Takai Voice

生成ＡＩの発展と普及でリサーチはどうなるのだろう、

そのことを踏まえて当社はどう変化して行けば良いのだろう、

このことに対する明確な答えは分かりませんが、考え続けて対応し続けることは必要です。

一般的な生成ＡＩの影響は、１．効率化　→　２．高度化　→３．代替化　と言われていて効率化は間違いなく取り組むべきマストの条件だと言えます。

調査企画書作成や、調査票作成、レポート作成の補助等で、ＡＩに出来ることはＡＩにやらせることで作業の効率化は進むから、これは直ぐに取り組んで行きます。

そして、高度化、これもCotoELのアウトプット（定量分析の示唆出し）を見ると沢山のデータから何が言えるのかをまとめる力は人間より優れているように感じます。

これからは調査データをセキュアな環境のCotoELに参照させて、課題や考察の叩き台を作らせることも検討して良い様に思います。

しかし、代替化に関しては、以前、石田さんが以下の結果をまとめてくれたように「補助的ツール”としては有望だが、現状では“人間調査データの完全な代替”にはならない」と考えるべきで、そこから先の個人差の再現や、心理測定学的要因の欠如を補って整合性のある提案を考えることや、その結果を踏まえてどうするのが良いかの考察と提案（Consultancy & StoryTeller)で力を発揮することが求められるのだと思います。

これからのリサーチャーはこの様な人間にしかできない考える力、伝えて提案して会話する力、が求められることになるでしょう。

それは専門性とコミュニケーション力を身に付ける努力も必要ですが、より専門性の高い面白い職種になるということでもあると思います。

マイボイスコムがその様な未来の価値ある「コンサル型リサーチ」の出来る会社になって欲しいと願っています。

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■ 石田さんが３つの論文を総合した結論のまとめを生成ＡＩでまとめた結果
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・LLMは平均的な傾向や多数派の意見分布を一定程度再現できるが、個人差（分散）を十分に再現できず、多様性が不足する。
・質問文や選択肢のわずかな変更で回答が大きく揺らぎ、プロンプト依存性が非常に高い。
・人間が示すようなバイアス（例：後順バイアス）をLLM自身も示しており“人間に似た”ゆがみを持つ。
・インタビュー情報など文脈を与えると整合性は向上するが、それでも心理測定学的構造（因子構造など）の再現は難しい。
・国・文化レベルの分布シミュレーションも部分的には可能だが、未知の質問・国では精度が落ち、調査の代替にはまだ不十分。

*総合すると、LLMは“補助的ツール”としては有望だが、現状では“人間調査データの完全な代替”にはならないという結論で一致している。
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