開発エンジニアのS.Kです。
Google Cloud の Cloud Natural Language は、非構造化テキストから感情・エンティティ・構文・カテゴリなどの情報を抽出するサービスです。
本記事では、事前学習済みモデルをそのまま利用できる「Cloud Natural Language」の中でも、「感情分析」に焦点を当て、基本機能や検証結果のご紹介をいたします。
Cloud Natural Languageとは
Google Cloud が提供している 自然言語処理（NLP）サービスです。
テキストを解析して、意味・感情・構造などを機械的に理解できるようにする、クラウドAPIです。
開発するアプリやシステムに「文章の意味を理解する力」を簡単に組み込めるのがポイントとなります。
Natural Language APIでは、以下のような機能を持っており幅広いユースケースに対応できるようになっております。
<Natural Language API 機能一覧>
感情分析の仕組み
感情分析では、以下のように文字列から感情を判定します。
・ score値
ポジティブ・ネガティブ（例：0.4、-0.4）の傾向を表します。
正の値が大きいほどポジティブに、負の値が大きいほどネガティブな感情と表現されます。
・ magnitude値
感情の強さを表す値（例：1、1.8）です。
数値が大きいほどscoreに出ている値が強いと表現されます。
感情分析の検証
・score値の検証
まずはscoreの検証を実施してみました。
ポジティブな言葉では、scoreの値が正の値でポジティブな感情とAPI側でも読み取っています。
逆にネガティブな言葉では、scoreの値が負の値になっており、ネガティブな感情と読み取れるようになっています。
・magnitude値の検証
次にmagnitudeの検証を実施してみます。
同じく「ピーマンが嫌い」ということを指す言葉ですが、「すごく」という表現を用いることで、
より強い感情と読み取ることができ、API側でもそれを読み取った結果となっています。
まとめ
今回の記事では、Cloud Natural Languageの基本機能である「感情分析」の機能や検証結果について解説しました。
今回は感情分析に焦点を当てましたが、検証結果としては正常に判断できていたことが分かります。
感情分析を用いることで、チャットやメールなどのコンプライアンスチェックや、レビュー分析、問い合わせ文の気持ち推測などに使用できるようなものとなっていました。
Cloud Natural Languageでは他の機能や、紹介した用途以外にも使用できます。
ぜひ記事を参考にしていただけると幸いです。
このように当社ではGoogle関連のサービスを活用したアプリケーション開発を行い、Google Cloud・Google Workspaceをより便利にご利用頂けるようなお手伝いをしています。Google プロダクトを利用する上でのお困りごとがあればお気軽にご相談ください。
※本記事の情報および画像は 2025/12/08 時点での仕様のものです。