逐語録は、箱にもAIにも入れない ― 質的データの置き場所と線引き

第1回で「生データは箱に入れない」とだけお伝えして、理由を後回しにしていました。今回がその回です。この特集でいちばん大事な回 なので、ゆっくりいきます。

3つの置き場所 ― 戸棚・箱・AIの手もと

研究にかかわるものの置き場所を、3つに分けます。これがこの回の全部です。

置き場所	入るもの	入らないもの
🔐 鍵付きの戸棚	逐語録・録音・動画・同意書・氏名の対応表	―
📦 研究の箱（Git）	匿名化済みの分析メモ・コーディングメモ・原稿・文献ノート	生データすべて
🤖 AIの手もと	箱の中のもののうち、いま必要な断片だけ	匿名化前のものすべて

鍵付きの戸棚 は、所属機関のルールに沿った保管場所のことです。大学や研究機関には、研究データの保管規程があります（倫理審査の申請書に「データの保管方法」を書いた、あの欄です）。パスワードのかかった外付けディスク、機関が用意した保存領域など、申請書に書いたとおりの場所に置き、書いたとおりの期間で扱います。ここはGitにもクラウドにも載せません。

研究の箱 に入れてよいのは、個人が特定できない形まで加工したあとのもの だけです。加工の話はこのあとすぐ。

AIの手もと は、さらに絞ります。箱に入っているものでも、丸ごと渡す必要はありません。いま考えたい断片だけを渡します。考え方の土台は「ここから先は見せない」の回と同じですが、研究データは支援記録と同じかそれ以上に重い、と考えてください。協力者は「研究に使うこと」に同意してくださったのであって、「AI事業者のサーバーに送られること」に同意したわけではない——迷ったら、この一文に戻るのがいちばん確実です。

匿名化は、人間の仕事

「じゃあ匿名化そのものをAIにやらせれば早いのでは」と思いつきますよね。それが一番やってはいけない手順です。 匿名化するためにはAIに匿名化前のデータを渡すことになり、線引きがその瞬間に崩れます。匿名化は、生データに触ってよい人間——つまりあなた——の仕事です。

やること自体は、質的研究で普段からやっている作業です。

1. 仮名化：氏名をAさん・Bさんに置き換える。誰をAさんにしたかの対応表は、戸棚の中へ（箱に入れたら意味がありません）
2. 属性の粗視化：年齢は年代に（47歳→40代）、日付は月や時期に（4月3日→春）
3. 固有名の置き換え：施設名・地名・学校名などは「X市」「通所先の事業所」のような一般名に
4. 組み合わせの点検：ひとつひとつは匿名でも、組み合わせると特定できる ことがあります（「県内唯一の○○事業所に通う、△△という珍しい趣味の方」など）。珍しい特徴は思い切って落とすか、ぼかします

この加工を通ったものだけが、箱に入り、（必要な断片だけ）AIの手もとに行けます。ここまで来れば、AIは良い相棒です。「この語りの断片から読み取れるテーマの候補を挙げて。私の解釈への反論も1つ」——ほめすぎ対策と組み合わせれば、分析の壁打ち相手になってくれます。

箱の側にも、安全ネットを張る ― .gitignore

原則は「生データを箱に入れない」ですが、人間はうっかりします。文字起こしの作業ファイルを、つい箱の中に保存してしまう——ありそうな事故です。Gitには、その保険があります。「この名前のフォルダは、セーブの対象から外す」 という設定で、.gitignore（ギットイグノア）といいます。

いちばん簡単なやり方は、GitHub Desktopでのひと手間です。

1. 箱の中に データ置き場 という作業用フォルダを作る（生データの定位置は戸棚のまま。ここは一時作業用）
2. 中に何かファイルを置くと、GitHub Desktopの変更一覧に現れる
3. その項目を 右クリック → Ignore folder（フォルダを無視）を選ぶ

これで、万一そのフォルダに生データを置いても、セーブポイントには 写り込みません。とくに、いつか箱をインターネット上の書庫（GitHub）に預ける日が来ても、無視したフォルダは一緒に上がりません。原則（入れない）＋安全ネット（写り込まない） の二段構えにしておくのが、研究の箱の作法です。

なお、原稿編・第3回でもお伝えしたとおり、書庫に預けるかどうか自体、後から選べる別の話 です。質的データを扱う研究なら、箱は自分のパソコンの中だけ、と決めてしまうのも立派な選択です。

うれしい副産物 ― 履歴が「分析の過程」の記録になる

ここまで守りの話でしたが、最後に攻めの話をひとつ。

質的研究では、「どうやってその解釈にたどり着いたか」を示せること が大事にされます（監査可能性、と呼ばれたりします）。分析メモをこの箱の中で書いていると、Gitの履歴がそのまま——

• いつ、どの語りの断片から、どんなコード（ラベル）を立てたか
• どのコードを、いつ、なぜ統合したり捨てたりしたか
• 解釈が、どの時点でどう変わったか

——を、日付つきで自動的に残してくれます。GitHub DesktopのHistoryタブを開けば、分析の道のりが一覧になっています。あとから整えた「きれいな物語」ではなく、迷いも行き止まりも含めた 本物の過程の記録 です。倫理審査や論文の方法の節で「分析過程の記録を保持している」と、胸を張って書けます。

きょうのまとめと、次回

1. 置き場所は3つ。戸棚（生データ）→箱（匿名化済み）→AIの手もと（必要な断片だけ）。右へ行くほど絞る
2. 匿名化は人間の仕事。AIにやらせない。対応表は戸棚へ
3. .gitignore（右クリック→Ignore）で、箱に安全ネットを張る
4. 分析メモの履歴は、そのまま「分析の過程」の記録になる

ひとこと： この回の内容は、特定の機関のルールではなく、一般的な原則としてお話ししました。実際の研究では、所属機関の規程と倫理審査の条件が、つねにこの記事より優先します。もしこの記事と機関のルールが食い違ったら、迷わず機関のルールに従ってください。そして線引きに迷ったときの合言葉は、AIとの付き合い全般と同じです——迷ったら、渡さない。

最終回の次回は、投稿してからの長い旅の話。査読コメント20件、どこまで直したっけ を起こさない仕組みと、いま研究の世界で話題の 「AIをどこまで使ったかの申告」 を、慌てずに済ませる準備の話です。

あわせて読みたい：AIに話していいこと、いけないこと／共著者とのやりとりを、原稿の隣に置く（原稿編③）／読んだはずの論文が、見つからない（論文編②）

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