Skimle は、非構造化の文書（インタビュー、データルームのファイル、顧客のコメント、パブリックコメントの意見、法務文書など）を整理された分析可能なデータセットに変える、AI を活用した質的データ分析プラットフォームです。ランダムな一節を取り出すだけのチャットボットとは異なり、Skimle は文書群全体を体系的に処理します。各セクションを分析してインサイトを抽出し、完全に追跡可能な形で階層的なテーマ体系に整理します。全体像は Skimle の仕組みをご覧ください。
シンプルな AI 分析ツールの多くは RAG（検索拡張生成）を使い、質問のたびに関連する一節を検索します。そのため、同じ質問をしても毎回異なる答えが返ってきます。Skimle はデータセット全体を最初に体系的に処理し、すべてのテーマが検証済みの引用に結びついた安定した構造をつくります。ブラックボックスの回答ではなく、網羅的なカバー範囲、一貫した結果、そして完全な追跡可能性が得られます。本格的な分析に RAG ベースのツールが向かない理由はこちら。
いいえ。Skimle はプログラマーではなく、研究者やアナリストのために設計されています。インターフェースは直感的で（スプレッドシートと文書ビューアーを組み合わせたものをイメージしてください）、AI による処理はすべて自動で行われます。Google ドキュメントと Excel を使えれば、Skimle も使えます。
ほとんどのユーザーは15分から30分ほどで使いこなせるようになります。ファイルをデータソースとして追加し、分析を実行し、AI が生成したテーマを確認して調整するだけの、わかりやすい流れです。習得に何週間もかかることがある従来の質的分析ソフトウェア（NVivo、ATLAS.ti）とは違い、Skimle の画面はすぐに成果を出せるように設計されています。
Skimle は PDF、.docx、TXT、RTF、音声ファイル（MP3、M4A、WAV）、動画ファイル（MP4、MOV）に対応しています。それぞれをデータソースとして追加します。音声と動画は分析を始める前に Skimle が自動で文字起こしするので、作業全体を1か所で完結できます。1つのプロジェクトで複数の形式を混在させることもできます。
はい。Skimle に組み込まれた文字起こし機能は MP3、M4A、WAV、MP4、MOV ファイルに対応しています。録音を「音声または動画」のデータソースとして追加すると、Skimle が分析の前に文字起こしを行います。先に文字起こしを確認して修正する手順を入れることもできます。引用は元の音源まで追跡できるので、別の文字起こしサービスは必要ありません。
1つのプロジェクトで数千件の文書を扱えます。多くの用途では10件から200件程度の文書（一般的な研究、コンサルティングのプロジェクト、政策に関するパブリックコメントなど）を扱いますが、Skimle はデータルームの精査や網羅的な文献分析のような大規模な文書群にも対応できます。
100以上の言語に対応しています。どの言語の文書でもアップロードできます。Skimle は原文の言語のまま分析しつつ、共通のテーマ構造を構築します。EU 全域のパブリックコメント、グローバルな市場調査、多言語の学術研究に特に役立ちます。翻訳は必要ありません。
はい。英語のインタビュー、ドイツ語のレポート、スペイン語のアンケート回答を同じプロジェクトにアップロードできます。Skimle は言語をまたいだテーマのカテゴリを作成し、検証できるよう引用は原文の言語のまま保持します。
Skimle テーブルはインタラクティブな表で、各行が1つの文書（たとえば1件のインタビュー）、各列が1つのテーマのカテゴリ（たとえば「価格への懸念」）を表します。セルには抽出されたインサイトが入っており、元の引用へ直接リンクしています。この構造により、文書をまたいだパターンの把握、セグメントの比較、特定のトピックの深掘りが簡単になります。
もちろんです。Skimle の AI はデータに基づいて初期カテゴリを提案しますが、主導権は完全にお客様にあります。カテゴリの統合、分割、名前の変更、削除、ゼロからの作成が自由に行えます。インタビューガイドや理論的枠組みに基づいた独自のカテゴリ構造を最初に用意し、それに沿って Skimle にインサイトを抽出させることもできます。
双方向の透明性とは、両方向に行き来できることを意味します。(1) テーマをクリックすると、すべての文書からそのテーマを裏付ける引用をすべて確認でき、(2) 文書をクリックすると、その文書から抽出されたすべてのテーマを確認できます。AI の判断はすべて追跡可能で、ブラックボックスはありません。だからこそ、Skimle を活用した分析は学術、ビジネス、規制の場面で説明責任を果たせます。
Skimle のチャット画面は、構造化されたデータ（テーマ、カテゴリ、メタデータ）を把握しています。「法人顧客は価格についてどう言っていますか？」「地域によって意見はどう異なりますか？」といった質問ができます。AI は構造化されたテーマデータと元の文書の両方を使って回答するため、一般的な RAG チャットボットより正確で文脈に沿った回答が得られます。
Skimle Ask は、質的データを大規模に収集できる AI 活用のインタビューツールです。プロジェクトに Skimle Ask のデータソースとして追加し、インタビューガイドを設定すると、Skimle が参加者と非同期で構造化された対話を行います。回答はそれぞれ同じプロジェクト内の文書になるため、データ収集とテーマ分析を1つの環境で行えます。ツール間でコピー＆ペーストする必要はありません。
はい。Skimle は https://skimle.com/api/mcp で Model Context Protocol（MCP）エンドポイントを提供しています。MCP に対応したツール（Claude Desktop、Cursor、Windsurf、Claude Code など）であれば接続して、文書の閲覧、インサイトの検索、カテゴリの再編など、読み取りと書き込みのツール一式を利用できます。認証は OAuth（トークン不要）またはアカウント設定で発行した API キーで行います。公開するプロジェクトはお客様が選べます。クレジットは Skimle のほかの機能と共通で、別途の請求はありません。
はい。Claude Code と Cowork はどちらも MCP に対応しているため、エンドポイント https://skimle.com/api/mcp を使って Skimle に接続できます。接続すると、エージェントがプロジェクトの一覧表示、文書の横断検索、カテゴリ階層の探索、インサイトの作成と更新、メモの保存を、コーディングや執筆の環境からそのまま行えます。手順は MCP の設定ページ、またはエージェントを使ったワークフローの手順ガイドをご覧ください。
エクスポートセンターから、Word（テーマ、引用、要約を含む包括的なレポート）、PowerPoint（テーマ別の内訳を含むエグゼクティブサマリー）、Excel（コーディングのマトリクスを含むデータ表）、REFI-QDA を出力できます。REFI-QDA は NVivo、MAXQDA、ATLAS.ti が採用している相互運用の標準規格なので、必要に応じて従来の QDA ツールで手作業のコーディングを続けられます。どのエクスポートも出典情報と完全な追跡可能性を保持します。
はい。Skimle Anonymise は、ファイル間の一貫性、6つの識別子カテゴリ（氏名、肩書きと役割、場所、組織、日付、その他）、設定可能な変換モード、PDF の監査レポートを備えた、AI による仮名化と匿名化の機能です。プロジェクトの中で動作します。データソースで有効にすれば、匿名化された文書がそのまま分析に回るので、別のツールは必要ありません。GDPR と HIPAA の要件に対応し、倫理審査委員会が求める文書も作成します。
はい。Skimle は学術研究者が学術利用のためにつくったツールです。共同創業者の Henri Schildt は、質的手法を用いた30本以上の論文を持つ教授です。Skimle のアプローチは、テーマ分析（Braun & Clarke）、グラウンデッド・セオリー（Glaser & Strauss; Strauss & Corbin）、Gioia メソッド（Gioia, Corley & Hamilton）といった確立された方法論に基づいており、体系的で透明性があり再現可能です。学術研究者向けの活用例と学術的な質的研究における AI 活用ガイドもご覧ください。
適切に開示すれば、受け入れられることが増えています。方法論を透明に記載してください。たとえば「Skimle を用いた AI 支援による質的コーディングを行い、手作業で検証と修正を加えた」のように記します。Skimle の完全な監査証跡により、テーマの導き方を文書として正確に記録でき、査読で求められる方法論的な厳密さの要件を満たせます。学術的な質的研究における AI 活用ガイドでは、方法のセクションや倫理審査の申請書での書き方を解説しています。
ご要望に応じて、推奨する引用表記をお知らせします。
はい。コーディングのマトリクスをエクスポートし、2人目のコーダーに文書の一部を手作業で確認してもらい、一致率（コーエンのカッパ係数など）を算出できます。研究者は最初のコーディング（作業の90%）に Skimle を使い、その後の手作業による確認（10%の品質チェック）で検証できます。
はい。Skimle は、テーマをあらかじめ決めるのではなくデータから浮かび上がらせる帰納的コーディングに対応しています。オープンコーディング（Skimle が初期カテゴリを提案）から始め、軸足コーディング（カテゴリの統合や再編）で段階的に洗練させ、理論的枠組みを発展させていきます。手作業のグラウンデッド・セオリーと同じ流れで、機械的な部分だけを速くします。
AI が生成した引用はすべて元の文書と照合して検証されます。文書に一字一句同じ形で存在しない文章を AI が生成した場合、システムがそれを検出し、検証済みの引用が得られるまで再処理を求めます。さらに、構造が体系的なので、どのテーマでも裏付けとなる引用を見て抜き取り確認ができます。
Skimle の体系的な処理はすべての文書のすべてのセクションを分析するため、疲労や偏りによって網羅性が損なわれる手作業のコーディングに比べ、テーマを見落とすリスクを減らせます。ただし、AI が生成したテーマは批判的な目で確認することをおすすめします。AI が提案し、お客様が確定します。
はい。Skimle は REFI-QDA でのエクスポートに対応しています。これは NVivo、MAXQDA、ATLAS.ti が採用している相互運用の標準規格です。Skimle で分析を始めて従来の QDA ツールで手作業のコーディングを続けることも、NVivo を使うチームに渡す前に Skimle でデータセットを事前にコーディングしておくこともできます。
はい。無料プランでは最大400ページまで分析でき、プラットフォームを試せます。有料プランを選ぶ前に、パイロットプロジェクトで Skimle を試すのに最適です。すべてのプランを見る。
文書の分析では、文書の長さに応じてクレジットを消費します。1クレジットで約2,000文字、おおよそ1ページ分のテキストをアップロードできます。サブスクリプションには月単位または年単位のクレジットが含まれ、必要に応じて追加購入もできます。
料金は試用のための無料プランから始まります。料金の詳細を見る。企業向けと機関向けのライセンスは個別のお見積もりで提供しています。詳しくはお問い合わせください。
はい、アカウント設定からいつでも変更できます。アップグレードの場合は日割りの差額が請求されます。ダウングレードの場合は次の請求期間から反映されます。
いつでもクレジットを追加購入するか、上位のプランにアップグレードできます。既存のプロジェクトには引き続きアクセスできます。クレジットを追加するまで新しい文書を分析できないだけです。
はい。大学、研究機関、コンサルティング会社、政府機関向けにサイトライセンスを提供しています。チームライセンスには共同作業の機能、請求の一元化、データ処理契約、ボリュームディスカウントが含まれます。機関向けの料金についてはお問い合わせください。
はい。すべての有料プランで請求書が自動的に発行されます。発注書や特別な請求方法が必要な機関でのご購入については、営業チームにお問い合わせください。
はい。アクセスには認証が必要で、記録も残ります。業界標準のセキュリティ対策を採用しており、企業のお客様のセキュリティ質問票への回答にも喜んで対応します。
すべてのデータは欧州連合（EU 域内のクラウドサーバー）に保存されます。データが EU の外に出ることはないため、欧州のお客様にとって GDPR への準拠とデータ主権が確保されます。
はい、完全に準拠しています。適法な処理、データの最小化、目的の限定、保存の制限、データ主体の権利など、GDPR のすべての要件を満たしています。機関のお客様にはデータ処理契約（DPA）をご用意しています。参加者のデータを扱うプロジェクトでは、Skimle Anonymise で分析の前に仮名化や匿名化を行えるため、コンプライアンス上のリスクをさらに減らせます。
いいえ。お客様の文書やデータが AI モデルの学習に使われることは一切ありません。データは非公開のまま保たれ、お客様の分析目的にのみ使用されます。
はい。設定から個々のプロジェクトやアカウント全体をいつでも削除できます。削除は即時かつ完全に行われます。削除後にコピーを保持することはありません（請求書などの法的記録や会計記録を除きます）。
はい。特定のセキュリティやコンプライアンスの要件がある企業のお客様に提供しています。専用のクラウド環境に Skimle を導入することも、オンプレミスの選択肢をご相談いただくこともできます。詳しくはお問い合わせください。
研究者は倫理審査の申請書で、SPSS や NVivo と同じように「データ分析ツール」として Skimle を記載できます。申請を支援するため、データの取り扱い、セキュリティ、AI の処理に関する資料をご提供できます。Skimle Anonymise は、適用したすべての変換を記録した署名付きの PDF 監査レポートも作成します。倫理審査委員会は、厳密な匿名化の証拠としてこうした資料を求めることが増えています。
従来のツールでは、すべての箇所を手作業でコーディングする必要があります。体系的ではあるものの、数週間から数か月の時間がかかります。Skimle は同じ体系的で透明な方法論を保ちながら、AI でコーディングの作業を自動化します。NVivo 並みの厳密さを AI のスピードで実現できます。Skimle は画面がより直感的なクラウドネイティブのツールで、REFI-QDA へのエクスポートにより、プロジェクトをツール間で移せます。QDA ツールの詳しい比較はこちら。
Dovetail は、AI 機能を追加した軽量な UX リサーチを行うプロダクトチーム向けに設計されています。Skimle は、学術レベルの方法論に基づく厳密な質的分析のために一からつくられています。査読で結果を説明する必要がある場合、懐疑的な経営陣に報告する場合、機密データを GDPR に準拠して扱う場合など、そうした場面で求められる構造と透明性を Skimle は備えています。Skimle と Dovetail の詳しい比較を読む。
使うことはできますが、すぐに限界に突き当たります。回答に一貫性がない（同じ質問を2回すると違う答えが返ってくる）、体系的に網羅できない（質問と意味的に一致しないインサイトを見落とすことがある）、追跡できない（結論の根拠を示せない）、コンテキストの長さに限りがあり20件を超える文書では苦戦する、といった点です。1件か2件の文書をざっと要約する場合は、汎用の AI ツールで十分です。体系的な分析には Skimle をお使いください。LLM による分析が機能する場面と機能しない場面について詳しく読む。
小規模なプロジェクト（インタビュー10件未満）なら、手作業で読むので十分です。しかし規模が大きくなると、(1) 時間が膨れ上がります。20件のインタビューで40時間以上の手作業のコーディングが必要です。(2) 一貫性が落ちます。疲労や偏りは、最初の文書と後半の文書に異なる影響を与えます。(3) パターンの把握が難しくなります。50件のインタビューを同時に頭に入れておくのは困難です。Skimle は規模が大きくなっても品質を保ち、お客様の時間を機械的なコーディングではなく本来の分析に充てられるようにします。