【Impactfy】現場観察による政策・事業評価レポート

私たちは「観察」と「インタビュー」を通じて、人々のリアルな声に隠されたインサイトを可視化します。定量データでは見えない「なぜ」を明らかにし、現場のコミットメントを引き出します。

文化人類学×編集×AIによって構造的課題とアウトカム（変容）を発見する。

このプロダクトは、文化人類学の「エスノグラフィー」という手法を応用した調査サービスです。現場スタッフや市民が「エスノグラファー」として自ら現場を観察・調査を行い、専門家の監修のもと、編集者がAIを活用して質の高い第三者評価レポートを作成します。受益者やステークホルダーが自ら調査に参加することで、当事者意識とコミットメントが醸成されます。

投資・政策・組織評価における自走的調査を支援する。

インパクト投資

質的調査による課題の発見と提言を通して、社会的インパクトを多角的に可視化。参加型調査によって、投資先組織の自走性を引き出します。

行政・EBPM

定量データでは捉えきれない、制度に関する構造的課題や市民のインサイトを可視化。現場と連動した市民参加型EBPMの実質的な推進を支援します。

組織整備・改善

新しい制度・施策浸透に向けたスタッフ調査を支援。組織課題に対するコミットメントを醸成し、現場の実態に基づいた変容データや改善提案を提供します。

新規事業開発

新規事業や社会課題領域に向けたプロダクト評価および改善を提案。また、参加型調査によってユーザーや事業担当者のエンゲージメント醸成を支援します。

エスノグラフィーによって、構造的・複眼的に調査する。

エスノグラフィーとは、文化人類学や社会学の分野で発展した研究手法です。特定の集団やコミュニティの文化、価値観、行動様式を、その内側から深く理解することを目的とします。

調査主体が現場に一定期間参与（参加）しながら、ありのままの様子を観察し、インタビューによる深いインサイト抽出を図る手法がエスノグラフィーの特徴です。調査課題を構造的・複眼的に捉え直すことを目指します。

3つのアプローチで質的調査を進化させる。

参加型調査によるコミットメント醸成

文化人類学者による研修と編集者の伴走支援により、非専門家であるスタッフや市民が調査を実行。現場への深い接点をつくることによって、課題に対するコミットメントを醸成します。

編集者によるディレクション・品質管理

参与観察・インタビューにおける現場でのディレクションや、調査データの品質管理を編集者が手掛けることにより、安定的なプロジェクト進行と成果創出を実現します。

AIによる質的データの高速・構造化分析

調査によって収集した大量の質的データ（言葉のデータ）を、調査設計に基づきAIによって構造化。調査対象の変容を計るためのエビデンス獲得や、潜在的な課題・アイディアの発見につなげます。

プロセスを共有し、ともに創る。

Step 1：方針策定（2週間〜）

Step 2：体制構築（2週間〜）

Step 3：初期値計測（1週間〜）

★施策の実施

Step 4：アウトカム観察（1週間〜）

Step 5：分析・レポート（3週間〜）

施策効果の可視化と現場のコミットメント醸成を実現する。

目指す調査成果

• 定量データでは計ることができない、調査対象者の関係・意識・行動における変容やその兆候、課題を把握できる。
• 施策を通した調査対象者の変容の可視化に加え、今まで見えづらかった構造的な課題を理解できる。
• 施策の次フェーズに向けた課題解決の方向性、KPIなどの定量目標のアップデート、アクション・プランのアイディアなどを獲得できる。

コミットメント醸成の支援

• エスノグラファーの観察行為やインタビューによって、普段交流のない人物・世代・地域・部署・施設などに対する接触機会を創出し、新たな相互作用を生む。
• 現場・ステークホルダーに対する新しい気づきを通して、施策に対する積極的な姿勢が生まれるなど、エスノグラファー自身の意識・行動における変容が生まれる。

調査＋組織改善によるROIを狙う。

単なる「データ収集・調査」ではなく、「組織の変革」をもたらす投資対効果の高いアプローチです。

比較項目	定量調査 （アンケートなど）	外部委託型定性調査 （デプスインタビューなど）	本プロダクト
得られるデータ	表面的な数値・傾向	外部視点での定性評価	深層のインサイト・構造的課題
現場の負担	少ない	調査対応の負担あり	調査主体となるため一定の稼働が必要 （弊社で調査員をアサインすることも可能）
副次的効果	なし	外部からの客観的視点	現場の当事者意識・コミットメント向上
AI活用	集計の自動化	一部テキスト分析	独自の変容観測フレームワークによる構造化
ROI （投資対効果）	現状把握	課題の特定	課題特定 ＋ 組織の自走化・関係性構築

プロジェクトの安全・安心な進行を実現するためにガイドラインを策定。

調査アプローチに関する倫理・情報管理ガイドラインの策定

調査対象者の同意取得プロセスおよび調査実施時の倫理的配慮（特にセンシティブな話題への対応）を事前に設計し、リサーチチーム全体で共有します。

再識別リスクと匿名化に関する方針の策定

質的データの匿名化方法について、個人を特定する情報（名前、固有の背景情報）は削除しながら、調査対象者の証言や行動の「文脈」は保持するアプローチを採用。AI処理時のデータについては、匿名化されたデータのみを処理対象とし、処理後も本人情報との紐付けは行わないこととします。

質的調査プロジェクトにおけるAI活用方針の策定

AIの主な役割範囲を質的データの分類および分析として、最終判断は編集者が負う体制とします。データ処理に使用するAIツールについては、事前に共有いたします。

倫理・情報管理チェックシートの設計

プロジェクトの立ち上げ時に、上記の方針に基づいてチェックシートを作成。シートに基づいた品質管理を経てレポートを納品します。

各分野のプロフェッショナルがプロジェクトを支える。

編集者

調査のディレクション、プロジェクトマネジメント、AIを活用した分析、レポートの編集・執筆まで、編集者が伴走支援を行います。

監修者

文化人類学者・早川公氏をはじめ、プロジェクトの専門性に応じて最適な専門家が監修。学術的な信頼性を担保します。

エスノグラファー

現場スタッフ、NPO、フリーランス・ライターなど、施策に適したエスノグラファーをアサイン。課題に応じた調査チームを編成します。

組織・部署・世代・ネイティブ／地元など、施策のコミュニケーション課題に応じてチームを編成。例えば、両極に属する調査対象者とエスノグラファーの組み合わせをプランニングすることで、より多角的な視点の獲得を目指します。

導入事例

本プロダクトは、地域課題の解決を目指すプロジェクトに活用されています。特にインパクト投資や行政施策の評価において、定量データでは計れない「現場での変容」を可視化するツールとして機能しています。

詳細なケーススタディについては、RESEARCH Conference 2026 （2026年6月28日13:50〜登壇予定）でのイベントレポートを準備中です。具体的な事例についてはお問い合わせください。