拓海先生、お時間よろしいですか。部下から『教室や会議の発言をAIで分析すれば改善点が見える』と勧められまして、しかし現場データは会話だらけで何から始めれば良いか分かりません。要するに、録音や議事録を機械に渡せば勝手に良くなるんですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しますよ。簡潔に言うと、ただ渡すだけでは十分でないんです。今回の論文は『プロンプト設計（Prompt Engineering、プロンプト設計）』と『ネットワーク分析（Network Analysis、ネットワーク分析）』を組み合わせて、発言を自動分類し、さらに人間関係の構造まで可視化する方法を提示していますよ。
なるほど。プロンプト設計ってのはチャットにどういう問い方をするか、という話ですか？でもうちの現場はラベル付きデータなんて無いので、学習させられないんですよね。
素晴らしい着眼点ですね！その通りです。プロンプト設計は教師データを大量に用意せずとも、大型言語モデルに「どう判断してほしいか」を明確に示す技術です。要点を三つに分けると、まずラベルの言語化が可能であること、次に文脈を含めて指示できること、最後に短期間で複数の分類を実行できることです。これにより手作業のコストを下げられるんです。
ちょっと待ってください。これって要するに『人がやっていた分類基準を文章でモデルに与えれば、モデルがその基準で自動分類してくれる』ということですか？
まさにその通りですよ！素晴らしい要約です。模型に対して『この発言は質問か意見か、承認か反論か』といった分類ルールを具体的に示すと、高い精度で分類できます。ただし重要なのは、プロンプトだけで会話の構造全体を理解するには限界がある点です。そこでネットワーク分析を加えると話の筋道が見えるようになるんです。
ネットワーク分析というと難しく聞こえますが、要は人と人のつながりを図にするという理解でいいですか。具体的に我々が期待できる成果はどのようなものなのでしょう。
いい質問ですね！ネットワーク分析は「誰が誰とどれくらいやり取りしているか」を可視化します。ここでの利点を三つにまとめると、会話の中心人物を特定できること、議論が偏っているか否かを評価できること、そして相互作用のパターンが成績や成果にどう影響するかを統計的に検証できることです。つまり単に発言内容を見るだけでなく、構造が成果に与える影響まで見られるんです。
なるほど。実務的にはどの程度の準備が必要ですか。録音を文字に起こす作業や、個人を特定しないための配慮も必要だと思いますが、コスト面も気になります。
素晴らしい着眼点ですね！実務導入は段階的に進められますよ。まずは文字起こし（自動音声認識）と発言者タグ付けの簡易化、次にプロンプトの設計で分類基準を固定化し、最後にネットワーク変換と解析を行います。コストは従来の手作業に比べて初期はかかるが、運用後はラベル付けや評価の工数を大幅に削減できます。プライバシー面は匿名化や集計レベルで対応することで実務的な解決が可能です。
わかりました。最後に確認ですが、要点を私の言葉で言うと、『プロンプトで発言を分類して、ネットワークに変換すると議論の構造が見える。構造と成果の因果も統計で確かめられる』ということで合っていますか。
素晴らしい要約です！その通りです。大丈夫、やれば必ずできますよ。初めは小さく試して、効果が見えたら横展開すれば良いんです。何から始めるか一緒に計画を立てましょうか。
ありがとうございます。自分の言葉で言うと、『現場の発言をAIにわかりやすく伝えるルール（プロンプト）で分類し、それを人間関係の地図（ネットワーク）にして、どの構造が成果に結びついているかを調べる』という理解で間違いないと感じました。それなら現場にも説明しやすいです。
1.概要と位置づけ
結論を先に述べると、本研究はプロンプト設計（Prompt Engineering、プロンプト設計）とネットワーク分析（Network Analysis、ネットワーク分析）を統合することで、教室や会議などの対話データから自動的に発言の種類を抽出し、人間関係の構造を可視化する点で従来手法を変えた点が大きい。要するに、事前に大量のラベル付きデータを用意せずとも、明確に記述した指示（プロンプト）で大型言語モデルを活用し、分類した発言をネットワークに変換して社会的構造の影響を統計的に検討できる点が革新である。
教育現場や現場会議の議事録では、発言の多様性と長い文脈が解析を難しくしてきた。従来の深層学習アプローチは大量のラベル付けとタスク特化の埋め込み（embedding）が必要であり、現場での実装ハードルが高かった。今回の方法は、言語モデルの理解力をプロンプトで引き出すことで、そのハードルを下げ、スモールスタートで効果を検証できる実用性を提供する。
さらに本研究は分類結果を単なるラベルの列に終わらせず、発言者をノード、発話のやり取りをエッジとして表現するネットワークに変換する点が重要である。この変換により、中心性やクラスターといったネットワーク指標を用いて議論の偏りや参加の広がりを定量化できる。組織の意思決定や授業改善に直結する示唆が得られる。
最後に、ネットワークを媒介変数として扱うネットワーク媒介分析（network mediation analysis）を導入している点が、他の研究と一線を画す。単に相関を見るだけでなく、交流の構造が成果にどのように寄与するかを統計的に検証できるため、介入設計や効果検証に有益である。
このように、本研究は実務で使える分析パイプラインを示すことで、ラボ環境を超えて現場導入可能な点で位置づけられる。
2.先行研究との差別化ポイント
従来研究は大きく二つの流れに分かれる。一つは教師あり学習を用いた発話分類で、事前に多数のラベル付きデータを用意してモデルを最適化するアプローチである。もう一つは社会ネットワーク理論を適用し、観察から交流構造を記述するアプローチである。いずれも有用だが、現場の実務観点からはコストとスケーラビリティが問題であった。
本研究はプロンプト設計を用いることで教師ありデータの必要性を削減し、言語モデルの既存知識を活用して安定した分類を実現する点で差別化する。プロンプトは明示的に分類規則を与えるため、複数の注釈者間で基準がぶれる問題に対して一定の一貫性を保てる利点がある。
また、分類結果をネットワークに変換し、さらにAMEN（Additive and Multiplicative Effects Network model、加法・乗法効果ネットワークモデル）を用いた潜在構造の抽出と媒介分析を組み合わせる点は珍しい。これにより、単なる頻度解析を超え、構造的要因が成果に如何に結びつくかを検証できる。
実務上は、ラベル作成コストの削減、分類基準の明文化、構造指標の提供という三つの利点が導入決断を後押しする点で、先行研究との差別化が明確である。特に小規模な現場での導入試験が現実的になる点が評価できる。
総じて、本研究は方法論の実用性と理論的検証の両面を提供する点で従来研究を補完しつつ前進させている。
3.中核となる技術的要素
第一の技術要素はプロンプト設計（Prompt Engineering、プロンプト設計）である。これは大型言語モデルに対して、分類基準や文脈情報を自然言語で正確に与える技術で、ラベル付きデータを作らずにモデルを指導できる。ビジネスに例えれば、熟練者の判断基準を文章化して新人に渡すのと同じであり、手作業の学習データ整備を減らせる。
第二はネットワーク構築である。発言を分類した後、それを発話者間の有向エッジに変換し、ノード間のやり取りを可視化する。この操作により中心性やコミュニティ構造を算出でき、誰が議論を牽引しているか、意見が偏っているかを定量化できる。現場の組織図では見えない実際の『会話力学』が把握できる。
第三の要素はAMEN（Additive and Multiplicative Effects Network model、加法・乗法効果ネットワークモデル）とそれを用いたネットワーク媒介分析である。AMENはノードを潜在空間に配置して対話の確率的生成過程をモデル化し、構造要因を抽出するのに有効である。これにより交流構造を媒介として成果指標との関係を明確に検証できる。
これら三つを順に組み合わせることで、単なる発話ラベルの列から組織的な示唆を導く分析パイプラインが成立する。ビジネス上の価値は、可視化された構造に基づく改善施策の提示と、その効果を統計的に検証できる点にある。
技術的な限界としてはプロンプトの設計精度や発言者識別の誤差、そしてモデルの解釈性が挙げられるが、運用的には段階的な改善で対処可能である。
4.有効性の検証方法と成果
本研究はまず発言をプロンプトで分類し、その分類精度を人手ラベルと比較して評価している。プロンプト設計はコンテキストを含めた指示を与えることで高い一致率を示し、特にラベルの揺らぎが大きい状況でも安定した結果を出す傾向が観察された。これは複数の注釈者がいる現場で有用である。
次に分類結果を基にネットワークを構築し、中心性や密度、クラスター指標などを算出している。これにより、発言の偏りや協働の度合いを可視化でき、教師や会議ファシリテータが介入すべきポイントを明確にした。可視化は現場の合意形成を加速する。
さらにAMENを用いて潜在的な交流構造を抽出し、これを媒介変数として学習成果（例：数学成績の男女差）との関連を検討した。結果は交流構造が成果差に部分的に寄与することを示唆し、単純な個人特性だけでは説明できない構造的要因の存在を支持した。
総合すると、プロンプト＋ネットワークの組合せは分類精度と構造的洞察を両立させ、改善施策の根拠を提供する点で有効であった。実務導入に向けたパイロット成果としては、ラベル作成工数削減と構造に基づく改善案提示の両面で定量的な効果が確認されている。
ただし検証は特定データセットに限定されるため、他領域や他言語環境での外的妥当性は今後の課題である。
5.研究を巡る議論と課題
まず理論的議論として、プロンプト設計はモデルのバイアスや曖昧さに依存するため、設計の標準化と透明性が求められる。現場で使う際には、分類基準を明記し再現可能性を確保するためのワークフローが不可欠である。これは現場の合意形成プロセスと技術的なガバナンスが交差するポイントである。
次に実務上の課題はデータ品質とプライバシーである。音声からの文字起こし精度や発言者タグの誤差は下流のネットワーク解析に影響を与えるため、前処理の精度管理が重要である。加えて個人特定を避ける匿名化や法的な配慮も必須であり、実装計画には倫理的な検討が含まれなければならない。
方法論上の制約としては、プロンプトだけでは長期的な会話戦略や非言語的要素を捉えきれない点がある。非言語情報や状況依存の解釈が重要な場面では追加的なデータ収集や専門家の介入が必要になるだろう。したがってハイブリッドな運用が現実的である。
最後にスケールの問題がある。小規模パイロットでは有望でも、大規模組織での継続運用には運用系の整備や人材育成が求められる。ここでの戦略は段階的導入とKPIの明確化、そして現場への説明責任を果たすことである。
総じて、技術的可能性は高いが、実務導入には運用設計、倫理・法務、データ品質管理の三点を同時に整備する必要がある。
6.今後の調査・学習の方向性
まず実務的な次のステップは外的妥当性の検証である。他国や異なる学年、異なる会議形態で同様の手法を適用し、結果の一貫性を確認することが必要だ。これにより現場横展開時のリスクが低減する。並行してプロンプトの設計手法を体系化し、テンプレート化することが望まれる。
次にモデルの解釈性と説明可能性の強化が重要である。プロンプト結果の根拠を可視化し、非専門家でも納得できる形で提示する仕組みを作ることが、経営判断での採用を加速する要因となる。ここでのポイントは『誰が』『なぜ』そう分類されたかを示すことだ。
教育や業務改善の観点では、ネットワーク構造に基づく介入実験が必要である。例えば中心性の低いメンバーの参加を促す仕組みを実施し、その効果をランダム化比較試験で評価することで、因果的な示唆が得られる。こうした実践的検証が次の学術的貢献となるだろう。
最後に実務導入向けのガイドラインやプライバシー対応のベストプラクティスを整備することだ。小さく始めて効果を確認し、段階的にスケールさせる運用設計が推奨される。学習資源としては、プロンプト設計、ネットワーク解析、AMENモデルの基礎を横断的に学ぶことが有効である。
会議で使える短いフレーズ集としては、「この発言分類の基準はこうです」、「この図は誰が主導しているかを示しています」、「まず小さく試して効果を見ましょう」という三点を用意しておくと説明が容易である。
検索に使える英語キーワード: “Prompt Engineering”, “Network Analysis”, “Classroom Interaction”, “AMEN model”, “Network Mediation Analysis”
G. Kim, I. H. Jin, M. Jeon, “Analyzing Classroom Interaction Data Using Prompt Engineering and Network Analysis,” arXiv preprint arXiv:2501.18912v1, 2025.
