官能評価は、ひとが使う日用品や食品等の品質・特性を人間の感覚で捉える重要な評価手法です。しかしながら、同じ製品を評価していても、評価をする人の文化や官能評価の経験の差等によって評価用語の細かさに違いが生じる問題が生じています。このような評価言語のばらつきは、官能評価データの活用を妨げる根本的な課題です。
　本セミナーでは、生成AIを活用し、このような「バラバラな官能評価」を構造化・標準化するための実践的な方法を学びます。
　具体的には、評価がバラバラになる構造的な原因を理解した上で、生成AIを用いた評価用語リストの設計・評価シートの作成、収集したコメントデータの前処理と解析、そして異なる表現で記録された評価用語を「意味でまとめる」クラスタリングから評価用語リストの構築までの流れをカバーします。
　生成AIは、大量の評価用語の整理・分類を高速に行う便利なツールです。しかしながら、AIが生み出す内容は、最終的に人間が精査し、その内容を活用するかどうかを判断する必要があります。本セミナーを通じ、AIと人間の役割を明確化し、人間が主体となり、AIを活用して官能評価を効率化する力を養います。
　本セミナーでは、講義と演習を交え、実務として生成AIを活用した官能評価の設計から活用までを実践できる力を身につけることを目指します。

1. 官能評価が「バラバラになる」原因とは
   1. 官能評価の基礎 – 官能評価とは何か
   2. 評価が「バラバラ」になる根本的原因
2. 生成AIを用いた官能評価の設計
   1. 生成AIを官能評価に活用する前に
      • 生成AIが得意なこと・不得意なことの理解
      • 人間の感覚とAIとの関係:「整理者・翻訳者」としてのAIの役割
   2. 生成AIを活用して官能評価方法を設計するには
      • 生成AIを活用する前の評価目的の明確化
      • AIを活用した評価シート・評価手順の作成と人間による精査
      • 【演習1】生成AIを用い、バラバラなコメントから評価用語リストを作成する
3. 評価データの前処理と解析
   1. 評価データを前処理する理由と前処理の基本
      • 生データの問題点:表記ゆれ・欠損・外れ値・曖昧表現
      • 前処理の目的と手順 (データクリーニング・正規化・カテゴリ化)
   2. 生成AIを使ったデータの前処理
      • 自由記述データの自動クリーニング、ノイズの除去
      • 感情極性 (ポジティブ/ネガティブ/中立) の自動ラベリング
      • 強度推定 (「かなり」「少し」「非常に」等の数値化)
      • AIへの指示文 (プロンプト) 作成のポイント
   3. データ解析の基礎
      • 主成分分析 (PCA) とクラスター分析
      • コレスポンデンス (対応) 分析と共起分析
      • 分析ツール (Excel、R等) の選択と使い分け
      • 【演習2】コメントデータを生成AIで前処理し、集計する
4. バラバラな評価言語を「意味でまとめる」手法
   1. 「意味でまとめる」とは
      • 意味による分類:似た言葉を概念でグルーピングする方法
      • 上位概念化 (抽象化) と下位概念化 (具体化)
   2. 生成AIを使った意味による分類
      • 生成AIを使った自動的分類
      • 人間によるAI案の修正と確認
      • 【演習3】AIを使い、バラバラな評価コメントを意味で分類する
5. よくある落とし穴と対策・まとめ
   • AIを導入するステップ
   • 倫理・品質管理上の注意点とハルシネーション対策
   • 社内合意形成のポイント
• 質疑応答