Skimle について

最初のお客様はフィンランド政府でした。数百ページに及ぶ政策協議へのフィードバックを、信頼できる透明な方法で分析したいというご要望でした。手作業の分析には数か月かかることがわかっていたため AI を試したいと考えていましたが、試した基本的な AI ツールでは質が高く透明な分析はできませんでした。必要だったのは、まだ存在しないもの、つまり AI のスピードで行う質の高い厳密な分析でした。Henri はすぐに取りかかり、学術的な質的分析の経験を、公共部門の専門家が信頼できる確かなワークフローに落とし込みました。

フィンランド政府での成功の後、大学の研究者から連絡がありました。彼らも同じ問題を抱えていました。NVivo、Atlas.ti、MAXQDA などの従来のツールでは数週間の手作業が必要で、Claude のような速い AI ツールでは厳密さが足りません。前世代の CAQDAS ツールに少しずつ追加されていく AI 機能は役に立ちませんでした。必要だったのは、厳密さとスピードを両立する Skimle のアプローチでした。

現在、Skimle は学術研究、コンサルティング、市場調査をはじめ数十の分野で数千人の専門家に使われています。ユーザーは、一流誌に掲載される学術研究を行い、従業員の詳細なフィードバックを収集・分析し、コンサルティングプロジェクト全体を Skimle のワークスペースで進め、フォーカスグループの議論を文字起こし・分析しています。

私たちのミッションは、学術的な方法の厳密さと AI のスピードを両立する、質的分析の決定版となるプラットフォームを作ることです。すべてのコンサルタント、研究者、アナリスト、ナレッジワーカーが、量的データにとっての Excel と同じくらい強力で多用途な、質的データを深く掘り下げるツールを持つべきです。

私たちの信念は、AI は人間の専門性を置き換えるのではなく増幅すべきだということです。未来は「AI が90%の品質で分析する」ことではありません。「AI が機械的な作業を引き受け、専門家がより深く掘り下げて200%の品質に到達する」ことです。

Skimle の設計思想

• 多用途：入力、分析手法、出力のどれも柔軟
• 予測可能：一貫した結果を生む、入念に設計されたワークフロー
• 双方向の透明性：要約から逐語の引用へ、また生データからどこにコード化されたかがわかる
• 完全なコントロール：ユーザーがすべてを簡単に編集・変更できる

詳しくは、SSRN に掲載された Henri Schildt のホワイトペーパー 「Designing AI for Qualitative Research: Predictability, Transparency, and Control in AI tool Skimle.com」 をお読みください。