Skimle の機能一覧

文献レビュー

論文や二次資料を取り込み、数百件の文書にわたってテーマを自動でコード化し、文献の空白とパターンを数週間ではなく数時間で特定できます。

テーマ分析

Skimle の AI がインタビュー記録全体で繰り返し現れるテーマを特定し、確認、編集、検証できるカテゴリツリーを作成します。すべてのテーマは具体的な引用までたどれます。

グラウンデッド・セオリー

生データから帰納的に理論を構築します。Skimle が記録をコード化して浮かび上がる概念を示し、パターンが見えてくるにつれてカテゴリ体系を繰り返し磨き上げられます。

帰納的コーディング

オープンコーディングから始め、Skimle にデータから直接カテゴリを提案させます。分析の観点に合わせてコードを確認、統合、名前変更でき、最後まで主導権を保てます。

演繹的コーディング

あらかじめ定義したカテゴリ体系をコーパスに適用します。Skimle がカテゴリを新しいデータと照合し、どの引用が各コードの根拠になったかを完全に透明にします。

混合研究法

量的なメタデータと質的なテーマを組み合わせます。コーディングのカテゴリを回答者の属性とクロス集計して、統計的に意味のあるパターンを見つけます。

質的市場調査

デプスインタビュー、フォーカスグループ、自由回答を1か所で実施・分析できます。記録から引用に裏づけられたテーマまで、質的市場調査のワークフロー全体をカバーします。

フォーカスグループ調査

フォーカスグループの議論を文字起こし・分析し、誰が何を言ったか、テーマが参加者グループ、モデレーター、セッションによってどう異なるかを追跡します。

顧客インタビュー

デプスインタビューを体系的にコード化し、調査全体の飽和を見極め、クライアント向けプレゼンテーション用に引用付きのわかりやすいレポートを書き出します。

市場の声

大規模サンプルの自由回答を集約・コード化し、セグメントごとの市場の認識、満たされていないニーズ、新たな傾向を把握します。

フォーカスインタビュー

Skimle Ask で構造化されたデプスインタビューを行い、回答を自動でコード化して、回答者セグメント間の結果をすぐに比較します。

専門家ヒアリングの統合

プロジェクト全体のエキスパートネットワークとの通話を文字起こしし、コード化します。市場動向、リスク、機会についての専門家の見解を、従来よりはるかに短い時間で構造化して把握できます。

ステークホルダーの意見分析

ステークホルダーへのインタビューやワークショップの成果を体系的に分析し、最終的な提言にすべての声が反映され、たどれるようにします。

文書の要約

規制当局への届出書類、企業レポート、研究論文などの大量の文書から、主要なテーマと立場を従来よりはるかに短い時間で抽出します。

AI によるデータ分析

Skimle の AI でインタビュー、アンケート、文書の質的データを素早くコード化・分類し、コンサルタントが統合とインサイトの創出に集中できるようにします。

デスクリサーチ

二次資料を整理・分析し、テーマを自動でコード化して、各インサイトが文書群のどこから来たのかを正確に追跡します。

会社の頭脳

会議メモ、戦略文書、調査資料など、チームが長期にわたって照会・分析し、積み上げていける、検索可能でコード化された社内ナレッジのリポジトリを構築します。

AI によるデータ分析

メール、レポート、メモなどあらゆる非構造化データをアップロードすれば、Skimle が構造化・コード化し、散らばった素材を整理された検索可能な情報に変えます。

文書分析

契約書、政策文書、研究論文を分析し、すべてを読まなくても主要なテーマとインサイトを抽出できます。引用は元の出典までたどれます。

単発の分析

インタビューメモ、顧客からのメール、フィードバックなど、どんなデータセットでも、長期の調査計画や複雑なツールの習得なしに、手早く構造化された分析ができます。

データセットの統合

複数のデータソースから得たインサイトを1つのカテゴリ体系にまとめ、異なる文脈のデータセット間に共通するテーマと相違点を見つけます。

顧客の声の分析

アプリのレビュー、サポートへの問い合わせ、アンケート回答を構造化されたテーマにまとめます。データ量にかかわらず、主な不満点と機能要望をすぐに特定できます。

継続的なディスカバリー

軽量なインタビューのサイクルを回し、結果を永続的なインサイトリポジトリにコード化します。製品のイテレーションや四半期ごとにテーマがどう変化するかを追跡できます。

ユーザーリサーチ

ユーザビリティテスト、デプスインタビュー、日記調査を文字起こし・分析します。チームに必要な質的な細部の豊かさを失わずに、より速くインサイトを見つけられます。

通話ログ分析

営業やサポートの通話録音をアップロードし、自動で文字起こしして大規模にコード化し、繰り返し出る反論、機能要望、感情のパターンを特定します。

退職面談の分析

退職面談の回答を大規模にコード化し、離職リスク、マネジメントのパターン、構造的な問題を、組織全体に広がる前に特定します。

従業員エンゲージメント調査

アンケートの自由回答を構造化されたテーマに変えます。チーム、拠点、勤続年数のグループごとに、エンゲージメントと不満の要因を把握できます。

パルスサーベイ

Skimle Ask で短いインタビューを頻繁に行い、従業員の感情に関するテーマが時間とともにどう変化するかを追跡し、人事が組織の健康状態をリアルタイムで把握できるようにします。

組織文化調査

質的な組織文化の評価データを分析し、掲げている価値観と実際の価値観のギャップを特定します。経営陣への報告のために、具体的な回答者の引用まで完全にたどれます。

パブリックコメントの分析

パブリックコメントへの回答を大規模に分析し、提出意見をコード化して、数千件の意見の中で最も多い立場、懸念、提言を特定します。

政策文書のレビュー

政策文書、規制当局への届出書類、法令の条文から主要なテーマと立場を抽出します。すべての結果は出典の箇所までたどれます。

ステークホルダーのフィードバック

市民、サービス利用者、パートナーからの構造化されたフィードバックを体系的にコード化・分析し、すべての声を漏れなく捉えて報告に反映させます。

プログラム評価

プログラム参加者のインタビューとアンケートのデータを分析し、効果を評価し、繰り返し現れるテーマを見つけ、根拠に裏づけられた評価レポートを作成します。

Claude から Skimle を使う

MCP で Skimle を Claude に接続し、作業を切り替えることなく、研究データ、カテゴリ、インサイトを自然な言葉で照会できます。

AI ワークフローを構築

Skimle の MCP サーバーを使って、質的研究データを MCP 対応のあらゆる AI ツールに統合し、分析ステップを自動化して、結果をより大きなワークフローに流し込めます。

API で研究データを照会

API 経由で Skimle のデータにプログラムからアクセスできます。プロジェクト、文書、カテゴリ、インサイトを取得し、独自のダッシュボードや外部のレポートツールに活用できます。