それは平均しない…の直感を裏付け？：仕事にChatGPTを活用した備忘録
今日の困った
仕事で数字を使っていると、目安となる数字が欲しくなることがあります。
社内のデータや、過去の事例等を調べて出すことがあります。
それは良いのですが、「それは平均値を使わないだろう」と言うところで、なぜか平均値を作りたいという人がいます。
例えば、極端に高い値や低い値を含む集団の分析。これは中央値を使うことでうまくいくこともあります。
しかし、もっと極端に両極端なデータ（例えば0点と100点）だと、平均値（＝50点）とったらそこには誰もいない。という、元データをちゃんと見て―！ という事態も起こります。
今日はまたちょっと違ったオーダーが。
「ベンチマークのためにいくつかの論文を見て平均すればいい」 という。
そんな適当な…と思いました。情報源が論文でなく各社のホームページを参照してとってきた指標ならまだよいかもしれませんが、敢えて論文でそれをするか？ と直感的に嫌な感じです。論文で過去の事例を見るなら、システマティックレビューをまずは参照するでしょう。お目当ての内容のシステマティックレビューがあるかは不明です。そうすると条件にぴったり合うような論文をいくつも探すのでしょうか。その場合の…
と頭を言われている方は駆け巡るわけですが、たぶん、言っている方は、そこまで考えていません。今回、そのデータを見るのは、論文を書き馴れている偉い人なので、チームのわかってない感をあえて伝えるリスクがあるのではないかなぁ…と、聞いている方は不安。
そこで、ChatGTPに同意を求めてみました。
ChatGTPに同意を求めてみた
＜プロンプト＞
今、XX領域の論文を読んでいます。XXという指標を示すのが一般的です。
この領域で、一般にXXという指標はどの程度の数値になるかを調べる方法を教えてください。
「いくつかの論文の回答率見て平均すればいい」という人がいたのですが、それはありえないですよね。
※一部、XXで書き換えています
XXという指標について調べる方法にはいくつかのアプローチがあります。ただし、「いくつかの論文の回答率を見て平均する」という方法は、確かにあまり科学的ではありません。これは、サンプルサイズや研究デザイン、対象者の特性など、多くの変数に依存するためです。より適切な方法は以下の通りです：
システマティックレビューを探す: この分野での既存のシステマティックレビューやメタアナリシスを探し、XXという指標についての情報を収集します。これらのレビューは、多くの異なる研究を包括的に分析し、より一般的な結論を導き出しています。
データベースを利用する: XXやXXなどの研究データベースを使用して、XXという指標を含む研究を検索します。キーワードや特定の基準を用いて検索し、関連する論文の指標を評価します。
統計的手法を用いる: XXという指標のデータを収集したら、適切な統計的手法（例えば、平均値、中央値、範囲、標準偏差など）を使用して分析します。ただし、単に平均を計算するだけではなく、研究の質、サンプルサイズ、研究デザインなどの要因を考慮することが重要です。
専門家に相談する: この分野の専門家や統計学者に相談して、適切な方法でデータを分析するアドバイスを求めることも有効です。
文献レビューのプロトコルを設計する: 自分で文献レビューを行う場合は、研究の選択基準、データ抽出方法、分析手法などを含む詳細なプロトコルを設計します。
これらのステップにより、XXという指標についてのより正確で信頼性の高い情報を得ることができます。
と、言う感じで、ChatGTPに同意してもらえました。しっかりわかりやすい補足付き。
流石にそのままをコピペするわけにはいきませんが、「平均値はやめときましょう」の話の流れとしてとてもスムーズなので、使いやすいです。
この後、「いくつかの論文の回答率見て平均すればいい」のアプローチは、論文に慣れた人から見ると違和感があるのでは、という趣旨でChatGPTに質問を追加しました。すると、理由付きで、「専門家の間でこのようなアプローチを提案すると、不適切または非科学的と見なされる可能性が高いです」と回答が。
ChatGPTはたまに不思議回答を作ってしまうこともありますが、今回は一般的な話として聞いていますので、信じて大丈夫かな、と判断しました。
たぶん、検索して色々調べるより今回は早かったですし、メンタル的にもちょっと気が楽。そんな活用事例でした。
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