Amazonは感情分析を用いて、テキストの背後にいる人々の根底にある感情を理解しています。これには、メール、ブログ投稿、レビュー、コメントなどが含まれます。この分析により、Amazonの販売者は自社の製品やサービスを向上させるために活用できるインサイトを得ることができます。
感情分析は、販売者が自社製品を評価する方法に革命をもたらす可能性があります。これは、販売者にとってより多くのビジネスと、より幸せな顧客を意味します。あなたのビジネスに感情分析を導入することを考えていますか？では、Amazon Web Servicesがそれをどのように可能にするかを見ていきましょう。
感情分析の基本
ビジネスに感情分析を導入する前に、その基本について少し理解を深めておくと役立ちます。基本的に、感情分析とは、人工知能を使用して、単一または複数のテキストから人々の真の感情を抽出することです。
例えば、中規模のビジネスでさえ、大量のテキストデータを生成します。これらは、Facebookのコメント、レビュー投稿、メール、カスタマーサービスへのメッセージなどの形で存在します。
自然言語処理ツールは、機械学習技術を実装して、これらの大量のテキストをスキャンします。その結果、ツールは、企業のサービスの特定の側面に対する顧客の態度（肯定的、否定的、およびスコア）を正確に定義するレポートを作成します。これにより、事業主は自社のビジネスに対する個人的な偏見を乗り越えることができます。
感情分析はどのように機能するのか？
自然言語処理技術を備えたソフトウェアが、感情分析のタスクを実行します。このソフトウェアは、デバイスが人間がテキストをどのように理解するかを理解するのに役立ちます。例えば、分析ツールであるAmazon Comprehendは、Amazon S3のようなデータレイクからこれらのテキストにアクセスします。
最初のフェーズは、キーワードが特定される前処理です。これにより、感情分析はテキストの要点を把握しやすくなります。その後、トークン化が始まります。このフェーズでは、テキストはいくつかのトークンに分割されます。
次に、プロセスはテキストからあらゆる種類の装飾を取り除きます。例えば、単語は語幹に還元され、ストップワード（with、at、ofなど）はテキストから消えます。これにより、NLPはキーワードをより良く評価し、最終的に感情スコアを割り当てることができます。通常、スコア10は顧客満足を意味し、0は不満を意味します。
最終的なデータはデータウェアハウスで処理されます。例えば、AmazonにはAmazon Redshiftがあります。ここで、抽出されたデータはさらに処理され、顧客満足度を向上させるための最善のアクションを生み出します。AWSアカウントに簡単にサインアップして、Amazonの感情分析を使い始めることができます。
感情分析の重要性
なぜ感情分析やAIでこれほどの手間をかける必要があるのか、不思議に思うかもしれません。製品に関するレビュー、コメント、ブログ投稿をただ一気に読んでしまえばいいのではないか？と。まず第一に、今日のビジネスは、人間が読めるよりも速いペースでテキストデータを生成します。そのため、その山を整理するのは人間には不可能です。
第二に、自然言語処理は人間の読書習慣を模倣します。しかし、それは人間の読者と同じ欠点を持っているという意味ではありません。
自社製品に関するテキストを読むとき、個人的な偏見や意見が頭の片隅にある可能性が非常に高いです。そのため、無意識のうちに顧客の否定的なトーンや失望を避けてしまうでしょう。
一方、人工知能はそのような束縛から自由です。その結果、純粋に事実に基づいてスキャン、分析、結果の生成を行います。したがって、そのレポートはあなたのビジネスの真の状況を示し、今後最善の行動をとるのに役立ちます。
結論
AWSの感情分析は、企業が顧客の心をよりよく理解するための優れたツールです。しかし、他の人工知能ベースの感情分析を試して、さらなる可能性を探ることもできます。例えば、ShulexのVOC SaaS製品は、企業が自社のサービスに関するグローバルでより深いインサイトを得るのに役立ちます。今すぐ無料トライアルを始めましょう。
