顧客の本音を読み解く「センチメント分析」の活用法

　センチメント分析とは、簡単にいえば「感情分析」のことです。SNSに投稿された文言や、ウェブサイトやブログのテキスト、Web会議中の音声や映像といった情報から、対象者が抱いている感情を分析することで、商品やサービスの課題を発見したり、マーケティング施策の立案、商品開発などに活かす手法です。分析の際は、自然言語処理や機械学習といったテクノロジーを活用します。

　センチメント分析が生まれた背景には、SNSの普及と技術の進化があります。SNSが世の中に広く普及したことで、消費者は自分の意見や気持ちを気軽に発信できるようになりましたが、そうした日々大量に投稿される消費者の声を分析することで、企業がビジネスを発展するための糧として扱えるようになりました。加えて、AI技術やデータ分析手法が進化したことで、テキストだけでなく、音声、映像からも、発信者・発言者がどのような感情を有しているのか、その分析が高速かつ高精度にできるようになりました。

　センチメント分析はさまざまな業界で導入が進んでいます。2022年にグローバルインフォメーションが発表したレポートでは、世界の感情検出・認識の市場規模は2022年の236億ドルから2027年までに433億ドルに到達すると予測されています。

　センチメント分析の特長は、顧客の感情や態度、意見に関する情報を、定量的に可視化できる点にあります。

　顧客の意見は、アンケート調査でも収集できます。しかしSNS上には、アンケート調査を行うまでもなく意見が数多く公開されているため、手軽に集めやすいというメリットがあります。加えて、声のトーンや表情といった非言語の情報から感情を読み取ることで、より本音に近い感情を可視化することができます。

　センチメント分析によって得られた調査結果は、商品やサービス、広告キャンペーンなどの施策に対する定量的な評価に活用できます。それ以外にも、新たな顧客ニーズや改善点の発見、カスタマーサクセスの向上、新規事業や商品開発の企画、レピュテーションリスク（企業やブランドに関するネガティブな評価が広まるリスク）の早期発見などにも有効です。企業によっては、顧客だけでなく、従業員に対してセンチメント分析を行い、社内施策へのポジティブ／ネガティブ判定や、ストレスチェックなどを行うケースもあります。

　最近ではさまざまなニーズに対応したセンチメント分析のツールが登場しています。たとえば、SNS上の投稿からブランドの評判を測定するツールや、ウェアラブルデバイスから従業員の感情を読み取るツール、通話音声の感情をリアルタイムに認識するツールなどもあります。

　実際に、ビジネスシーンにてセンチメント分析が活用されている事例を3つ紹介します。

　ベネッセコーポレーションは、オンライン英会話のレッスン中の講師の表情やジェスチャーを、表情・感情認識AIでリアルタイムに解析。レッスンの満足度や学習効果に影響する“笑顔”などの要素を数値化し、レッスン終了後、すぐに講師の表情やジェスチャーに関するレポートをフィードバックすることで、講師の指導品質の向上を狙っています。

　三井住友海上あいおい生命も、顧客対応の品質向上にセンチメント分析を導入しています。セルフトレーニング時の映像からスタッフの表情や話す速度、声のトーンなどノンバーバル（非言語）な要素を評価することで、これまで得られなかった気づきを発見し、対応品質の向上とスタッフのモチベーション向上につなげています。

　NTTコミュニケーションズはコールセンター業務における顧客とオペレーターの通話をリアルタイムで解析するセンチメント分析ツールを活用し、クレーム発生時の顧客の感情や受注／失注時のトーク内容を分析しています。その分析結果を、再発防止策の検討やクレーム応対研修へ水平展開することで、導入前よりもクレーム数を6割削減し、サービス販売を3割拡大したといいます。

　センチメント分析はまだ発展途上のテクノロジーであり、分析精度のさらなる向上や、分析対象者のプライバシーをどのように保護するのか、その適切なルールづくりが求められています。今後、これらの課題が解決されていくことで、消費者の感情を満足させるような、質の高いサービスや商品が誕生していくことでしょう。