エモーションAIとは何か、そしてなぜ重要なのか？

エモーションAI（Emotion AI）またはアフェクティブ・コンピューティング（affective computing）とは、人工知能（AI）を利用して人間の感情を学習し、感知するための幅広い技術のことです。テキスト、ビデオ、オーディオデータを利用して、エモーションAIは人間の感情を解釈するために複数の情報源を分析します。例えば：

• 自然言語処理とセンチメンタル分析は、テキストデータのために使用されます。
• 音声AIは、オーディオデータの処理に使用されます。
• 顔の動き検出と歩行分析は、ビデオデータのために使用されます。

最近、エモーションAIは、人間と機械の間のギャップを減らすことができる多くの実用的な応用があるため、需要が高まっています。実際、MarketsandMarkets Researchの報告によると、エモーション検出市場の規模は2027年までに420億ドルを超えることが予測されています。
これは、2022年の235億ドルから大幅に増加することになります。

では、この驚異的なAIのサブカテゴリがどのように機能するかを見てみましょう。

エモーションAIのしくみ

他のAI技術と同様に、エモーションAIもパフォーマンスを向上させ、ユーザーの感情を理解するためにデータが必要です。データは、ユースケースによって異なります。例えば、ソーシャルメディアのアクティビティ、ビデオレコーディングでのスピーチと行動、デバイスの生理センサーなどが、聴衆の感情を理解するために使用されます。

次に、特徴エンジニアリングのプロセスが行われ、感情に影響を与える関連する特徴が特定されます。顔の感情認識の場合、眉の動き、口の形、目線が、人が幸せ、悲しい、または怒っているかどうかを判断するために使用できます。同様に、音声ベースの感情認識では、ピッチ、ボリューム、テンポが、人が興奮、苛立っている、または退屈しているかどうかを判断するために使用できます。

次に、これらの特徴は前処理され、ユーザーの感情状態を正確に予測できる機械学習アルゴリズムをトレーニングするために使用されます。最後に、モデルはリアルワールドのアプリケーションに展開され、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、売上を増やし、適切なコンテンツを推奨します。

エモーションAIの4つの重要な応用

企業は、エモーションAIモデルを使用してユーザーの感情を判断し、知識に基づいた洞察を使用して、顧客エクスペリエンスからマーケティングキャンペーンまで、すべてを改善しています。さまざまな業界がこのAI技術を利用しています。例えば：

1. 広告

広告業界でエモーションAIドリブンのソリューションを開発する目的は、顧客にとってよりパーソナライズされた豊かな体験を創造することです。しばしば、顧客の感情的合図が、ターゲット化された広告とエンゲージメントの向上に役立ちます。

例えば、Affectivaというボストンに拠点を置くエモーションAI企業は、ユーザーの特定の広告への反応などのデータを収集します。次に、AIモデルは、視聴者から最も強い感情的な反応を引き出したものを判断するために使用されます。最後に、これらの洞察は、キャンペーンを最適化し、売上を増やすために広告に組み込まれます。

2. コールセンター

インバウンドとアウトバウンドコールセンターは、さまざまなサービスとキャンペーンのために、常に顧客と電話で対応しています。コールセンターは、エージェントと顧客の感情を電話中で分析して、エージェントのパフォーマンスと顧客の満足度を評価します。また、エージェントは、顧客の気分を理解し、効果的にコミュニケーションを行うためにエモーションAIを使用します。

主要なヘルスケア保険提供者であるHumanaは、顧客と効率的に対応するために、コールセンターでエモーションAIを使用しています。エモーションAIを搭載したデジタルコーチの支援を受けて、コールセンターのエージェントは、顧客との会話をリアルタイムで調整することができます。

3. メンタルヘルス

アメリカ国立精神衛生研究所の報告によると、アメリカの成人5人に1人は精神疾患と共生しています。これは、数百万の人々が自分の感情を自覚しておらず、またはそれに対処できないことを意味します。エモーションAIは、自己認識を高め、ストレスを軽減するためのコーピング戦略を学ぶのを支援することで、人々を助けることができます。

この分野では、CogitoのCompanionMxプラットフォームは、ユーザーの声のトーンを分析して、不安や気分の変化を検出するのを支援しています。同様に、ユーザーの心拍数、血圧などを介してストレス、痛み、または苛立を認識するための専用のウェアラブルデバイスも利用可能です。

4. 自動車

世界には約14.46億台の車両が登録されています。アメリカの自動車産業だけが2021年に1.53兆ドルを稼ぎ出し、米国のGDPの3%を占めています。にもかかわらず、自動車産業は、道路の安全性を向上させ、事故を減らすために改善を求めています。高速道路安全保険協会によると、アメリカでは、10万人当たり11.7人の死亡者数があります。したがって、産業の持続可能な成長のために、エモーションAIを使用して予防可能な事故を減らすことができます。

運転手の状態を監視するためのアプリケーションが利用可能です。ストレス、苛立、または疲労の兆候を検出することができます。特に、Harman Automotiveは、運転手の感情的な状態を顔認識技術を使用して分析するためのエモーションAIを搭載した適応型車両制御システムを開発しました。特定の状況下で、システムは運転手を快適にするために、穏やかな音楽やアンビエントライトを提供するように車の設定を調整します。

エモーションAIが重要な理由

心理学者ダニエル・ゴールマンは、著書「感情的知能：なぜ知能指数よりも重要か」で、感情的知能（EQ）が知能指数（IQ）よりも重要であると説明しています。彼によると、EQは、人の成功に大きな影響を与える可能性があります。人間は感情的な偏見に陥りやすく、合理的な思考に影響を与える可能性があります。エモーションAIは、日常のタスクに注意深い判断を適用し、正しい決定を下すのを支援できます。

さらに、現在の技術の世界では、人々が技術を使用する頻度が増えています。人々がより相互に接続され、技術が進化するにつれて、技術に頼る頻度が増えています。したがって、人々とのやり取りをよりパーソナライズされたものにするために、人工的な共感が不可欠です。

エモーションAIは、人間の感情を理解し、効果的に対応できるスマートな製品を構築するために、人工的な共感を機械に取り入れます。例えば、ヘルスケアでは、研究チームがRMIT大学で開発したアプリケーションは、人の声のトーンを分析して、パーキンソン病を患っているかどうかを検出するようにプログラムされています。ゲーム業界では、開発者は、プレイヤーの感情に応じてリアルなキャラクターを作成するために、人工的な共感を使用しています。

エモーションAIの利点は無視できないものですが、感情ベースのアプリケーションを実装してスケールアップする際には、複数の課題が存在します。

エモーションAIの倫理的考慮と課題

エモーションAIは現在、初期段階にあります。多くのAIラボは、実用的な利益を得るために人間のスピーチと感情を認識するソフトウェアを開発しています。開発と成長が進むにつれて、複数のリスクが発見されています。アクセンチュアによると、エモーションAIモデルをトレーニングするために必要なデータは、他の情報よりも機密性が高くなります。データの主なリスクは以下のとおりです：

• 親密さ

  エモーションAIモデルをトレーニングするには、個人の感情やプライベートな行動に関する深いデータが必要です。これは、人の親密な状態がモデルに知られていることを意味します。エモーションAIモデルは、微妙な表情から感情を予測することができます。したがって、これは深刻なプライバシー問題を提起します。

• 無形性

  エモーションAIに必要なデータは、他のAIアプリケーションとは比較にならないほど複雑です。感情の状態を表すデータは、他のデータとは異なります。したがって、エモーションAIを搭載したアプリケーションの出現は、より困難になります。したがって、研究とリソースへの多大な投資が必要になります。

• 曖昧さ

  エモーションAIに必要なデータは複雑であるため、モデルによる誤解や誤った分類の可能性があります。感情を解釈することは、人間自身が苦労することです。したがって、AIにこれを任せることはリスクを伴います。したがって、モデルの結果は現実から遠く離れる可能性があります。

• エスカレーション

  現在、モダンなデータエンジニアリングパイプラインと分散アーキテクチャは、モデルトレーニングプロセスを大幅に合理化しました。ただし、エモーションAIの場合、エラーは急速に蔓延し、修正が困難になります。これらの潜在的な落とし穴は、システム全体に急速に広がり、不正確さをもたらす可能性があります。したがって、人々に悪影響を与える可能性があります。

エモーションAIについてさらに詳しく知りたい場合は、Unite.aiをチェックしてください。