感情分析（かんじょうぶんせき）
最終更新：2026/4/25
感情分析とは、テキストデータから書き手の感情や意見を特定し、分類する技術のことである。
別名・同義語 センチメント分析感情認識
ポイント
自然言語処理の一分野であり、顧客のフィードバック分析やソーシャルメディアのトレンド把握などに活用される。
感情分析とは
感情分析（Sentiment Analysis）は、テキストデータに含まれる感情的な情報を抽出・分析する技術です。テキストデータとは、文章、レビュー、ソーシャルメディアの投稿、アンケートの回答など、様々な形式の情報を指します。感情分析は、自然言語処理（NLP）の一分野であり、機械学習や深層学習の技術を応用して行われます。
感情分析の目的
感情分析の主な目的は、テキストデータに込められた書き手の感情や意見を理解することです。具体的には、ポジティブな感情（喜び、満足など）、ネガティブな感情（怒り、不満など）、ニュートラルな感情（中立的な意見など）を識別します。感情分析の結果は、顧客のニーズや市場のトレンドを把握するために活用されます。
感情分析の手法
感情分析には、主に以下の3つの手法があります。
- 辞書ベースの手法: あらかじめ定義された感情語の辞書を用いて、テキストデータに含まれる感情語の出現頻度や組み合わせから感情を推定します。
- 機械学習ベースの手法: 大量のテキストデータを用いて、感情分析モデルを学習させます。学習済みのモデルを用いて、新しいテキストデータの感情を予測します。
- 深層学習ベースの手法: 機械学習よりもさらに複雑なモデルを用いて、感情分析を行います。特に、Recurrent Neural Network（RNN）やTransformerなどの深層学習モデルは、文脈を考慮した感情分析に優れています。
感情分析の応用例
感情分析は、様々な分野で応用されています。