AI+ 研究者
AIを活用した研究ツールで、発見のスピードを高める
声の多様性を損なわず、文献を統合する方法
文献レビューには何週間もかかり、助成金申請書は締め切りぎりぎり。質的データはコーディングを終えたまま、書き上げられずにいる。『AI+ Researchers』は、皆様の時間が実際に費やされている場所に寄り添い、AIが本当に役立つ場面を示します。FRAME Protocolは、参加者データを扱うための明確なガバナンスの枠組みを提供します。Research Prompt Toolkitは、質的研究のワークフロー全体にわたる、そのまま使える28のテンプレートを収録しています。そして診断に基づく30日間プランが、次の締め切りが来る前に、検証の規律、方法論の透明性、参加者データのガバナンスという長く続く習慣を築く手助けをします。
- 28個の実践済み・市場検証済みプロンプト：文献統合、インタビューガイド、テーマ分析の指示書、研究報告書、助成金申請書、政策提言書など、すぐに使えるものばかり
- FRAME Protocol——参加者の声への忠実性（Fidelity）、研究倫理への適合（Research ethics compliance）、匿名化（Anonymisation）、方法論の妥当性（Methodological integrity）、根拠の正確性（Evidence accuracy）という5つの要素からなるフレームワーク
- 文献統合のワークフロー：従来数週間かかっていた読解作業を、数日で構造化されたテーマ群へと変える手法——すべての出典を検証済み
- テーマ分析の実践スタイル：AIを初回の統合作業に活用しつつ、参加者の声そのものを損なわないようにする規律ある進め方
- 30日間の実践プラン：社会科学、保健医療、教育、政策、評価、応用研究などに携わる質的研究者向け
社会科学、保健医療研究、教育研究、政策研究、応用研究、人文学の分野で活動する、質的研究・混合研究法の研究者の方々。大学、政府系研究機関、シンクタンク、NGO、国際開発機関、公衆衛生機関、市場調査会社、応用研究コンサルタンシーなどに所属しています。主な職名は、研究員、質的研究者、研究アソシエイト、上級研究員、政策研究員、応用研究者、リサーチアナリスト、社会調査研究者、評価担当者、研究マネージャーなどです。研究歴は2〜20年。日々の業務には、研究デザイン（インタビュー、フォーカスグループ、サーベイ、観察、文書分析）、フィールドワークと参加者との関わり、質的データの管理と分析（テーマ・コーディング、内容分析、ナラティブ分析）、研究文献の統合、研究報告書・学術論文・政策提言書の執筆、研究資金の申請、研究倫理の管理が含まれます。
その他の対象：研究職への移行を控えた質的研究・混合研究法の大学院生、研究プログラムを統括する研究マネージャーやチームリーダー、評価の専門家やモニタリング・評価（M&E）の専門家、ナレッジマネージャーやエビデンス統合の専門家、独立系研究者や研究コンサルタントの方々。
- 文献レビュー、質的データ収集、質的・混合研究法による分析、研究執筆、助成金申請準備の各領域で、AIが時間を大幅に短縮し品質を高める研究タスクを12件以上特定できる
- インタビュー設計、テーマ分析、研究の統合、報告書執筆などの質的研究タスクにPRISM Prompting Frameworkを適用できる
- 専門的な研究に求められる追加の検証基準と方法論的誠実性の基準を含め、TRUSTを用いてAI生成の研究内容を評価できる
- 参加者データ、倫理審査の対象となる研究、機微な質的資料を扱うあらゆるAIとのやり取りにFRAME Protocolを適用できる
- 質的・混合研究法の研究ワークフロー全体でResearch Prompt Toolkitを構築し、活用できる
- スキルチェック
- 研究実践はAIに対応していますか？
- 第1章
- 今、研究現場で使われているAI
- 第2章
- 研究者にとってAIができることとできないこと
- 第3章
- 研究におけるAIへのプロンプトの与え方
- 第4章
- 文献レビューと研究の統合におけるAIの活用
- 第5章
- 研究設計とデータ収集におけるAIの活用
- 第6章
- 質的分析・統合におけるAIの活用
- 第7章
- 研究論文の執筆と出版におけるAIの活用
- 第8章
- 研究助成金申請と研究資金調達におけるAIの活用
- 第9章
- AIの安全性と研究倫理
- 第10章
- 研究者向けAI導入スタートプラン
- 巻末資料
- スキルサマリー・推奨書籍・用語集・ツールリファレンス
AIエンジニアリング企業が開発した一冊——参加者の言葉そのものがデータであり、倫理が「選択肢」ではなく「必須条件」である研究者のために。