論文の概要: Computational KJ-Ho: An Analyst-Bias-Free Insight Extraction Framework from Large-Scale Qualitative Data Using Domain-Specialized LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.16467v1
• Date: Mon, 17 Aug 2026 12:04:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-18 19:59:03.673887
• Title: Computational KJ-Ho: An Analyst-Bias-Free Insight Extraction Framework from Large-Scale Qualitative Data Using Domain-Specialized LLMs
• Title（参考訳）: KJ-Ho:ドメイン特化LDMを用いた大規模定性データからの分析・バイアスフリーインサイト抽出フレームワーク
• Abstract要約: KJ法、グラウンドド理論、およびセマンティック分析は、人間の分析者の認知的処理能力という制約を共有している。 本稿では,KJ手法の「アナスビアフリー」指向を実現する理論フレームワークであるKJ-Hokita Replication(川北法)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The qualitative research methodologies that underpin consumer-insight generation - the KJ method, Grounded Theory, and Thematic Analysis - share a structural constraint: the cognitive processing capacity of the human analyst. Replication research further shows that conclusions vary substantially across analysts analyzing identical data (analyst bias). This paper proposes Computational KJ-Ho (the Kawakita Jiro method), a theoretical framework that computationally realizes the KJ method's epistemology - letting structure emerge from the data itself without imposing the analyst's preconceptions - an orientation we term "analyst-bias-free." The framework employs a domain-specialized LLM built through continued pre-training (CPT) on a marketing-research corpus and supervised fine-tuning (SFT) on expert-curated insight pairs, organized as a three-layer architecture: data structuring, insight extraction, and strategy generation. Two preliminary studies in the Japanese marketing context support the necessity of CPT-based domain specialization. The paper makes five contributions: (1) a theoretical integration of the KJ method, Grounded Theory, and Peircean abduction into a single epistemological commitment of data-driven explanation generation; (2) a three-layer architecture leveraging domain-specialized embeddings for cross-interview analysis; (3) two novel evaluation metrics, InsightExtraction-F1 and MarketingQA; (4) explicit engagement with the WEIRD problem, centering a non-Western methodology; and (5) five practice-derived problem formulations from nearly three decades of marketing-research practice, translated into design requirements. The human analyst retains a supervisory role. This is a concept paper presented ahead of empirical validation.
• Abstract（参考訳）: 消費者の注意を喚起する質的研究手法 - KJ法、グラウンドド理論、Thematic Analysis - は、人間アナリストの認知処理能力という構造的制約を共有している。 レプリケーション研究は、同じデータ(分析バイアス)を分析するアナリスト間で、結論がかなり異なることを示している。 本稿では,KJ手法の認識論を計算的に実現する理論フレームワークである計算的KJ-Ho(川北次郎法)を提案する。 このフレームワークは、マーケティング調査コーパスでの継続的な事前トレーニング(CPT)と、専門家が計算した洞察ペアに関する微調整(SFT)を通じて構築された、データ構造化、洞察抽出、戦略生成という3層アーキテクチャとして編成されたドメイン特化LDMを採用している。 日本におけるマーケティングの文脈における2つの予備的研究は、CPTに基づくドメインの専門化の必要性を支持する。 本稿は,(1)KJ法,グラウンドド理論,およびパーセアン推論を,データ駆動型説明生成の単一認識論的コミットメントに統合すること,(2)ドメイン特化埋め込みを利用した3層アーキテクチャを相互参照分析に活用すること,(3)新たな評価指標であるInsightExtraction-F1とMarketingQAの2つ,(4)非西洋的方法論を中心としたWEIRD問題への明示的な関与,(5)マーケティング-検索実践から30年近く経った5つの実践的問題定式化を設計要件に翻訳すること,の5つの貢献を行う。 人間のアナリストは監督の役割を保持します。 これは実証的検証に先立って提示された概念論文である。

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