感情分析（Sentiment Analysis）とは、テキストデータから感情の極性（ポジティブ・ネガティブ・ニュートラル）や感情の種類（喜び・怒り・悲しみなど）を自動的に判定する自然言語処理技術です。SNSの投稿、商品レビュー、顧客の声などから感情を読み取り、ビジネス戦略に活用する手法として注目されています。
感情分析の仕組みは、機械学習やディープラーニングを活用して構築されます。まず大量のテキストデータに感情ラベルを付与した学習データを用意し、単語の出現頻度や文脈情報を特徴量として抽出します。近年ではトランスフォーマーモデルやBERTなどの事前学習済みモデルを活用することで、より精度の高い感情判定が可能になっています。
ビジネス活用例としては、ECサイトの商品レビュー分析による商品改善、SNS上のブランドイメージ監視、コールセンターの通話内容から顧客満足度を測定する用途があります。また、チャットボットと組み合わせることで、ユーザーの感情状態に応じた適切な対応を自動化することも可能です。金融分野では市場センチメント分析、人事領域では従業員満足度調査の効率化にも活用されています。