アンケート調査ツール

Aska【SaaS】

Aska（アスカ）は、自由記述を含む回答をSNS形式で収集する次世代型ウェブアンケートシステムです。 人々からの回答以外にも、AIエージェントによるシミュレーターも搭載しており、効率的なアンケート設計が可能です。

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AIアンケートシミュレーター

アンケート調査において調査設計は大変重要ですが、従来は専門家の経験知や対人のインタビュー調査に頼るしかありませんでした。 マルチエージェントの生成AIシミュレーションは、従来の対人インタビュー調査を模倣し、効率的な調査設計を実現します。

AIアンケートシミュレーター

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データサイエンス教材

人々の主観を分析する技術に関連するデータサイエンスの学習コンテンツを掲載・販売しています。

アンケート調査関係

【速習】Survey Methodology

アンケート調査法の古典的教科書 “Survey Methodology”（Groves et al.著, 2009）の要点を、各章数分の動画でまとめたYouTube動画です。

YouTubeにて無料公開

1. コース概要
2. アンケート調査のライフサイクル
3. 対象者と標本抽出枠の決定
4. 標本の設計
5. 回答の取集方法
6. 回答率の問題
7. 質問文と回答の設計
8. 質問文の評価
9. 9章と11章はスキップしています
10. 調査データ収集後の処理

　　

【トピック解説】データスクリーニング

収集した調査データに含まれる無効なデータをスクリーニングすることで、データの質を向上させることができます。学術論文を基に、メジャーなスクリーニング手法をご紹介します。

noteにてセット販売（¥1,500）

1. Satisficing（サティスファイシング）
2. 禁じ手？強力すぎる検出法「IMC」
3. ド直球！「シリアスネスチェック」
4. 「回答時間分析」はスクリーニングの定石
5. まずは試してみるべき「Long-string分析」
6. 意外と強力!?「マハラノビス距離」
7. 「偶奇整合性」という古典技
8. 「類語・対義語の整合性」で矛盾を見抜く！

【コラム】調査のギモン

アンケート調査にまつわるコラムを動画として掲載しています。

YouTubeにて無料公開

1. アンケートは多数決ではない
2. あなたの調査データは足りないのか？
3. 「サラダマック」の失敗

アンケート調査に関する単発コラム

• アンケート調査の歴史概観
• リッカート尺度の原論文を読む
• リッカート尺度についての誤解と論争
• アンケート調査の「エキスパートレビュー」とは何なのか
• 選択式アンケートの難しさ 〜質問文と選択肢〜

データ分析関係

因子分析の導出

因子分析で使われている古典的な方法にはどんなものがあって、具体的にどんな数式になっていて、それはどうやって導出するのかをまとめたものです。「とりあえず因子分析が使えるようになる入門書」でも「因子分析の専門書」でもなく、「昔から知られている因子分析の方法を、式をちゃんと導出して理解する本」です。

Zenn

『因子分析の導出 -古典的な方法の理解のために-』（¥1,000）

note

noteにて無料公開（Zenn本のダイジェスト版）

1. 因子分析モデルは２タイプある
2. 最尤法の解は存在しない？
3. 因子負荷の最尤法は実は賢い
4. 因子分析と主成分分析の違いを数式でざっくり理解する
5. トムソンの方法・サーストンの方法とは何なのか
6. 因子負荷推定の最小二乗法について

データ可視化関係

ちょっとディープなデータ可視化

入門書には載っていないような少しディープなデータ可視化の内容について解説していきます（比較的詳しい洋書や学術論文の抜粋解説、独自の解説記事など）。

noteにてセット販売（¥500）

• 1.0 人間は角度を測れないのか：円グラフについての批判と誤解
• 1.1 人間は面積を測れないのか：バブルチャートについての批判と誤解
• 1.2 装飾的な可視化を弁護してみる
• 1.3 「読者は、可視化を理解する努力をしたくないはず」という誤解
• 1.4 可視化を評価する：データ-インク比（Data-ink ratio）という考え方
• 1.5 可視化を評価する： Visualization Wheelという考え方
• 1.6 「折れ線グラフは”読めない”」論争
• 2.0 ２次元ヒストグラム：Hexagonal binning（六角ビニング）を理解する
• 2.1 色の重ね合わせ：Alpha blendingを理解する
• 3.0 関係データの可視化：Hierarchical Edge Bundleを理解する
• 3.1 高次元データの可視化：Parallel Coordinate Plotを理解する

大規模言語モデル関係

LLM研究の要約紹介

ChatGPT等の技術について、学術論文やソフトウェアなどの簡潔なまとめです。こちらはすべて英語動画になります。

YouTube

YouTubeにて無料公開

• Language Matters to LLM’s Personality?
• Silicon Sampling｜Let AI Respond to Your Survey!
• ChatGPT…Who are you?
• Your LLM Might be Unnaturally Smart
• Intrinsic Bias in LLMs You May Not Know
• Can ChatGPT Detect Hate Speech?
• Multi-Agent Prompts in LLMs: Do They Really Work?
• What’s MMLU?｜Measuring the performance of LLMs
• Can You Trust LLM’s Confidence?

note

noteにて無料公開

• ChatGPTはヘイトスピーチを理解できるのか
• マルチ・エージェントプロンプトでLLMのパフォーマンスは向上するのか
• MMLUデータセットとは何か: LLMの性能測定
• LLMのキャリブレーション：”logprob”の値が高ければ結果を信頼できるのか？

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その他のサービス

【PDF-to-Videoサービス】ライトニング・サマリー

PDF資料もしくはウェブ上の資料からAI解説動画を制作するサービスです。

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