Skimleとは？

Skimleは、インタビューやレポートなどのテキスト文書を、構造化され追跡可能なインサイトに変換するAI活用型の質的データ分析プラットフォームです。アカデミックなテーマ分析の厳密さと、AIの速さを兼ね備えています。

仕組み

一般的な消費者向けAI製品とは異なり、Skimleはプロンプトが入力されたときにだけデータを分析するわけではありません。Skimleは代わりに、データから高度なデータ構造を作成し、文書全体を横断するテーマを特定します。これにより、データを探索し、自分のビジョンに合わせて整理できる、洗練されたユーザーインターフェースを提供することを可能にします。

データを構造化するために使用する、いくつかの中核的な概念があります：

• 文書：通常はインタビュー、レポート、または回答者です。アップロードしたPDFやその他の文書、CSVファイルの行、またはSkimle Askからの回答に対応します。
• 分析：データに対してAIが生成する「視点」であり、文書から注目すべきコンテンツを抽出します。
• インサイト：インサイトは分析の結果であり、特定の文書からのすべての関連する直接引用を含む、文書固有の観察結果です。
• カテゴリ：文書全体を横断するテーマとサブテーマです。インサイトはAIによって最も関連性の高いカテゴリに割り当てられますが、任意の数の関連カテゴリに手動でリンクすることもできます。

これらの概念を使用して、データの階層構造を作成します。この構造は、データを探索し、自分のビジョンに合わせて整理できる、洗練されたユーザーインターフェースを提供するために使用されます。

シンプルなワークフロー

1. データの追加と分析

資料をデータソースとして追加します - 文書（PDF、Word）、音声または動画、スプレッドシート、またはSkimle Askの調査です。Skimleは文字起こしを行い、テキストを抽出し、数百にわたるアトミックな言語モデル呼び出しを用いて、すべての文章を体系的に分析し、インサイトをカテゴリに分類します。

2. 探索と調整

ツリー構造のカテゴリビュー、または文書を行、テーマを列としたスプレッドシートのようなテーブルで結果を閲覧します。任意のセルをクリックすると、出典にリンクされた逐語的な引用を確認できます。メタデータで絞り込み、階層化されたカテゴリをナビゲートし、AIチャットで質問できます。

3. エクスポート

さらなる分析や共有のために、Word（要約と引用付き）、PowerPoint（根拠に基づくスライド）、またはExcelへエクスポートします。

Skimleが他と異なる点

従来のCAQDASパッケージ - NVivo、ATLAS.ti、MAXQDAなどのコンピュータ支援型質的データ分析ソフトウェア - は厳密ですが低速です：40件のインタビューを手動で分類するには数週間かかることがあり、分析が変わった際にデータを再分類するのは骨の折れる作業です。汎用的なAIチャットボットは高速ですが信頼性が低く、追跡可能性のない表面的な要約しか提供しません。

Skimleはその中間に位置します：すべての文書を体系的に処理し、すべてのインサイトが出典資料の逐語的な引用にリンクする、透明で編集可能な知識構造を作成します。

重要な点として、Skimleはチームでの作業のために設計されています：共有プロジェクトワークスペースにおいて、インサイトにタグ付けやコメントを行うことができます。

Skimleではないもの

• 人間による解釈を置き換えるものではありません - 専門家のためのパワーツールです
• 調査収集ツールではありません（AIを活用したインタビューについてはSkimle Askをご覧ください）
• 完成した研究論文を自動的に生成するものではありません
• 純粋に量的なデータを扱うものではありません

自分のデータでSkimleを試す

Skimleは、信頼できる結果を必要とする研究者のために構築された質的分析ツールです。自分自身のインタビューや文書に適用された様子を確認するには、デモを予約してください。あるいは、無料トライアルを開始してください - プランやクレジットの仕組みについては料金をご覧ください。