アンソピック社のクラウド、調査の代替として8万件の構造化インタビューを実施

Anthropicは、Claudeを使用して150カ国以上、70言語以上にわたる約80,000人のユーザーに対して構造化インタビューを実施する実験を行いました。従来の静的なアンケート調査ではなく、会話形式のデータ収集アプローチにおいてLLMをインタビュアーとアナリストの両方として機能させました。

実験の主な詳細

実装では、Claudeが事前に決められた調査質問を使用するのではなく、ユーザーの回答に基づいて動的なフォローアップ質問を行いました。これにより、システムは事前定義された回答だけでなく、回答の背後にある「理由」も捉えることができました。データ収集後、Claudeは回答を目標、懸念、感情などによって自動的に構造化・クラスタリングし、人間のレビュアーが監視を提供しました。

報告されたユーザー成果

• 参加者の81%が、AIが目標達成に向けて役立ったと報告
• 生産性の向上が最も一般的な利点（約32%）、特にコーディングや技術作業において
• 推論と問題解決のための認知的サポート（約17%）
• AIが家庭教師として機能する学習支援（約10%）

方法論の違い

このアプローチは、静的なデータ収集から会話形式の洞察収集への移行を表しています。モデルは固定された質問票形式に従うのではなく、個々の回答に基づいて質問を適応させます。回答は目標、懸念、感情などのカテゴリに自動的にクラスタリングされ、品質管理のために人間によってレビューされます。

このソース資料は、このAI主導のインタビューアプローチが従来のアンケート調査に取って代わる可能性があるか、また研究者が完全に考慮していない新しいバイアスを導入する可能性があるかについて疑問を投げかけています。