データに表情を

研究と実装は同じチームが担っています。査読を想定した手続き（データリークの統制、多重比較補正、感度分析、陰性対照の設計）を日常的に扱っているため、「PoCでは精度が出たのに本番で再現しない」という失敗の原因を設計段階で潰せます。実装面では、AWS Summit Japan 2024でAmazon Bedrockによる社会実装事例を登壇し、製造・金融・ヘルスケア領域でPoCから本番運用まで運んだ実績があります。

歓迎しています。相互行為特徴量19指標の定義、Ridge回帰・置換検定・Bootstrap分散分析の評価手順、再現性検証スクリプトを整備しており、指標定義や評価設計についてのご質問だけでも構いません。研究の詳細をご覧のうえ、genfukuhara@leadlea.com までご連絡ください。

妥当性には限界があり、それを前提に設計しています。本研究で用いるBig5スコアは、4つのLLMがIPIP-NEO-120の全120項目を採点したitem-level平均（仮想Big5）であり、質問紙による実測値ではありません。そのためモデル間一致度を併記し、テキストと話者の対応関係を崩した陰性対照条件を置いています。陰性対照では全5次元で有意性が消失したため、LLMが表層的な統計量ではなく会話内容を利用していると解釈できます。質問紙実測との収束的妥当性の検証は今後の課題です。

いいえ。研究目的の試用ツールであり、医療行為ではありません。診断も助言も行いません。ねらいは、当事者とその会話相手が、お互いを責めずに会話を振り返る手がかりを持てるようにすることです。解析結果はご本人の端末にのみ表示されます。なお短い会話では数値が大きく出るため、絶対値ではなく会話間の差の読み方を重視しています。

「すぐに成果が出た」と見える結果の多くは、評価設計の問題です。学習データと評価データに同じ対象が混ざる（リークする）と精度は簡単に高く出ますが、本番では再現しません。私たちはsubject-wise splitのような分割設計、置換検定、感度分析で「偶然ではないか」を先に潰します。そのうえでSynaptic DXでは、1部門・1エージェントから始めて数週間で最初の価値を検証し、確かめながら広げる進め方を採ります。

研究では、国立国語研究所が構築・公開する日本語日常会話コーパス（CEJC）を利用しています。Turn Lensの実用例は、参加者本人の同意を得た会話のみを対象としました。企業案件では、匿名化・アクセス制限・暗号化・監査ログを前提に、お客様のセキュリティポリシーに合わせた運用設計を行います。Synaptic DXのハーネスエンジニアリングにおけるガードレールと監査ログは、この統制をAIエージェントの運用そのものに適用する仕組みです。