Skimleの紹介
Skimleは、質的データの体系的な分析および構造化を目的としたソフトウェアプラットフォームです。インタビュー文字起こしや報告書などの非構造化テキスト、音声、動画、文書ベースの入力データを、学術的および専門的な厳密性を保ちながら迅速に体系化された洞察へと変換します。本プラットフォームは、テーマ分析や帰納的コーディングといった確立された社会科学的手法を、AI自動化と統合しており、人間が関与するループ（human-in-the-loop）型のワークフローを基盤としています。AIがテーマやサブテーマの提案を行いますが、ユーザーが最終的にカテゴリ、サブカテゴリ、コーディングの判断を完全にコントロールします。
Skimleは、学術研究者、法律専門家、政策アナリスト、マーケットリサーチャー、コンサルタント、UXチーム、およびAIネイティブアプリケーションを開発するエンジニアなど、幅広い知識労働者を対象としています。EU域内でのデータ保存、GDPRおよびEU AI法への準拠、多言語対応（100言語以上）、大規模ドキュメント処理（最大1,000件）といった設計により、個人研究者から国際的なコンサルティングチームまで、あらゆる規模の利用に応えます。
主なポイント
- 対応入力形式：PDF、DOCX、TXT、RTF、音声、動画、CSV、ウェブサイト、契約書、特許、発見資料（discovery documents）、HR・マーケティング調査の自由記述回答、顧客通話ログ、チャットログなど
- AI支援によるテーマおよびサブテーマ生成：インタビュー質問や文書見出しに基づく演繹的分析、およびコンテンツの帰納的分析の両方に対応
- 双方向トレーサビリティ：すべてのテーマは原文の逐語的引用と直接リンクされ、すべての引用はその出典文書および位置情報へ逆引き可能
- Word、PowerPoint、Excel形式での構造化レポート出力：実行役員向け要約、テーマ別掘り下げ、引用付きスライド、カテゴリとコメントの表形式エクスポートなど
- GDPRおよびEU AI法への完全準拠：データはすべてEU域内のクラウドに保存され、データ処理契約（DPA）および単一テナント展開オプションを提供
- メタデータの自動生成（日付、形式、組織単位など）：フィルタリング、並べ替え、クロスドキュメント分析を可能にする
- プロジェクト固有のカテゴリおよびメタデータを認識したAIチャットインターフェース：「男女で回答に差はあるか？」「このテーマにおける意見の相違点は何か？」など自然言語での質問が可能
- 最大1,000件のドキュメントを100言語以上で処理可能：翻訳を経由せず、多言語調査や国際的な政策検討を単一プロジェクト内で実施可能
Skimleの仕組み
Skimleは3段階のワークフローで動作します。第1段階では、ユーザーが対応フォーマットの質的データをアップロードします。音声および動画ファイルは高精度AIモデルにより文字起こしされ、文書は構造要素を保持したまま解析・インデックス化されます。すべてのデータは暗号化され、EU域内の安全なクラウド環境に保存されます。
第2段階では、プラットフォームが「Skimleテーブル」と呼ばれるインタラクティブな表形式ビューを生成します。これは、ドキュメントとテーマ／サブテーマをマッピングするスプレッドシート風の表示であり、社会科学的手法に基づいた数千の原子的LLMマイクロクエリによって構築されます。ユーザーはカテゴリを編集・追加・削除でき、結果を再編成したり、階層を折りたたんだり展開したりできます。原文中のハイライト表示および引用の直接リンクにより、すべてのステップで完全な透明性が確保されます。
第3段階では、ユーザーが自身の目的や利害関係者に合わせたカスタマイズ可能なレポートを生成します。Wordレポートには各テーマごとの要約と選定引用が含まれ、PowerPointレポートには実行役員向け概要およびテーマ別掘り下げスライド（関連引用付き）が収録されます。Excelエクスポートはカテゴリとコメントの表形式データを提供します。今後リリース予定のAPIおよびModel Context Protocol（MCP）サーバーにより、カスタムAIエージェントや社内ツールとの連携が可能になります。
主な利点と用途
Skimleは、厳密な質的研究手法に基づいた領域特化型アプリケーションを実現します。学術研究では、レビュー可能な審査プロセスを維持しながらインタビュー文字起こしのコーディングを加速します。法務分野では、証拠のトレーサビリティを確保した上で発見資料や契約書の体系的レビューを支援します。公共行政では、大規模なパブリック・コンサルテーション応答を処理し、少数派の声を包括的に反映させます。マーケットリサーチでは、数百件の顧客インタビューを分析しながらも分析の深さを損なわず、コンサルタントはデューデリジェンス資料から迅速に実行可能な提言を導き出します。また、開発者はRAG（検索拡張生成）システムの代わりに、意味的に根ざした文書理解を実現するための構造化出力を活用できます。
