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コーンズテクノロジー編集部

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感情認識AIは、テキストや音声、表情、生体情報を解析して、人間の感情を読み取るAIです。技術の進歩により、私たちの日常生活やビジネスにおいて活用が広がろうとしています。

この記事では、感情認識AIの基本的な仕組みから、今後期待されるポイント、さらには業界別の具体的な活用事例までを解説します。

感情認識AIとは？期待されるポイントは？

感情認識AIは、AIの技術を用いて人間の感情を理解および解析する技術です。テキスト、音声、表情、さらには瞳孔の大きさや視線、唇の動きなど、さまざまなデータをもとに感情を推察します。近年のAI技術の進展により、感情認識はますます高度化・多様化しており、ビジネスや医療、マーケティングなど、さまざまな分野での活用が期待されています。

従来、AIは計算や論理的思考などが得意分野であり、感情の読み取りや表現などは苦手であるという特徴がありました。しかし、ディープラーニング技術が発展したことで、感情認識技術の精度も上がり、人間に近い感情の読み取りや表現ができるようになりつつあります。

感情認識AIの種類・仕組みとは

感情認識AIは、主にテキスト、音声、生体情報、表情の4つのデータを収集しながら対象となる人の感情を解析します。以下、それぞれのデータにおける感情認識AIの仕組みと特徴について解説します。

テキストの感情認識AI

テキストの感情認識AIは、文章や言葉の中に含まれる感情を解析する技術です。自然言語処理を利用して単語の感情的な意味を理解し、分類を行います。

この技術を使えば、ソーシャルメディアの投稿やレビューやカスタマーサポートのチャットログを解析することで、ユーザーがどのような感情を抱いているかを把握できるようになります。これにより、企業は顧客の思いをリアルタイムで理解し、迅速な対応につなげることができます。

音声の感情認識AI

音声の感情認識AIは、人間の音声に含まれる感情的な要素を解析する技術です。声のトーン、ピッチ、リズム、速度、音量など、さまざまな音声特性を分析し、話者がどのような感情を抱いているかを推測します。

音声感情認識は、すでにコールセンターや顧客サポートにおいて活用されています。顧客が不満を持っている場合やストレスを感じている場合、その感情を音声から検出し、適切な対応につなげます。これにより、顧客対応の質を向上させ、顧客満足度を高めることが可能となります。

生体情報の感情認識AI

生体情報の感情認識AIは、心拍数、皮膚電気活動、血圧、呼吸パターン、脳波など、人体から取得される生理的なデータを解析することで感情を推測する技術です。これらのデータは、ウェアラブルデバイスやセンサを用いてリアルタイムで収集されます。

この技術は、特に医療や健康管理の分野での活用が期待されています。たとえば、患者のストレスレベルや感情状態をモニタリングすることで精神疾患の予防や治療に役立てるといった活用です。また、スポーツ選手のパフォーマンス向上やリハビリテーションプログラムの効果測定などでも活用できるでしょう。

表情の感情認識AI

表情の感情認識AIは、カメラや画像処理技術を利用して人の感情を読み取る技術です。顔の筋肉の動きや目の動き、口の形状などを解析し、喜び、怒り、悲しみ、驚き、恐怖などの感情を検出します。

表情を読み取る感情認識AIの代表例として、AIの先駆的な研究を行うイギリスのBlueSkeye AI社の感情認識AIがあります。BlueSkeye AI社の感情認識AIは、前述の感情に加えて、微妙な表情の変化や雰囲気から、対象となるものに対して興味を示しているのか、実際はさほど興味を示していないのかといった「微妙な心の動き」も読み取るレベルにまで到達しています。

さらに、BlueSkeye AIの感情認識AI技術は、感情の変化を細かく追跡することで、繊細な感情の変化が起こる人間の心に寄り添い、ケアをすることができるため、メンタルヘルス対策につながるものとして注目されています。また、世界的な自動車メーカと連携し、ドライバーモニタリング用途としても活用が期待されています。

多くの業界で活用！BlueSkeye AI社 感情認識AIの活用事例

BlueSkeye AI社は、感情認識AIの先進的な開発企業として知られています。同社の技術はすでにさまざまな業界で応用されており、その実用事例は感情認識AIの今後の可能性を示しています。以下、いくつかの代表的な活用事例をご紹介します。

ドライバーモニタリングシステム

BlueSkeye AI社の感情認識AIは、ドライバーのモニタリングシステムとして活用されています。交通事故は、車両の損害のみならず生命をも脅かす重大な社会課題です。交通事故のきっかけの多くはドライバーにあり、居眠りや疲労による注意散漫、スマートフォンなどのわき見運転などが主な原因とされています。

BlueSkeye AI社の感情認識AIは、ドライバーの顔をスキャンし、目線や眼球の位置、口角、表情筋の動きなど、66もの要素を読み取ります。そして、機械学習を活用して疲れや眠気、注意散漫などといったドライバーの状態を推定します。疲労などにより運転へのリスクが感じられた際にはシステムが警告を発し、適切な休憩を促すなどの対処が行われます。

ドライバーの居眠り・疲労度・注意散漫度（よそ見）検知

AIを自動車に搭載する試みは広く行われており、基準も設けられつつあります。EUではすでに自動車に搭載するAIの基準が定められ、ドライバーの疲労度評価の基準ができました。BlueSkeye AI社の感情認識AIは、この疲労度評価のテストに合格しており、ドライバーの眠気を十分に感知する能力において車載搭載レベルを満たしたことが実証されています。

車内環境を向上させるインテリジェントコックピット

BlueSkeye AI社の技術は、インテリジェントコックピットの開発にも貢献しています。インテリジェントコックピットとは、クルマが人の意思を読み取り、人の意思に合わせて車内環境を最適化するもののことをいいます。感情認識AIを用いてドライバーの感情状態や快適度をリアルタイムで解析し、車内環境を最適化することで、BlueSkeye AI社の技術は活用されます。車載カメラにより表情筋の動きや仕草、視線、同乗者との会話などをモニタリングすることで、行動のわずかな違いを検出します。そのデータから得られた情報を車内の環境と連動させることで、ドライバーや同乗者の気分を維持・向上させ、より安全かつリラックスした環境の提供を目指します。

顧客体験・製品嗜好などのマーケティング調査

感情認識AIはマーケティング分野でも大きな影響を与えています。BlueSkeye AI社の技術を活用すれば、消費者の感情や反応を深く理解し、製品開発やプロモーション活動に役立てることができます。

製品のユーザーテストをする際には、ユーザーが主観的に評価・スコアリングする情報だけを信じるのではなく、表情から真の感情を読み取れれば、客観的かつより精度の高い分析がおこなえる可能性があります。海外では、ヘアケア製品を使用している様子を撮影し、髪に櫛を通した際にどれだけユーザーが痛みを感じていないか、つまり櫛が髪に引っかからずに髪の毛がサラサラになっているか、という調査をAIにより行った事例もあります。

この活用法は試飲会や試食会などでも応用できます。試飲会や試食会では、ユーザーは単純に味の評価をするだけではなく、そのブランドに好意を持っているかなど、その他の要因でもスコアをつけがちです。しかし、ユーザーの感情を読み取ることができれば、本当はどのように感じたかを客観的に判断できる可能性があります。

医療福祉・介護市場における感情・健康状態のモニタリング

医療福祉や介護市場においても、感情認識AIは重要なツールとなりつつあります。BlueSkeye AI社の技術は、患者や利用者の感情や健康状態をリアルタイムでモニタリングし、ケアの質を向上させるために活用されています。

また、BlueSkeye AI社の感情認識AIは、世界の製薬会社で、慢性疾患や不妊治療などに関連する特定のデジタルバイオマーカーの調査に使用されています。BlueSkeye AI社のCEOであるミシェル・ヴァルスター教授が開発したスマートフォンアプリ「Avocado」では、妊娠中および産後の女性の気分の変化を客観的に評価し、利用者本人でも気付けていないようなささいな心の変化を感情認識AIが汲み取ってくれることで、マタニティーブルーなどの兆候が生まれた際に適切な対策が取れます。

感情認識AIの将来性について

感情認識AIは今後ますます多くの分野で活用され、その応用範囲は広がり続けると考えられます。たとえば、自動運転の実用化が進むにつれ、感情認識AIによってドライバーの疲労度、注意散漫度、急病を検知し、システムがドライバーから運転を引き継ぐべきかどうか判断する、というケースも考えられます。

また、運転が人間の手から離れるようになれば、車内空間の付加価値の充実化も求められ、インテリジェントコックピットも将来的に進化していくと考えられます。 さらに、今後は医療福祉・介護の現場でのセルフケア分野での応用も期待されます。

まとめ

感情認識AIは、テキスト、音声、表情、生体情報など、さまざまなデータを解析して人間の感情を理解する技術です。ビジネス、医療、マーケティング、自動車産業など、幅広い分野での応用が期待されています。

BlueSkeye AI社の感情認識AI技術は人の眠気や微妙な心の動きまで読み取ることができ、さまざまな分野での応用が見込まれています。今後もその技術の進化・発展には世界からの注目が集まり続けるでしょう。