「感情グラフが微妙…」を卒業！スコア型で“気持ちの波”をちゃんと見える化する方法

🎢 感情グラフがイマイチなのはなぜ？

感情をグラフで見える化してみたけど

「動きはあるのに、なんか伝わってこない…」って思ったこと、ありませんか？

ちゃんと線は上下してるのに、どこが大事な場面なのか、よく分からない。

それ、よくある落とし穴です。

このセクションでは「なぜ感情グラフが微妙に見えるのか？」その理由を解説していきます。

よくあるパターン：「ちゃんと上下してるのに、何が起きてるか分からん！」

感情の流れをグラフで見える化できたら最高！

と思って、AIに発言ごとの感情をスコア化させて、折れ線グラフを描いてみたら…

たしかに、上下には動いてる。

でも

• 「で？この波って、なんなん？」
• 「感情が動いてるのは分かるけど、何が起きてるか見えない…」

…そんな状態になったこと、ありませんか？

実際にこんなグラフ👇になります。

student（青の線）のスコアは上下に激しく動いてるし、coachはずっとポジティブに安定しているっぽい。

でも、「どこで気持ちが上がった？」「何がキッカケだった？」という意味のある読み取りがしにくいんです。

折れ線グラフが微妙になる3つの理由

じゃあなぜ、ちゃんと数値が動いてるのに「読み取りにくい」のでしょうか？

その原因は以下の3つです。

「ポジ・ネガ・ニュートラル」だけじゃ足りない？

そうなんです。

人間の感情って、そんなに単純じゃありません。

• 「まあ、悪くないかも」
• 「うーん、ちょっと引っかかる…」
• 「あれ？今の言い方、なんか嬉しいかも」

こんな微妙な気持ちを、“+1・0・-1”の3段階で切ってしまうと、

せっかくの細やかな感情の流れが、ぜんぶ同じスコアに押し込まれてしまうんです。

だからこそ必要なのが、感情をもっと細かくスコア化する方法。

次のセクションで、そのやり方とコツを紹介していきます！

📈 じゃあどうする？感情を“スコア”で見える化！

グラフにしたはいいけど、意味が伝わらない！

その原因は、感情の表し方がざっくりすぎるからかもしれません。

そこで使いたいのが「スコア型」。

感情を数値で細かく表せば、グラフに“うねり”と“意味”が出てきます。

どういう仕組みなのか、見ていきましょう。

スコア型ってなに？感情を-1.0〜+1.0で数値化

さっき見たとおり、「ポジティブ」「ニュートラル」「ネガティブ」の3つだけで感情を表すと、どうしてもグラフが単調になってしまいます。

そこで登場するのが、スコア型という考え方！

これは、感情をもっと細かく、数字で段階的に表す方法です。

たとえば、こんな感じ👇

感情の種類	スコア値
とてもポジティブ	+1.0
ややポジティブ	+0.5
ニュートラル	0.0
ややネガティブ	-0.5
とてもネガティブ	-1.0

こうすると、「ちょっと嬉しい」と「超うれしい」を別の感情としてグラフに表現できるんです！

こんなふうに感情が波になる！（図・例をここに）

じゃあ、実際にスコア型でグラフにするとどうなるか？

たとえばこんなグラフ👇

さっきと同じ会話データでも、感情スコアを -1.0〜+1.0 の連続値にすると、

• 👤 studentの感情の揺れ（ポジ→ネガ→ポジ）が“うねり”として見える！
• 🎤 coachの安定感も分かりやすい（ずっとポジティブでブレてない）

しかも、ニュートラル（0.0）を挟んで上下に分かれてるので、「どこで落ちたか」「どこで盛り上がったか」も一目で分かりやすい。

つまり、数字を細かくするだけで…

グラフが“ただの折れ線”から“感情のストーリー”になる！

これが、スコア型で感情を可視化する一番のメリットです。

🧠 感情スコアの精度を上げる5つのコツ

せっかく「スコア型」で感情を見える化しても、GPTくんがズレたスコアを出してきたら意味がありません。

• 「それ、そんなにポジティブかな…？」
• 「いや、これはもっとネガティブだろ！」

そんな“ズレた判定”を防ぐために、ここからは感情スコアの精度をグッと上げる5つのコツを紹介します！

コツ①：スコアの段階をはっきり言語化

まず超大事なのがこれ！

「+1 = ポジティブ」って伝えたから大丈夫でしょ？

……って思ったあなた、GPTくんにはそれじゃ足りません。

GPTくんは「いい感じです」くらいでも+1を出したりします。

なので、スコアには意味の幅をきちんと定義しましょう。

たとえばこんなふうに👇

• +1.0：とてもポジティブ（強く好意を示す、感謝、感動など）
• +0.5：ややポジティブ（前向きな印象、少し嬉しいなど）
• 0.0：ニュートラル（判断つかない、淡々とした情報など）
• -0.5：ややネガティブ（戸惑い、不安、否定気味）
• -1.0：とてもネガティブ（怒り、悲しみ、拒絶など）

スコアに“ストーリーと言葉”を与えることが、正確な評価への第一歩です。

コツ②：発言は小分けで渡すべし

長文の会話や複数の発言を一気に渡すと、GPTくんは“全体の雰囲気”で評価しがちになります。

なので、発言は1つずつ分けて処理するのが基本！

{
  "speaker": "student",
  "text": "うーん……まぁ、そうかもしれないですけど。",
  "start": 120,
  "end": 125
}

こんな感じで、1発言単位に区切ってスコア付けしていきましょう。

地味だけど、これだけで精度が2倍ぐらい変わります（体感）。

コツ③：GPTに“感情分析の専門家”役を与える

人間でも「営業の人」と「心理カウンセラー」では感情の読み方が違いますよね。

同じように、GPTにも“感情分析の専門家です”という役割を与えると、急に判断が丁寧になったりします。

{
  "role": "system",
  "content": "あなたは感情分析のプロフェッショナルです。"
}

これは「systemメッセージ」と呼ばれる指示で、GPTの“キャラ設定”のようなものです。

設定しておくだけで、感情判断がちょっと賢くなるのでオススメ。

コツ④：あいまいな発言には“お手本”を見せよう

GPTが迷いやすいのが、「微妙な表現」です。

• 「別にいいですけど」→ ややネガ？ニュートラル？
• 「たしかに…うーん…」→ 判断不能！

こんな曖昧発言には、「これは-0.5にしてください」みたいな

“模範解答”を見せておくと効果バツグンです。

たとえば：

例：「うーん……まぁ、いいですけど。」 → スコア：-0.5

これを最初に教えておくと、GPTはブレにくくなります！

コツ⑤：出力形式は「数値のみ」に決めておく

GPTくん、余計なことを言いたがる生き物です。

「スコアは-0.5です。ちょっと不安そうな感じがしました！」

なんてコメント付きで返されても、後の処理が面倒ですよね。

だからこう伝えましょう👇

「出力は {"score": 数値} のJSON形式でお願いします。」

こうしておくと、

• プログラムで扱いやすい
• 表やグラフへの変換もスムーズ

になるので、データ処理の自動化にもつながります◎

この5つのコツを押さえておくだけで、感情スコアは一気に安定します！

次のセクションでは、実際に使える「プロンプト例（コピペOK）」をご紹介します！

💬 プロンプト例（コピペOK）

ここまでで「感情スコアを正しく付けるコツ」はわかってきましたね。

でも、実際にChatGPTくんに頼むとき、なんて言えばいいの？

…という方のために、そのまま使える“お願い文”＝プロンプトを用意しました！

感情スコアをつけるお願いのしかた

👇このプロンプトを、GPTにそのまま貼って使ってください。

あなたは感情分析の専門家です。以下の発言に対して、感情のスコアを -1.0 ～ +1.0 の範囲で1つ付けてください。

スコアの意味は以下のとおりです：

- +1.0：とてもポジティブ（強い好意・感謝・感動など）
- +0.5：ややポジティブ（ちょっと嬉しい・前向きな印象）
-  0.0：ニュートラル（感情が読み取れない・淡々とした情報）
- -0.5：ややネガティブ（戸惑い・不安・少し否定的）
- -1.0：とてもネガティブ（怒り・拒絶・悲しみなど）

以下の発言にスコアを1つだけ返してください。

【発言】
うーん……まぁ、そうかもしれないですけど。

これだけで、GPTくんは感情のスコアをしっかり考えてくれます！

きれいなJSONで返してもらうには？

グラフにしたり、他のツールと連携したい人は、返答形式も指定しておきましょう。

出力は下記の形式でお願いします：
{"score": -0.5}

プロンプトの最後に、これをポンと付け足すだけで、GPTくんはちゃんと整ったJSONで返してくれるようになります。

🔁 実際のプロンプト全文（コピペ用）

あなたは感情分析の専門家です。以下の発言に対して、感情のスコアを -1.0 ～ +1.0 の範囲で1つ付けてください。

スコアの意味は以下のとおりです：

- +1.0：とてもポジティブ（強い好意・感謝・感動など）
- +0.5：ややポジティブ（ちょっと嬉しい・前向きな印象）
-  0.0：ニュートラル（感情が読み取れない・淡々とした情報）
- -0.5：ややネガティブ（戸惑い・不安・少し否定的）
- -1.0：とてもネガティブ（怒り・拒絶・悲しみなど）

以下の発言にスコアを1つだけ付けてください。

【発言】
（ここに発言を入れる）

出力は以下の形式で返してください：
{"score": 数値}

この形式にしておくと、スコアの一括処理やグラフ化がめちゃくちゃラクになります！

📊 まとめ：感情の波を“ちゃんと波”にするために

感情をスコアで見える化できるようになると、会話はただの記録から、“気づきのデータ”になります。

たとえば…

• 🎧 コーチングなら：受講者がどこで落ち込んで、どこで前向きになったかが分かる
• 🧑‍🏫 英語レッスンなら：理解度やモチベの上下がスコアとして見える
• 💬 営業トークなら：どの話題で相手が乗ったか／冷めたかが見える

こんなふうに、“感情の流れ”をグラフで見られるだけで、相手の気持ちをあとから客観的に振り返ることができるんです。

スコア化で“見える化の質”が変わる

ざっくりした「ポジティブ／ネガティブ」だけじゃ、気持ちの微妙な揺れは見えません。

でも、+1.0〜-1.0で段階的にスコアをつければ…

• 一喜一憂のうねり
• ネガティブから立ち直る瞬間
• コーチと生徒の感情のズレ

…そんな“感情のストーリー”が、折れ線グラフの上に浮かび上がります。

まずは折れ線 → 慣れたらエリアチャートも！

最初は、折れ線グラフで波を見てみるだけでもOK。

でも、もっと見た目で伝わるグラフを作りたくなったら…

• ポジ／ネガを色分けしたエリアチャート
• 発言ごとに棒グラフで感情を表すタイムライン
• スコアに加えて話題タグを組み合わせる感情マップ

……など、表現の幅はどんどん広がります！

完璧なスコアを求める必要はありません。

大事なのは、「なんとなくしか掴めなかった気持ち」が、ちょっとだけ見えるようになること。

それだけでも、セッションの質も、振り返りの深さも、相手との距離感も変わってきます。

AIを使って“気持ちの波”をデータにする。

それが、次世代のやさしいフィードバックのかたちかもしれません。

✨ 補足：もう一歩こだわりたい人へ（任意）

ここから先は、ちょっとマニアックな話。

でも、「感情スコアにこだわりたい！」「もっと精度上げたい！」という人には役立つ内容です。

GPTくんが悩む“微妙な発言”ってこういうの

GPTくんは、分かりやすい感情表現は得意です。

「めっちゃ楽しい！」→ +1.0
「最悪です…」→ -1.0

これは余裕。でも、問題はこういうやつ👇

「…まぁ、いいですけど」
「うーん、たしかに…」
「大丈夫……だと思います」

はい、出ました。“人間なら察するけど、AIは困る系の発言”です。

こういうボーダーライン発言は、GPTの出すスコアがブレやすいです。

• ニュートラルにしてくることもあれば
• -0.5くらいでネガ気味に見てくることも

人間でも悩む内容だからこそ、事前にお手本（例）を見せるのが有効です。

「この文は -0.5 にしてね」ってサンプルを入れてあげると、GPTくんも判断が安定してきます。

「正確すぎるスコア」にこだわらなくてOKな理由

「この発言、+0.6じゃなくて +0.5じゃないの!?」

……ってツッコみたくなる気持ち、わかります。

でも正直、感情スコアってそこまでピタッと正解を出すものじゃありません。

なぜなら

• 感情はグラデーションであり
• 文脈や個人差にもよるし
• そもそも人間でも判断が割れるから

だから、大事なのは「全体の流れや傾向が見えること」です。

「感情がポジ→ネガ→ポジに動いた」
「コーチと生徒で感情のズレがあった」

…そんな“ざっくりの気づき”が得られれば、もう十分実用レベルです。

スコアは道具、完璧を求めすぎず、活用にフォーカス。

そう思って、楽しく使っていきましょう😊