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AIによる感情分析。 ビジネスの変化を促進するのにどのように役立ちますか? | ビジネスにおける AI #128

公開: 2024-05-31

デジタル変革の時代において、企業は顧客に関する前例のない量のデータ、つまり意見、感情、経験にアクセスできるようになりました。 成功の鍵は、この情報を迅速に分析して結論を​​導き出す能力です。 人工知能と自動感情分析が役に立ちます。 これらのおかげで、何千もの意見を数分で分析して、顧客が製品やサービスについてどう考えているかを知ることができます。 実際にはどのように機能しますか? それは企業にどのようなメリットをもたらしますか? 組織に感情分析を導入するにはどうすればよいですか? これらの質問に対する答えは、以下の記事で見つかります。

AIによる感情分析 – 目次

  1. 感情分析とは何ですか?
  2. 感情分析が企業にとって重要なのはなぜですか?
  3. AIで得られた感情分析結果をどう活用するか？
  4. 人気の AI センチメント分析ツール
  5. まとめ

感情分析とは何ですか?

意見マイニングとも呼ばれる感情分析は、大量のテキストを自動的に処理して、それが肯定的な感情、否定的な感情、または中立的な感情を表現しているかどうかを判断するプロセスです。 これは、機械が人間の言語を理解できるようにする自然言語処理 (NLP) と、ラベル付きデータセットで特定の感情を示す特定の単語や表現を認識するトレーニング アルゴリズムである機械学習 (ML) に依存しています。

感情分析の主な方法:

  • ルールベースのアプローチ- 事前に定義されたルールと辞書に基づいてキーワードに適切な感情を割り当てます。たとえば、「素晴らしい」 – ポジティブ、「ひどい」 – ネガティブ。 速いですが精度は低く、
  • 機械学習アプローチ– ラベル付きデータセットのトレーニング アルゴリズムに基づいているため、コンテキストに基づいて感情を認識することを学習できます。 これはより高度であり、大量のトレーニング データが必要です。
  • ハイブリッド アプローチ– 両方のアプローチを組み合わせたもの。

ソーシャル メディア、フォーラム、アンケートから新しいコレクションに関するフィードバックを収集したいと考えている衣料品会社を想像してください。 これを手動で行うと数週間かかります。 AI とセンチメント分析を使用すると、数分で完了します。 アルゴリズムは各意見に -1 から 1 までのスコアを割り当てます。-1 は非常に否定的、0 は中立、1 は非常に肯定的です。 これにより、企業はどの製品が顧客に好まれ、どの製品に改善が必要かをすぐに知ることができます。

AI を使用したセンチメント分析のプロセスの概要は次のとおりです。

  1. 情報収集中。 最初のステップでは、顧客レビューがさまざまな情報源から収集されます。
  2. 前処理。 これには、特殊文字、絵文字、HTML タグなどの削除が含まれます。
  3. トークン化。 人工知能がテキスト情報をより効率的に処理できるように、テキストを個々の単語やフレーズに分割します。
  4. 言語分析。 品詞の識別、否定、比較級、最上級の認識など。
  5. 感情の分類。 ポジティブ、ニュートラル、またはネガティブのラベルを割り当てることが必要となる重要な瞬間。
  6. 結果の集計。 これは、特定の意見セットに対する全体的なセンチメントの計算です。

このように準備されたデータは、さらなる分析を行ってビジネス上の結論を導き出すための優れた出発点として機能します。 プロセスの自動化のおかげで、企業は顧客の感情を継続的に監視し、新たなシグナルに迅速に対応できます。

Sentiment analysis

出典: DALL・E 3、プロンプト: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatylnakania/)

感情分析が企業にとって重要なのはなぜですか?

オンラインで顧客がブランドについて言ったことを追跡することは、今日の企業にとって非常に重要です。 何百ものコメントや投稿を手動で分析するのは大変な作業です。

自動感情分析により、ブランドへの言及をリアルタイムで監視し、迅速に対応できます。 主な用途は次のとおりです。

  • 顧客サービスの向上- 否定的なフィードバックを迅速に特定して対応する
  • 評判の保護- ブランド感情を継続的に監視することで、評判の危機を防ぐことができます。
  • 市場調査– トレンドの追跡、競合他社に対するベンチマーク、ニッチ市場の発見。 調査によると、購入決定の 90% はオンライン調査によって決定されます。
  • 製品開発– ユーザーからのフィードバックを収集し、それを分析して改善と革新を行います。

例は？ レストラン チェーンは、トリップアドバイザーなどのプラットフォームで宿泊客のレビューを分析し、料理とサービスの品質を向上させることができます。 銀行は、新しいモバイル アプリに対する感情を追跡して、問題に迅速に対処し、ユーザーのニーズに合わせて機能を調整できます。 自然化粧品メーカーは、フォーラムや Facebook グループでの議論を監視して、新製品のニッチな分野を見つけることができます。

コカ・コーラは感情分析を使用して、2018 FIFA ワールドカップ中にソーシャル メディアでのブランドに関する会話を追跡しました。 これにより、広告メッセージをリアルタイムで調整できるようになりました。

一方、T-Mobile は感情分析のおかげで顧客の主な問題を特定し、改善を実施した結果、苦情が 73% 減少しました。

ご覧のとおり、感情分析には事実上無限のアプリケーションがあります。 重要なのは、得られた洞察を実行可能な最適化戦略に効果的に変換することです。

AIで得られた感情分析結果をどう活用するか？

感情分析は貴重な洞察を提供しますが、本当の価値は、それを具体的な行動に移したときに現れます。

  • ユーザーの気分に基づいてチャットボットのトーンを自動的に調整するなど、顧客コミュニケーションをパーソナライズする
  • 顧客のセグメンテーションとオファーのより適切なマッチング、および特定の製品のユーザーの主な問題点の特定、
  • メッセージに対する感情的な反応に基づいてマーケティング キャンペーンを最適化する
  • 新たな危機への迅速な対応と即時介入によるエスカレーションの防止、
  • オンラインレビューで表明された顧客の期待に従って製品とサービスを改善します。

センチメント分析により、顧客がホットラインでの待ち時間が長いことに不満を抱いていることがわかったと想像してください。 一部の問い合わせに対応するためにボイスボットを導入すると、キューを大幅に削減し、発信者の満足度を高めることができます。 ユーザーがアプリの新機能を賞賛していることをボイスボット ソフトウェアが検出した場合、その洞察を製品プロモーション キャンペーンに活用する価値があります。

リアルタイムのセンチメント分析は、強力な危機管理ツールです。 最初の否定的なシグナルをキャッチすることで、危機が拡大する前に迅速に対応できます。 効果的なコミュニケーションと誠実さが鍵となります。顧客は、企業が間違いを認め、それをどのように修正する計画があるかを示すことに感謝します。

AI を感情分析に使用する主な利点は、スピードと規模です。 手動で分析できる意見は最大でも数百件です。 一方、AI ツールは数十万件のメンションを数分で処理し、最新の状況を把握できます。 これにより、今すぐに正確な意思決定を行うことができます。

人気の AI センチメント分析ツール

市場には、感情分析に AI を使用するツールが数多くあります。 機能、インターフェイス、価格が異なります。 最も人気のあるのは、Brand24、Hootsuite Insights、Komprehend です。

ブランド24

Brand24 (https://brand24.pl/) は、インターネット監視とセンチメント分析のためのポーランドのツールです。 ソーシャル メディア、Web サイト、フォーラム、ブログなどから言及を収集します。センチメントをポジティブ、ニュートラル、ネガティブのいずれかに自動的にラベル付けします。 メンション数とリーチ数に関するレポートと統計を生成します。

Brand24 には 14 日間の無料試用期間があり、価格は月額 99 PLN からです。 これは、中小企業、特に電子商取引やサービスに最適です。 使いやすさと明確なレポートが際立っています。

Sentiment analysis

出典：Brand24（https://brand24.pl/）

Hootsuite の洞察

Hootsuite Insights (https://www.hootsuite.com/products/insights) は、ソーシャルリスニングのための強力なツールです。 50 言語で 1 億を超えるソースからのデータを分析し、センチメント、トレンド、ベンチマークに関する詳細な洞察を提供します。 リクエストに応じてデモを利用でき、価格は個々のニーズに合わせて調整されます。 中規模から大規模の企業に最適で、主要なソーシャル メディア プラットフォームとシームレスに統合されます。

Sentiment analysis

出典: Hootsuite (https://www.hootsuite.com/products/insights)

コンプリヘンド

Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-analysis) は、センチメント分析のための深層学習ベースの API です。 ポジティブ、ニュートラル、ネガティブの 3 つの感情状態を認識し、ポーランド語を含む 14 言語をサポートします。 すぐに統合でき、柔軟に展開できるため、信頼できる選択肢となります。 無料プランでは月あたり 5000 クエリが提供され、大企業向けの追加クエリの料金は 1 つあたり 0.0001 ドルです。 Komprehend は、SemEval などのコンテストで証明された高品質の分析で知られ、アプリやチャットボットのバックエンドでの使用に最適です。

Sentiment analysis

出典: Komprehend (https://komprehend.io/sentiment-analysis)

適切なツールの選択は、企業の個別のニーズと予算によって異なります。 さまざまなオプションをテストし、ビジネスの特性に最も適したものを選択する価値があります。

まとめ

デジタル時代において、センチメント分析は現代のビジネスにとって不可欠なツールとなっています。 ユーザーが生成するデータの量は膨大ですが、人工知能が役に立ちます。 高度なアルゴリズムのおかげで、私たちは何百万もの意見を瞬時に分析し、結論を導き出すことができます。 これは、顧客サービス、マーケティング、または研究開発部門にとって非常に貴重な知識です。

ビジネスで感情分析を使用する主な利点は次のとおりです。

  • データ処理を自動化することで時間とリソースを節約し、
  • 顧客からのフィードバックを継続的に監視し、信号に即座に対応します。
  • より適切な顧客セグメンテーションとカスタマイズされた製品の提供、
  • フィードバックに基づいてマーケティング キャンペーンを最適化する
  • 市場のトレンドを素早く特定し、変化を予測し、
  • 危機にうまく対処し、ブランドの評判を守ります。
  • 顧客の期待に応えるために製品とサービスを継続的に改善します。

もちろん、感情分析は始まりにすぎません。 重要なのは、そこから得られる洞察を効果的に活用することです。 対応のスピードと顧客の期待に合わせた戦略の調整が重要です。 顧客のフィードバックに耳を傾け、迅速に対応できるブランドは、競争力を獲得します。 AI は、これを効率的かつ大規模に行うためのツールを提供します。

センチメント分析の将来は非常に有望です。 AI モデルは、コンテキスト分析と画像、音声、ビデオなどのマルチモーダル入力を組み込んで精度を高めます。 顧客の意見の重要性と顧客体験の役割に対する意識も高まります。 現在センチメント分析用の AI ツールに投資している企業は、明日には忠実な顧客、確固たる市場地位、優れた製品によって利益を享受できるでしょう。 この機会を無駄にしないようにしましょう。

Sentiment analysis

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著者: ロバート・ホイットニー

JavaScript の専門家であり、IT 部門を指導するインストラクター。 彼の主な目標は、コーディング中に効果的に協力する方法を他の人に教えることで、チームの生産性を向上させることです。

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