01どんな状況だったか
調査の結果を、顧客が自分で見られる画面にする仕事です。単純集計、属性ごとのクロス集計、自由回答の一覧まで扱います。回答は1調査で1,000件を超えます。
02何が問題だったか
- 集計を画面側でその都度やると、重くて開かない。
- 生成AIに数えさせると、同じデータからでも数字がぶれることがある。調査の数字がぶれるのは致命的。
- 「この結果はこう読める」という解釈をAIに書かせると、根拠のない断定が混ざりうる。
- 自由回答は数千件あり、人が全部読むのは現実的でない。
03仕組み
肝は分類そのものではなく、分類の基準を先に文章にすること。基準が残るから、次回と比較できる。
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04何をしたか
集計は、決まった手順で先に済ませる
生成AIには計算させません。同じデータからは必ず同じ集計が出るようにして、あとから検算できる状態を保ちます。
計算した結果を置いてから、画面に渡す
1つの調査につき1つのシートに集計済みの値を書き出し、画面はそれを読むだけにします。重い処理を画面側に置きません。
考察・解釈の文章は出さない
ここが一番の判断です。出すのは数値・割合・グラフ・一覧・代表値まで。「傾向」「課題」といった読み解きの文章は生成しません。
自由回答は、一覧と語句の出やすさで出す
無理に要約せず、実際の回答をそのまま読める形にします。扱う言語によっては単語の区切りが機械的に取れないので、そこは正直に「そこまで」と決めています。
見てよい人にだけ見せる
顧客ごとの合言葉で入り、自分の調査だけが見える形にしています。
05システム構成
AIに何をさせないかを先に決めた例。集計は機械が正確に、読み解きは人が。境目をはっきりさせている。
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「AIで分析します」と言えば聞こえはよいのですが、調査の数字は、ぶれないことのほうが価値があります。そのため、数える部分は機械に正確にやらせ、読み解く部分は人が担当する、という線を先に引きました。
Google スプレッドシート
Google Apps Script
Python
06出来上がったもの
※ 設問・数値・自由回答はすべて、この説明のために作ったサンプルです
出すのは事実だけ。単純集計、属性クロス、自由回答の一覧と語句の頻度まで。「こう読める」は書かない。
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07どう変わったか
- 同じデータからは必ず同じ集計が出る。だから、あとから検算できる。
- 画面が軽い。集計が終わっているので、開くだけで結果が出る。
- 根拠のない断定が画面に出ない。読み解きは人がやる前提になっている。
- 自由回答が、要約に潰されずそのまま読める。
進行中の案件です。「AIにここまではやらせない」と先に決めておくと、あとで揉めません。できることを増やすより、できないことをはっきりさせるほうが、結果的に使ってもらえると考えています。
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