Emotion AI（感情認識AI）とは？
読み方: エモーションエーアイ
30秒まとめ
Affectiva・Hume AI・Realeyes・SoundHound等で表情・声のトーン・テキストから感情を認識し、メンタルヘルス・自動運転・カスタマーサポート・教育に応用するAI技術群。2026年市場規模$10B超。
Emotion AI（感情認識AI）の意味・定義
Emotion AI（感情認識AI、Affective Computing）は、表情・声のトーン・テキスト・生体センサー（HRV、肌電気反応）から人間の感情・ストレス・エンゲージメントを認識し、メンタルヘルス・自動運転・カスタマーサポート・教育・マーケティング・自動車に応用する2024-2026年に急成長したAI技術群です。MITの Rosalind Picard教授が1995年に提唱した分野が、Multi-Modal LLMの登場で実用化フェーズに。代表ツールは(1)Hume AI（月$0-200、Empathic Voice Interface、声から28種類の感情検知、Anthropic投資）、(2)Affectiva（Smart Eye傘下、自動車・広告調査）、(3)Realeyes（月$$、広告効果測定、Webカメラで視聴者感情解析）、(4)SoundHound Houndify（音声アシスタント感情認識）、(5)IBM Watson Tone Analyzer（テキスト感情解析）、(6)Microsoft Azure Cognitive Services（Face API、Speech Sentiment）、(7)Google Cloud Natural Language API（感情スコア）、(8)Empath（日本特化、声から喜怒哀楽判定、コールセンター利用）。AI機能は(a)Facial Expression Recognition（表情から喜怒哀楽・驚き・恐怖等7基本感情）、(b)Voice Emotion（声のピッチ・抑揚・速度から感情検知、Hume AIは28種類）、(c)Text Sentiment（言葉の選択・絵文字から感情）、(d)Multi-Modal Fusion（表情×声×テキスト統合判定）、(e)Real-Time Stress Detection（HRV連動、運転中ストレス警告）、(f)Engagement Tracking（教育コンテンツ視聴中の集中度）。応用例は(I)メンタルヘルス（Wysa/WoebotがHume AI統合で声から不安検知）、(II)自動車（Smart Eyeのドライバー疲労検知、Volvo・BMW搭載）、(III)カスタマーサポート（怒っている顧客を優先対応、エスカレーション）、(IV)教育（オンライン講座での生徒の理解度・退屈度測定）、(V)広告調査（Realeyesで視聴者の感情反応定量化）、(VI)コールセンター（Empath、KDDI・SoftBank導入）、(VII)ロボット・AIコンパニオン（Inworld AI、Pepper、人の気分に合わせた応答）。倫理問題は(a)プライバシー（同意なき感情解析）、(b)バイアス（人種・年齢・性別で誤差）、(c)雇用差別（面接での感情解析でEU AI ActがHigh Risk指定）、(d)監視社会（中国の学校での集中度モニター等）。EU AI ActではEmotion Recognition AIを職場・学校で原則禁止、医療・安全用途のみ許可。2026年トレンドはMulti-Modal LLM（GPT-4V、Claude Vision、Gemini）の感情理解能力統合、Wearable統合（Apple Watch HRV、Oura）、Voice First心理カウンセリング、Hume AI EVI 2.0、AI Avatar Companion（Replika、Inworld）の感情応答精度向上、規制対応（同意UI、説明可能性）。