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洪水および排水問題に関する市民調査の最適な質問

Adam Sabla - Image Avatar

アダム・サブラ

·

2025/08/22

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洪水や排水問題に関する市民調査のための最高の質問と、思慮深い調査をデザインするためのヒントをご紹介します。このような調査を Specific を使って瞬時に作成し、必要な洞察を簡単かつ深く得ることができます。

洪水や排水問題に関する市民調査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体験を表現するのを助け、予想外の洞察を浮かび上がらせ、豊かなデータを与えることができます。詳細なストーリー、多様な視点、そして単に数字では示せないパターンを見つけたいときに最適です。特に洪水や排水問題では、懸念が深いところにあるため、オープンエンド質問によって市民が直面する実際の課題を聞くことができます。

調査で聞くべき10の最良のオープンエンド質問は以下のとおりです:

  1. 洪水があなたまたはあなたの財産に影響を与えた時期について説明してください。

  2. あなたの地域の排水問題で、最も懸念していることは何ですか?

  3. 最近の洪水問題に対処するために、あなたまたはコミュニティで取った対策は何ですか?

  4. 主要な洪水イベントに対して、あなたの近隣はどれだけ準備されていると感じますか?

  5. 過去数年間で、地域の洪水パターンにどのような変化を感じましたか?

  6. 洪水が発生したときに、どのような情報源やサポートに頼っていますか?

  7. 排水問題を報告または解決する際に直面した課題は何ですか?

  8. 地方の洪水管理に一つの改善を提案できるとしたら、それは何ですか?

  9. 洪水はあなたの仕事、学業、または日常生活にどのように影響しましたか?

  10. 地元の洪水や排水問題に関する体験について、他に共有したいことはありますか?

最近では、これらの問題に対する関心が劇的に増加しており、64%のアメリカ人が、雨水がコミュニティに悪影響を与えていると信じています。これに対して、60%がインフラに疑念を示しており、昨年から9%の増加を示しています[1]。オープンエンド質問を最新の統計と組み合わせることで、実際の進展に必要な良質な定性的データの重要性を強調します。

洪水や排水問題に関する市民調査のための最良のシングルセレクト多肢選択質問

シングルセレクト多肢選択質問は、意見、優先順位、問題点を定量化するための構造化されたデータが必要なときに非常に役立ちます。調査の始めやオープンエンドの導入の後に最適です。なぜなら、書くよりもクリックする方が簡単と感じる人もいるからです。さらに、これらは会話を引き起こし、カスタマイズされた追跡調査を行う簡単な方法を提供します。

質問:あなたの家や近所でどれくらいの頻度で洪水を経験していますか?

  • 経験したことがない

  • あまり頻繁ではない(数年に一度)

  • 時々(一年に一度か二度)

  • 頻繁に(一年に数回)

質問:あなたの地域の現在の排水システムはどれくらい効果的だと思いますか?

  • 非常に効果的

  • ある程度効果的

  • 効果的ではない

  • わからない

質問:地元の洪水に関して、以下の問題の中で最も関心があるのはどれですか?

  • 財産への損害

  • 交通および輸送の混乱

  • 健康および安全へのリスク

  • 環境への影響

  • その他

「なぜ?」で追及する時 強い意見(「効果的ではない」)や驚くべき選択(「その他」)が選ばれた場合には、物語のバックグラウンドを明らかにするために「なぜ?」と問い合わせます。たとえば、環境への影響を懸念していると述べた後に、「地元の洪水によって具体的にどのような環境問題があると懸念していますか?」と尋ねることで、元の数字に深みを加えます。

「その他」の選択肢を追加するタイミングと理由 すべての体験を網羅しているかどうか不明な場合や、聴衆が多様である場合は、常に「その他」を追加することを検討してください。その後、追跡ボックスで予想外の問題点やアイデアを捕捉し、それにより他にはない洞察を得ることができます。

たとえば、ポーランドでは63%の人々が雨水や雪解け水の規制の必要性を感じていますが、45%は解決策についてよく知らないことを認めています[5]。これに「その他」のフィールドを用意することは、これらの未知の問題をキャッチする空間を作ります。

洪水および排水調査にNPSスタイルの質問を使用する方法

ネット・プロモーター・スコア(NPS)アプローチは企業向けだけではありません。洪水や排水問題では、地元の管理に対する信頼と満足感が本当に重要であるため、非常に有効です。「あなたの地元コミュニティの洪水対策を友人や隣人に推薦する可能性はどれですか?」と、0から10までのスケールで尋ねることで、公共の信頼や不満を即座に定量化し、スコアの背後にある「なぜ」を引き出すことができます。

NPSは回答が早く、世界的に理解されており、コミュニティ内で時間をかけて変化を追跡するための明確な基準を提供します。洪水および排水問題に関する市民のためのNPS調査を瞬時に作成し、すぐに行動可能な洞察を得ることができます。

特に、英国では市民の40%しか洪水に準備ができていると感じておらず、ほとんどが洪水が悪化していると信じている現状があるため[2]、このスコアの背後にある「なぜ」を理解することが重要です。

フォローアップ質問の力

素晴らしい調査は最初の回答で終わりません。洪水や排水問題に関する最も効果的な市民調査は、各回答に対応する自動フォローアップ質問を使用して、詳細なストーリーや明確化を求めます。Specificの自動AIフォローアップ質問機能がこれを代わりに行い、リアルタイムで専門のインタビュアーのように賢い状況依存のプロンプトを使用します。

  • 市民:「昨年洪水がありましたが、大変でした。」

  • AIフォローアップ:「その洪水が特にあなたやあなたの家庭にとってどのように困難だったのか説明していただけますか?」

フォローアップなしでは、不明確な回答や根本的な原因を見逃すリスクがあります。自動AIフォローアップは、初期回答後に人々を追跡する手間を省き、電子メールのやり取りを省く時間を節約します。

フォローアップの数はどれくらいにすべきか? ほとんどの場合、2〜3回のフォローアップで十分です。SpecificではAIにより、数回の明確化後に次のトピックに優雅に移行することができるか、それとも核心情報を得るまで追及を続けることができます。それはバランスであり、回答の核心にたどり着くために十分な量ですが、調査を長く感じさせたり、繰り返しに陥らないようにすることが大切です。

これにより会話型調査になります: あなたの調査が市民のストーリーに自然に対応する会話に変わります。これが、しばしばフォームから欠けているニュアンスとコンテキストを捉える方法です。

簡単なAI応答分析: たくさんのオープンテキストに圧倒されないでください。SpecificのAI駆動の応答分析により、インサイトを簡単に要約し、手動のコーディングやスプレッドシートの頭痛の種を避けることができます。

これらの自動フォローアップ質問のようなものは大きな進歩です—我々のAI調査ジェネレーターを試してみて、どれだけ深く掘り下げられるかを短時間で見てみてください。

ChatGPTまたはその他のGPTsを使って素晴らしい質問を生成するプロンプトの作り方

ChatGPTのようなAIアシスタントを使って素晴らしい調査質問をブレインストーミングしたいなら、どのようにそれをプロンプトするかは次のとおりです。基本的なリクエストから始め、それに続いて良くて関連性のある結果を得られるようにコンテキストを組み立てます。

次で始めます:

洪水や排水問題に関する市民調査のためのオープンエンド質問を10個提案してください。

コンテキストが多いほど役立ちます。AIに特定の地域、あなたの目標、誰が調査を受けるかを伝えてみましょう:

最近深刻な洪水に見舞われた中規模都市の市民調査をデザインしています。目標は、最近の洪水が日常生活にどのように影響を与えたか、地元の排水システムについて市民がどのように感じているか、最も緊急に改善が必要なところはどこなのかを理解することです。このコンテキストに合わせてパーソナライズされたオープンエンド質問を10個提案してください。

リストができたら、次のように尋ねます:

質問を見てカテゴリに分け、カテゴリ名とその下に質問を出力してください。

次に、特定の側面(例:準備状態、コミュニティへの影響)を掘り下げる必要がある場合は、次のプロンプトを出します:

市民からの実用的な洞察を導き出す「準備状態」と「コミュニティへの影響」に関する質問を10個生成してください。

これにより、毎回ゼロから始めることなく、カスタマイズされた実用的な調査を得ることができます。

会話型調査とは?

会話型調査は従来のフォームからの大きな進化です。静的な質問のブロックではなく、回答者はリアルタイムで応答し、調整するAIと自然に対話します。このアプローチは市民の関心を引き続け、より明確なデータを生成し、テストを受ける感覚を大幅に軽減します。

従来の調査

AI生成調査

静的で事前に書かれた質問

答えに応じて動的に調整

コンテキストやリアルタイムのフォローアップなし

賢いプロービングと明確化

作成と分析に時間がかかる

数分で構築し見直しが可能

しばしば非人格的

本物の会話のように感じる

AI調査の例、特に会話型調査は、洪水や排水のような複雑な問題に取り組むためのゴールドスタンダードとなっています。これらはスピード、構造、人間の温かさを兼ね備え、大規模にフィードバックを収集し理解するのに役立ちます。

なぜ市民調査にAIを使用するのか? それは摩擦なしで率直なストーリー、新しい視点、信頼できるデータを求めているからです。Specificの調査メーカーは、最先端の会話型調査を提供し、市民を自然な流れで導き、手動のアプローチよりも豊かでより完全な洞察を生成します。どう始めればよいか興味がありますか?地元の洪水や排水問題に関する市民調査を作成するためのガイドをチェックして、インスピレーションを得ましょう。

この洪水および排水問題調査の例を今すぐ見る

次のレベルのフィードバックを準備しましょう。洪水や排水問題調査のライブ例を確認し、スマートでAI駆動の会話がどのようにコミュニティからより深い洞察をすばやく、思いやりを持って、そしてより少ない作業で引き出すことができるか体験してください。

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ぜひ試してみてください。楽しいですよ!

情報源

  1. 高度排水システムとハリス世論調査。 アメリカ人の豪雨や洪水に対する懸念に関する調査(2024年)。

  2. 国家準備委員会 / ブリティッシュレッドクロス。 英国の洪水に対する公衆の態度と準備に関する調査。

  3. エンジニアーズ・アイルランド。 アイルランドにおける洪水インフラの公的見解と工学的評価(2025年)。

  4. ジオポール。 ケニア洪水影響調査(2024年)。

  5. MDPI – ウォータージャーナル。 ポーランドの雨水、融雪、排水問題に関する調査(2022年)。

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アダム・サブラ

アダム・サブラは、ディズニー、Netflix、BBCを含む100万人以上の顧客にサービスを提供するスタートアップを構築した経験を持つ起業家であり、オートメーションに対する強い情熱を持っています。

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アダム・サブラは、ディズニー、Netflix、BBCを含む100万人以上の顧客にサービスを提供するスタートアップを構築した経験を持つ起業家であり、オートメーションに対する強い情熱を持っています。

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