質的データとは、数値化しにくい性質や状態、意見などの情報を指すデータです。テキストや画像などが該当し、AIや自然言語処理の分野で感情分析や分類モデルの学習素材として広く活用されています。
質的データとは
一言でいうと、数値ではなく「性質や状態」を表すデータのことであり、人間の言葉や意見、画像などを指します。
詳しく解説
質的データは、名義尺度や順序尺度に分類されることが多く、そのままではコンピュータが直接計算処理を行うことができません。そのため、自然言語処理技術や前処理を用いて、AIが理解できる形式に変換する必要があります。近年では、生成AIや大規模言語モデルの普及により、膨大なテキストや画像などの非構造化データとしての質的データを高度に分析・活用することが可能となっており、AI開発において極めて重要な役割を果たしています。
具体例・使われ方
具体的な利用例としては、SNS上のレビューやカスタマーセンターの問い合わせ履歴といったテキストデータを用いた感情分析や、医療現場における医師の診断コメントの分類、画像認識モデルにおける犬や猫といった被写体のラベル付けなどが挙げられます。
似た用語との違い
数値を直接扱って統計処理や機械学習を行う「量的データ」と対比されます。量的データが身長や気温のように数量で表されるのに対し、質的データは満足度や色、テキストなどの数量化されていない情報を対象とします。
注意点
質的データは主観的な意見や曖昧な表現を含みやすいため、データの解釈に偏りが生じるリスクがあります。また、自然言語処理などで機械学習モデルに学習させる際には、ノイズの除去や適切なラベル付けを行わないと、モデルの精度低下を招く注意が必要です。
この解説は役に立ちましたか？誤りが含まれる場合はご報告いただけますと幸いです。
更新日時: 2026年9月6日 12:21