2026年9月17日
収集条件を一つ追加すると参加者はどれだけ減る？対象者設計の考え方
「20代から60代まで男女同数で、特定の職業経験があり、指定端末を持つ人を集めたい」。一つひとつは珍しくない条件でも、すべてを同時に満たす人は想像以上に少ないことがあります。 対象条件は足し算ではありません。条件を重ねるたびに候補者が絞られ、参加可能な日時や作業負担まで加わると、実際に参加できる人数はさらに減ります。 本記事では、収集条件を追加したときに何が…
サンプリング
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2026年9月17日
学習用データの偏りは収集現場で生まれる｜集めやすい人だけに偏らない設計
AI学習データの偏りというと、モデルやアルゴリズムの問題を思い浮かべるかもしれません。しかし、偏りはデータを集める段階ですでに生まれています。 オンライン募集へ反応しやすい人、撮影しやすい環境を持つ人、指定端末を使う人から先にデータが集まります。総数だけを目標にすると、集めやすい人のデータが多数を占めます。 募集媒体によって参加者が偏る クラウドソーシング、…