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音声感情解析AIでアスリートのコンディションをサポート?!

カテゴリ:導入事例業種/職種別利用シーン


円滑にヒトとコミュニケーションを行うためには、相手の感情を推し量ることが重要です。こうしたヒトにとっては当たり前のことが、従来のAIにはできませんでした。しかし、AIの学習技術が進化したことで、感情を読み取ることが可能となりつつあります。本記事では、こうした感情を読み取るAIを活用した事例を紹介します。

音声から感情を読み取ってアスリートをサポートする「Empath」

AIが音声を解析して感情を読み取る技術「Empath」を提供する株式会社Empathとトップアスリートを対象としたトレーニング管理クラウド「ONE TAP SPORTS(ワンタップ・スポーツ)」を提供するユーフォリアは、2018年1月24日、トップアスリートを心身両面からサポートすることを目的として業務提携を締結しました。
 
Empathは、数万人の音声から学習したことによって完成した音声の物理的な特徴から感情を推定するアルゴリズムです。同技術は、これまでに天気に応じた気分の浮き沈みをチェックできるドコモが提供するアプリ「じぶん予報」や子供の気分を可視化できるユカイ工学株式会社が開発した見守りロボット「BOCCO」に応用されています。
 
ユーフォリアのONE TAP SPORTSは、アスリートの体調やトレーニング、ケガの状況を管理することを可能とし、ラグビー日本代表やJリーグやプロ野球のチームで採用されています。
 
以上のような両社が業務提携することで、アスリートが最高のフィジカルとメンタルのコンディションを整えられるサポートシステムの構築が期待されています。

音響解析によって感情を読み取る感情認識技術

パナソニック株式会社は、音声から感情を読み取る感情解析技術を提供しています。

音声から感情を読み取る方法には、話された単語から感情を推測する「言語解析」と話された言葉の響きから読み取る「音響分析」の2種類があります。同社の感情認識技術は、より正確に感情が読み取れるとされる後者の方法を採用しています。
 
こうした同技術には、音声からリアルタイムに感情を読み取る「リアルタイム判定」と、録音しておいた音声から読み取る「バッチ処理判定」が実装されています。
 
リアルタイム判定は、例えばコールセンターの応対において、怒っている顧客を即座に見つけ出して、適切な応対やサポートをする、というような使用が考えられます。
 
バッチ処理判定は、例えば採用面接時の面接官と求職者のやりとりを録音しておいて、面接後にパワハラにあたる言動がなかったどうかを確かめる、というような利用が想定できます。
 
同技術は処理が軽量に設計されているので、処理速度が速いことも特徴としています。リアルタイム判定では、数百ミリ秒程度で解析を実行できます。さらに、同技術の導入に際しては学習データが不要という大きなメリットもあります。こうした特徴から、同技術は迅速に業務に導入することができるのです。

多様な感情とストレスを読み取る「LVASシリーズ」

ログイット株式会社は、音声のトーンを解析して感情を読み取る技術である「LVASシリーズ」を提供しています。

同技術は、言葉ではなく声の響きから感情を読み取るので民族や性別に関係なく正しい解析結果を出力することができます。同技術には「LVAS-CC」と「LAVS-F」というふたつの機能が実装されています。
 
LVAS-CCは、主としてコールセンターでの利用が想定された機能です。コールセンターでは、怒っていたりイライラした顧客からの問い合わせである「問題通話」の検出が重要視されています。同機能は、顧客の声のトーンから「怒り」「ストレス」「困惑」といった感情を数値化することで、迅速に問題通話を特定することを可能としています。
 
同機能を活用する際には、いくつかの注意点があります。そのなかのひとつに「怒り」と「幸福感」は近い感情として検出される、というものがります。怒りと幸福感は、どちらも激しい感情の起伏を伴うため、状況によってはこの相反するふたつの感情が同時に検出されることがあります。
 
もうひとつの機能であるLVAS-Fは、主として金融機関の契約時の審査に活用されることを想定したものです。この機能を使えば、契約時の顧客の口調からストレスを検出することができます。そして、検出されたストレスの度合いによって契約のリスクを推定するのです。この機能は、詐欺契約の予防にも活用できます。

 

以上のように、AIを活用すれば、今まではヒトの経験と勘に頼ってきた感情の読み取りを客観的に実行することが可能となるのです。感情読み取り技術は、将来的にはAIチャットボットにも応用されて、ユーザの感情を汲んで接客することが可能となるかも知れません。

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