日本でAIが何に使われ始めているか：初回調査プロトコル

調べたい問い

中心となる問いは「日本語利用者が、日常のどの場面で、何を達成するためにAIを使ったか」です。特定サービスの利用率だけではなく、利用目的と生活領域を掛け合わせて観測します。

• 利用目的は、どうすれば／知る・学ぶ／調べる・整理／比較・おすすめ／文章・表現／計画・アイデア／相談・判断／作業・自動化の8分類。
• 領域は、生活・家事／学び・勉強／買い物・選択／仕事・業務／旅行・移動／人間関係・表現／エンタメ・趣味／健康・セルフケアの8分類。
• 質問が外部情報を必要とする度合いは、利用量とは別の補助属性として低・中・高で扱う。

一つの利用が複数目的に当てはまる場合は、利用者が達成したかった主目的を一つ選び、副目的を任意で保存します。分類者の推測だけで決めません。

初回は100人・7日間の探索調査

参加者100人は公開設計上の目標で、確保済みの人数ではありません。募集方法や予算によって変更する場合は、収集開始前にこのページを改訂します。

1回の利用で取得する項目

1. 利用目的：8分類から主目的を選択。
2. 生活領域：8分類から選択。
3. 質問の要約：個人名、企業秘密、健康情報などを除き、本人が内容を一文で言い換える。
4. 利用サービス：選択式。サービス名を公表したくない回答も許容。
5. 結果：解決した／一部役立った／役立たなかった／確認できない。
6. 外部確認：公式サイトや他の情報源を追加確認したか。
7. 回答への対応：そのまま使った／修正した／参考だけにした／使わなかった。

AIとの会話全文、アップロードしたファイル、アカウント識別子は標準の取得項目に含めません。質問例の公開には、本人が公開用に要約した文章だけを使います。

利用者と利用回数を分けるDB設計

一人の参加者が文章作成を20回使い、別の参加者が比較を1回使った場合、回数だけを集計すると「文章作成が圧倒的に一般的」に見えます。そのため、参加者、利用記録、調査回、品質確認、公開集計を別のテーブルで管理します。

DBはCloudflare D1で扱えるSQLite互換スキーマとして実装済みですが、現在はローカルの設計段階です。実際のD1作成と回答受付は、同意・削除・保存期限を確定してから行います。

プライバシーと安全性

自由記述には、本人や第三者の氏名、連絡先、勤務先の非公開情報、病歴などが混入する可能性があります。入力前に記載禁止項目を示し、回収後も機械的・人的な確認を行い、公開用データから除外します。

健康、法律、金融など高い正確性が求められる利用は、利用量と回答の正しさを分けて扱います。「多く使われている」ことを「AIだけで判断してよい」という推奨には変換しません。

BEFORE COLLECTION
実際に募集を始める前に、同意文、保存期間、削除依頼の窓口、アクセス権、個人情報が混入した場合の処理を確定します。これらが未確定の間は収集を開始しません。

公開する指標と最低条件

少数回答から順位を作りません。初回調査と次回調査で募集経路や参加者構成が違う場合、単純な増減として比較せず、条件差を示します。

あらかじめ分かっている限界

• 自発参加者は、一般人口よりAIへの関心や利用頻度が高い可能性がある。
• 本人が要約した質問は、実際の入力文や会話の文脈を完全には再現しない。
• 7日間では季節変動や一時的なニュースの影響を分離できない。
• 役立ったという自己評価は、回答内容の事実上の正確性を保証しない。
• この標本から日本全体の利用率や各サービスの市場シェアは推定しない。

これらの限界があるため、利用日記は「何が起きていそうか」を見つける探索データとして使い、対象者と設問を確認できる公開調査を別系列で並べます。分母の違う割合を合算した総合スコアは作りません。