投稿者 global-ai-media 
医学教育の研究分野で報告されたChatGPTによる「主題分析（Thematic Analysis）」の検証事例は、ビジネスにおける定性データ分析にも重要な示唆を与えています。インタビュー記録や顧客の声（VOC）といった非構造化データを、AIはいかにして価値ある知見へと変換できるのか。その可能性と、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。
医学教育分野からの示唆：定性データの構造化
先日、国際的な学術誌『Medical Science Educator』にて、医学生によるChatGPTを用いた「主題分析（Thematic Analysis）」の可能性を探る研究結果が取り上げられました。主題分析とは、インタビューの記録や自由記述のアンケート回答といった定性的な（数値化しにくい）データから、共通するパターンやテーマを特定する質的研究の手法です。
この研究の核心は、これまで人間が時間をかけて読み込み、コード化（タグ付け）を行っていたプロセスを、大規模言語モデル（LLM）がいかにサポートできるかという点にあります。これは医学分野に限らず、膨大なテキストデータを扱うあらゆる産業において、極めて重要なテーマです。
ビジネス実務における「非構造化データ」の活用
日本企業、特にBtoCサービスや製造業の現場には、顧客からの問い合わせ履歴、営業担当者の日報、従業員サーベイの自由記述欄など、宝の山とも言える「非構造化データ」が眠っています。しかし、これらを人手で全て読み込み、分類し、傾向を分析するには莫大な工数がかかり、結果として死蔵されているケースが少なくありません。
今回の研究事例が示唆するように、ChatGPT等のLLMを「一次分析官」として活用することで、このボトルネックを解消できる可能性があります。具体的には、テキストデータをLLMに入力し、「主な不満点は何か」「どのような文脈で製品が言及されているか」といったカテゴリ抽出（コーディング）を高速に行わせるアプローチです。これにより、担当者はデータの整理ではなく、抽出されたインサイトの解釈や対策の立案といった、より高付加価値な業務に集中できるようになります。
日本企業が直面する課題とリスク：文脈とプライバシー
一方で、AIによる定性分析には明確な限界とリスクも存在します。まず挙げられるのが「文脈の理解度」です。日本語はハイコンテクストな言語であり、「建前」や「行間」を読むことが求められる場面が多くあります。LLMは表面的なテキストの意味を捉えることには長けていますが、発言者の微妙なニュアンスや、その組織特有の暗黙知までは汲み取れない場合があります。AIが「満足している」と分類した意見が、実は皮肉であったというケースも起こり得ます。
また、ガバナンスの観点からは「プライバシー保護」が最大の懸念事項です。定性データには、個人名や特定の企業名が含まれることが多々あります。これらをそのままパブリックなLLMに入力することは、情報の漏洩リスクに直結します。日本国内においても個人情報保護法の観点や、企業の機密保持契約（NDA）に基づき、Azure OpenAI Serviceなどのエンタープライズ環境の利用や、PII（個人特定情報）のマスキング処理といった前処理が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の医学研究における事例を踏まえ、日本の実務者がAIを定性分析に活用する際の要点は以下の通りです。
1. 「AI＋人間」のハイブリッド・ワークフローの構築
AIに分析を丸投げするのではなく、AIを「ラフな分類案を作成するアシスタント」と位置づけるべきです。AIが出した分析結果（テーマやコード）に対し、最終的に人間が妥当性を確認し、微修正を加えるプロセス（Human-in-the-Loop）を業務フローに組み込むことが、品質担保の鍵となります。
2. データの機密性区分と環境整備
「顧客の声」や「従業員の悩み」は極めてセンシティブな情報です。入力するデータがオープンな学習に使われない設定になっているか、社内のセキュリティガイドラインに準拠しているかを、利用開始前に法務・セキュリティ部門と連携して確認する必要があります。
3. 再現性と透明性の確保
AIの回答は確率的であり、同じデータを入力しても毎回異なる解釈が出力される可能性があります。ビジネスの意思決定に使う場合、どのプロンプト（指示文）を用いて分析したのかを記録し、一定の再現性を担保する運用ルールを設けることが、説明責任（アカウンタビリティ）の観点から推奨されます。