「Amazon Comprehend」を使い、週報を感情分析してモチベーションを計るには：AWSチートシート

「Amazon Web Services」（AWS）活用における便利な小技を簡潔に紹介する連載「AWSチートシート」。今回は、「Amazon Comprehend」を利用して週報を感情分析する方法について。

» 2021年01月06日 05時00分公開

[平石匠，東京ITスクール]

この記事は会員限定です。会員登録（無料）すると全てご覧いただけます。

身近な課題を基にAWSを使ってみよう

　「Amazon Web Services」（AWS）活用における便利な小技を簡潔に紹介する連載「AWSチートシート」。今回は「AWSをどのように活用すればいいのか」という疑問を持つ人に向けて、課題を設定しその解決策としてAWSを利用してみます。「AWSやクラウド、DXが大事」といわれている昨今、本稿のように課題から考えて活用方法や必要な知識を考えてみてはいかがでしょうか。

　本稿が「AWSを勉強したが、じゃあどんなことに使えばいいのか」という疑問への回答の一つになれば幸いです。

課題

社員に対して研修を実施しているが、毎回の研修に対するモチベーションがどうなっているかを知りたい。週報を提出してもらっているのでそこから読み取りたいが、全員分読むのは大変なので、ざっくりと計測できないか。

提案する解決策

「Amazon Comprehend」を利用した感情分析で週報のポジティブ／ネガティブを数値化し、モチベーションが下がっていることを検知する。

「Amazon Comprehend」とは

　Amazon Comprehend（以下、Comprehend）は、機械学習を利用して、テキストの感情分析や関係性を分析できる自然言語処理サービスです。「自然言語処理」というと難しそうですが、AWSの画面上で操作することもできるので、機械学習に関する深い知識は必要ありません。

Amazon Comprehend

Comprehendを試す

　週報を分析する前に、Comprehendを試してみましょう。

　Comprehendを開いて「Launch Amazon comprehend」をクリックします（図1）。

図1　右上の「Launch Amazon comprehend」をクリック

　開いた画面の「Input text」欄に分析したい文章を挿入し「Analyze」をクリックします。ここでは例として、「こんにちは。今日は最高の気分で絶好調です。」と入力しています（図2）。

図2　「こんにちは。今日は最高の気分で絶好調です。」と入力し、右下の「Analyze」をクリック

　分析が完了すると、図3のように「Insights」に結果が表示されます。

図3　「Insights」に結果が表示される

　今回の目的は感情分析なので、ここでは「Sentiment」の結果を見てみましょう。結果は「Positive 0.99 confidence」となっていて、他の項目は「0」になっているので、入力したテキストはポジティブな内容と分かります。

　なお、結果として表示される他の項目については以下の表にまとめますのでご参照ください。


項目名	説明
Entities（エンティティ）	提供されたテキストが「人」「場所」「位置」などの情報に自動的に分類されたもの
Key Phrases（キーフレーズ）	提供されたテキストの中で「キーフレーズ」と分析されるフレーズとその信頼スコア
Language（言語）	提供されたテキストがどの言語で書かれたものかを識別したもの
PII（個人識別可能情報）	個人を識別できるような情報を指す（※2020年12月現在は英語のみサポート）
Sentiment（感情）	提供されたテキストの感情を、ポジティブ（肯定的）、ネガティブ（否定的）、ニュートラル（中立的）、Mixed（混在）で表す
Syntax（構文）	提供されたテキストの名詞、形容詞、動詞などの構文解析

週報の分析を行う

　それでは、週報の内容を感情分析してみましょう。先ほどは文章を直接入力しましたが、複数のデータを直接入力するのは手間がかかります。Comprehendには「Amazon S3」に保存したデータを分析のソースとして利用できる機能があるので、利用します。

#CmsMembersControl .CmsMembersControlIn {width:100%;background:url(https://image.itmedia.co.jp/images/spacer.gif) #DDD;opacity:0.05;filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.Alpha(Enabled=1,Style=0,Opacity=5);z-index:1;}

続きを閲覧するには、ブラウザの JavaScript の設定を有効にする必要があります。

クラウド「AI」API入門：AWS／Cognitive Services／Google Cloud／IBM Watsonの比較
「AWS AIサービス」「Azure Cognitive Services」「Google Cloud AIビルディングブロック」「IBM Watson API」という主要AIサービスの一覧表を示し、各サービスを1行程度で説明する。自分でAI／機械学習モデルを作る前に、既存のAIサービスがないか（カスタマイズできないか）を、これで確認しよう。
音声コミュニケーションを効果的にする「AI字幕」を試してみよう
筆者が主宰する情報化研究会で「感情表現字幕システム」についてNHKテクノロジーズの岡田俊一氏に講演していただいた。AIを使った字幕（AI字幕）は効果的なコミュニケーションの実現に役立ちそうだ。
Large Movie Review：IMDb映画レビューコメントの「肯定的／否定的」感情分析用データセット
データセット「Large Movie Review」について説明。IMDbサイト上での5万件の「テキスト（映画レビューコメント）」＋「ラベル（ポジティブ／ネガティブの感情）」が無料でダウンロードでき、二値分類問題などのディープラーニングや機械学習に利用できる。元データの内容や、TensorFlow、Keras、PyTorchなどにおける利用コードも紹介。