ChatGPTによる感情分析の新たな可能性。
テキストデータから感情を読み取り、ビジネスや研究に活かす方法を、初心者にもわかりやすく解説していきますね。
ChatGPTを使った感情分析とは？基本概念と活用メリット
感情分析（センチメント分析）の基本概念
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抽出・分析する技術のことですね。
具体的には、顧客レビュー、SNSの投稿、アンケートの回答など、様々なテキストデータに含まれる感情的な要素を読み取ります。
従来は専門的なツールやプログラミング知識が必要でしたが、ChatGPTの登場により、誰でも簡単に感情分析ができるようになりました。
このテクノロジーを活用することで、あなたの会社の製品やサービスに対する顧客の本音を効率的に把握できるんですよ。
たとえば「この商品は期待していたほど良くなかった」という文章からは、「期待」と「失望」という感情が読み取れますね。
こうした感情の分析を人間が大量に行うのは時間もかかりますし、主観が入りがち。
ChatGPTを使えば、一貫した基準で大量のテキストデータを短時間で分析できるのが大きなメリットです。
ChatGPTが感情分析に適している理由
ChatGPTが感情分析に適している理由はいくつかありますが、最も重要なのは「文脈理解能力」でしょうね。
従来のAIツールは単語の出現頻度や事前に定義されたルールに基づいて感情を判断していました。
しかしChatGPTは、大量のテキストデータで学習しているため、言葉のニュアンスや文脈を考慮した分析が可能なんです。
例えば「めちゃくちゃ良かった！」という表現と「まあまあ良かった」という表現の感情の強さの違いも理解できますよ。
また、2024年7月現在のGPT-4oでは、より精緻な感情理解が可能になっていますね。
複数の感情が混在した複雑なテキストでも、主要な感情と副次的な感情を区別して分析できるようになっています。
さらに、多言語対応も強化されているので、日本語特有の婉曲表現や敬語なども適切に分析できるんですよ。
従来の感情分析ツールとChatGPTの違い
従来の感情分析ツールとChatGPTには、大きく3つの違いがありますね。
- 設定の手軽さ：専門ツールは初期設定や学習が必要ですが、ChatGPTはすぐに使える
- 柔軟性：専門ツールは事前定義されたルールに基づくのに対し、ChatGPTは指示に応じて分析方法を変えられる
- 進化の速さ：ChatGPTは定期的に更新され、最新バージョンではより精度の高い感情分析が可能に
僕が特に注目しているのは「柔軟性」ですね。
専門ツールでは「ポジティブ/ネガティブ/ニュートラル」の3分類が一般的でしたが、ChatGPTなら「喜び、悲しみ、怒り、恐れ、驚き」といった詳細な感情カテゴリも分析できます。
さらに、あなたのビジネス特有の表現や業界用語に対応したカスタム分析も可能なんですよ。
ビジネスにおける感情分析の活用メリット
感情分析をビジネスに活用するメリットは計り知れませんね。
最も重要なのは「顧客理解の深化」でしょう。
顧客が何に喜び、何に不満を感じているのかを具体的に把握できれば、製品やサービスの改善点が明確になります。
例えば、あるホテルがレビューの感情分析を行ったところ、「清潔さ」に関するポジティブなコメントが多い一方、「チェックイン手続き」に関するネガティブな感情が多いことが判明したとしましょう。
こうした分析結果があれば、チェックイン手続きの改善に重点的に取り組むべきだと明確になりますよね。
さらに、時系列で感情の変化を追跡することで、改善施策の効果も測定できます。
競合他社の製品に対する顧客の感情も分析すれば、差別化ポイントも見えてくるでしょうね。
【ビジネスでの活用例】
・マーケティング：キャンペーンの反応分析、ブランドイメージの把握
・製品開発：顧客のニーズ・不満点の特定、改善優先順位の決定
・カスタマーサポート：対応の質向上、問い合わせ内容の感情分析
・リスク管理：SNS上の批判的コメントの早期発見と対応
感情分析の種類と活用シーン：ChatGPTで何ができる？
ポジティブ・ネガティブ・ニュートラル分析
感情分析の最も基本的な形式が、ポジティブ・ネガティブ・ニュートラル分析ですね。
これは、テキストから感情の極性（肯定的か否定的か中立か）を判断するものです。
ChatGPTを使えば、複雑な文章でも適切に感情の極性を判断できますよ。
例えば、「値段は高いけど、品質は素晴らしい」という文では、高価格（ネガティブ要素）と高品質（ポジティブ要素）が混在していますね。
従来のツールではこうした複合的な感情の分析が難しかったのですが、ChatGPTは文脈を考慮して「全体としてはやや肯定的」といった判断ができるんです。
この分析は顧客の全体的な満足度を大まかに把握するのに適していますよ。
多段階感情分析（5段階評価など）
より詳細な感情の強さを分析したい場合は、多段階感情分析が効果的ですね。
これは感情の度合いを数値化するもので、例えば5段階評価（非常にネガティブ、やや否定的、中立、やや肯定的、非常にポジティブ）などで表現します。
ChatGPTは言葉のニュアンスから感情の強さも推測できるので、こうした多段階評価に向いているんですよ。
例えば「まあまあ良かった」と「素晴らしかった！」は両方ポジティブな表現ですが、後者の方が感情の強さは上ですよね。
こうした違いを数値化することで、より細かな感情の変化を追跡できます。
特に、改善施策の前後で顧客の感情がどの程度変化したかを測定する際に有効な分析方法ですね。
感情カテゴリ分析（喜び、怒り、悲しみなど）
より深い顧客理解には、感情カテゴリ分析が効果的です。
これは、テキストから「喜び」「怒り」「悲しみ」「恐れ」「驚き」「嫌悪」などの具体的な感情カテゴリを特定する分析ですね。
ChatGPTはこうした複雑な感情カテゴリの識別も得意としています。
- 基本感情：喜び、悲しみ、怒り、恐れ、驚き、嫌悪
- 商業的感情：満足、失望、信頼、不信、期待、失望
- 社会的感情：感謝、尊敬、共感、軽蔑、嫉妬、羨望
例えば、「期待していたほどではなかった」という表現からは「失望」という感情を、「こんなに素晴らしいとは思わなかった」からは「驚きと喜び」を読み取れますね。
感情カテゴリ分析によって、あなたの製品やサービスに対してどのような感情が喚起されているかを詳細に把握できます。
これは製品改善だけでなく、マーケティングメッセージの最適化にも役立ちますよ。
業界別の感情分析活用シーン
感情分析は多くの業界で活用できますが、特に効果的な業界とシーンを紹介しますね。
【小売・Eコマース】
商品レビューの感情分析により、商品ごとの顧客満足度を比較したり、不満点を特定したりできます。
「この服は思ったよりサイズが小さい」というレビューからは、サイズ表記の改善が必要と判断できますね。
【ホスピタリティ】
ホテルや飲食店では、口コミサイトの感情分析が効果的です。
「スタッフの対応は良かったが、料理の提供が遅い」といった複合的な感想から、改善すべき点を特定できますよ。
【金融サービス】
カスタマーサポートの問い合わせ内容や会話の感情分析により、顧客の不満や懸念を早期に発見できます。
「手数料について説明がわかりにくい」という意見が多ければ、説明方法の改善が必要ですね。
【ヘルスケア】
患者のフィードバックの感情分析により、医療サービスの改善点を見つけられます。
「診察は丁寧だったが、待ち時間が長かった」といった意見から、予約システムの改善などを検討できますね。
ChatGPTで感情分析を行う具体的な方法とプロンプト例
基本的な感情分析プロンプトの書き方
ChatGPTで感情分析を行うには、効果的なプロンプト（指示文）を作成することが重要ですね。
基本的なプロンプトの構造は以下の要素で構成されます。
- 役割の指定：「あなたは感情分析の専門家です」
- タスクの説明：「以下のテキストの感情分析を行ってください」
- 期待する出力形式：「ポジティブ/ネガティブ/ニュートラルで分類し、その理由も説明してください」
- 分析対象のテキスト：「『商品は期待通りでした。配送が少し遅かったのが残念ですが、品質には満足しています』」
具体的なプロンプト例を見てみましょう。
【基本的な感情分析プロンプト】
あなたは感情分析の専門家です。以下のテキストを分析し、感情（ポジティブ/ネガティブ/ニュートラル）を判断してください。また、その判断理由も簡潔に説明してください。
分析対象テキスト：「この商品を購入して本当に良かったです。思っていたよりも品質が良く、価格も手頃でした。ただ、配送が少し遅かったのが残念でした。」
このプロンプトに対して、ChatGPTは概ね「全体としてポジティブ」という分析結果を返し、その理由として「商品の品質と価格に満足している記述があるが、配送の遅さについては一部ネガティブな感情がある」といった説明をしてくれますね。
複数テキストの一括感情分析テクニック
複数のテキストを一度に分析したい場合は、表形式での出力を指定するのが効果的ですね。
多くのレビューや顧客の声を分析する際に便利な方法です。
【複数テキストの感情分析プロンプト】
以下の顧客レビューそれぞれに対して感情分析を行ってください。各レビューについて、以下の情報を含む表形式で出力してください：
1. レビュー番号
2. 主要な感情（ポジティブ/ネガティブ/ニュートラル）
3. 感情スコア（1-5、1が非常にネガティブ、5が非常にポジティブ）
4. 主な感情カテゴリ（満足、失望、期待など）
5. キーポイント（レビューで言及されている主な点）
レビュー1：「このアプリは使いやすくて便利です。画面デザインもシンプルで好きです。」
レビュー2：「機能は良いのですが、起動が遅いのが不便です。改善してほしいです。」
レビュー3：「期待していたほど良くなかった。サポートの対応も悪く、二度と使いたくない。」
こうしたプロンプトを使えば、各レビューの感情状態を簡潔に比較できる表を生成してくれますね。
エクセルやスプレッドシートにコピーして、さらに分析を進めることもできますよ。
GPT-4oでは、300件程度のテキストなら一度に分析することも可能になっています。
ただし、あまりに大量のテキストを一度に分析しようとすると精度が落ちる可能性があるため、100件程度ずつに分けて分析するのがおすすめですね。
目的別プロンプトテンプレート集
感情分析の目的に応じて、以下のようなプロンプトテンプレートが活用できますよ。
【製品改善のためのテンプレート】
あなたは製品マネージャーをサポートする感情分析専門家です。以下の顧客レビューを分析し、改善すべき製品の側面を特定してください。分析結果には以下を含めてください：
1. 全体的な感情傾向
2. 最も多く言及されているポジティブな側面
3. 最も多く言及されているネガティブな側面
4. 優先的に改善すべき点とその理由
5. 顧客が特に評価している点
[顧客レビューを複数挿入]
【競合分析のためのテンプレート】
あなたはマーケティング戦略家です。以下の自社製品と競合製品に関する顧客レビューを分析し、競合比較レポートを作成してください。レポートには以下を含めてください：
1. 自社製品と競合製品それぞれの感情スコア（1-10）
2. 両者の比較優位点
3. 競合製品が優れていると評価されている点
4. 自社製品が優れていると評価されている点
5. 差別化のための戦略的提案
[自社製品レビューと競合製品レビューを挿入]
【時系列トレンド分析のためのテンプレート】
あなたは顧客体験分析の専門家です。以下の3か月分のSNSコメントを分析し、時系列での感情変化を追跡してください。分析レポートには以下を含めてください：
1. 月ごとの全体的な感情スコア推移
2. 各月で最も顕著だった感情カテゴリ
3. 感情の変化が見られた主要トピック
4. 肯定的な変化と否定的な変化の原因分析
5. 今後の予測と対策提案
[月ごとにグループ化されたSNSコメントを挿入]
GPT-4oでの感情分析の新機能と活用法
2024年7月現在、GPT-4oは感情分析においても大きな進化を遂げていますね。
以前のバージョンと比較して、いくつかの注目すべき新機能があります。
- 複雑な感情の検出：複数の感情が混在するテキストでもより正確に分析
- 文化的ニュアンスの理解：日本語特有の婉曲表現や敬語の理解が向上
- 音声入力からの感情分析：声のトーンからも感情を推測可能（英語のみ対応）
- 大量テキスト処理：従来より多くのテキストを一度に処理可能
特に注目したいのは、音声入力との組み合わせです。
音声からの感情分析は、カスタマーサポート通話の分析や、商品体験時の声を録音して感情を分析するなど、新たな活用法が広がっていますね。
また、GPT-4oではGoogle DriveやOneDriveとの連携機能も強化されているため、大量のレビューデータなどがクラウドに保存されている場合でも効率的に分析できます。
より高度な感情分析のためにGPT-4oを活用する具体的なプロンプト例も紹介しておきますね。
【GPT-4o向け高度感情分析プロンプト】
あなたは感情分析のAIスペシャリストです。以下のテキストを分析し、複合的な感情構造を詳細に解析してください。分析には以下を含めてください：
1. 主要な感情（最も強い感情）
2. 副次的な感情（背景に存在する感情）
3. 感情の強度（1-10のスケール）
4. 感情を引き起こしている具体的な要因
5. 文化的・言語的ニュアンスの解釈
6. 行間から読み取れる暗黙の感情
7. 時間的な感情の変化（過去の感情と現在の感情の比較）
分析対象テキスト：[ここにテキストを挿入]
感情分析の精度を高めるためのChatGPTプロンプト設計のコツ
文脈情報の追加による精度向上
感情分析の精度を高めるための重要なコツは、文脈情報の追加ですね。
例えば、業界特有の表現や専門用語がある場合、その背景情報をChatGPTに提供することで、より適切な分析が可能になります。
【文脈情報を含むプロンプト例】
以下のテキストはスマートフォンアプリに関するレビューです。このアプリは写真編集アプリで、主な機能は写真加工、フィルター適用、画像共有です。最近のアップデートでUIが大幅に変更され、一部のユーザーから混乱の声が上がっています。
このコンテキストを踏まえて、以下のレビューの感情分析を行い、特にUIの変更に対する感情に注目してください。
レビュー：「新しいレイアウトには慣れが必要ですが、編集機能は相変わらず最高です。以前よりも起動が速くなったのは嬉しい変化です。」
文脈情報を追加することで、「新しいレイアウト」がアップデートによるUIの変更を指していることがわかり、より正確な分析が可能になりますね。
特に専門分野や業界特有の表現がある場合は、文脈情報の追加が効果的です。
プロンプトの具体化と例示の活用
プロンプトを具体化し、例示を含めることも精度向上に役立ちます。
ChatGPTに「こういう分析結果を期待している」という例を示すことで、より目的に合った結果を得られるんですよ。
【例示を含むプロンプト】
以下のホテルレビューの感情分析を行ってください。分析結果は以下の例のような形式で出力してください：
【例】
レビュー：「部屋は清潔でスタッフの対応も良かったですが、朝食のバリエーションが少なく残念でした。」
分析結果：
– 全体的な感情：やや肯定的（3.5/5）
– ポジティブな側面：部屋の清潔さ、スタッフの対応
– ネガティブな側面：朝食のバリエーション
– 主な感情：満足（部屋・スタッフ）、軽い失望（食事）
– 改善提案：朝食メニューの多様化
【分析対象レビュー】
「立地は駅から近くて便利でした。チェックインが混雑していて時間がかかったのが少し不満でしたが、部屋からの眺めは素晴らしく、ベッドも快適でした。WiFiの接続が不安定だったのが残念です。」
このように具体的な出力形式を指定することで、ChatGPTはその形式に沿った分析結果を返してくれます。
特に初めて感情分析を行う場合は、こうした例示が非常に役立ちますね。
段階的プロンプティングによる詳細分析
複雑なテキストの分析には、段階的プロンプティングが効果的です。
これは、まず全体的な感情分析を行った後、その結果に基づいてより詳細な分析を行うアプローチですね。
【ステップ1：全体的な感情分析】
まず、テキスト全体の感情傾向を分析します。
【ステップ2：側面ごとの分析】
次に、商品・サービスの各側面（例：品質、価格、サポートなど）ごとに感情を分析します。
【ステップ3：具体的な改善点の抽出】
最後に、ネガティブな感情が検出された側面について、具体的な改善点を抽出します。
このように段階的に分析を進めることで、表面的な感情だけでなく、その背景にある具体的な要因も特定できますね。
特に長文のレビューや複雑な感情表現を含むテキストの分析に効果的です。
業界特有の表現に対応するためのプロンプト例
業界ごとに特有の表現や専門用語があり、これらを適切に解釈することが感情分析の精度向上には不可欠ですね。
以下は、業界特有の表現に対応するためのプロンプト例です。
【IT業界向けプロンプト】
あなたはIT製品の感情分析専門家です。以下のソフトウェア製品レビューを分析してください。IT業界では「バグ」「クラッシュ」「インターフェース」「レスポンス」などの専門用語が重要な評価ポイントです。また、「直感的」は肯定的な表現、「重い」はパフォーマンスに関するネガティブな表現を意味します。
これらの業界特有の表現を考慮し、感情分析を行ってください。
レビュー：「UIは直感的で使いやすいのですが、大きなファイルを扱うと重くなります。時々クラッシュするのが難点です。」
このようにプロンプトに業界特有の表現の意味を明示することで、より適切な感情分析が可能になります。
あなたの業界に特有の言い回しや、一般的には中立的だが業界内では肯定的/否定的に捉えられる表現などを明記すると良いですね。
ChatGPTによる感情分析の限界と注意点
皮肉や冗談の検出における課題
ChatGPTを使った感情分析の大きな課題の一つが、皮肉や冗談の検出ですね。
「素晴らしいね、1時間も待たされて」のような皮肉表現は、文字通りに解釈すると「素晴らしい」というポジティブな表現ですが、実際はネガティブな感情を表しています。
日本語の場合、「さすがですね」「流石です」といった表現も、文脈によって称賛にも皮肉にもなり得ますよね。
この課題に対処するには、プロンプトで皮肉や冗談の可能性を考慮するよう明示的に指示することが有効です。
例えば「文脈や言外の意味も考慮し、皮肉や冗談の可能性も検討してください」といった指示を加えると良いでしょう。
また、分析対象を業界や状況ごとに分けることで、より適切な解釈が可能になりますね。
文化的・言語的なニュアンスの理解限界
ChatGPTは多言語対応していますが、文化的・言語的なニュアンスの理解には限界があります。
特に日本語特有の「言わなくても分かるだろう」という文化や、遠回しな表現、謙遜の文化などは、感情分析を難しくする要素ですね。
例えば「まあまあです」という表現は、日本の文化では控えめな肯定を意味することが多いのですが、ChatGPTが字義通りに「普通」と解釈してしまう可能性があります。
また、年齢層や地域によっても表現方法は異なりますよね。
こうした文化的・言語的なニュアンスをChatGPTに理解させるためには、分析対象の背景情報（年齢層、地域、文化的背景など）を提供することが重要です。
データサンプル数と分析精度の関係
感情分析の精度はデータサンプル数にも影響されます。
サンプル数が少ないと、偶然性や外れ値の影響を受けやすく、全体像を正確に把握できない恐れがありますね。
例えば、わずか3件のネガティブなレビューだけを分析して「この製品は評判が悪い」と結論づけるのは早計です。
統計的に有意な結果を得るためには、十分なサンプル数が必要です。
一般的には、少なくとも30件以上のサンプルが望ましいとされていますが、対象によってはもっと多くのサンプルが必要な場合もありますね。
また、時期や状況によってレビューの傾向が変わることも考慮すべきです。
例えば、製品アップデート直後は一時的にネガティブな意見が増える傾向がありますよね。
バイアスへの対処と倫理的配慮
ChatGPTを含むAIモデルは、トレーニングデータに含まれるバイアスを反映する可能性があります。
例えば、特定の業界や文化に関する偏ったデータでトレーニングされていると、その影響を受けた分析結果になることがありますね。
また、感情分析結果の解釈と活用に関しても倫理的配慮が必要です。
顧客のプライバシーを尊重し、感情データを適切に管理することはもちろん、分析結果を顧客のためにどう活用するかという視点も重要ですね。
顧客の感情データを単に売上向上のためだけに利用するのではなく、真に顧客体験を向上させるために活用することが、長期的な信頼関係の構築につながります。
バイアスへの対処として、多様なソースからデータを収集することや、分析結果を人間が再確認することなどが有効ですね。
また、ChatGPTに「さまざまな文化的背景や多様な視点を考慮して分析してください」と指示することも助けになります。
感情分析結果の解釈と活用方法：ビジネスへの応用
感情分析データの可視化テクニック
感情分析の結果を効果的に活用するには、データの可視化が重要ですね。
良い可視化は、複雑なデータを直感的に理解しやすくし、意思決定を支援します。
ChatGPT-4oでは、基本的なグラフ作成機能も追加されているので、簡単な可視化ならChatGPT内でも実現できますよ。
効果的な可視化方法としては、以下のようなものがあります：
- 感情スコアの分布を示す円グラフ（ポジティブ/ネガティブ/ニュートラルの割合）
- 時間経過による感情変化を示す折れ線グラフ
- 製品・サービスの各側面に対する感情を示すレーダーチャート
- 特定の感情と関連キーワードの関係を示すワードクラウド
- ヒートマップを使った感情の強さの可視化
例えば、レストランのレビューに対する感情分析結果を可視化する場合、「料理」「サービス」「雰囲気」「価格」「立地」などの側面ごとの感情スコアをレーダーチャートで表示すると、強みと弱みが一目で分かりますね。
時系列分析によるトレンド把握
感情分析データを時系列で追跡することで、顧客感情の変化やトレンドを把握できます。
これは特に、新製品の発売やマーケティングキャンペーンの実施、サービス改善後の効果測定などに役立ちますね。
時系列分析を効果的に行うためのポイントとしては：
- 適切な時間単位の設定（日次、週次、月次など）
- 季節性や周期性の考慮
- 特異点（急激な変化）の特定と原因分析
- 長期トレンドと短期変動の区別
- 外部要因（市場動向、競合の動き、社会的出来事など）との関連付け
例えば、ある製品の顧客レビューの感情スコアが突然低下した場合、その時期に何があったのか（製品アップデート、価格変更、競合新製品の登場など）を調査することで、原因を特定できますね。
また、施策前後の感情変化を測定することで、その施策の効果を定量的に評価することも可能です。
競合分析への応用方法
感情分析は競合分析にも非常に効果的ですね。
自社と競合他社の製品・サービスに対する顧客の感情を比較することで、競争優位性や改善点を明確にできます。
競合分析のためのアプローチとしては：
- 自社と競合の全体的な感情スコアの比較
- 製品・サービスの各側面における感情の比較
- 自社と競合それぞれの強みと弱みの特定
- 競合が顧客から高く評価されている点の分析
- 自社の差別化ポイントの明確化
例えば、スマートフォンアプリの競合分析では、UI/UX、機能性、安定性、サポート、価格などの側面ごとに自社と競合の感情スコアを比較することで、「我々のアプリはUIで高評価だが、安定性では競合に劣っている」といった具体的な洞察が得られますね。
こうした分析結果に基づいて、改善の優先順位付けや差別化戦略の立案が可能になります。
感情分析に基づく具体的なアクションプラン
感情分析の結果を実際のビジネス改善につなげるには、具体的なアクションプランの策定が重要ですね。
データから得られた洞察を実際の行動に変換するプロセスです。
効果的なアクションプラン策定のステップとしては：
- 感情分析結果から主要な洞察を抽出する
- 優先的に対応すべき課題を特定する
- 課題ごとに具体的な改善策を検討する
- 改善策の実行スケジュールと担当者を決定する
- 改善後の効果測定方法を設定する
例えば、ホテルのレビュー分析で「チェックイン手続きの遅さ」に関するネガティブな感情が多く検出された場合、以下のようなアクションプランが考えられますね：
【アクションプラン例】
課題：チェックイン手続きの遅さに関する顧客の不満
改善策：
1. モバイルチェックインシステムの導入
2. フロントデスクスタッフの増員（特に混雑時間帯）
3. チェックイン手続きの簡素化
4. スタッフ向けトレーニングプログラムの実施
実施スケジュール：
– 第1四半期：手続き簡素化とスタッフトレーニング
– 第2四半期：モバイルチェックインシステム導入
効果測定：
– チェックイン時間の計測（目標：平均3分以内）
– 顧客満足度調査でのチェックイン評価（目標：4.5/5以上）
– レビューにおけるチェックインに関する感情スコア（目標：80%以上ポジティブ）
このように、感情分析から得られた洞察を具体的なアクションに落とし込み、効果を測定することで、継続的な改善サイクルを回すことができますね。
感情分析は単なるデータ収集ではなく、実際のビジネス改善につなげてこそ価値があるものですよ。
ChatGPTによる感情分析は、ビジネスにおける顧客理解を深め、データに基づいた意思決定を支援する強力なツールです。
本記事で紹介した技術やコツを活用して、あなたのビジネスや研究に感情分析を取り入れてみてくださいね。
初心者の方でも、ChatGPTを使えば専門的な知識がなくても高度な感情分析が可能です。
ぜひ実践してみてくださいね。
