🛠 ツール制作ログ

ポータルを“振り返りの相棒”にする!感情スコア化大作戦の全記録

🎬 はじめに

前回の記事では、

「コーチングポータルを作るぞ!でも、土台がぐちゃぐちゃだとすぐ詰むから、まずは4テーブルだけ作っとけ!」

っていう、自分に言い聞かせるようなドヤ記事を書きました。

おかげさまで、テーブル構造だけは誰が見ても安心。

おかげさまで、テーブル構造だけは100点
だけど問題はそのあと。

テーブルに入れる「中身(データ)」をどうやって作るのか?

生徒さんの録音を文字起こししただけじゃ、ポータルとしての面白みゼロ。

  • 読むのダルい
  • どこが大事か分かんない
  • そもそも誰も振り返らない

で、三重苦です。

そこで今回!

そうだ!発話ごとにAIに感情スコア付けさせたら、波が見えるやん!

とひらめいて、全力でやってみた結果…

普通に地獄を見ました。

今日はその裏話をお届けします。

これ読んだら、AIでポータルの価値をググッと上げるヒントが絶対見つかります。

どうぞ最後までお楽しみください!

🔍 どんな中身が必要か、を考えた

まずテーブルができたら、次の難所はこれ。

「で、中身何入れるん?」問題

録音データを文字に起こしただけじゃ、長い・読まない・誰も振り返らない の三重苦。

コーチングって「振り返りが命」なので、「読むのめんどくさいから放置されるメモ」だと何の意味もない。

だから必要なのはこの3本柱に絞りました。

  • 要点メモ → 長文をギュッとまとめる
  • ToDoリスト → 次にやることが秒でわかる
  • 感情スコア → 会話の気持ちの波が見える

これさえあれば、生徒さんもコーチも一目で「今回どんな話したか」がパッと分かる。

ポータルは『置き場』じゃなく『振り返りの相棒』にする!

と、勝手に使命感MAXです。

🎭 感情スコア、大冒険の巻

要点とToDoはまだ良いんですよ。

「まとめて」「やることリストにして」ってGPTに言えば、まぁそれっぽいのが出てくる。

問題は感情

会話って基本ポジティブなんです。

だから普通に感情分析させると、全部 Positive になる。

結果、グラフが一直線。面白くない。

かと言って無理にネガティブ認定させると、コーチが鬼教官みたいに見える事故が起きる。

しかも、感情って「嬉しい」だけじゃなくて「ちょっと嬉しい」「めっちゃ嬉しい」の差が超大事。

だから今回は…

  • ✅ 5段階で感情を分ける
  • ✅ さらにスコアを +2〜-2 で数値化
  • ✅ グラフにして波を見える化

この3ステップに決定。

最初は何も考えず、

「全部まとめて渡したら一発で返ってくるっしょ!」

と、発話ぜんぶGPT君に投げてみたら…

  • 💥 全部 Positive で返ってくる事件
  • 💥 長すぎて処理落ち事件
  • 💥 「説明的ポジティブ」とか謎ラベル生まれる事件

……と、ちっちゃい地獄が連発。

「もうやめよっかな…」って何回も思いました。

🧩 バッチ処理の救世主

そこで編み出したのが、奥義:バッチ処理

一気に全部投げるとGPT君の脳みそがバグるので、小分けにして渡す作戦に切り替え。

最初は20件ずつにしてみたけど、

  • 「うーん、ちょっと粗いな…」
  • 「感情の強弱がなんかおかしい…」

となり、最終的に10件ずつに落ち着きました。

これが正解でした。

小分けにすると、

  • 一回のAPIコストが安定する
  • GPTが会話の流れを忘れにくい
  • 途中で止まってもどのバッチで止まったかすぐ分かる

という、良いことだらけ

「無限知能だと思ってたけど、GPT君も疲れるんだな〜」

と、人間味を感じた瞬間でした。

🗂 感情スコアを一言で要約するコツ

発話ごとに +2 〜 -2 の数値を付けたのはいいんだけど、

「で?これどう読めばいいん?」

ってなるんですよ。

そこで思いついたのが、

スコア全部まとめてGPTに読ませて、一言で物語にしてもらおう!

最初は「短くまとめろ!」って言ったら、

「終始ポジティブでした。」

…だけ。
逆に「長くして!」って言ったら、

「前回の思い出から始まって3行ポエム。」

誰が読むねん。

で、色々試した結果、

  • ✅ 始まり〜変化〜終わりを必ず含めさせる
  • ✅ 「誰の気持ちか(生徒orコーチ)」を書かせる
  • ✅ ちょっと詩的でもOK、熱量が伝わる方が良い

これを押さえたら、一文で“気持ちの流れ”が見えるように!

これ、今回作って一番満足したポイントです!

📌 学びと次やること

今回の感情スコア付け地獄から得た教訓をまとめると…

バッチサイズ超重要!
→ 一気投げは雑になる。10件ずつがベスト。

数値だけじゃ意味なし!
→ グラフ化&一言物語で初めて使える。

JSON設計は最初にやれ!
→ 後でカラム悩まなくて済む。
emotion_scoresemotion_comment は神。

💡 次やること

  • 🎯 話題タグ付け & 深さ分析
    → どの発言が学習、雑談、悩み…?をAIで自動分類。
  • 📊 感情グラフの可視化
    → スプレッドシートでも、ポータルでも見やすくする。

というわけで、次回は話題タグ付け編!

感情の波に「何を話してたか」を掛け合わせて、セッションの全体像をまるっと見える化していきます。

  • この記事を書いた人

SHIRAN

「コードは知らない。でも作れる。」AIとツールで便利を生む非エンジニア。挫折も経験しながら、今は作る楽しさを発信中。詳しくはこちら

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