こちらは、ディスカッションテーマに関する質問をする際におすすめの質問と、それらを効果的に作成するための実用的なヒントです。Specificを使用すると、このような会話型調査を即座に生成し、フィードバックを深く分析することができます。
ディスカッションテーマに関するアンケートのための最良のオープンエンド質問
オープンエンド質問は、人々が自分の言葉で自由に回答できるため、重要なものについてより豊かで具体的な洞察が得られます。詳細なフィードバックを求めたり、将来のセッションのために新しいアイデアを考えてもらいたい場合にぴったりです。ただし、オープンエンド質問は無回答率を増やす可能性があります。Pew Research Centerの調査では、一部のオープンエンド項目で無回答率が50％に達することがあり、閉じた質問はわずか1〜2％でした。[1] そのため、影響力の高いオープンエンドの質問プロンプトをいくつか使用し、回答者を圧倒しないようにします。
セッション中に最も共鳴したディスカッションテーマは何でしたか、そしてその理由は？
ディスカッション中にさらに探求が必要だと感じた点はありましたか？
予想外だった質問やテーマはありましたか？
他に取り上げて欲しかったテーマはありましたか？
ディスカッションから得た内容があなた自身の経験にどのように適用されるか、例を挙げてください。
今日のディスカッションテーマから得た主な発見は何でしたか？
より深く取り上げて欲しかったトピックはありましたか？
ディスカッションが逸れたと感じた瞬間はありましたか？ 詳細をお聞かせください。
今日のテーマがあなたの考え方にどのような影響を与えましたか？
次回のセッションの議題を組み立てるとしたら、何に焦点を当てますか？
オープンエンド質問が多い調査では完了率が低下することを頭に入れておきましょう。実際、オープンエンド質問が1つだけだと88％に完了率が下がり、10個尋ねると78％になります。[3] 重要な質問を特定し、SpecificのようなAI調査ツールを使用して配置やフォローアップを最適化し、エンゲージメントを向上させましょう。
ディスカッションテーマに関するアンケートのための最良の単一選択方式の質問
単一選択方式の質問は、意見を定量化したりトレンドをすばやく識別したりしたい場合に優れています。出席者が答えやすく、応答をセグメント化して迅速に分析するのに役立ちます。場合によっては、会話を始める最良の方法です—選択肢を選ぶことは完全な文で答えるよりも敷居が低く、後に深い質問でフォローアップすることに役立ちます。閉じた質問は、98％以上の応答率を達成することが多いです。[1]
質問：最も興味を引いたディスカッションテーマはどれでしたか？
トピック A: [実際のトピックを挿入]
トピック B: [実際のトピックを挿入]
トピック C: [実際のトピックを挿入]
その他
質問：セッションのテーマはあなたの興味にどのくらい関連していましたか？
非常に関連していた
やや関連していた
あまり関連していなかった
質問：将来のセッションで、より集中したテーマまたはより広範なテーマを見たいですか？
より集中したテーマ
より広範なテーマ
どちらでもない
いつ「なぜ？」というフォローアップを行うか 「やや関連していた」または「あまり関連していなかった」を選んだ回答者には、フォローアップの好機です。「関連性が低かったテーマや、代わりに何を希望されますか？」というフォローアップを行うことで、意図を明確にし、行動に移せる洞察を得ることができます—通常、構造化された選択だけでは見つからない根本原因が明らかになります。
「その他」の選択肢を追加するタイミングと理由 オプションがすべての視点をカバーしていない場合や、予想外のものを発見したい場合は、常に「その他」を追加してください。「その他」の回答へのフォローアップ質問は、私達が考えてなかった新しい洞察やアイデアをよく導き出します。
Net Promoter Score (NPS)スタイルの質問を使用したアンケート
NPS (Net Promoter Score)は、全体的な満足度と参加者の推薦度を測定するための、効果的な質問です。「このセッションを同僚や友人にどのくらい勧めたいですか？」この指標は量化が容易で、時間をかけた比較に優れています。ディスカッションテーマセッションでは特に価値があります—内容が共鳴しただけでなく、人々がどの程度強くそれを推奨したいと思っているかを知らせてくれます。特定のNPS調査を即座に生成し、プロモーター、パッシブ、デトラクターへのフォローアップ質問で深いフィードバックを取得します。
フォローアップ質問の力
フォローアップ質問はゲームチェンジャーです—単純な回答を豊かで文脈的な会話に転じます。Specificと共に、私達の自動化フォローアップ機能は、AIを活用して文脈認識型の明確化質問をリアルタイムでより深く掘り下げて尋ねます。
参加者：「ほとんどのテーマが良かったですが、最後のテーマについてはちょっと…」
AIフォローアップ：「何が最後のテーマについてうまくいかなかったのですか？次回にどのように改善すべきだと思いますか？」
このようにして、不完全な回答が残ることなく、推測を伴うこともありません。
いくつのフォローアップをするべきか？ 私達は、オープンエンド質問ごとに2〜3つのターゲットを絞ったフォローアップが最適だとわかりました。多すぎると少し押しつけがましく感じる可能性があり、少なすぎると十分な内容が得られないことがよくあります。Specificを使用すると、これを動的に設定するか、必要な情報が収集された後にスキップできるようにします。
これが会話型調査の要因です： これは単なる静的な質問のリストではなく、自然に感じられるやりとりであり、ライブインタビューで得られるようなフィードバックを受け取ることができます。
AI応答分析： 様々な未構造化の回答があっても、AIを利用した分析により、瞬時に要約、テーマ化、検索が可能です—重労働は不要です。
自動化フォローアップ質問は新たなパラダイムです—調査を作成し、どのくらい豊かになれるか実際に体験してみてください。
AIプロンプトを使用して素晴らしいディスカッションテーマアンケートの質問を生成する方法
参加者アンケートの新しいアイデアを生み出したい場合には、ChatGPTや他のGPTベースのAIを使用する秘訣は、明確で焦点を絞ったプロンプトを求めることです。まずはシンプルに始めましょう：
次のように質問を開始します：
ディスカッションテーマについて10のオープンエンド質問を示唆してください。
AIは常により多くの文脈でうまく機能します。試してみてください：
私たちのセッションは、製品管理のトレンドと課題をカバーしています。参加者は経験豊富なPMです。将来のイベントのための行動可能なフィードバックを抽出することに焦点を当て、10のオープンエンド質問を示唆してください。
次に、AIにリストをソートして整理するように依頼します：
質問を見てカテゴリ化し、カテゴリとそれに関連する質問を出力します。
自身の目標に最も一致するカテゴリを見つけたら、さらに深掘りします：
これらのカテゴリ向けに10の質問を生成します：セッションの関連性、実行可能な成果、未満のニーズ。
会話型アンケートとは何か、それはどう比較されるのか？
会話型アンケート（Specificで構築するものなど）は、応答者の回答に適応するインタラクティブでチャットのようなフィードバックセッションです。従来の手動フォームとは異なり、リジッドで無味乾燥ではなく、AIが駆動する会話型アンケートはすばやく構築できダイアログのように感じるので、インタビュー日程を組む煩雑さなしに、正直で微妙な回答が得られます。ここでは簡単に比較します：
手動調査の作成 | AI生成の会話型アンケート |
|---|---|
静的フォームに基づく構築；セットアップが遅い；線形構造 | 迅速に生成；動的な流れ；文脈認識型 |
一般的な質問、個別対応が難しい | 個別に仕立てたプロンプト、適応ロジック、個別対応 |
通常、フォローアップは事前にスクリプト化されていない限りなし | AIによる自動化・知的フォローアップ質問 |
応答の手動分析 | AIによる要約、瞬時のインサイト抽出 |
【なぜAIがアンケートに適しているか】 高品質で深いフィードバックを得る最速の方法です。AI調査の例を実際に見ることができ、簡単にアンケートを作成して、参加者を通じて自然で関連性のあるフィードバックの対話を大規模に促導することができます。フォームベースの調査と比較して、AI調査生成さえ複雑なアンケートも苦なく作成でき、結果はフォームを記入するものではなく専門家のインタビューのように感じられます。Specificは、クリエーターと応答者の両方に最適なユーザーエクスペリエンスを提供し、会話型のアンケートがより正直で実用的なフィードバックをもたらします。
このディスカッションテーマアンケート例を今すぐご覧ください
これらの質問が実際の会話型アンケートでどのように見えるか確認したいですか？試してみてください—イベントからより深く、より行動可能なインサイトを高速かつ魅力的に、AI駆動のフォローアップで得ることができます。