2021年以降、AIが研究技術を向上させる4つの方法

研究テクノロジーは、現代のビジネス環境に人工知能と機械学習を適用するための優れた方法を提供します。 2021 年、あらゆる業界の組織が不確実性に直面していますが、1 つ明らかなことは、進化するパンデミックと経済環境が、顧客の購入決定から、使用する製品やサービスに対する好みまで、あらゆるものに影響を及ぼすということです。

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顧客のニーズを理解しようとする組織は、多肢選択式のアンケートや数値評価を超える必要があります。代わりに、顧客が何を考えているのかを本当に理解したいのであれば、スラングや絵文字などを含め、顧客自身の言葉で何を言っているのかを理解するために、自由形式のアンケート結果を収集することに重点を置くべきです。

何十年もの間、これらの自由回答形式の調査結果を分析することは、研究者が各回答を読んでラベル付けし、懸念を定量化し、代表的な回答を特定するという面倒な作業でした。 2021 年以降、AI 駆動型アプリケーションにより、研究者は自由形式のアンケート回答に隠された概念的および感情的な内容をより適切に分析し、顧客の考えや感情を理解できるようになるでしょう。

2021年以降、AI が研究手法を改善する 4 つの方法は次のとおりです。

1. 部門やレベルを超えてテクノロジーを民主化する

多くの組織は、研究ニーズを満たすために AI テクノロジーをどのように構成し適用するかを考えるために、データ サイエンティストや技術専門家に依存しています。

2021 年には、研究者が見落としている外れ値を探していなくても、従業員がアンケートから得た概念を迅速に提示、定量化、視覚化できるようにするノーコード AI 駆動型アプリケーションを導入する組織が増えると予想されます。

使いやすいアプリケーションが普及するにつれて、アナリスト、ビジネス ユーザー、マーケティング チーム、カスタマー サポート スペシャリストに強力なリサーチ ツールを提供する組織が増えるでしょう。

2. アンケート回答にラベルを付ける必要がない

ほとんどの研究者は、構造化されていない調査結果を調べ、興味のある概念を含む各結果にラベルを付けることにかなりの時間を費やしています。次世代の AI を活用したテキスト分析により、このタグ付けプロセスは完全に自動化され、研究者はより価値の高いビジネス分析と推奨事項に集中できるようになります。

3. 感情分析を次のレベルへ

感情分析技術は 10 年以上使用されてきましたが、感情分析の最も一般的な形式は、文書の感情が一般的に肯定的であるか否定的であるかを評価することです。このタイプの分析は、製品に関する顧客の好みや組織の長所と短所に関する従業員のフィードバックなど、微妙なコメントを処理できないため、単純すぎます。

AI を使用した感情分析が進むにつれて、業界を問わず組織がテキストベースの文書をアップロードし、文書作成者の感情的なニュアンスに関する分析結果をすぐに得ることができるようになります。

4. アンケートの質問を減らして回答率を上げる

従来、調査の質問が少ないほど回答率は高くなりますが、質問の数が増えるとより多くのフィードバックが得られます。今後数年間で、研究者は AI を活用したテキスト分析を利用して質問をいくつかの自由形式の質問に統合し、AI システムを使用してその中の豊かでニュアンスに富んだ回答を抽出することがますます増えていくでしょう。

自由回答形式のアンケートの質問には通常、複数選択形式の質問よりも多くの情報が含まれていることを覚えておくことが重要です。 AI によって自由回答形式の調査結果を迅速かつ厳密に分析することが可能になるため、2021 年以降の研究者は、従来一般的に使用されていた複数選択形式や短い回答形式の質問よりも、自由回答形式の調査が提供する豊富なコンテンツにさらに依存するようになります。