なにがすごいのか？

• 声色、トーン、スピード、強さなど様々な指標を解析

• 音声を解析しているため、言語に依存しない

• WebAPIによるリアルタイム解析が可能

なぜ生まれたのか？

Empathは東日本大震災後に医療現場を支援する企業のプロダクトとして生まれた。ボランティアが被災地で鬱になってしまう問題があり、早めにカウンセリングを受けてもらうため、メンタルヘルス悪化時の早期発見を目的として開発されている。発語した文章での判定では被験者の本意が検知できない可能性があるが、音声での判定のため、客観的な解析を提示することができる。今後様々な分野での応用が見込まれ、コミュニケーションをサポートする新たなテクノロジーとして注目されている。

なぜできるのか？

数万人の音声データをもとに、複数の音声指標で解析

Empathはボリューム、ピッチ、スピード、イントネーションなど音声の物理的特徴量を解析することで感情を測定している。その根底にあるのは機械学習モデルであり、数万人の音声データをいくつかの音声指標に聞かせ、うち複数が”この人は怒っている”、と判定したデータのみをAIの学習の元になるデータとして採用している。

WebAPIによるリアルタイム解析とデータの蓄積

Empathの感情分析エンジンはWebのAPIとしてリアルタイムに解析を行うことができるが、そのリアルタイム解析を支えているのは独自のアルゴリズムによる高速処理の実行だ。
また、WebのAPIユーザーからも音声データを獲得しており、その数は日に日に増大し、アルゴリズムも日々修正を繰り返されている。