AIとの対話 Part IV: AI支援による知識ライブラリとキュレーション、信頼できる出力の探求
世界中の多くの大手企業にとって、自分が知っていることを把握することは、想像以上に難しいことです。さらに、必要なときに適切な情報を見つけることはさらに困難です。インサイト分野で働く多くの人にとっての課題は、適切な情報源を見つけ、ソーシャルメディアで共有できる詳細かつ簡潔なレポートを作成することです。これを実行する専門家がキュレーターです。
私たちは、キュレーターを、生成AIの最新の進歩をキュレーションプロセスに適用する専門家であり、分析フレームワークを大規模なデータコーパスに適用する方法を知っている認定AIキュレーターに進化させる必要があると考えています。要点としては、AIがもたらす主なメリットはスピードであると考えています。
イプソスは、顧客のニーズに合わせて、独自のカスタムAI支援ナレッジライブラリとキュレーションソリューションを開発しています。このソリューションの情報を提供するために、イプソスは次の4つの重要な質問を調査する2つのパイロット調査を実施しました。
- AIは非構造化データライブラリ内の関連情報を効果的に見つけることができるか。従来のAIと生成AIの両方が、取り込まれたデータと分析フレームワークを使用してテストされ、関連コンテンツをより速く正確に識別することが試みられた。
- ソースが見つかったら、AIはそれを正確に要約できるか。それとも、人間による検証が依然として重要か。
- イプソスはAIが生成した要約をどのように統合して、一貫した全体レポートにまとめることができるのか。
- AI支援によるキュレーションソリューションから、クライアントはどのようなメリットを期待できるか。パイロットでは、人間のみによるキュレーションとAI支援によるアプローチを比較した。人間によるアプローチでは、キュレーターがソースを確認してレポートにまとめる。AIによるアプローチでは、アルゴリズムを使用して関連情報を識別、要約、結合する。人間の出力は、AIの幻覚やギャップを評価するのに役立った。
全体として、目標は、AIが正確さを犠牲にしたり、意味のあるインサイトを伝える上での人間の判断の必要性を犠牲にしたりすることなく、キュレーションを高速化できるかどうか、またその方法を評価することでした。パイロットでは、効率的なAIドキュメント処理と、専門家によるキュレーション、ストーリーテリング、実質的な結論の導出とのバランスを取ることを目指しました。
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