API開発者向けのエラーハンドリングとデバッグに関する調査で、最も良い質問とその作成方法についてのヒントをいくつか紹介します。SpecificのAI調査ジェネレーターを使えば、数秒でこのオーディエンスとトピックに合わせた深い対話型調査を作成できます。
エラーハンドリングとデバッグ調査に最適な自由回答式質問
自由回答式の質問は、API開発者に微妙な経験を共有してもらい、チェックボックスでは失われるコンテキストを提供します。問題点を明らかにしたいとき、ワークフローについて知りたいとき、予想外の痛点を探りたいときに不可欠です。私たちは調査をこれらから始めることが好きです。なぜなら、実際の改善を促す本物の洞察が得られるからです。
最近のAPIエラーハンドリングで直面した最大の課題を教えてください。
サードパーティAPIから返されたエラーをデバッグする際の通常のプロセスはどのようなものですか？
最近遭遇した混乱を招く、または誤解を招くエラーメッセージについて教えてください。
API障害の根本原因をどのように特定するのが通常ですか？
デバッグする際に最も頼りにしているリソースやツールは何ですか？
不十分なドキュメントがエラーハンドリングを難しくした例を教えてください。
現在のAPIエラーレスポンスについて最も苛立たしいことは何ですか？
HTTPステータスコードを誤解したことでバグや遅延を招いた具体的なケースを教えてください。
APIのエラーハンドリング方法を一つ変えるとしたら、それは何ですか？
AIツールの使用（または不使用）がデバッグプロセスにどのような影響を与えましたか？
自由回答式の質問は、高額な生産上の問題に発展する特有の状況を捉え、実行可能な現実のストーリーを提供します。75%の開発者がAPIエラーハンドリングに問題を報告しており、多くの場合、一貫性のないメッセージや不十分なドキュメントを大きな障害として挙げていますが、このような質問は実行可能なフィードバックを収集するのに最適です。 [1]
APIデバッグ調査のためのシングルセレクトの選択肢質問
シングルセレクトの選択肢質問は、回答を定量化したい場合や、より深い会話に人々を徐々に引き込むときに最適です。また、忙しい開発者にとって選択肢を選ぶのがより容易であるため摩擦を軽減します。分析が簡単で、選択に基づいてフォローアップを計画している場合に使用してください。
質問：APIエラーをデバッグする際の最大の障害は何ですか？
明確なエラーメッセージの欠如
不十分なドキュメント
エラーの再現が難しい
HTTPステータスコードの理解
その他
質問：認識されないAPI例外を通常どのように処理しますか？
一般的なキャッチブロックを実装する
問題をログに記録し、エスカレーションする
自動的にリクエストを再試行する
コミュニティフォーラムやドキュメントを参照する
質問：APIデバッグを支援するAIツールを使用したことがありますか？
頻繁に
時々
まだ使ったことはないが、興味がある
いいえ、興味がない
「なぜ？」でフォローアップするタイミング 特定の痛点を選択した後に「なぜ？」と尋ねることは、開発者に詳細を述べるよう誘います。たとえば、「明確なエラーメッセージの欠如」を選んだ場合、「最近不明瞭だったエラーメッセージを共有できますか？」というスマートなフォローアップで、実際にAPIを改善するために使用できる具体的な情報を得ることができます。このアプローチはまた、リリース後の環境でのデバッグ体験について29%の開発者が報告するように、明確さが非常に重要であることも裏付けています。 [3]
「その他」の選択肢を追加するタイミングと理由 全ての可能性の答えが明示的でないときは常に、「その他」オプションを追加してください。これにより、予期しないインサイトが表面化する可能性があり、あなたが気づいていなかったかもしれないワークフローの痛点に対応するための追跡調査の機会が開けます。
API開発者体験のためのNPS質問
Net Promoter Score（NPS）は、顧客向け製品だけでなく、内部ツールやAPIにも利用できます。0–10のスケールで「あなたの同僚に私たちのAPIエラーハンドリングとデバッグ体験を勧める可能性はどのくらいありますか？」と尋ねることで、全体的な満足度を測定し、最大の支持者と最も不満を感じている放棄者を特定します。デバッグのための開発者体験が53%がリリース前の段階でポジティブである一方、29%がプロダクションでネガティブな経験を報告しているため[3]、NPSの視点は改善を優先する場所を特定するのに役立ちます。APIデバッグのための限定されたNPS調査を使用して、Specific NPS調査ビルダーを使用して瞬時に生成できます。
フォローアップ質問の力
フォローアップで魔法が起こります。曖昧な回答に甘んじるのではなく、スマートな調査はその場で明確化質問を行います。これにより、スプレッドシート以上の深い洞察を得て、「まあまあ」なデータを実行可能なストーリーに変えることができます。私たちの経験では、自動AIフォローアップ質問は、このような技術調査においてゲームチェンジャーです。
Specificのプラットフォームは、開発者の回答に基づいて鋭いフォローアップを生成し、自然に感じる方法で完全なコンテキストをダイナミックに問いかけます。これにより、時間が節約されるだけでなく（もうメールで回答者を追跡する必要はありません）、プロセス全体が対話的で魅力的になります。これは忙しいAPI開発者にはちょうど良いスタイルです。
API開発者：「エラーメッセージに苦労しています。」
AIフォローアップ：「最近遭遇した不明瞭だったエラーメッセージの例を教えてください。」
フォローアップはどれぐらい必要か？ 通常、2-3回のタイミングが良いフォローアップがあれば必要な詳細が得られます。しかし、特に重要な情報が得られたら、回答者が先に進めるよう調査を設定することもできます。Specificでは強度と最大深度を設定できるので、会話の流れをコントロールできます—疲弊させず、洞察を得るのみです。
これが会話形式の調査を形作ります：ダイナミックでリアルタイムの問いかけが、データ収集を実際のチャットのように感じさせます—退屈なフォームではなく、開発者を最後まで飽きさせません。
AIの回答分析、豊かな洞察、簡単なレビュー: 現代のAIのおかげで、何百ものニュアンスに富んだテキスト中心の回答の分析はシンプルです。AI調査回答分析が開発者のフィードバックを明確にする方法はこちら—もう答えをコード化したり、トレンドを推測するために何時間も費やす必要はありません。
調査ワークフローに自動フォローアップを組み込むのはまだ新しいですが、Specificで調査を生成して違いを体験してください：瞬時に豊かなストーリーと実行可能なインプットを得ることができ、浅薄な統計に終わりません。
ChatGPTやGPTを利用してより良い調査質問を生成するプロンプト
エラーハンドリングとデバッグに関するAPI開発者調査を自分で作成したい（もしくはより深く掘り下げたい）場合、ChatGPTや他のGPTのプロンプトは素晴らしい出発点です。結果を得るための簡単で効果的な方法を紹介します：
まず聞いてみましょう：
API開発者調査のために、エラーハンドリングとデバッグに関する10の自由回答式の質問を提案してください。
役割、管理するAPIの種類、目標、チームが直面する一般的な痛点などのコンテキストを提供することで、さらに良い出力が得られます。例えば：
私はSaaSの製品マネージャーで、REST APIを備えています。お客様は曖昧なエラーの対処に苦労し、プロダクションでのデバッグに苦戦しています―主な痛点をより正確に診断するために10の自由回答式の調査質問を生成するのを手伝ってください。
質問を整理し、さらに進める際には：
質問を見て、カテゴリに分類します。各カテゴリの下に質問を表示します。
そこからカテゴリをスキャンし、より深く掘り下げたい領域を特定します。そしてプロンプトを出します：
「エラードキュメンテーション」と「AI支援デバッグツール」のカテゴリに対する10の質問を生成してください。
このアプローチは、迅速に構造化された関連する調査を提供し、SpecificのAI調査ジェネレーターのように、最も重要なフィードバックに焦点を当てるのを助けます。
API開発者に対する会話形式の調査とは何ですか？
会話形式の調査は、静的フォームではなくリアルタイムチャットのように回答者にアプローチします。各質問は開発者の前の回答に基づいて適応し、プロセスをより魅力的にし、従来の調査よりも豊かで実行可能な詳細を引き出します。AIによる調査生成は手動の調査作成よりも根本的に違っていて優れています：
手動調査 | AI生成の会話形式の調査 |
|---|---|
1つ1つ質問を作成し、重要な角度を見逃す | AIによる調査—専門的知識とベストプラクティスを瞬時に活用 |
回答が浅く、明確化フォローアップがない | ダイナミックなフォローアップで深く掘り下げ、微妙な痛点を捉える |
手動データ分析—遅く、誤りがち | AIが即座にフィードバックを要約・分類 |
フィードバックなしに繰り返し改善が難しい | AI支援による調査エディターで調査構造やトーンを即座に編集 |
なぜAPI開発者調査にAIを使用するのか？ AIの柔軟性により、もはや一般化された「ワンサイズフィットオール」調査に妥協する必要はありません。対話が生まれ、取り調べではなくなります—Specificにより、調査作成者と開発者の双方にとって一流の体験ができます。疑問に思っている方に—独自の会話形式のAPI開発者調査を作成するためのステップバイステップガイドはこちら。
AIで強化された会話形式の調査を使用することで、開発者のフィードバックを収集、理解、行動に活かす能力を拡大します—スケールできる、追加の作業なしで。
エラーハンドリングとデバッグ調査例を今すぐ見る
実際にAPIの改善を促進する会話形式の調査を始めましょう。SpecificのAI駆動アプローチを体験し、豊かなストーリーをキャプチャし、リアルタイムで問題を明確化し、開発者が実際に調査に参加したくなるときに何が可能かを見てください。
