投稿者 global-ai-media 
シンシナティ大学の医学生らが、研究における定性的なアンケート回答の分析にChatGPTを活用する試みを行っています。この事例は、医療分野に限らず、顧客の声（VOC）や社内アンケートなど、膨大なテキストデータを抱える日本企業にとっても重要な示唆を含んでいます。本記事では、定性調査におけるAI活用の可能性と、日本企業が留意すべきリスクとガバナンスについて解説します。
医療研究における「定性分析」のAI支援
シンシナティ大学（University of Cincinnati）の医学生たちが、研究プロセスの一部としてChatGPTを活用し、アンケートの自由記述回答（定性データ）の分析を行う取り組みを進めています。従来、医療や社会科学の分野では、インタビューやアンケートの自由記述を分析するために、研究者が膨大な時間をかけてテキストを読み込み、意味のあるカテゴリーに分類する「コーディング」という作業を行ってきました。
この事例が示唆するのは、大規模言語モデル（LLM）が単なる文章作成ツールにとどまらず、文脈を理解し、抽象的な概念を抽出する「リサーチアシスタント」としての能力を備え始めているという点です。特に、時間と労力がボトルネックとなっていた定性分析の初期段階をAIに委ねることで、人間はより深い考察や意思決定に注力できる可能性が示されています。
日本企業における「眠れるテキストデータ」の課題
この動きは、日本のビジネス現場においても極めて重要です。多くの日本企業では、顧客満足度調査、製品のユーザーレビュー、コールセンターのログ、あるいは従業員エンゲージメント調査など、大量のテキストデータが日々蓄積されています。
しかし、数値化しやすい定量データとは異なり、自由記述などの定性データは「担当者が目を通すだけで終わる」か、あるいは「量が多すぎて分析しきれない」という状況に陥りがちです。シンシナティ大学の事例のように、生成AIを用いてこれらのテキストから「頻出する不満」「潜在的なニーズ」「感情の傾向」を構造化して抽出できれば、製品開発やサービス改善（UX向上）のサイクルを劇的に加速させることができます。
「行間を読む」難しさとハルシネーションのリスク
一方で、実務適用には慎重な姿勢も求められます。生成AIは時に、事実に基づかない情報を生成する「ハルシネーション（Hallucination）」を起こすリスクがあります。定性分析において、存在しない「顧客の声」をAIが捏造してしまえば、経営判断を誤る原因となりかねません。
また、日本語特有の「ハイコンテクスト」な表現の壁もあります。日本人の回答は、直接的な表現を避け、文脈に依存するケースが多々あります。現状のLLMは日本語能力が飛躍的に向上していますが、皮肉や謙遜、あるいは業界特有の暗黙の了解までを完全に正確に解釈できるとは限りません。AIが出力した分析結果を鵜呑みにせず、必ず専門知識を持つ人間が検証するプロセス（Human-in-the-Loop）が不可欠です。
個人情報保護とAIガバナンス
医療データと同様、企業のVOCデータには個人情報（PII）が含まれる可能性が高い点にも注意が必要です。パブリックな生成AIサービスに顧客データをそのまま入力することは、情報漏洩のリスクや、AIモデルの学習に利用される懸念があります。
日本では個人情報保護法の観点からも、データの取り扱いには厳格なガバナンスが求められます。企業利用向けのセキュアな環境（Azure OpenAI ServiceやAmazon Bedrockなど、データが学習に利用されない環境）を構築し、個人情報をマスキング（匿名化）する前処理を行うなどの技術的・制度的な対策が前提となります。
日本企業のAI活用への示唆
シンシナティ大学の事例を踏まえ、日本企業が定性データ分析にAIを活用する際の要点は以下の通りです。
1. 定性分析のコスト構造を変革する
これまで「コストが見合わない」として死蔵されていたテキストデータを、AIを用いて資産化してください。まずは小規模なアンケート分析からPoC（概念実証）を開始し、分類精度と時間短縮効果を検証することをお勧めします。
2. 「AI＋人間」の協働フローの確立
AIはあくまで「一次分析」の担当と割り切りましょう。AIが抽出したトピックや感情分析の結果を、ドメイン知識を持つ担当者が解釈・修正するワークフローを標準化することが、品質担保の鍵となります。
3. ガバナンスとプライバシーの徹底
入力データに個人情報が含まれていないかを確認する仕組みや、入力データがモデル学習に使われない契約形態のサービス選定を行ってください。特にセンシティブな内容（医療、金融、人事情報など）を扱う場合は、オンプレミスや専用環境でのLLM利用も視野に入れる必要があります。