T3-82-JA · Tier 3 · Job Skills
AI+ 質的研究法
AIを活用した質的研究の設計・実施・分析
質的研究者が自らの研究手法を守りながらAIを活用するための実践ガイド
質的研究を進めるなかで、AIがワークフローの周辺にたびたび現れます——文字起こし、執筆、そして「Claudeにコーディングさせればいい」という提案。どこまでが問題なく、どこからが方法論を損なうのか、指導教員に何と説明すべきかもはっきりしません。『AI+ Qualitative Research Methods』は、研究設計から執筆までの全工程をたどり、AIが役立つ場面と、解釈が研究者自身の手に残るべき場面を正確に示します。SHAPE Framework、FRAME Protocol、28のプロンプト・テンプレート、90日間アクションプランによって、説明責任を果たせる研究実践が身につきます。AIエンジニアリング企業が、方法論を大切にし、厳密さを損なわずにより速く研究を進めたい質的研究者の方々のためにつくりました。
ティア
Tier 3 · Job Skills
カテゴリ
Research & Media
形式
Guide
更新
Q4 2026
他のエディション
GlobalGlobal — Japanese
デジタル版
US$58
本書の中身
- SHAPE Framework——研究課題の精緻化から報告書作成まで、質的研究プロジェクトの5段階を支える構造。各段階におけるAIの役割を示します
- FRAME Protocol の実践——倫理審査（IRB）、インフォームド・コンセント文言、および研究参加者のデータをAIで処理する際の匿名化基準
- PRISM構造に基づく28の即用型プロンプト——ガイド設計、コーディング、分析メモ作成、メンバーチェッキング、および5種類の出力形式に対応
- AIを活用したオープンコーディングのワークフロー——実際の「ビフォー・アフター」事例とともに、AIが生成したコードを採用する前に確認すべき3つの質問を提示
- 90日間のアクションプラン（3つのフェーズ別）——フィールドワーク前、分析中、報告書作成時
対象読者
質的研究を行い、方法論的な厳密性を損なわずにAIを研究実践に生かす方法を知りたい学術研究者、大学院生（修士・博士課程）、実務研究者（政策、評価、NGO、公衆衛生、ソーシャルワーク）の方々
その他の対象：質的研究プロジェクトを統括し、AI活用について適切な期待値とガバナンスを定める必要がある研究マネージャー、研究指導者、倫理審査委員会のメンバーの方々。また、学術的な手法と重なる質的研究を行う市場調査・UX調査の専門家の方々
身につくこと
- 設計段階でAIを思考パートナーとして活用し、適切な研究手法の選択基準を適用して質的研究を設計できる
- 方法論的な妥当性を保ちながら、AIを活用したデータ収集（インタビュー・ガイドやフォーカスグループのガイドの設計、文字起こし、フィールドノーツの整理）を実施できる
- SHAPE Frameworkを適用し、各段階にAIの支援を組み込んだ質的研究プロジェクト全体を構成できる
- 参加者の声を保ち、監査可能な研究の記録を維持しながら、AIを活用したテーマ分析を行える
- 参加者データを扱うAIとのやり取りの前に、必ずFRAME Protocolを適用できる
本書の内容
- スキルチェック
- 質的研究におけるAI活用準備度はどのくらいですか？
- 第1章
- 今、質的研究におけるAIの活用
- 第2章
- 研究設計と研究手法の選択
- 第3章
- 倫理、同意、およびFRAME Protocol
- 第4章
- ガイド、プロトコル、サンプリング計画の設計
- 第5章
- AIを活用したインタビューおよびフォーカスグループの実施
- 第6章
- 観察、文書、二次資料
- 第7章
- 文字起こし、整理、およびデータの準備
- 第8章
- AIを活用したコーディングとテーマ分析
- 第9章
- 厳密性、再帰性、そして研究の質
- 第10章
- 論文執筆、成果の発信、および研究計画
- 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
質的研究の厳密性を損なわず、AIをより速く、より確実に活用する実践法——両方を真剣に考える研究者のための一冊。