AIとの対話：生成AIと定性調査は互いにどのような利益をもたらすか？
すべての会話は一つの質問から始まりますが、ときにその質問が適切でなかった場合、全く意味のない回答で終わってしまうこともあります。我々は、問いかける内容が世の中に対する見方や自らの行動に大きな影響を与えることを理解しています。
いい加減に考えられた質問は、現実に対する間違った認識や誤った行動につながる可能性がある一方、適切に作られた質問は、正確でインサイトに富んだ回答につながる可能性があります。このセンチメントは人間の会話だけでなく、生成 AI のコンテキストにおけるプロンプトにも当てはまります。
生成 AI に関する本シリーズの最初の記事では、これからの時代に期待されること、その制限、リスク、脅威、そして真実、美、正義という基準を用いてこれらのツールをどのように評価すべきかについての考察をご紹介しました。
「Conversations with AI」では、データのプライバシーを守りつつ、品質や精度などの AI ソリューションを最大限に活用できる専門家との連携の必要性について考察します。
リサーチャーにとって、AI は人間のような反応を生み出し、アイデアの創出、インサイトの発見、そしてコンセプトテストを加速させることができます。しかし、AI の主張は必ずしも事実とは限らないため、AI に質問を投げかけ、モデルをトレーニングし、アウトプットを適用するには、依然として人間の判断が必要です。しかし、我々は生成 AI がより速く、より安く、より良い調査を達成するための強力なツールであると考えています。
重要なのはインサイトに富んだ質問をすることです。プローブやフォローアップで様々な人々をいかに惹きつけるかを理解することが、現在の定性調査において不可欠なヒューマンスキルであるように、過去のプロンプトを基にする方法や、様々なプラットフォームにおけるオーダーの影響を理解することはそのままAIの世界にも通じます。
効果的なプロンプトは、コンテキスト、質問、データ事例を提供すべきです。そして出力構造、フォーマット、トーン、データタイプを特定する必要があります。
専門家と AIが繰り返しプロンプトを改良することで、より正確な回答が得られます。 AI とのエンゲージメントのスペシャリストこそが成功します。定性リサーチャーが人間に対して行うように、AIがいかにプロンプトに反応するかを理解することが重要です。
質の高いプロンプトを作成することは、様々なAIプラットフォームに関する知識とともに、質問の性質を理解し、実質的なドメイン知識を必要とする高度な技術です。
Conversations with AI では、プロンプトエンジニアリングとドメイン知識、質の高いデータ、リサーチフレームワークで訓練されたAIモデルを組み合わせることで、新たな科学的アプローチが生まれることを明らかにしています： Iterative Sciencesです。
