すべての回答者の声を聞く。すべてのインサイトをたどれる。すべての締め切りを守る。

よくある質問

インサイトチームや調査会社のリサーチ責任者から最もよく寄せられる質問をまとめました。購買プロセスでそのまま出てくる質問も含まれています。ベンダーに中立な RFP チェックリストには、評価するすべてのベンダー（当社を含む）に尋ねるべき同じ質問を載せています。

安くて浅い代替手段と競ううえで、どう役立ちますか？

低価格の業者や薄い AI ラッパーは、ワードクラウドと平板なテーマ一覧で価格競争をしています。Skimle はそれらと同じスピードで深さを提供するので、調査会社は料金ではなく「だから何なのか」の質で差別化でき、社内チームは同じ予算でより多くの調査をこなせます。アナリストの時間は機械的なコーディングから解釈へ移ります。誰もが本当にお金を払っているのは、その部分です。 質的調査のお金が実際にどこへ消えているかを見る →

クライアントやステークホルダーが AI を活用した分析を疑問視したら、どう答えればよいですか？

正確に説明してください。AI は機械的な分類を行い、名前のある研究者がすべてのテーマを確認して解釈を書きます。そのうえで根拠を示します。Skimle のレポートのすべての主張は、逐語引用とその出典の文書に開けます。手作業のまとめでは、コーディングの論理が誰かの頭の中にしか存在しなかったので、これはそれよりも強い答えになります。 質的市場調査で AI を責任をもって使うための7つのルール →

Skimle はデータセット全体を分析しますか、それとも一部のサンプルだけですか？

データセット全体です。これはどのベンダーにも聞く価値があります。ツールによっては、埋め込み検索で文書の一部だけを取り出して分析し、どの文書が含まれなかったかを一切報告しないからです。出力はコーパス全体を網羅しているように読めますが、実際にはそうではありません。Skimle はすべての文書をコード化し、どの文書を開いても、どの箇所がコード化され、どこがされなかったかを正確に確認できます。

自社のカテゴリ体系を適用できますか？それとも AI が作ったものを受け入れるしかありませんか？

どちらも可能で、同じコーパスで両方使うこともできます。既存のカテゴリ体系を持ち込めば Skimle がそれに沿って演繹的にコード化し、データから帰納的に構造を作らせることもできます。カテゴリは後から統合、分割、名前変更、並べ替え、削除ができ、分析はあなたの編集に追従します。トラッキング調査やクライアント標準の枠組みを毎年回している調査会社は通常演繹的に進め、探索的な調査は通常その逆から始めます。

捏造された引用がレポートに載るのを、何が防いでいますか？

すべての引用は、出典の文書と機械的に照合されます。モデルがデータに逐語で存在しないテキストを出力した場合、Skimle はそれを表示せずに検出して再処理するので、作り出された引用がクライアント向けの資料に載ることはありません。どの文書を開いても、どの箇所がコード化され、どこがされなかったかを確認できるので、何かが見落とされるという逆の失敗も見つけられます。 双方向の透明性のしくみ →

候補リストのほかのツールと比べて、Skimle をどう評価すべきですか？

デモを見るより、試験導入をしてください。答えがわかっている、すでに分析済みのコーパスを使い、始める前に3つのタスク（コーディング、セグメント比較、根拠探し）を決め、修正作業も含めて各タスクの時間を測り、あえてツールに反対してみて、その出力をどれだけ早く組み替えられるかを確かめます。現在お使いのツールと並行して実際のプロジェクトを1つ行うこともでき、その前に無料プランで研究者1人が午後のうちに判断材料を得ることもできます。 7つの領域からなる RFP チェックリストと採点テンプレート →

Skimle はどれくらいのデータを、何言語で扱えますか？

1プロジェクトあたり最大1,000件の文書に対応しており、20件のインタビュー調査から数千件のアンケート回答を含むグローバルなトラッキング調査まで、すべてをカバーします。100以上の言語を翻訳なしでそのまま分析します。1つのプロジェクトで英語、スペイン語、中国語、ドイツ語、アラビア語を混在させ、すべてにわたって1つのテーマ構造を作り、各引用を原文のまま保持できます。この上限近くの規模を日常的に扱う場合は、ボリュームについてご相談ください。

クライアントのデータは安全で、機密は守られますか？

すべてのデータは EU 内の AWS 上で、認定を受けた第三者が構成した環境で保管・処理され、お客様のデータがモデルの学習に使われることは一切ありません。データ処理契約をご用意しており、クライアントとの NDA のもとで業務を行い、仮名化はワークフローに組み込まれています。データ主権の観点で必要な場合は、シングルテナントやプライベートクラウドでの導入も可能です。

Skimle の利用をやめたら、分析はどうなりますか？

どのプランでも持ち出せます。コード化したデータをオープン標準の REFI-QDA（.qdpx）で書き出して NVivo、ATLAS.ti、MAXQDA で作業を続けることも、テーマ別に引用を整理した Word、PowerPoint、Excel の成果物を持ち出すこともできます。相互運用の標準を実装しているのは、Skimle を使い続けることが結果ではなく選択であるようにするためです。

調査量が変動する場合、料金はどうなりますか？

Skimle は、クレジットの付いた軽量な席単位のサブスクリプションと、大規模な調査を行う月に購入するクレジットパックで構成されています。サブスクリプションでプロジェクトの合間もチーム全員がツールを使い続けられ、パックで費用を発生源のプロジェクトにひも付けられます。これはクライアントに費用を請求する調査会社にとって重要です。結果を読むだけのステークホルダーには席は不要です。書き出しデータや印刷できる調査レポートで足ります。

複数の研究者が同じプロジェクトで作業できますか？

はい、同時に作業でき、各自の編集や注釈は保持されます。相互レビューや品質管理に適しており、大規模な調査を若手とベテランで分担し、1人のベテランがカテゴリ構造を主導する場合にも向いています。