生成系AIを活用したテキストデータの効率的分類

授業評価アンケートの自由記述回答の分析を事例として

抄録

授業評価アンケートの自由記述回答は、テキストデータの前処理に多大な労力を要し、さらに分析には自然言語処理の高度なスキルが不可欠である。本報告では、この問題に対しOpenAIのChatGPT APIを活用した結果を紹介する。具体的には、CSVの各行からキーワードを抽出するマルチラベリングと、それらを体系的に整理するアフターコーディングを併用した。この手法により、効率的に大量のデータを処理し、有用な情報を抽出できる可能性が示唆された。