ローカル AI 感情分析

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

コツとよくあるミス

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

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