「みんなで実験！AI活用入門」に参加しました。

ラーンウェル代表・研修評価研究所　所長の関根です。

2026年3月15日（日）10時～17時＠王子で、「みんなで実験！AI活用入門」に参加しました。

告知文：https://glfp.jp/blog-entry-484.html

差しさわりないと思われる範囲で、得た学びを記録に残しておきます。

＝＝＝

●定性分析

・インタビューにAIを活用することで、一貫した基準で分析、人間が見落とすパターンを発見できる。
・スマホのボイスメモ→Glaudia（音声→テキスト化）→Claude（無料版）
・dialization（会話人数）Japanese export plain text 文字起こし

・人間がコーディングをするところを、AIがやってくれる。
・共起ネットワーク　ユーザーローカルが使える。

・事前頻出ワード、事後頻出ワードを比較。質的なRCTができる。
・「大きなワード」が消えた意味を解釈する。

●定量分析

・データは、ラテン語Dare（与える）の受け身形から出たもの（与えられた）
・データは、必ずしも数値とは限らない。なにがしかの事実に基づいたもの。
・データは、ある社会現象を描き出す方途。

・量的　Numerical
　質的　Anything non numerical

・デザインによって、RCTは、因果関係を説明している。統計分析によって、因果は説明できない。
・証明する方法はない。社会学では、Proveできない。検証はできる。

・クロスセクションデータ、時系列データ

・名目変数（性別等）順序変数（順位）インタバール変数（リッカート）連続変数（身長、試験点数）
・離散変数：インターバル変数、順序変数、名目変数　　
・連続変数（少数を用いて、細かく刻める）

・離散変数は、計算できないので、本来は統計分析に使えない。
・インターバル変数は、一応、等間隔なので、計算はできる
・リッカートの5段階あれば、ぎりぎり十分。ただ、4段階で取ることもある。

・データ＝変数（Valuable）＋値（Value）

・社会統計（社会調査）＋哲学（価値論）＝評価
・評価＝事実特定（社会調査）＋価値判断（哲学）

・Staisticsは、Status（ラテン語）のState or polical unitから来ている。

・統計は、不確実な状況での意思決定のためのエレガントでパワフルなツール。Kirk（1999）Statistics：An Introduction

・統計学
　１）記述統計　今ここにあるデータを加工して描写する
　２）推測統計　今ここにあるデータから、今ここにない情報を推測、推定する。

・推測だから、検定必須。
・不確実性と真正面から向き合う学問＝統計学
・最もHumbleな人達（腰が低い、謙虚）

・推測する、Guessなので、間違う可能性がある。
・外す可能性がある。どのくらい外す可能性があるか、それがP値。低いほど安心。0.01％。

・検定が必要なければ、四則計算でOK。

・社会学は、10％までなら許容していいかな。医学は、1％でも高い　

・統計学の手法　4つ　
　１）カイ二乗検定：犬、猫、男性、女性　
　２）相関分析：2つの変数に関係があるのか、その強さ　
負の相関＝逆相関（バイト時間が増えると、勉強時間が減る）
　３）ｔ検定：事前事後比較、介入有無比較、ＲＣＴはｔ検定。２つのグループに差異があるか。
　４）回帰分析：要因Xs－Yの間の関係（Not因果）を回帰式を使って分析する方法。相関分析をセットでやっている。どの要因がどのくらいの強さで関係しているのか。

・GASでGoogleフォームを一気に作る流れは「コードを貼る → 実行する → 権限許可 → 完成」

・エクセルで、統計分析のほとんどのことができる。
・カイ二乗検定は、手計算でできるので、入ってない。それ以外の分析はできる。

・相関が０の場合は、まったく線形の関係がない。これが見られることもほとんどない。
・相関が１なら、同じ。違う変数を見て、相関が１になることは無い。
・重なりが、どのくらいの％か。例：70％重なっている。
・裏返って重なっているのが、逆相関。例：－0.7　

・相関分析でのP値を、エクセルは自動的には出せない。

・エクセルで分析した結果を、AIで再度行ってみる。数値が合うものと、合わないものがある（例：Copilotでは合ったけど、Geminiでは合わなかった）

・統計分析を、AIに丸投げするのは良くない。まだ、安定していない。
・膨大なデータに対して、どう分析していくかの提案は、AIが良いかも。実際の分析は、自分でやって、AIで確認する。

・データが壊れてないかを、まずは確認する。
・違うソフトから移した時に、データが壊れることがある。

・ウェブサイトから持ってきたものを、AIで使うのはチェックが必要。

・一対の標本：Before-After
　等分散：違うグループ（似たようなグループ）
　等しくない：違うグループ（似てないグループ）Welchを使う

・迷ったら、厳しめのWelchを選ぶ。
　
・ｔ値の－マイナスは消して良い。
・ｐ値5％以下は、有意性あり。

・Afterのほうが高いと自信があるなら、片側。自信がないなら、両側を見る。

・統計的な有意性が出ない場合は「分からない」という結果。
・仮説が支持されるのか、されないのか、判断できない。

・教科書的な内容は、AIに間違いはない。計算は今の所怪しい。

●まとめ

・音声データを、Glaudiaで文字起こしし、それをClaudeで議事録化する。

・定量データは、Excelで統計分析し、AIでも確認し、AIに読み解き方と、グラフ化を助けてもらう。

・統計分析を使う人は、Humble（謙虚な、腰が低い）。推測だから間違う可能性がある。どのくらい間違えそうかを、P値で判断する。

＝＝＝

講師の三好先生、米原先生、一緒のグループになった方々（Team Neuron）を始めとする参加者の皆さん、ありがとうございました。

＝＝＝

●小さな旅記録

当日は、午前9時頃、王子駅到着。

目の前に川がありました。

川沿いに歩いて、橋を渡ると、

源頼朝ゆかりのお寺がありました。

会場のピッコロは、団地の1階にありました。普段は「こどもの居場所」だそうです。

＝＝＝

本来、毎月第三日曜日（今月は3月15日）は、地元で「本屋ときがわ町」を開催しているのですが、今回は、この勉強会に参加するために、欠席させてもらいました。

その分、風間さん、ユカさんに、開催をお願いし、また、うちの息子（高１）にも、バイトとして参加し手伝ってもらいました。どうもありがとうございました。