2026.04/01日号｜メンバーがAIで調査票を作る時代に問われる、リサーチマネージャーのフィードバック品質

AI関連の投稿や記事を日々ウォッチしていて気づいたことがあります。それはAIの進化と共にコンセプトやプロトタイプを「作る」ことに長けた人が注目される一方、AIの出力を「検証」することは優秀な専門人材をもってしてもまだ模索の一途であることです。

つまり業務の表面は（AIを含めて）誰が行っても一定の品質で制作されるようになりますが、裏面が「完了」を迎えるにはまだ工夫を必要とします。実際にエンジニアの品質保証領域では驚きや煽りを主とする発信より試行錯誤まっただ中の内容が目立ちます。

リサーチ業務でも今後似た様相になってくるでしょう。今やAIは調査の企画・設計・実査・分析のいずれの工程でも実用レベルに達しています。仮に調査経験が浅い人が担当しても、AIを使えば質問設計が簡単にできて、分析すらもあっという間に仕上がります。

では、業務プロセスのどこで差がつくのか？ーそれはやはり「検証」の工程でしょう。リサーチ業務ではマネージャーが品質保証のゲートキーパーになっています。この状況に当のマネージャーが気づいていない可能性もありますが、役割責任は増しています。

今回のレターでは、こうした背景を受けて、AI時代に対応するリサーチマネージャーのフィードバック（レビュー・審査）の品質について考察してみます（記事の視点は担当者のメンバーがマネージャーと意思疎通を図っていくことを意識して書いています）。

●①この業務ではAIを使いましたか？という会話が不毛な理由
●②マネージャーがリサーチ実務に明るくないがAIに強い場合
●③マネージャーがリサーチ実務には明るいがAIには弱い場合
●④ワークフローでAIによるレバレッジが出る工程を特定する
●⑤AIエージェントに制約がある時はNotebookLMで代用する
●⑥リサーチ領域ではプロンプトエンジニアリングも併用する