EmotiAI技術解説：AIに感情記憶を実装する

概要

EmotiAIは、AIエージェントに人間のような感情記憶・学習能力を付与する革新的なシステムです。従来のAIが持つ一時的な感情分析を超えて、感情の記憶・統合・予測を実現し、真の感情的知性（EQ）を持つAIエージェントの構築を可能にします。

この記事では、EmotiAIのコアとなる技術要素を詳しく解説します。

1. ハイブリッド感情モデル（OCC + Plutchik）

OCC理論（Ortony, Clore, Collins）

OCC理論は、感情を認知的評価プロセスとして捉える理論です。出来事・エージェント・オブジェクトの3つの側面から感情を分析します。

出来事ベース: 喜び、苦悩、希望、恐怖
エージェントベース: 誇り、恥、賞賛、非難
オブジェクトベース: 好き、嫌い

Plutchik理論（感情の輪）

Plutchikの感情の輪は、8つの基本感情とその組み合わせを視覚的に表現したモデルです。

基本8感情: 喜び、信頼、恐怖、驚き、悲しみ、嫌悪、怒り、期待
強度の段階: 各感情に弱・中・強の3段階
感情の組み合わせ: 愛（喜び+信頼）、罪悪感（喜び+恐怖）など

ハイブリッドモデルの実装

EmotiAIでは、この2つの理論を統合したハイブリッドモデルを実装しています：

from backend.src.models.emotion_models import HybridEmotionModel

# 初期化
emotion_model = HybridEmotionModel()

# テキストから感情分析
text = "友人との再会がとても嬉しい！"
result = emotion_model.analyze(text)

print(f"Emotion: {result['emotion']}")      # joy
print(f"Intensity: {result['intensity']}")  # 0.8
print(f"Arousal: {result['arousal']}")      # 0.7
print(f"Valence: {result['valence']}")      # 0.9

2. Q学習による感情-行動最適化

Q学習とは

Q学習は、強化学習の一種で、状態と行動のペアに対する「価値（Q値）」を学習します。 EmotiAIでは、感情状態に基づいて最適な行動を選択するために使用しています。

感情状態と行動の互換性

感情状態と行動には相性があります。例えば：

喜び状態 → 「共感する」「励ます」行動が適切
怒り状態 → 「冷静に対処する」「一旦距離を置く」が適切
悲しみ状態 → 「寄り添う」「傾聴する」が適切

実装例

from backend.src.learning import QLearning, ActionSelector

# Q学習の初期化
q_learner = QLearning(
    learning_rate=0.1,      # 学習率
    discount_factor=0.95,    # 割引率
    exploration_rate=0.2     # 探索率（ε-greedy）
)

# 行動選択器
action_selector = ActionSelector(q_learner)

# 感情状態から行動を選択
emotional_state = {"joy": 0.7, "excitement": 0.5}
action = action_selector.select_action(emotional_state)

# フィードバックで学習
reward = 1.0  # 正のフィードバック
q_learner.update(emotional_state, action, reward)

Q値の更新式

Q値は以下の式で更新されます：

Q(s, a) ← Q(s, a) + α[r + γ max Q(s', a') - Q(s, a)]

s: 現在の感情状態
a: 選択した行動
r: 報酬（フィードバック）
α: 学習率
γ: 割引率
s': 次の感情状態

3. 感情記憶システム

記憶の3層構造

EmotiAIの記憶システムは、人間の記憶モデルを参考に3層構造を採用しています：

短期記憶（Redis）: 直近の感情状態を高速に取得
中期記憶（PostgreSQL）: 1週間～1ヶ月の記憶を保持
長期記憶（PostgreSQL統合）: 統合・圧縮された重要な記憶

記憶の統合アルゴリズム

類似した感情記憶を統合し、長期記憶として保存します：

from backend.src.core import MemoryManager
from backend.src.models import EmotionalMemory

memory_mgr = MemoryManager()

# 記憶の保存
memory = EmotionalMemory(
    emotion="joy",
    intensity=0.8,
    context="友人との再会",
    timestamp="2025-11-26T10:00:00Z"
)
memory_mgr.store(memory)

# 類似記憶の検索
similar_memories = memory_mgr.retrieve(
    emotion="joy",
    similarity_threshold=0.7,
    limit=10
)

記憶の減衰モデル

記憶は時間とともに減衰しますが、感情の強度によって減衰率が異なります：

def calculate_decay(intensity: float, days_elapsed: int) -> float:
    """
    記憶の減衰計算

    強い感情（intensity > 0.7）は減衰が遅い
    弱い感情（intensity < 0.3）は減衰が速い
    """
    base_decay = 0.95 ** days_elapsed
    intensity_factor = intensity ** 0.5
    return base_decay * intensity_factor

4. 3D感情空間マッピング

3次元感情空間

感情を3次元空間（Valence, Arousal, Dominance）にマッピングすることで、感情間の類似度や遷移を計算できます。

Valence（感情価）: ポジティブ↔ネガティブ（-1.0 ～ +1.0）
Arousal（覚醒度）: 落ち着き↔興奮（0.0 ～ 1.0）
Dominance（支配性）: 受動的↔能動的（0.0 ～ 1.0）

実装例

from backend.src.core import Emotion3DManager

emotion_3d = Emotion3DManager()

# 感情を3D空間にマッピング
vector = emotion_3d.map_to_3d(
    emotion="joy",
    intensity=0.8,
    arousal=0.7,
    valence=0.9
)

print(f"3D Vector: {vector}")
# Output: [0.9, 0.7, 0.8]

5. パーソナライズ機能

ユーザー別感情プロファイル

EmotiAIは、ユーザーごとに感情反応のパターンを学習し、パーソナライズされた感情分析を提供します。

from backend.src.core import PersonalizedAnalyzer
from backend.src.models import EmotionalProfile

analyzer = PersonalizedAnalyzer()

# ユーザープロファイルの作成
profile = EmotionalProfile(
    user_id="user_123",
    baseline_emotions={
        "joy": 0.6,
        "trust": 0.7,
        "fear": 0.2
    },
    sensitivity=0.8
)

# パーソナライズ分析
result = analyzer.analyze_with_profile(
    text="今日は良い一日だった",
    profile=profile
)

print(f"Personalized Emotion: {result['emotion']}")
print(f"Intensity Adjustment: {result['adjustment']}")

6. 技術スタック

バックエンド

Python 3.11+: コアロジック実装
FastAPI: RESTful API
Redis: 短期記憶（高速キャッシュ）
PostgreSQL: 中長期記憶（永続化）

機械学習

NumPy: 数値計算
Pandas: データ処理
scikit-learn: 機械学習アルゴリズム

NLP（多言語対応）

spaCy: 自然言語処理
transformers: 感情分類モデル
対応言語: 日本語、英語、中国語、韓国語

7. パフォーマンス最適化

目標パフォーマンス

記憶処理: 10ms以内
API応答: 100ms以内
同時処理: 1,000リクエスト/秒

最適化手法

Redis キャッシュ: 頻繁にアクセスされる記憶をメモリに保持
非同期処理: FastAPIの async/await を活用
バッチ処理: 記憶統合を夜間バッチで実行
インデックス最適化: PostgreSQLのインデックス設計

8. セキュリティとプライバシー

データ暗号化

転送時: TLS 1.3
保存時: AES-256暗号化

アクセス制御

JWT認証: トークンベース認証
ロールベースアクセス制御: ユーザー・管理者権限

GDPR/CCPA準拠

データ削除権: ユーザーによる記憶削除機能
データポータビリティ: 記憶データのエクスポート

まとめ

EmotiAIは、OCC理論とPlutchik理論を統合したハイブリッド感情モデル、Q学習による行動最適化、 3層構造の記憶システムにより、AIエージェントに真の感情的知性を与えます。

Python、FastAPI、Redis、PostgreSQLを組み合わせた高性能なアーキテクチャで、リアルタイム感情分析と長期記憶を実現しています。

概要

この記事では、EmotiAIのコアとなる技術要素を詳しく解説します。

1. ハイブリッド感情モデル（OCC + Plutchik）

OCC理論（Ortony, Clore, Collins）

OCC理論は、感情を認知的評価プロセスとして捉える理論です。出来事・エージェント・オブジェクトの3つの側面から感情を分析します。

出来事ベース: 喜び、苦悩、希望、恐怖
エージェントベース: 誇り、恥、賞賛、非難
オブジェクトベース: 好き、嫌い

Plutchik理論（感情の輪）

Plutchikの感情の輪は、8つの基本感情とその組み合わせを視覚的に表現したモデルです。

基本8感情: 喜び、信頼、恐怖、驚き、悲しみ、嫌悪、怒り、期待
強度の段階: 各感情に弱・中・強の3段階
感情の組み合わせ: 愛（喜び+信頼）、罪悪感（喜び+恐怖）など

ハイブリッドモデルの実装

EmotiAIでは、この2つの理論を統合したハイブリッドモデルを実装しています：

from backend.src.models.emotion_models import HybridEmotionModel

# 初期化
emotion_model = HybridEmotionModel()

# テキストから感情分析
text = "友人との再会がとても嬉しい！"
result = emotion_model.analyze(text)

print(f"Emotion: {result['emotion']}")      # joy
print(f"Intensity: {result['intensity']}")  # 0.8
print(f"Arousal: {result['arousal']}")      # 0.7
print(f"Valence: {result['valence']}")      # 0.9

2. Q学習による感情-行動最適化

Q学習とは

感情状態と行動の互換性

感情状態と行動には相性があります。例えば：

喜び状態 → 「共感する」「励ます」行動が適切
怒り状態 → 「冷静に対処する」「一旦距離を置く」が適切
悲しみ状態 → 「寄り添う」「傾聴する」が適切

実装例

from backend.src.learning import QLearning, ActionSelector

# Q学習の初期化
q_learner = QLearning(
    learning_rate=0.1,      # 学習率
    discount_factor=0.95,    # 割引率
    exploration_rate=0.2     # 探索率（ε-greedy）
)

# 行動選択器
action_selector = ActionSelector(q_learner)

# 感情状態から行動を選択
emotional_state = {"joy": 0.7, "excitement": 0.5}
action = action_selector.select_action(emotional_state)

# フィードバックで学習
reward = 1.0  # 正のフィードバック
q_learner.update(emotional_state, action, reward)

Q値の更新式

Q値は以下の式で更新されます：

Q(s, a) ← Q(s, a) + α[r + γ max Q(s', a') - Q(s, a)]

s: 現在の感情状態
a: 選択した行動
r: 報酬（フィードバック）
α: 学習率
γ: 割引率
s': 次の感情状態

3. 感情記憶システム

記憶の3層構造

EmotiAIの記憶システムは、人間の記憶モデルを参考に3層構造を採用しています：

短期記憶（Redis）: 直近の感情状態を高速に取得
中期記憶（PostgreSQL）: 1週間～1ヶ月の記憶を保持
長期記憶（PostgreSQL統合）: 統合・圧縮された重要な記憶

記憶の統合アルゴリズム

類似した感情記憶を統合し、長期記憶として保存します：

from backend.src.core import MemoryManager
from backend.src.models import EmotionalMemory

memory_mgr = MemoryManager()

# 記憶の保存
memory = EmotionalMemory(
    emotion="joy",
    intensity=0.8,
    context="友人との再会",
    timestamp="2025-11-26T10:00:00Z"
)
memory_mgr.store(memory)

# 類似記憶の検索
similar_memories = memory_mgr.retrieve(
    emotion="joy",
    similarity_threshold=0.7,
    limit=10
)

記憶の減衰モデル

記憶は時間とともに減衰しますが、感情の強度によって減衰率が異なります：

def calculate_decay(intensity: float, days_elapsed: int) -> float:
    """
    記憶の減衰計算

    強い感情（intensity > 0.7）は減衰が遅い
    弱い感情（intensity < 0.3）は減衰が速い
    """
    base_decay = 0.95 ** days_elapsed
    intensity_factor = intensity ** 0.5
    return base_decay * intensity_factor

4. 3D感情空間マッピング

3次元感情空間

感情を3次元空間（Valence, Arousal, Dominance）にマッピングすることで、感情間の類似度や遷移を計算できます。

Valence（感情価）: ポジティブ↔ネガティブ（-1.0 ～ +1.0）
Arousal（覚醒度）: 落ち着き↔興奮（0.0 ～ 1.0）
Dominance（支配性）: 受動的↔能動的（0.0 ～ 1.0）

実装例

from backend.src.core import Emotion3DManager

emotion_3d = Emotion3DManager()

# 感情を3D空間にマッピング
vector = emotion_3d.map_to_3d(
    emotion="joy",
    intensity=0.8,
    arousal=0.7,
    valence=0.9
)

print(f"3D Vector: {vector}")
# Output: [0.9, 0.7, 0.8]

5. パーソナライズ機能

ユーザー別感情プロファイル

EmotiAIは、ユーザーごとに感情反応のパターンを学習し、パーソナライズされた感情分析を提供します。

from backend.src.core import PersonalizedAnalyzer
from backend.src.models import EmotionalProfile

analyzer = PersonalizedAnalyzer()

# ユーザープロファイルの作成
profile = EmotionalProfile(
    user_id="user_123",
    baseline_emotions={
        "joy": 0.6,
        "trust": 0.7,
        "fear": 0.2
    },
    sensitivity=0.8
)

# パーソナライズ分析
result = analyzer.analyze_with_profile(
    text="今日は良い一日だった",
    profile=profile
)

print(f"Personalized Emotion: {result['emotion']}")
print(f"Intensity Adjustment: {result['adjustment']}")

6. 技術スタック

バックエンド

Python 3.11+: コアロジック実装
FastAPI: RESTful API
Redis: 短期記憶（高速キャッシュ）
PostgreSQL: 中長期記憶（永続化）

機械学習

NumPy: 数値計算
Pandas: データ処理
scikit-learn: 機械学習アルゴリズム

NLP（多言語対応）

spaCy: 自然言語処理
transformers: 感情分類モデル
対応言語: 日本語、英語、中国語、韓国語

7. パフォーマンス最適化

目標パフォーマンス

記憶処理: 10ms以内
API応答: 100ms以内
同時処理: 1,000リクエスト/秒

最適化手法

Redis キャッシュ: 頻繁にアクセスされる記憶をメモリに保持
非同期処理: FastAPIの async/await を活用
バッチ処理: 記憶統合を夜間バッチで実行
インデックス最適化: PostgreSQLのインデックス設計

8. セキュリティとプライバシー

データ暗号化

転送時: TLS 1.3
保存時: AES-256暗号化

アクセス制御

JWT認証: トークンベース認証
ロールベースアクセス制御: ユーザー・管理者権限

GDPR/CCPA準拠

データ削除権: ユーザーによる記憶削除機能
データポータビリティ: 記憶データのエクスポート

まとめ

Python、FastAPI、Redis、PostgreSQLを組み合わせた高性能なアーキテクチャで、リアルタイム感情分析と長期記憶を実現しています。

概要

1. ハイブリッド感情モデル（OCC + Plutchik）

OCC理論（Ortony, Clore, Collins）

Plutchik理論（感情の輪）

ハイブリッドモデルの実装

2. Q学習による感情-行動最適化

Q学習とは

感情状態と行動の互換性

実装例

Q値の更新式

3. 感情記憶システム

記憶の3層構造

記憶の統合アルゴリズム

記憶の減衰モデル

4. 3D感情空間マッピング

3次元感情空間

実装例

5. パーソナライズ機能

ユーザー別感情プロファイル

6. 技術スタック

バックエンド

機械学習

NLP（多言語対応）

7. パフォーマンス最適化

目標パフォーマンス

最適化手法

8. セキュリティとプライバシー

データ暗号化

アクセス制御

GDPR/CCPA準拠

まとめ

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1. ハイブリッド感情モデル（OCC + Plutchik）

OCC理論（Ortony, Clore, Collins）

Plutchik理論（感情の輪）

ハイブリッドモデルの実装

2. Q学習による感情-行動最適化

Q学習とは

感情状態と行動の互換性

実装例

Q値の更新式

3. 感情記憶システム

記憶の3層構造

記憶の統合アルゴリズム

記憶の減衰モデル

4. 3D感情空間マッピング

3次元感情空間

実装例

5. パーソナライズ機能

ユーザー別感情プロファイル

6. 技術スタック

バックエンド

機械学習

NLP（多言語対応）

7. パフォーマンス最適化

目標パフォーマンス

最適化手法

8. セキュリティとプライバシー

データ暗号化

アクセス制御

GDPR/CCPA準拠

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