AI駆動の調査質問生成の方法論的基盤（Methodological Foundations for AI-Driven Survey Question Generation）

田中専務

拓海さん、最近部下から「AIでアンケートを自動生成すれば現場の意見が取れる」と言われているんですが、本当に経営判断に使えるデータが取れるんでしょうか。専門用語も多くて気後れします。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大きな結論から言うと、この研究は「AI、特にLarge Language Models (LLMs)／大規模言語モデルを使って、個々の回答に応じてその場で質問を作り変える仕組みが実用的に設計できる」ことを示しているんですよ。要点は三つに整理できますよ。

田中専務

三つというと？現場では投資対効果（ROI）が第一ですから、そこを最初に知りたいんです。

AIメンター拓海

大丈夫、端的に説明しますよ。第一に技術的に実装可能であること、第二に品質管理のための反復的なプロンプト改善（SQRAフレームワークのような設計）が必要であること、第三に倫理面と信頼確保が不可欠であることです。投資対効果は、どれだけ人手を減らしつつデータ品質を維持できるかで決まりますよ。

田中専務

これって要するに、人がやっているアンケート作業をAIに置き換えて効率化できるが、品質と信頼をチェックする仕組みを入れなければならない、ということですか？

AIメンター拓海

まさにその通りです！「効率化」と「品質保持」を両立するための設計が本論文の中心です。専門用語が出てきたら、身近な例で説明しますから安心してくださいね。

田中専務

実務で導入する場合、現場の担当者が戸惑いそうです。現場のやり方を変えずに導入はできますか。あと、クラウドの利用や外部APIは怖いんです。

AIメンター拓海

安心してください。論文ではQualtricsという既存のアンケートプラットフォームをハブにして、OpenAIのGPTモデルを呼び出すやり方を説明しています。Qualtricsは既存ワークフローに組み込みやすく、段階的に導入できるため現場の抵抗を下げられるんです。

田中専務

それなら現場の負担は少なそうですね。品質チェックの具体策はどんなものですか。自分でサンプルを見て判断するのか、それともAIが自動でやるんですか。

AIメンター拓海

両方です。論文はSQRA（Simple Question Refinement and Assessment仮称）のような反復フレームワークを提案しており、まずAIが生成した質問を自動で評価・修正し、その後人間がサンプリングで品質を確認するハイブリッドを推奨しています。これでスケールと信頼性を両立できるんですよ。

田中専務

なるほど、ハイブリッドですね。最後に私の理解を整理させてください。要するに「既存プラットフォームにAIをつなぎ、AIが場面に応じて質問を作る。品質はAIの自動評価と人のチェックで保つ。導入は段階的で現場負担を抑え、ROIは効率化次第で出る」という理解で合っていますか。これなら会議で説明できそうです。

AIメンター拓海

完璧です！その言い回しを会議で使えば伝わりますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。