AIと共にあるリサーチ宣言

​AI技術の急速な発達により、Open AI のChat GPT, GPT３やGPT4, Google のBERT, AI2のELMo, MicrosoftのBing など、LLM(Large Language Model)プログラムとよばれる自然言語処理ツールやプロットフォームが、広く社会に浸透してきています。
 
コンテンツリサーチの分野では、これらのプログラムを活用することで、大量の言語データを分析し、関連する情報を抽出したり、長い記事を要約したり、重要なトピックやテーマを特定したり、データ分析に基づいて新しいコンテンツを生成することができます。
 
私たちリサーチャーは、番組やビジュアル制作における情報収集、要約、コンテンツ作成、翻訳などの業務を担当しています。これらの技術は、私たちの代わりになるわけではありませんが、パートナーとして、可能性を広げてくれる存在として確実に重要性が高まっています。
 
高度な自然言語処理機能をうまく利用することによって、価値ある情報がスピーディーに得られ、リサーチの時間と労力を節約し、制作予算に貢献できることは大きく意味があると思います。依存は危険ですが、変わりゆくメリットとデメリットを理解し、我々人間の洞察力と専門知識と共に、共存することで、これらの技術の恩恵にあやかっていきたいと思います。

今後、AIとともにあるリサーチの可能性とより良い方向への発展のため、以下を宣言いたします。


​

​​1.    効果性:         LLMプログラムを利用して、高品質なリサーチと洞察を行い、番組／映像制作に必要な効果的な情報とコンテンツを特定・提案いたします。

2.    効率性:         LLMプログラムを利用して、膨大な蓄積データや最新情報を迅速かつ効率的に処理・分析し、リサーチにかかる時間とコストの削減につなげます。

3.    正確性:         LLMプログラムの自然言語処理能力の正確性を見極め、提供される情報、洞察、推奨事項が信頼性が高く精度性があることを確認していきます。

4.    スコープ:         LLMプログラムを通じて言語に対する理解を深めることで、データの繊細さを認識し、より意味深い番組や映像コンテンツを作成するための機会を追求します。

5.    偏見のない分析: LLMプログラムを利用することにより、偏見の排除に努め、また、固定観念や既成概念にとらわれることなく、データに基づいた偏りのないリサーチを行います。

6.    倫理的配慮：    データ取得にあたっては、倫理的に正当は方法を考慮し、公正に使用されることを促します。

7.    柔軟性／カスタマイズ: LLMプログラムを、特定のデータセットにトレーニングすることで、幅広い分野のリサーチに柔軟に対応できます。また特定の課題や目的に合わせた分析手法を採用することができます。

8.    感情の分析:       LLMプログラムは、感情的なニュアンスの識別能力がないため、我々人間がその補完を行い、データの感情的な要素を特定し、より包括的な見識を提供していきます。

9.    創造性と革新性: LLMプログラムは、学習に使用されたデータに制限されるため、真に創造的で革新的なアイデアを生成することが難しい場合があります。我々人間が、常に新しいアイデアや視点を追求していきます。

10.    主観性:         LLMプログラムの応答や推奨は客観的であり、主観的または個人的な感覚を欠いている可能性があります。必要に応じて、人間の個人的な感覚を加味していきます。

11.    言語と文化の違い：LLM プログラムは、データの言語と文化的文脈により、パフォーマンスが異なるため、違いを考慮し、より的確な結果を得るよう努めます。

12.    データセキュリティー：データや情報のセキュリティーや守秘義務を確保し、法的または倫理的な問題を回避するための措置を講じます。

​