今回は超々初心者向けにプログラミングなしで！ 文字解析のサービス、Text Analytics APIの評価分析（sentiment analysis）を利用してみたいと思います。

サンプルで試せるサイトもありますが、今回は自分のパソコンから試すことを想定します。

事前に準備するものはAzureのサブスクリプションだけです。無い方はまずは登録からお願いします。

 
 

用意するもの：

Microsoft Azure サブスクリプション

 
 

Step 1：Text Analytics APIを使えるようにする

まず、AzureでText Analytics APIを利用するための「APIキー」を取得します。

「APIキー」とは、言わゆるパスワードのようなものです。これを使って、あなたが利用したことを検知します。

Azureポータル（https://portal.azure.com/）から、「＋」をクリック、「AI + Cognitive Services」、「すべて表示」を選択します。


 
 

スクロールすると、「Text Analytics API」がありますので、それをクリックします。

 
 

この画面が出ましたら、「作成」をクリックします。

 
 

名前、場所、価格レベル、リソースグループを記入し、「以下の通知を読み、理解しました」にチェックを入れます。

場所は2017/6/26現在、「米国西部」のみ選べます。

価格レベルは「F0」を選べば無料で試せます。※回数の制約等があります。

「作成」をクリックしたら、Emotion APIが使える準備が整いました。

 
 

作成はできましたが、利用するには「エンドポイント」というWebアドレスみたいなものと、「APIキー」というパスワード的なものが必要です。

まず、エンドポイントを取得します。作成したText Analytics APIを開くと概要が表示されます。「エンドポイント」と書かれているしたのURLをコピーします。メモ帳などに一時的に貼り付けておいてください。後に利用します。

 
 

次に、「APIキー」を取得します。画面左側の「キー」をクリックし、「キー１」のところに表示されているなが～い文字列をコピーします。こちらもメモ帳などに一時的に貼り付けておいてください。後に利用します。

 
 

Step 2：Postmanをインストールする

次に、ご自身のパソコンに「Postman」というソフトをインストールします。

これを利用すると、プログラミングなしで、開発環境なしでText Analytics APIが試せます。

まず、インターネットから https://www.getpostman.com/ へアクセスし、Postmanをダウンロードします。大体サイズは数十MBで小さいプログラムです。

※私はPostmanの人間ではありませんので、ご安心を。

MacもWindowsも、Linuxでも使えますよ！　

 
 

今回はWindowsを想定して手順を書きます。

インストーラーを起動するだけでインストールされます。数秒で終わります。

 
 

 
 

これが表示されればPostmanの準備はできました。

「Take me straight to the app」をクリックします。

 
 

Step 3：Text Analytics APIをPostmanに設定する

まず、Postmanの画面構成をさらっと説明します。複雑そう…と思われるかもしれませんが手順は今からご説明します。

 
 

「GET」をクリックし「POST」を選択します。

 
 

STEP1でコピーした、エンドポイントのアドレスを「Enter request URL」と書かれている部分に貼り付けます。

 
 

貼り付けたアドレスのあとに、文字を追記で入力します。

「https://westus.api.cognitive.microsoft.com/text/analytics/v2.0」の後に「/sentiment」と入力してください。

面倒くさい方は、以下の文字列をそのままコピーペーストしてくださいね。

 
 

/sentiment

 
 

こんな感じです。

 
 

次に「Headers」というところに、以下を記入します。

 
 

表にするとこんな感じです。面倒くさい方はコピーしてください。（APIキーはご自身のメモ帳から！）

※上記のAPIキーはデタラメなので使えません

Key

Value

Ocp-Apim-Subscription-Key

メモ帳へコピーしてた「APIキー」を貼り付ける

Content-Type

application/json

 
 

ここまでできたら、「SAVE」を押して、保存しましょう。

 
 

後で利用するときにわかりやすく名前をつけて、フォルダも指定できます。

 
 

Step 4：Text Analytics APIを利用する

いよいよ使う時がやってきました！

Bodyをクリック、「raw」を選択し、分析したい文字列を以下のように入力します。

このような感じで入力します。

残念ながら、現在評価判断（sentiment analysis）は日本語へ未対応ですので、英語で試します。

{

“documents”: [

{

“language”: “en”,

“id”: “1”,

“text”: “This week has been fantastic!”

},

{

“language”: “en”,

“id”: “2”,

“text”: “I don’t look forward to next week though.”

}

]

}

 
 

あとは「SEND」を押します！

結果が出ましたー

以下の結果となりました。