あなたの電話はあなたが恋をしているかどうかすぐにあなたに伝えることができるかもしれません

おやすみなさい。 あなたは家に帰ります。 日付は逆方向に向かっています。 スマートフォンを引き出します。 「私は楽しい時間を過ごしました。」とささやきます。 スマートフォンは、ミリ秒だけ続く計算を実行します。 完了すると、スマートフォンは「あなたは恋をしている」と声を出します。

このシナリオは、将来のテクノロジーの正直な評価というよりもブラックミラーエピソードのように見えますが、Gartner Researchの新しいレポートでは、同様の人工知能（AI）ベースの評価から5年しか離れていない可能性があると予測しています。 「予測2018：パーソナルデバイス」レポートによると、2022年までに、あなたのパーソナルデバイスは、あなた自身の家族よりもあなたの感情状態についてより多く知るようになります。

スマートフォンを一目でロック解除する顔認識ソフトウェアを使用し、それを音声分析と組み合わせることで、スマートフォンはあなたの眉をひそめ、笑顔、涙を関連する音声音色と照合して、真の感情状態を判断することができます。 このEmotion AIは、Amazon、Apple、Googleなどの主要企業と、Affectiva、audEERING、Eyerisなどの他の小規模ベンダーによって開発されています。

彼らは皆、Emotion AIを実験して、日常のオブジェクトに「人々の感情状態と気分を検出、分析、処理、および応答させる」方法を見つけようとしている、と報告書は述べています。 Affectiva、audEERING、およびEyerisは、運転中の行動を監視するために車を感情検出器に変えることに特に焦点を当てており、支援を提供したり、安全な運転行動を監視したり、乗り心地を向上させたりします。

企業間（B2B）技術の場合、可能性は無限です。 顧客が顧客サービス担当者と話をする前に、顧客の気分を予測できると想像してください。 顧客関係管理（CRM）ソフトウェアが、営業担当者が売り込む前に、見込み客が購入する可能性を予測できるとしたらどうでしょうか？ 感情的な情報を個人のデバイスから引き出し、そのデータをクラウドに取り込むことにより、ブランドが試みたものの達成できる技術がなかったものを達成することができます：100％の純粋な顧客感情の洞察。

仕組み

レポートによると、Emotion AIは11の主要な感情（怒り、不安、嫌悪、恐怖、幸福、je、愛、悲しみ、恥、驚き、ニュートラルな状態）を表情、イントネーション、および音声で検出します。 この技術の最初の波は、仮想パーソナルアシスタント（VPA）によって推進されます（AlexaとCortanaを考えてください）。 すぐに、これらのシステムは、より良いコンテキストと強化されたサービス体験のために感情的な知性を追加できるようになると報告書は述べています。 現在、Google、IBM、およびMicrosoftは、この分野に投資している主要なハイテク企業です。

ガートナーリサーチの副社長であるアネット・ツィンマーマンは次のように述べています。 「しかし、Googleとその機能を知っていて、まだまだそう遠くありません。GoogleとAmazonがおそらくこれを最初に実装するでしょう。Microsoftはこれにいくつかの作業を行ったので、機能も備えています。Siriを搭載したAppleは少し遅れています。ですから、彼らはこれで後になると思います。」

エモーションAIの第2段階では、教育ソフトウェア、ビデオゲーム、診断ソフトウェア、運動と健康パフォーマンス、自律走行車などが、ユーザーの感情レポートに基づいてエクスペリエンスを調整できるようにします。 たとえば、Affectiva社は「問題解決中に子供の感情を監視する教育用ソフトウェアをすでに開発しています」とZimmerman氏は述べています。 「タスクが難しすぎるために子供がイライラするかどうかに応じて、ソフトウェアは難易度を調整できます。」 他の可能性としては、あなたの恐怖を感知して速度を落とす自動運転車や、チャレンジを探しているのか、気まずい、カジュアルなゲームプレイに基づいて難易度を変えるビデオゲームがあります。

次は何ですか？

今日のブランドは、FacebookやTwitterなどのソーシャルメディアWebサイトを監視するために数十億ドルを費やして、一般大衆が自社の製品について感じていることを判断しています。 残念ながら、これらのツールの一部は主に「ポジティブな」感情と「ネガティブな」感情のみを区別するように設計されていますが、他のツールは「より微妙な感情状態への帰属でありながら総合的な見解を持っている」とレポートは述べています

Emotion AIは、直接的なフィードバックと間接的なフィードバックをより適切に測定できると同時に、ブランドや製品に対する態度についてより深い洞察を提供します。 企業が技術ベンダーに相談するとき、特定の問題を解決する必要があります。 たとえば、異なる文化は異なる刺激に対して異なる方法で反応するため、ある人の怒りはある文化では興奮として読まれ、別の文化では恐怖として読まれます。

「文化に基づいて違いがありますが、AudEERINGやAffectivaのようなこれらのAIシステムをトレーニングする企業は、それらの違いに対応できます。最終的に、システムは年齢、性別、文化に関係なく正しい感情を認識でき、 「ジマーマンは言った。

セキュリティも綿密に監視する必要があります。 システムにハッキングして、人に深い恥や屈辱を与えるものを判断できると想像してください。 そうすれば、その情報を使用して誰かを脅したり、困惑させたりすることができます。 「これらのシステムのトレーニングに使用されるデータを完全に安全で匿名化する必要があります」とZimmerman氏は述べています。 「私が話した企業は、これらのセキュリティ対策を順守しています。これらの企業がデータを正しい方法で保護していることを信頼する必要があります。」

今後、ガートナーは、AffectivaやAudEERINGなどのテクノロジープロバイダーが「どの感情モデルを使用して顧客と連携するかという基本概念を検討する際に、協議アプローチを取ることを提案しています。レポートに。

ブランドについては、ガートナーは、「ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、audEERINGなどの感情AIベンダーから提供されている既製のAPIを使用して、コンピュータービジョンまたはオーディオテクノロジーを介して会話システムにEmotion AIを追加し、組織がコンサルティングで効果的なプログラムを実装できるようにする」ことを提案しています感情分析を可能にするテクノロジーだけでなく、努力も。」