Remesh
>Remesh’s web-based platform lets institutions hold back-and-forth conversations with audiences. And responses go through an algorithm that clusters answers with similar meanings then allows participants to agree or disagree with generated results. The algorithm was fine-tuned for the U.N. to use in contexts where people speak unique dialects. The international body worked with local war zone organizations to encourage a diverse pool of people to take part.
(DeepL)
Remeshのウェブベースのプラットフォームでは、機関がオーディエンスと一進一退の会話を繰り広げることができます。回答はアルゴリズムによって、似たような意味を持つ回答が集められ、参加者は生成された結果に対して賛成か反対かを選択することができます。このアルゴリズムは、国連が独特の方言を話す状況で使用するために微調整されたものです。国際機関は、現地の紛争地域組織と協力し、多様な人々の参加を促しました。
people speak unique dialectsが重要
以下では、Remesh.aiが提供する「Generative AI & LLM Features」に関する公式ヘルプページ
( Remesh’s Generative AI & LLM Features ) の内容を中心に、どのような入力（ユーザーの行動・操作）に対してどんな出力（システムの振る舞い）が得られ、利用者がどのような価値を受け取るのかを要約します。引用部分は英語原文を示し、後に簡単な補足を加えています。
1. ディスカッションガイド（Discussion Guide）のアップロード・生成
> “From uploading your discussion guide to summarizing your conversation, our generative AI will help you more effectively and efficiently get deep insights from your audience.”
（「ディスカッションガイドのアップロードから会話の要約まで、私たちのジェネレーティブAIは、オーディエンスからより効果的かつ効率的に深いインサイトを得るのに役立ちます。」）
ユーザーの行動
Wordやテキスト形式のディスカッションガイドをアップロード
またはAIを活用して新たにガイドを生成（※質問をいくつか入力するとAIが自動提案）
システムの出力
最適な質問形式や所要時間の自動提案
ガイドに含まれる質問の再構成・修正提案
得られる価値
従来より短時間で質の高いディスカッションガイドが作成できる
聞きたい内容が明確化され、不要な質問を省ける
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2. シミュレーテッド・コンバーセーション（Simulated Conversation）
> “Use our AI-powered Simulated Conversation to preview how your discussion will flow before you go live.”
（「ライブで実施する前に、AI搭載の“シミュレーテッド・コンバーセーション”を用いてディスカッションがどのように進むかをプレビューしてください。」）
ユーザーの行動
作成・提案されたディスカッションガイドをもとにテスト用セッションを実行
システムの出力
仮想参加者が回答したかのようなシミュレーション結果を生成
質問の流れを可視化し、内容・構成の問題点を事前に把握
得られる価値
本番前の“リハーサル”として機能し、冗長・曖昧な質問や順序のミスを事前に修正できる
ユーザー体験を想定しやすくなるため、準備不足によるやり直しを減らせる
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3. セッション中のリアルタイム分析・投票
> “Gather live feedback and use AI to identify key themes and trends in real time.”
（「ライブで参加者のフィードバックを収集し、AIを用いて主要なテーマやトレンドをリアルタイムに特定する。」）
ユーザーの行動
多数の参加者からテキストベースの回答を収集
投票機能やQ&Aなどを組み合わせて意見の優先度を確認
システムの出力
回答の自動クラスタリング（テーマ分け）
回答の重要度・人気度を可視化
得られる価値
大量の回答から瞬時に注目すべき意見やキーワードを抽出
従来は数日～数週間かかった分析工程をリアルタイムで実施可能
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4. 自動コード化（Auto-coding）と要約
> “Our auto-coding feature uses AI to tag and organize open-ended responses, helping you spot patterns quickly.”
（「当社の自動コード化機能は、オープンエンド形式の回答にタグを付与・整理するためのAIを使用し、パターンをすばやく見つけられるように支援します。」）
> “Summaries can instantly highlight the core insights from your conversation, saving you time on manual analysis.”
（「要約機能は、会話から得られた主要インサイトを即座に抽出し、手動分析にかかる時間を節約します。」）
ユーザーの行動
セッション終了後、回答の要約・タグ付けを実行
システムの出力
膨大な回答のテーマごとの分類、キーワード抽出
短い要約レポートや可視化されたダッシュボード
得られる価値
分析担当者の負担を大幅に軽減
参加者の声を俯瞰的に捉えて、レポート作成までスピーディに進められる
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5. データの安全性・プライバシー
> “We do not use your data for training our AI models, and data ownership remains with you.”
（「お客様のデータは当社AIモデルのトレーニングには使用されず、データの所有権はお客様に保持されます。」）
ユーザーの行動
安心して機密情報を含むディスカッションを実施可能
場合によって匿名回答などのオプション設定
システムの出力
SOC 2 Type IIなどのセキュリティ基準に準拠した安全なデータ管理
ユーザーが独自に取得するインサイトやレポートはあくまで自社用に保持
得られる価値
センシティブな情報を含む調査でも安心して利用できる
企業内情報の扱いに関するコンプライアンスを確保
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まとめ
Remesh.aiのジェネレーティブAIおよびLLM活用機能は、ディスカッションガイド作成からシミュレーション、セッション中のリアルタイム分析、自動コード化・要約に至る一連のプロセスを通して「迅速な洞察獲得」を可能にしています。上記のようにユーザーが具体的な操作（入力）を行うと、システムは高度なNLPや投票分析に基づく多様なアウトプット（自動クラスタリング、リアルタイム集計、要約レポートなど）を返し、マーケティングリサーチや意見収集の生産性を飛躍的に高めます。
> “Remesh’s Generative AI & LLM Features streamline your research process, reduce manual workload, and help you get to insights faster.”
（「RemeshのジェネレーティブAI & LLM機能は、リサーチプロセスを効率化し、手作業を削減し、より迅速に洞察を得られるよう支援します。」）
（引用は上記リンク先ページの内容を要約・抜粋したものです。表現は一部整合性を保つように調整しています。）
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