セラピスト × AI・DX
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各論③

データ活用編

―― 研究とビジネスを動かす「問い・取得・分析・伝達」 ――

研究と事業を動かすデータの旅路を、AIと共に高速化する。疫学・因果推論を足場に、速さと正しさを両立させる。　全15章。

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CONTENTS

目次

イントロダクション

  1. 序 はじめに ― このコンテンツについて ―― データ活用編：研究とビジネスを動かす「問い・取得・分析・伝達」を、AIと共に高速化する ――

第1部｜土台編 ―― なぜ、セラピストが「データを扱う側」になるのか

  1. 01 第1章　「勘」から「データ」へ、そして「データ」から「意味」へ 研究も事業も、本質は「客観的なデータに基づく意思決定」を回すこと
  2. 02 第2章　研究・データ倫理とセキュリティの線引き【最重要】 ローカルファイル活用編 / コーディング・システム開発編のセキュリティ原則は、データを扱う本章でこそ最も重く効いてくる
  3. 03 第3章　データ活用の全体地図 ──「問い→取得→分析→伝達」 データ活用は、4つのステップが循環する「旅路」として捉える

第2部｜問い編 ―― 分析の前に、問いを設計する

  1. 04 第4章　仮説をつくる ── 帰納・演繹・アブダクションをAIと回す データ分析の質は、分析手法ではなく「問いと仮説」で決まる
  2. 05 第5章　研究デザインの型 ── 疫学のレンズで「何を見るか」を決める 研究デザインは、大きく「記述的研究」と「分析的研究」に分かれる
  3. 06 第6章　変数とアウトカムを設計する ──「ものさし」を選ぶ データの「型（変数の種類）」を理解すると、後の分析が的確になる

第3部｜取得編 ―― データを集める

  1. 07 第7章　量と質、二つのまなざし データには「量的（数値）」と「質的（語り）」の二つがある
  2. 08 第8章　アンケートをAIと設計する ── 偏りの少ない問いの作り方 アンケートは「設問の設計」で、得られる情報の質が決まる
  3. 09 第9章　質的データを取る ── 語り・観察・言説をAIで支える 質的データの代表は、インタビュー・参与観察・言説分析

第4部｜分析編 ―― AIと読み解く

  1. 10 第10章　分析以前 ── データ整形とクリーニングをAIに任せる 分析の前に立ちはだかる「データ整形」こそ、AIが最も労力を肩代わりする領域
  2. 11 第11章　関係を見る ── 単変量から多変量解析まで、AIと進める 分析は「1つの変数を見る → 2つの関係を見る → 多くの要因を同時に見る」と進む
  3. 12 第12章　相関と因果を取り違えない ── 因果推論の考え方 「相関がある」は「原因である」を意味しない。これが最大の落とし穴

第5部｜伝達編 ―― 「伝わる」へ

  1. 13 第13章　数字を意味に変える ── 図表・レポート・発表・事業へ 分析結果は「伝わって、人を動かして」はじめて価値になる

終章｜「測れないもの」と向き合う ── データの外側に、セラピストがいる

  1. 終 終章｜「測れないもの」と向き合う ── データの外側に、セラピストがいる ここまで、データを問い、取得し、分析し、伝える旅を歩いてきました。最後に、立ち止まって考えたいことがあります。

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