T3-86-JA · Tier 3 · Job Skills
AI+ フィールドワークと民族誌的研究
AIを活用した民族誌的フィールドワークの設計・実施・報告方法
フィールドワークは終了しました。しかし、分析はまだ始まっていません。
フィールドノートは膨大で、分析はどこから始めればよいかわからない。『AI+ Fieldwork & Ethnographic Research』は、FIELD Protocolを紹介します。Focus、Immerse、Engage、Log、Draftの5つのステージで、民族誌的研究のあらゆる段階にAIを体系的に組み込む枠組みです。28のプロンプトテンプレート、再帰性のチェックイン、厚い記述の足場づくり、そして90日間のプランを収録しています。フィールドにかけがえのない存在感をもたらし、その周辺の作業をもっと効率化したいフィールド研究者のために、AIエンジニアリング企業がつくった一冊です。
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
- 23種類のプロンプト・テンプレート — 研究設計から民族誌的シーンの執筆まで、FIELD の全ステージに対応
- FIELD Protocol — 設計から最終原稿まで、民族誌的フィールドワークのための5段階AIフレームワーク
- Ethnographic Scene Architecture — フィールドワークを説得力のある記述に変換する4要素モデル（Setting・Action・Character・Meaning）
- Reflexivity Continuum — 形式的な遵守から実践に根ざした再帰性へと進むための自己評価（Compliance／Practice／Live）
- 90日間の統合実施計画 — 次のプロジェクトに向けた、ステージごとの目標とプロンプト参照
対象読者
大学院生や若手研究者の段階でフィールドワークを行う、あるいはその準備をしている社会科学の研究者——人類学者、社会学者、人文地理学者、開発研究者——の方々。商業的な文脈で民族誌的手法を用いるUX・デザイン研究者や、質的フィールドワークを行うNGO・開発分野の評価担当者の方々も含みます。
その他の対象：初めてのフィールドワークに備える学部生の方々、しばらく離れていたフィールドワークに戻る中堅研究者の方々、正式な訓練を受けずに民族誌的アプローチを用いる行政・保健・政策分野の応用研究者の方々。
身につくこと
- AIを批判的な思考パートナーとして活用し、明確な研究課題、調査地選定の根拠、倫理計画を備えた民族誌的研究プロジェクトを設計できます。
- AIを活用した準備と記録の手法を用いて、参加観察と文脈に即したインタビューを実施できます。
- FIELD ProtocolのLogステージを用いて、フィールドノートと録音を記録・構造化し、安全に保護できます。
- 研究者としての判断と解釈の主体性を保ちながら、AIを活用した解釈によって民族誌データを分析し、厚い記述を生み出せます。
- AIを草稿作成のパートナーとして、学術・実務・一般の読者に向けた民族誌的記述を執筆できます。
本書の内容
- スキルチェック
- AIスキルレベル診断
- 第1章
- 今日の民族誌・フィールドワーク研究におけるAI
- 第2章
- 民族誌的研究設計 — FIELD Protocol 第1ステップ：Focus（焦点化）
- 第3章
- 現地へのアクセス交渉とフィールド入り — FIELD Protocol 第2ステップ：Immerse（没入）
- 第4章
- 実践における参加観察 — FIELD Protocol 第3ステップ：Engage（観察）
- 第5章
- 民族誌的インタビューと会話 — FIELD Protocol 第3ステップ：Engage（インタビュー）
- 第6章
- フィールドノートと記録 — FIELD Protocol 第4ステップ：Log（記録）
- 第7章
- フィールドにおける再帰性と研究倫理 — FIELD Protocol 第4ステップ：Log（再帰性）
- 第8章
- 民族誌的分析と解釈 — FIELD Protocol 第5ステップ：Draft（分析）
- 第9章
- 民族誌的ライティングと報告 — FIELD Protocol 第5ステップ：Draft（執筆）
- 第10章
- 民族誌的AI実践 — 90日間の実践プラン
- 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
フィールドで不可欠な「人的存在感」を備えた研究者たちのために——その周辺すべてを、より効果的に働かせたいという思いから、AIエンジニアリング企業が開発しました。