拓海先生、最近うちの若手から「AIで定性的分析を効率化できる」と言われまして、正直ピンと来ません。論文を読めと言われたんですが、どこから手を付ければいいのか分からないのです。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、まずは結論を3点でお伝えします。1つ目、AIは人に似たコード提案ができるが、完全に置き換えはしない。2つ目、プロセス（手続き）を合わせることでAIの出力が有益になる。3つ目、現場導入は小さな並行実験から始めるのが安全です。
要点は分かりましたが、専門用語が多くて…。例えば「オープン・コーディング」って何ですか？現場の会話をそのままラベル化するだけですか。
素晴らしい着眼点ですね！「open coding (OC) (オープン・コーディング)」は、データを行単位で読み取り、観察される現象を言葉で切り出して概念を発見する初期段階です。ラベリングだけでなく、発見と説明の両方が目的なのです。
なるほど。ではAIを使うと「たくさんのラベルが出てきて、現場が混乱する」危険性もある、と聞きましたが、それは本当ですか。
素晴らしい着眼点ですね！確かに、機械（machine learning (ML) (機械学習)）やgenerative AI (GAI) (生成系人工知能)は多様な候補を出すため、研究者がその出力に過度に影響されないよう注意が必要です。だからこそ、並行して人がコーディングする「パラレル・コーディング」の設計が重要なのです。
これって要するに、AIは現場の補助者であって、マニュアルどおりの作業を自動化するロボットじゃない、ということですか？
その通りですよ。要点は三つです。まずAIはデータの「網羅」を助ける。次に人は高次の「解釈」を担う。最後に、両者の出力を比較するプロセスを設計すれば、より完全な知見が得られるのです。一緒にやれば必ずできますよ。
導入コストと効果の見積もりが重要です。若手は実験的に何でも突っ込みたがるが、経営判断としては「どれだけ業務に役立つか」を数字で見たい。どう評価すれば良いですか。
素晴らしい着眼点ですね！評価は定性的と定量の両面で行います。まず作業時間短縮や検出率などの定量、次に発見されたコードの新規性や現場での使いやすさという定性評価を並行して行う。つまり小さな並行実証を回して、効果が出た場面に投資を拡大するのです。
具体的には、若手が提案するモデルとベテランの人間コーダーを並列でやって、その差分を会議で検討する感じですね。最後に私の言葉で整理しても良いですか。
ぜひお願いします。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
要するに、AIは大量の会話から見落としを拾える補助役で、人間は意味付けと最終判断をする。両者を並行して回すことで効率と質を両立させる、ということですね。
