生成ＡＩの発展と普及でリサーチはどうなるのだろう、そして、リサーチ会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、リサーチ会社は生成ＡＩという大きな技術の出現によって構造的な変化が求められています。
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生成ＡＩに参照させて、課題や考察の叩き台を作らせることも増えると思います。
しかし、代替化に関しては「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、その提案をどう実現するのかを考える役割になるのだと思います。
ＡＩ時代で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、が求められるのでしょう。
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す。
マイボイスコムでも「ＡＩ分析ツール(CotoEL)」を開発して、リサーチへのＡＩ活用に取組んでいますが、ＡＩ分析と付加価値の高い「コンサル型リサーチ」の組み合わせで、お客様の意思決定に寄与できるリサーチ会社を目指します。
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■ 関連する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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