ワインの棚で手に取ったボトルのレビューをGoogleで調べると、その説明は香水広告のように思える。「美しいボイセンベリー、染み込んだフィニッシュ、エキゾチックなスパイス」。あなたは、果物と家具で構成された独特の言語を理解しているふりをしながら頷く。
一口 sip すると、味は良かった。しかし、その味を事前に教えてくれたのはどの言葉だったのか？美しい、染み込んだ、それともエキゾチックなのか？
ワインの形容詞はまるで謎のように感じられるが、その認識は決して個人だけのものではない。ワインの棚での買い物やオンライン購入において、数語の詩的な表現が価格の決定に影響を与えることがある。 ワインレビューはしばしば、熱心なワイン愛好家のみが理解できる内部用語のように感じられる。
南メソジスト大学の統計学教授であり、アメリカワイン経済学者協会のフェローでもある Jing Cao 氏は、そんな断絶に注目した。彼女は感情分析という手法に注目し、AI を用いて日常のワイン消費者にとって意味のある明快さをもたらすことを目指している。
感情を探る分析を通じて、私たちは日常的に感情分析を行っている。テキストやソーシャルメディアの投稿、あるいはリアルな会話を読んでいるとき、私たちはその言語が明るい、フラット、あるいは不穏な相互作用を伝えているかどうかを判断している。Cao氏によれば、この直感的な読み取りこそが小規模な感情分析だという。
「今の時代、私たちは物質的な世界に生きており、売買がとても重要です。」とCao氏は述べた。「誰かが物を買う際には、全く盲目的に購入するわけではありません。評価や他の顧客のレビューやフィードバックを確認します。」このように他者の意見を掘り下げて情報に基づいて決定を下すプロセス自体が感情分析であると彼女は付け加えた。「それは製品の使い方や飲み方を説明したマニュアルではなく、人々がどの程度熱心に感じているかを知るためのものです。」
ワインの棚で熱意が伝わる様子は明確だ。Cao氏によると、レビューは香り、ボディ、風味、フィニッシュについての生き生きとした、力強い描写を通じて、潜在的な購入者を引き寄せたり、警告を発したりする。
オーストラリアのアデレード大学による2017年の研究では、魅力的な言葉がワインの購入に影響を与えるだけでなく、私たちの感情を形成し、より精巧なワインと認識されるものに対してより多くのお金を支払うよう促すと示されている。そして、最終的にそのワインを飲むと、より好きになることにつながる。
言葉が消費者の行動を促すことができる以上、どの言葉がその行動を促しているのか、そしてその仕組みはどうなっているのかという疑問が生じる。Cao氏も、その疑問に長年魅了されてきた自称フーディーであり、ワインや消費者行動に興味を持っている。
彼女はCOVID-19のパンデミック中に、残っていた助成金を使い、大学院生たちとともにこの疑問に答えようとしました。2022年に発表された「Journal of Wine Economics」の研究では、AIが「Wine Spectator」という著名なワイン雑誌のワインレビューをスキャンし、批評家のスコアを信頼できる形で予測することができると示された。
そのアイデアを基に、Cao氏と大学院生の Chenyu Yang 氏は、2005年から2016年までの140,000件以上の「Wine Spectator」のレビューを分析する、注意に基づいた複数のインスタンスモデルというAIシステムを開発した。ワインレビューをブドウの袋だと想像してみてください。AI は、その中の果実がどのようなフレーバーを運んでいるのかを、個々に、そして文の中で読み解きます。
最も肯定的な感情を示す言葉のトップには、誰もが期待するような言葉が並びました。美しい、魅惑的、精巧、ベルベット、贅沢、完璧などです。しかし、ブリード、浸す、カーペット、布地という言葉もワインスピーチの中では賞賛として解釈されます。
AIがネガティブと判断した言葉の中には、日常の言葉ではポジティブに見えるものもありました。ピクニック、スイカ、良い、さらっとしたという言葉は、実はあまり望ましくない品質を示唆しています。Hudson氏は、ピクニックがエレガンスやキャラクターに欠けるワインを想起させると説明しています。
Cao氏のAIは、他の感情分析モデルと比較しても、その精度は89.26%と高く、GoogleのBERTを上回る結果を示しました。ただし、Cao氏はこのAIがSNSや他のオンラインフォーラムの言語的な難しさにはまだ適していないと述べています。
それでも、この技術の進展をHudson氏は歓迎しており、消費者に何かを学び、AIが提示する感情に従い、特定のタイプのワインに導かれることができるなら、それはワインビジネスにとって非常に価値があると考えています。
Cao氏は、中でのAIが他の専門用語が多い世界、たとえば健康診断における医師の言葉を解読するのに役立つと考えています。こうした感情分析は医療の分野でも探求されており、患者のレビューを用いて医療提供者の評価を正と負に分けることを行っています。
「何を知る必要があるだけでなく、どのように知るか、なぜこのようにラベル付けされているのか、このように特徴付けられているのかを知りたい。」とCao氏は強調しました。「それが解釈可能なAIの力です。」
画像の出所：dallasnews