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ローカル AI ツール

ローカル AI 感情分析

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プライベートな DistilBERT トーン検出で顧客フィードバックをブラウザ内ローカル分析

元テキスト

プライベートな DistilBERT トーン検出で顧客フィードバックをブラウザ内ローカル分析

ヒント: 空でない各行を 1 件のフィードバックとして扱うと、バッチ感情分析を確認しやすくなります。

入力語数: 0

感情分析設定

プライベートな DistilBERT ローカル分析に使うブラウザバックエンドを選びます。

ブラウザメモリ処理

長い入力は扱いやすいセグメントに分割され、ブラウザ RAM 上で直接分析されます。大規模なバッチは端末のメモリや CPU / GPU 性能に依存します。

フィードバックやテキストを貼り付けてローカル感情分析を始めます。0%

感情サマリー

コピーや保存の前に、プライベートなローカル感情結果を確認してください。

プライベートなローカル AI 感情サマリーがここに表示されます。

実行統計

ローカル感情分析の実行内容と選択モデルの概要です。

オフライン実行環境スコープ付き Service Worker
オフライン状態Service Worker は利用不可
使用バックエンドauto
モデル

Xenova/distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english

セグメント結果

各段落やフィードバック項目のローカルトーンラベルと信頼度を確認します。

プライベートなローカル AI 感情サマリーがここに表示されます。

AI Local

Model and browser requirements

AI Local tools run in the browser, but model size, hardware acceleration, and browser storage support affect first load, speed, and repeat offline use.

Updated 2026-06-04

Text model runtime

  • Requires WebAssembly and browser storage for model/runtime files.
  • WebGPU or WebGL acceleration can improve speed when the browser and device support it.

Browser baseline

  • Use a current Chromium, Edge, Firefox, or Safari release with JavaScript, WebAssembly, Web Workers, and Cache Storage enabled.
  • Private browsing modes or aggressive site-data cleanup can remove cached models and offline assets.

Model loading

  • The first run may download model or runtime assets from the tool bundle or model CDN.
  • After successful loading, repeat use can be faster if the browser keeps the model cache or IndexedDB data.
ブラウザ内処理
即時結果
データ保存なし

ローカル AI 感情分析とは？

ローカル AI 感情分析は、フィードバックのトーンをブラウザ内で確認するためのツールです。托管 AI ダッシュボードへ一括送信する代わりに、顧客コメント、社内アンケート、短いレビュー、QA メモなどを端末内に残したまま、ポジティブ、中立、ネガティブの傾向を素早く見られます。

現在のワークフローは Transformers.js と DistilBERT を使う local-first 構成です。初回はモデルのダウンロードとキャッシュが必要な場合がありますが、キャッシュが残っていれば次回以降はかなり軽くなります。

感情分析は、まず外部サービスへ送る前提になりがちです

多くの sentiment ツールは、顧客コメントや内部メモをサーバーへ送らないと分類できません。

しかし、サポート記録や QA メモのような機微な内容では、その前提が適切でないことがあります。

また実際には、単文ではなく複数の短いフィードバックをまとめて見たいケースが多くあります。

DistilBERT をブラウザ内で動かしてローカルにトーンを確認する

このツールは Transformers.js 経由でローカル sentiment パイプラインを実行し、分類中も元テキストを端末内に留めます。

長い入力は扱いやすいセグメントへ分割され、多行フィードバックもローカルのバッチとして確認しやすくなります。

対応端末では WebGPU を優先でき、互換性重視なら WASM に切り替えられます。

ローカル AI 感情分析の使い方

  1. 1フィードバックを読み込む - 複数のコメントやアンケート回答を貼り付けるか、.txt / .md を読み込みます。
  2. 2項目を分ける - 各フィードバックを 1 行または 1 段落にすると、項目別の結果を見やすくできます。
  3. 3バックエンドを選ぶ - auto に任せるか、WebGPU / WASM を明示的に選びます。
  4. 4ローカル分析を実行する - ツールに分割、分類、要約をブラウザ内で行わせます。
  5. 5出力を確認する - 各セグメントのラベルと信頼度を見て、必要なら JSON を保存します。

主な機能

  • Transformers.js と DistilBERT によるブラウザ内ローカル感情分析
  • 行や段落ごとのバッチ分析に対応
  • WebGPU / WASM バックエンド切り替え
  • 元テキストをアプリサーバーへ送信しない
  • 初回後はブラウザキャッシュのモデルを再利用可能

メリット

  • 顧客コメントをホスト型分析サービスへ渡さずに初期分類できる
  • 複数のフィードバックを一度のローカル実行で確認できる
  • 機密テキストを端末に残したままポジティブ / ネガティブ傾向を把握できる
  • 後続の分析でもキャッシュ済みモデルを活用できる

利用シーン

顧客フィードバックの一次分類

ホスト型分析サービスへ渡さずに、ざっくりしたトーン傾向を把握する。

社内アンケートの確認

短い自由記述の雰囲気をローカルで読み解き、原文は端末内に残す。

レビューの一括スクリーニング

複数のコメントや QA メモを一度のローカル実行で整理する。

オフライン寄りの再利用

同じブラウザでキャッシュ済みモデルを使い、後続の分析にも流用する。

コツとよくあるミス

コツ

  • 各フィードバックを 1 行にすると、バッチ結果を読みやすくなります。
  • 信頼度が低い結果は、皮肉や文脈の影響を受けやすいので人が確認してください。
  • 対応端末なら、まず WebGPU を試すと高速化しやすいです。

よくあるミス

  • 感情ラベルを最終判断として扱い、人の読み直しを省くこと。
  • 英語寄りモデルに多言語入力を与えて、同じ精度を期待すること。
  • ブラウザキャッシュを消した後も、以前と同じオフライン再利用を期待すること。

解説メモ

  • DistilBERT のような軽量 transformer は、ブラウザ内分類タスクに向いた現実的な選択肢です。
  • 感情分析はスクリーニングや傾向把握には有効ですが、皮肉や曖昧さ、専門用語は依然として難所です。
  • local-first AI は元テキストの露出を減らせますが、推論コストは利用者端末へ移ります。

よくある質問

テキストはアプリサーバーに送られますか？

いいえ。テキストはブラウザ内で処理されます。初回のみモデルファイルの取得が必要な場合があります。

複数のフィードバックを同時に分析できますか？

はい。複数行や複数段落を貼り付けると、可能な範囲で別々のローカルセグメントとして扱います。

どの言語でも強いですか？

いいえ。現在の構成は英語のフィードバックと短文に最も強く、多言語入力は人の確認が必要です。

結果だけで最終判断していいですか？

推奨しません。ローカルのスクリーニング信号として使い、最終判断は本文を読んで行ってください。

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