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# 感情分析

感情分析を使うと、ユーザーとエージェントの会話がポジティブ、ニュートラル、ネガティブのどれであるかを把握できます。

注意が必要なトピック、フロー、ユーザーの意図を特定するために活用できます。

## 概要

感情は、プラットフォームが文字起こしを分析した後、完了した会話から算出されます。

感情はさまざまなレベルで表示されます。

* 選択した期間内におけるエージェントの会話全体。
* トピック検出内。トピックごとに感情が集計されます。
* 関連する会話内。トレンドの背景にある事例を確認できます。

## 感情分析を有効にする

感情分析を有効にするには、エージェントの**分析**設定を開き、**感情分析**をオンにします。

同じ設定ページには**トピック検出**の切り替えもあり、Spotlightでエージェントの完了した会話をトピックにクラスタリングするかどうかを制御します。

![感情分析とトピック検出の切り替えを表示した分析設定
](/docs/_fern-img/75dff75af2e2aebca0ab6547562afef6f6b59fe988de2eea7814f27440dd2e53.webp)

## 感情の解釈方法

感情は、会話量と会話レビューを組み合わせて確認すると最も役立ちます。

* 会話量が多くネガティブな感情を持つトピックは、通常、優先して対応する必要があります。
* コンプライアンス、セーフティ、顧客エスカレーションに関わる場合は、会話量が少なくてもネガティブな感情が重要になることがあります。
* ニュートラルな感情は、定型的な会話、またはユーザーが明確な感情を示さなかった会話を示す場合があります。

## 感情の推移

個別の会話では、感情分析によってユーザーの感情が時間とともにどのように変化したかを確認できます。

スコアリングされた各ユーザーターンは、ネガティブからポジティブまでの感情スケール上にプロットされます。推移を確認して、会話が改善・悪化・中立のまま推移した箇所を特定します。

![スコアリングされたユーザーターンと会話内の最良の瞬間を示す感情の時系列
グラフ](/docs/_fern-img/b095a26cc1fb6eb6a13adc01841628da32d357afe5783cce27fb6a64c2d58f0b.webp)

## トピック検出との関係

[トピック検出](/docs/ja/eleven-agents/dashboard/spotlight/topic-discovery)は、類似した会話をトピックにグループ化します。感情はその後、各トピックに割り当てられた会話全体で集計されます。

これにより、次のような質問に答えられます。

* ユーザーが最も不満を感じているトピックはどれか？
* 時間の経過とともに改善しているトピックはどれか？
* 会話量が多く、感情の大半がニュートラルまたはポジティブなトピックはどれか？

## 履歴データ

履歴の会話で感情が表示されるのは、その会話に対して感情分析が生成されている場合のみです。

古い会話がSpotlightに表示されても感情を利用できない場合、その期間の基礎となる履歴分析が存在しない可能性があります。