雪かきサービスに関する市民のアンケートのための最高の質問と、意味のあるフィードバックを引き出すための実用的なアンケート質問の作成ヒントをご紹介します。雪かきサービスのアンケートを生成し、見識を集め始めるだけで、SpecificのAI駆動プラットフォームがこの目的のためのアンケートを数秒で作成する方法を見てきました。
雪かきサービスに関する市民アンケートのための最適なオープンエンド質問
オープンエンド質問は、市民に実際の体験やアイデアを共有するように促します—チェックボックスや制限はありません。より豊かなストーリー、率直な提案、賞賛や苦情の背景を得ることができます。これらは、アンケートの早い段階で使用するか、単純なはい／いいえではなく詳細が欲しい時にいつでも使用します。
今シーズンの市の雪かきサービスについてのあなたの体験を教えてください。
雪かきがあなたの日常に影響を与えた最近の状況を説明できますか？
雪かきチームがもっと注意を払うべきだと感じるエリアや通りはどこですか？
現在の雪かき努力で最も感謝している点は何ですか？
雪や氷のために、すぐに対処されなかった問題に直面したことはありますか？
雪かきサービスを一つ改善するとしたら、それは何で、なぜですか？
通常、雪かきのタイミングやスケジュールについての情報をどのように得ていますか？
市に緊急の雪かきの必要を伝えることを簡単にするために何ができるでしょうか？
雪かきサービスが移動に困難を持つ住民をどの程度サポートしていると思いますか？
あなたの地域における冬のサービスに関するその他の意見や提案はありますか？
このようなオープンエンド質問は、人々の意見の背景にある「なぜ」を掘り下げることを可能にします。このプロセスがAIで駆動する場合、特にSpecificを使う場合、フォローアップを加えて明確さを増すことができ、何も翻訳で失われることはありません。
雪かきサービスに関する市民アンケートのための最適な単項選択質問
単項選択質問は、満足度を測定し、パターンを迅速に特定し、大量のフィードバックを時間をかけて比較するのに役立ちます。これらは特に、回答を定量化する必要がある場合や、参加者をより深い質問に移行させる前の段階で有用です。多くの市民にとって、明確な選択肢から選ぶことは親しみやすいアプローチであり、率直な参加を促し、調査の疲労を回避する最良の方法となることもあります。
質問: 今シーズンの市の雪かきサービスにどの程度満足していますか？
非常に満足している
やや満足している
中立
やや不満である
非常に不満である
質問: 雪かきで優先的に対応が必要だと思うエリアはどれですか？
主要道路
住宅街の通り
歩道
バス停と交通ルート
その他
質問: 通常、あなたの近隣における雪かきのスケジュールをどのように把握していますか？
市のウェブサイト
ソーシャルメディア
メールアラート
口コミ
情報は受け取っていない
その他
「なぜ？」でフォローアップを行うタイミング フォローアップを「なぜ？」とするのが有効なのは、回答が全体像を示さない時です—たとえば「非常に不満である」を選んだ時など。単純に「なぜこの回答を選んだのですか？」と尋ねることで、詳細や解決策を共有するよう促します。これは市民の苦情の傾向や根本原因を特定するのに重要です。
「その他」選択肢を追加するタイミングと理由 「その他」という選択肢を追加するのは、リストされた選択肢があらゆる現実を捉えることができない時です—現実はそれほど整然としていません。「その他」を選択した場合には即座にフォローアップ（「詳細をお書きください」）を行い、予想していなかったニーズや痛点を浮かび上がらせ、実行可能でコンテキスト豊富な洞察を得ることができます。
雪かきサービスに関連する市民アンケートのNPS質問
ネット・プロモータースコア（NPS）は、軽快ながらも強力な調査手法です—クラシックな質問「0〜10のスケールで、あなたが市の雪かきサービスを友人や隣人に推薦する可能性はどのくらいですか？」です。なぜこれを含めるのか？これは全体的な感情を一目で測定し、ロイヤルティを数値化し、年ごとのベンチマーキングを明確にします。公共サービスにおいて、NPSは単なるビジネス向けではなく、何がうまくいっているのか、次に注力するべきところをリーダーが把握するのに役立ちます。市民と雪かきに関連する即座に使用できるNPS調査を見たいですか？NPS調査を今すぐ開始する—1分もかかりません。
研究は、NPSのような単純な指標を用いたAI駆動の調査が、フィードバックプロセスを合理化し、完了率および回答率を向上させることを示しています—また、Specificのようなプラットフォームのフォローアップロジックにより、これらの古典的な指標がさらに扱いやすくなります[1][2]。
フォローアップ質問の力
調査分析で明確で実践可能な洞察を得たいなら、よく考えられたフォローアップ質問は決定的な役割を果たします。Specificのような会話型調査プラットフォームを使用すると、自動フォローアップは各回答に適応し、明確化、詳細、または例を求める—まさに対面の専門研究者がするように。このダイナミックなアプローチは、伝統的なフォームに比べて回答率を最大25%向上させる一方、データの整合性を25%以上も改善します[2][1]。フォローアップは即座に行われ、調査終了後の退屈なメール交換や手動レビューを省きます。
市民: 「歩道は決して早く片付けられない。」
AIフォローアップ: 「片付けられていない歩道があなたやあなたの家庭でどのような困難をもたらしたのか教えてください。」
このアプローチは単に迅速である以上に、人間的です。すべての回答は文脈で理解され、曖昧さにより失われることはありません。
フォローアップをいくつ聞くべきか？ 一般的に、オープンエンドの回答に対して2〜3のフォローアップが深みを得るのに十分ですが、回答者には完了したときにスキップまたは進むオプションを提供するべきです。Specificでは、このバランスを設定することができ、調査を魅力的に保ち、圧倒的ではありません。
これが会話型調査になる理由—すべての回答が論理的な次の質問へと導かれ、調査が宿題のように感じず、有用なディスカッションのように感じられます。
AIによる調査分析は簡単です—多くの非構造化テキストを集めたにもかかわらず、Specificのようなモダンなツールはすべて処理し、トレンドを即座に要約・表面化するため、回答に埋もれる心配がありません。
自動化されたフォローアップ質問は、コミュニティを理解するためのフレッシュで効果的な方法です。調査を作成して、手動作業を節約しながら、真正な見識を集めるのがどれほど簡単か、試してみてください。
ChatGPTにアンケート質問を生成させるプロンプトを書く方法
さらに多くの質問をブレインストーミングしたい、または単にプロセスをスピードアップしたい場合、以下はChatGPTや任意のAIアシスタントを使用するためのお気に入りのプロンプトです。シンプルに始めましょう：
市民の雪かきサービスに関するアンケートのためのオープンエンド質問を10個提案してください。
より良い結果を得るために、もっと多くの文脈を提供しましょう。プロンプトが豊かであるほど、質問もより関連性のあるものになります。例として：
私は中規模都市での雪かきについての市民フィードバック調査を実施する市長です。住民が最も価値を置いているもの、改善が必要な分野、年長者や障害を持つ住民にとってサービスをより利用しやすくする方法を理解することを目指しています。オープンエンドの質問を10個書いてください。
初期のリストを取得したら、AIに整理を依頼しましょう：
質問を見直してカテゴリー分けしてください。カテゴリーとその下の質問を出力してください。
最も重要なカテゴリーを特定し、さらに深堀りする：
これらのカテゴリについての質問を10個生成してください：「高齢者および障害者のためのアクセシビリティ」、「雪かきスケジュールに関するコミュニケーション」、および「サービスへの優先順位」
会話型調査とは？
会話型調査は、従来のフォームに対する新しいアプローチです—会話のように感じられ、フォームではありません。市民は静的リストに記入する代わりに、対話を通じて答えます：AIが質問を投げかけ、彼らが応答を入力し、調査がさらに深く掘り下げ、明確にし、または優しく会話を導くことができます。これにより、市民が公的なサービスのような微妙な話題について意味のあるフィードバックを簡単かつ魅力的に共有できるようになります。
比べてみましょう：
手動調査
AI生成の会話型調査
明確化のフォローアップなし
自動的に明確化のためのフォローアップ
遅い手動調査
40％高い完了率で反応も、即座のAIがおまとめ
AIによる調査分析が簡単に—たくさんの非構造化テキストを集めても、SpecificのAIによる調査分析のようなモダンツールは、すべて即座にサマライズし、トレンドを台上に浮上させるので、回答に圧倒されることはありません。
自動化されたフォローアップ質問は、コミュニティを理解するための新しい効果的な方法であり、時間のかかる手作業を削減しながら、真の洞察を収集するのがいかに容易であるかを知ることができます。
この雪かきサービスのアンケート例をご覧ください
雪かきサービスのための会話型、AI駆動の市民アンケート例をぜひご覧ください。明確で実用的なフィードバックを収集し、今日からより良いフィードバック収集を始めましょう。