのが予想されます。感情認識AIを搭載すれば、機械が人間の感情に沿って対応できるようになるため、接客業やマーケティング業での活躍が期待されています。
感情認識AIの種類と仕組み
株式会社アイスマイリー
感情認識AIはサービスにより、分析対象が異なります。現在の主な分析対象は、文章、表情、声、生体データの4種類です。この章では、これらの分析対象の種類別に感情認識AIの特徴と仕組みについて解説していきます。
文章の感情認識AIの仕組み
文章の感情認識AIは、人が作成した文章をAIが自然言語処理によって取り込み、内容を分析して感情を判断するものです。自然言語とは、プログラミング言語と対をなしている、いわゆる人間が話す言語のことを指します。自然言語はプログラミング言語と違い、言語のニュアンスが定まっておらず曖昧性があります。
その曖昧性を加味し、自然言語を解釈、理解、生成するのが自然言語処理です。感情認識AIは、このように曖昧性のある自然言語から、文章中の単語や表現を分析し、文章を作成した人の感情を判定します。
SNSで投稿された文章や、チャットボットでのやり取りなどのデータを学習させ、判断基準を与えています。これらのデータは蓄積させていくため、感情分析の精度を向上し続けられ、感情認識AIによるサービスの向上にも繋がるでしょう。
声の感情認識AIの仕組み
声の感情認識AIは「音声感情認識」や「音声感情分析」と言われており、AIが人間の声を認識し分析して感情を判定するものです。人の声には、ネガティブな時なら沈んだ声、ポジティブな時は明るい声など、トーンや速さ、大きさに違いがあります。
感情認識AIは、人が話している内容や意味ではなく、こういった声の抑揚や話す速さなどを判定材料とし、膨大な量の音声データをもとに感情を判定します。外国語などでも対応できる感情認識AIも登場し、音声感情認識の技術は今後さまざまな分野で活躍するでしょう。
表情の感情認識AIの仕組み
表情の感情認識AIは、カメラで人の表情を捉え、感情を読み取る仕組みです。顔の表情筋の動きから表情を推定したり、瞳孔の開き方や目の動きなどの細かい動きから無意識レベルの心理状態を推測したりと、表情の認識も喜怒哀楽のみにとどまりません。
人が自分でも気づかないような心の動きにも気づくことができると言われています。顔認識をする対象人物の本心を見抜くことができれば、メンタルヘルスケアなどの福祉事業や、防犯カメラなど多岐にわたって活用できるでしょう。
また、国内国外問わず、表情に関する研究がなされており、基盤となるデータも随時作られ続けているため、ディープラーニングによるAIの進化も著しいです。表情の感情認識AIを活用すれば、顧客の表情からニーズを知ることができるのではないかと期待されています。
生体データの感情認識AIの仕組み
生体データの感情認識AIは、脈拍や脳波などの生体データをもとに感情を判定します。脈拍による認識といえば、スマートウォッチをイメージするとわかりやすいのではないでしょうか。ほかにも、サーモカメラなどを利用して皮膚の温度を計測し、感情認識AIのデータを収集しています。
生体データによる感情認識は、スマートウォッチのようなウェアラブルデバイスを利用すればどこでもデータを収集できるので、カメラなどのデータ収集用の機器に直接向き合わないといけない表情や音声認識に比べると便利です。
私も以前不整脈の検査で、検査用のデバイスを一日装着して検査をしたことがありますが、ずっと病院にいる必要がなく、日常生活でどこで不整脈が出るのかもわかりやすいので非常に便利だと感じました。
生体データの感情認識AIは他の感情認識AIに比べて発展途上にありますが、感情は日常の中のいろんなシーンで動くので、ウェアラブルデバイスを使用できるという点で、今後ニーズは広がるのではないかと予想できます。
感情認識AIの導入・活用事例
ビジネスだけでなく、一般家庭にも感情認識AIはこれからどんどん浸透していくことでしょう。そんな幅広い活躍が期待できる感情認識AIが、現在どのような企業や業種で活用されているのか気になるところですね。ここからは、感情認識AIの導入例を紹介します。
- コールセンター
- マーケティング
- 医療現場など
コールセンターでの導入例
声の感情認識AIはコールセンターに導入されており、顧客の感情を測定し満足度を把握するのに活用されています。顧客の感情が読み取れると、オペレーターは言葉遣いや伝え方を顧客の感情に従って変えられるため、オペレーションがスムーズになります。
コールセンターの仕事で、最もストレスがかかるのは顧客とのコミュニケーションです。長時間うまくいかないコミュニケーションを見えない相手と続けるのは簡単なことではありません。私もかつて接客業の経験がありますが、対面する接客に比べると電話対応は相手の表情がわからないため、スタッフの言葉遣いや声のトーンを誤るとクレームに繋がったり相手を感情的にさせてしまうことがありました。
感情認識AIを導入することで、顧客も満足度の高い対応を受けられ、なおかつオペレーターのストレスも軽減されます。また、オペレーター側の感情分析も可能なので、会話中のストレス度を知り、オペレーターのケアやコーチングにも役立ちます。これにより、オペレーターの離職率を下げることにも有効です。
マーケティング調査での導入例
マーケティングでは、感情認識AIが顧客の感情を分析することで販売促進の精度を上げることや、広告の効果を上げることに活用できます。コールセンターや通話問い合わせにおいて、声の感情認識AIを活用し、顧客の感情分析とデータを集めることで顧客のニーズに合ったアプローチを考えられます。
SNSや口コミなどのテキストデータは、市場調査や競合企業の調査に有効です。販売促進を行う際、自社製品が競合商品と比べてどのくらいの位置づけなのか、現在人気の商品や業界のトレンドはどのようなものなのかを知る必要があります。他社との差別化を図ったり、顧客のニーズを知ったりしなければ、売れる商品や広告は作れません。
そのため、「顧客の商品に対する感情」を分析できることは、マーケティングにおいて最も重要な役割と言っても過言ではないでしょう。感情認識AIを導入することで、日々更新される顧客の感情分析データを活用して、精度が高くトレンドに適した販売促進が可能になります。
医療現場での導入例
医療現場では、感情認識AIは患者の感情を分析し適切なケアを行うのに活用されています。患者がリラックスした状態でいると、医療従事者にとってもケアや治療がスムーズです。緊張状態の患者は体調が悪化する恐れもあり、適切な処置が行えないこともあります。
患者の感情がその場で理解できれば、ケアや処置の仕方も工夫できるため、患者も医療従事者も落ち着いて対応できます。また、患者の感情を知ることにより、ひとりひとりに合ったケアも可能です。
医療従事者側のストレス度チェックにも、感情認識AIは活用されています。医療従事者もメンタルヘルスや身体的な健康を維持しなければなりません。感情認識AIにより、ストレスや体調の変化に早く気づいて対応することで、医療従事者の働きやすい環境づくりも可能にします。
感情認識AIを導入するデメリット
感情認識AIを導入することで得られる効果は、どの業界でも非常に高い印象があります。反対に、感情認識AIを導入する際に、デメリットはあるのでしょうか。
導入する費用が高い
感情認識AIは、感情を分析する最新のAI技術であるため、費用が高いのが難点です。AIの導入は、まずどのような目的で使うのか、企業のニーズに合わせてプログラミングし、実際にAIが作動するのかのチェックなどを行います。開発と検証を重ねていくことになるので、時間も予算もゆとりのある計画が必要です。
収集したデータの分析や管理、メンテナンスなどもあるため、月額費用もかかります。大規模なシステムになれば、導入に1000万以上、月額100万以上となるものもあります。
データ収集時のプライバシー問題
データ収集時に、顧客や患者に対して説明なく行ってしまうとプライバシーの侵害になりかねません。データ収集に協力してもらうよう、同意書を用意するなどの対応が必要です。データ収集は、通常のコミュニケーションや顧客対応時にAIによって自動的に行われるため、同意書の提示も容易ではありません。
同意してもらえない場合、通常の顧客対応もしづらくなってしまいます。そのため、顧客登録をする際に同意書を合わせてつけたり、自動通話の導入部分で説明を入れたり、自然に同意してもらえるよう工夫しなくてはなりません。
まとめ
感情認識AIについて、種類や導入例、デメリットなどについても紹介してきました。これから感情認識AIがさらに発展することによって、サービスを提供する側も受ける側も円滑なコミュニケーションを体験できるのではないでしょうか。
どのサービスも商品も人を介して提供されます。人と人の間に起こる摩擦は、お互いの感情によって起こりますよね。その摩擦を防ぐことができれば、働く環境もサービスを受ける環境も、安心かつ安全で豊かなものになるのではないかと思います。
