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解決する課題

EDSL は、AI を活用した計算社会科学と市場調査の実施プロセスを簡素化します。研究者は複数の AI エージェントと大規模言語モデル（LLM）を同時に用いてアンケートや実験を設計・実行でき、複雑なデータラベリング作業も行えます。

仕組み

EDSL は宣言的な質問設計（選択式やリニアスケールなど）を提供し、JSON スキーマ不要で一貫した結果を保証します。"シナリオ" を使って CSV、PDF、PNG などのデータをインポートし、プロンプトにパラメータ化します。ユーザーは特定の特性を持つ AI エージェントのペルソナを定義でき、多様な回答をシミュレートし、複数の LLM にまたがってアンケートを実行して比較できます。

システムはパイプラインとスキップロジックを備え、複雑なデータラベリングフローを構築可能です。再現性を確保するため、API 呼び出しは自動でキャッシュされ、リモート結果は Expected Parrot サーバーに保存され、検証済みプロンプトとタイムスタンプが付与されます。

対象者

計算社会科学・市場調査の研究者、そして AI エージェントと LLM を用いた実験を行うデータラベラー。

ハイライト

• 宣言的質問設計：事前定義された質問タイプで結果の一貫性を確保。
• パラメータ化プロンプト：シナリオを通じたデータ自動インポートでプロンプトを制御。
• AI エージェントペルソナ：特定の特性を持つエージェントを構築し、プロトタイピングや事前テストに活用。
• マルチモデル比較：複数の LLM にまたがって同時にアンケートを実行できるシンプルなアクセス。
• 再現性：自動キャッシュと汎用リモートキャッシュにより、結果を無料で共有・再現可能。
• 統合コラボレーション：Coop と統合し、AI ベースの研究ワークフローやプロジェクトを共有できるプラットフォームを提供。