AI との対話 Part II：定性的なワークストリームにおける AI の質を明らかにする
AI の可能性は、もはや抽象的なアイデアではなく、音声ファイルや動画ファイルの文字起こし、画像や動画の生成、さらにはコードの記述さえ出来る具体的な可能性です。AI がもたらす生産性や創造性に期待する一方で、AI システムに起こりうるバイアスやエラー、ハルシネーションに対する警戒感もあります。
こうした変化する状況を乗り切るために、私たちは AI テクノロジーを慎重かつ注意深く活用することを重視しています。リサーチ・オン・リサーチへの戦略的アプローチにより、こうした変化のスピードと激しさを理解し、市場調査において AI の力を活用することができます。 AI が定性調査に与える影響を研究することで、これらの変化を受け入れ、このテクノロジーを有利に活用する戦略を立てることができます。
「AI との対話」Part II では、AI のアウトプットに関する有用性とリスクを検証するために一連のテストを実施しました。定性調査プラットフォームを使用し、トランスクリプション、翻訳、センチメント分析においてAI サプライヤーを評価しました。
その結果、AI トランスクリプションの品質にはばらつきがあり、英語のように広く使用されている言語では、機械によるトランスクリプションの方がより高い精度を示しました。AI 翻訳の精度は、人によるトランスクリプトを起点として使用するかどうかに左右されます。
センチメント分析に関しては、AIモデルの精度は様々なレベルを示し、一部のモデルは人間がコーディングしたセンチメント分析と同等のパフォーマンスを示しました。しかし、AI が独立して動作する前に、文章レベルでのセンチメント分析には改善の余地があります。
テーマ別分析では、生成 AI は優れた要約を提供しましたが、人間のリサーチャーと比較すると、インサイトを高め、ビジネス上のインプリケーションを引き出すのに苦労しました。専門知識、バイアスの特定、ハルシネーションの防止など、ギャップを埋めるためには、依然として人間の介入が必要です。
AI はイノベーションと成長の機会をもたらしますが、企業は潜在的なリスクを軽減しながら最大限の価値を引き出すために、AI ツールを慎重に評価し、見極める必要があります。
生成 AI と定性調査が互いにどのようなメリットをもたらすかについての詳細は、 こちらから「AI との対話」をご覧ください。
