以下は、会議参加者のサーベイのための案内標識とサインに関する質問の中で最も優れたものと、意味のあるフィードバックを得るための質問を作成するための実用的なヒントです。独自のサーベイを作りたい場合は、SpecificでAIを活用して賢いフォローアップと分析を行い、数秒でサーベイを生成することができます。
案内標識とサインのサーベイに最適なオープンエンド質問
オープンエンドの質問は、チェックボックス形式だけでは得られない豊かな文脈を提供し、人々が詳細に思いを伝える自由を与えます。特に正直な視点や新しいアイデアを求めている時には重要です。Pew Research Centerによると、オープンエンドの質問は高い非回答率（あるオープンエンドの項目で50%に達することもあり、閉じた質問では1〜2%の非回答率に比べて）になり得ます [1]。それでも、そのトレードオフは、参加者が本当に重要視することを学べるため、非常に深い洞察をもたらすことがよくあります。ある健康調査では、経営チームの80.7%がオープンテキストの応答を「非常に有用」または「有用」として品質改善に役立てています [2]。
以下は、会議参加者から案内標識とサインに関して詳細なフィードバックを引き出すための10のオープンエンド質問です：
この会議でのサインに関して全体的な経験はどのようなものでしたか？
特定の部屋や場所を見つけるのに苦労したことがあれば、教えてください。
訪問中に最も役立ったサインや方向指示はどれでしたか？
サインが混乱している、または欠けているエリアがあれば教えてください。
サインの明確さと読解性についてどう感じましたか？
もっとサインが必要だと思う特定箇所があれば教えてください。それはなぜですか？
障がいを持つ人も含め、すべての参加者にとってサインのアクセスしやすさはどの程度でしたか？
案内体験の中で改善したい面があるとしたら、それは何でしょうか？
会場内の案内についてのポジティブな経験を共有してください。
将来のイベントでのサインの改善に関する提案があれば教えてください。
オープンエンドの質問をいくつか混ぜておくと賢明です。全体のサーベイの約10%を目指すことで、参加者にとって負担を軽くしながらも質的な貴重さを得ることができます [4]。
会議用サーベイのための単一選択式の選択肢質問
迅速で定量的なフィードバックを得たいとき、または参加者を圧倒させずに会話を始めたいときは、単一選択式の選択肢質問が頼りになります。ベンチマーク化、トレンドの発見、サーベイの軽快さを保つのに最適です。回答者はすぐに答えを選び、分析のためのクリーンなデータを得ることができます。オープンとクローズドエンド質問を組み合わせることで、参加者の行動をわずか27%予測しやすくなる場合があります [3]ので、本当に両方の良い点を享受できます。
質問: 会場内の主要エリアを見つけるのはどれくらい簡単でしたか？
非常に簡単
やや簡単
やや難しい
非常に難しい
質問: 最も役立ったサインはどちらでしたか？
天井掲示
壁地図
床の方向指示
デジタルスクリーン
なし
その他
質問: サインが不明瞭または欠けている場所がありましたか？
はい
いいえ
わからない
「なぜ？」を追追及するタイミング場合によっては、さらに掘り下げたくなることがあります。特に、問題や驚きのある回答が選ばれた場合です。例えば、案内のしやすさについて「やや難しい」と回答された場合には続けて「何が難しかったのか説明できますか？」とフォローアップすると良いです。こうすることで問題を具体的に解決するための重要なインサイト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参加者が挙げる可能性のあるすべての回答がわからないと思われる場合には、常に「その他」を含めるようにしてください。これにより、参加者が考慮されていなかった要望や体験を強調することができます。そのうえで「具体的に記してください」とフォローアップ質問を加えてください。この部分で驚くべき洞察が得られることが多いです。
案内とサインフィードバックのためのNPS質問
NPS、つまりネットプロモータースコアは、何か（この場合は会議の案内とサイン）を友人や同僚に勧める可能性を問うものです。市場の標準的なベンチマークを簡単に提供し、他のイベントと比較してどの位置にいるのかを示します。イベントの物流や参加者の体験のような状況では、NPSはシンプルでありながら驚くほど予測力があり、フォローアップ質問とうまく連動します。例えば、Specificのビルダーを使用して案内とサインに関するNPSサーベイを作成することで、スタートすることが可能です。
フォローアップ質問の力
賢いサーベイは、一度訊くだけではなく、繰り返し訊く方法を知っています。Specificのスイートのような自動化されたフォローアップ質問は、各回答のすべての文脈を明確にし、探求し、捉えるために深く突っ込んでいきます。このアプローチは、本物の会話のように感じ、尋問ではない豊かなフィードバックを促進します。研究によれば、オープンエンド質問のフォローアップデザインは、長く、より思考された回答を促進し、広いテーマを対象にしても、応答者に追加の負担をかけません [5]。
参加者: 「地図が非常にわかりにくかったです。」
AIフォローアップ: 「地図のどの部分がわかりにくかったですか？レイアウト、ラベル、または他に何かはありましたか？」
フォローアップは何回尋ねるべき？ 通常、フォローアップは2〜3回が十分です。それ以降は、新しい価値が減少し始めます。Specificを使用することで、これらの設定を調整したり、必要なインサイトが得られた時点で次の質問にスキップすることができます。
これにより、それは対話型サーベイを形成します： 参加者が実際に述べていることに基づいてフォローアップを行うことで、調査を本当の対話へと変えます。
質的データのAI分析: オープンテキストのフィードバックが大量にあっても、SpecificのAIがテーマをまとめ、すべてを理解させます。詳細を知りたいですか？AIを用いた案内とサインサーベイの応答分析ガイドを参照してください。
対話型フォローアップは新しい標準です—自分のサーベイを生成してその自然さを体験してみてください。
AI生成のサーベイ質問の作成における優れたプロンプト
ChatGPTやGPTベースのツールが会議の案内とサインに関するサーベイの質問を考案する手助けを求める場合は、広くオープンなプロンプトから始めてください。例えば：
会議参加者に案内とサインに関する10のオープンエンド質問を提案してください。
より詳細を提供することでさらに良くなります：AIに自分自身について、セッションの目標、参加者が直面するかもしれない課題、自分が最も重視するフィードバック等を説明してください。具体的には：
私たちは大規模な技術会議を計画しています。参加者が我々の会場の案内とサインをどのように体験し、直面する課題や改善の具体的なアイデア、特に初めての参加者及びアクセシビリティに関する懸念について知るためのオープンエンド質問を10件提案してください。
次に、アイデアを整理します：
質問を見て、それらをカテゴライズしてください。カテゴリとその下に質問を出力します。
カテゴリを見た後、さらに掘り下げたい領域を選びます。それに対して、以下のようにプロンプトを出します：
「サインの明確さ」、「デジタルサインのフィードバック」、「アクセシビリティ」のカテゴリに対して10の質問を生成してください。
このプロセスにより、特定のオーディエンスに焦点を当てた関連性の高い質問セットが得られ、実際のイベントフィードバックにおいて重要なニュアンスをすべてカバーできます。
会話型サーベイとは？
会話型サーベイはただのフォームではなく、真の対話のように感じます。静的なフォームではなく、応答者はAIとチャットし、入力に応じて調整される質問に答え、インサイトを明確にし深めるために設計されたプロンプトを受け取ります。この違いは劇的です。ここに簡単な比較があります：
手動サーベイ | AI生成のサーベイ（Specificでは会話型） |
硬直したスクリプト化された質問 | 動的な質問と瞬時のフォローアップ |
リアルタイムの説明がない | その場で曖昧な回答を明確にする |
分析には手作業が必要 | AIが自動的にテーマを要約し、重要なポイントを浮き彫りにする |
個人的ではない、形式的な体験 | 自然なチャットのように感じ、高いエンゲージメントをもたらす |
会話型サーベイはリアルタイムに適応し、追加情報が必要な時に深掘りし、参加者の関心を引き続けるため、より豊かなインサイトを生み出します。分析も非常に簡単で、AIが構造化された返信とオープンテキストの両方を要約してくれるので負担が軽減されます。AIを利用したサーベイ応答分析や質問をチャットするだけで繰り返し編集できるスマートなAIサーベイエディターなどの機能があります。
会議参加者のサーベイにAIを使う理由は？その主な理由は、速くて徹底的だからです。スクリプトや分析に何時間も費やす代わりに、AIを使って数分で会話型サーベイを作成すれば、専門家レベルの質問、適応フォローアップ、即座のインサイトが得られます。あなたとチーム、そして参加者すべてが勝者です。
最もスムーズで魅力的なフィードバックループを求めているなら、Specificは、実世界のイベントのニーズに合わせた対話型サーベイの最高のユーザー体験を提供します。
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