ここに、コミュニケーションの効果に関する従業員調査のための最良の質問と、それらを作成するための簡単なヒントがあります。会話形式の調査をすばやく作成する必要がある場合は、Specificで独自に生成を数秒で行うことができます。
コミュニケーションの効果に関する従業員調査のための最良のオープンエンドな質問
オープンエンドな質問は、従業員が職場のコミュニケーションについて正直で具体的な意見を共有することを促し、障害物やギャップ、隠されたアイデアを発見するのに役立ちます。これらは「はい/いいえ」や評価ではなく、豊富な文脈と独自の視点を求める場合に便利です。
リーダーシップとスタッフがこのようなオープンなチャンネルを持つと、明確さ、信頼、エンゲージメントに直接影響します。実際、86％の従業員と経営者が職場の失敗の主な原因として効果的でない内部コミュニケーションを指摘しています [1]。良いオープンエンドのプロンプトが根本的な問題を迅速に表面化させます。
リーダーシップからもっと定期的に受け取りたい情報は何ですか？
職場のコミュニケーションが特に効果的または効果的でなかった最近の状況を説明できますか？
会社内での重要な変更や更新についてはどのように知ることが一般的ですか？
チームやマネージャーとフィードバックや懸念を共有するのが困難な理由は何ですか？
情報をチーム間または部門間で共有する方法をどのように改善すべきですか？
あなたの経験では、重要なコミュニケーションにはどのチャネル（メール、チャット、会議など）が最適ですか、そしてその理由は？
職場で最も「内輪感」を感じる、または「外れる」と感じるのは何ですか？
会社の内部コミュニケーションについて1つ変更できるとしたら、何を変更しますか？
ここのコミュニケーションの慣行は、他の職場で経験したものとどのように比較されますか？
不明確なコミュニケーションが避けられる問題や間違いにつながった時期を思い出せますか？
これらを試してみるか、あなたの状況に合わせたセットを生成するために、SpecificのようなAI調査作成ツールをご利用ください。
コミュニケーションの効果に関する従業員調査のための最高の単一選択の多肢選択式質問
単一選択の多肢選択式質問は、見解を定量化し、傾向を比較し、会話を開始する場合に輝きます。時には、簡潔な選択肢から選ぶ方が人々にとって簡単です。特に後で掘り下げるためのフォローアップを行う場合に便利です。ここで得られるデータは、すばやくグラフ化またはセグメント化でき、迅速な洞察を引き出すのに最適です。
強力な例を3つ挙げます：
質問：会社のニュースや更新についてどの程度情報を得ていると感じますか？
非常によく情報を得ている
多少情報を得ている
めったに情報を得ていない
まったく情報を得ていない
質問：仕事関連の重要な情報を受け取るためにどのチャネルを好みますか？
メール
チームチャット（例：Slack、Teams）
会社の会議
マネージャーの更新
その他
質問：管理から通常受け取る指示やリクエストはどの程度明確ですか？
常に明確
通常は明確
時々不明確
頻繁に不明確
「なぜ？」でのフォローアップがいつ必要か？ 単一選択の後には「なぜ？」でフォローアップすることを常にお勧めします。特に、否定的または驚くべき回答を選んだ場合。例えば、従業員が「めったに情報を得ていない」と回答した場合、「なぜ会社のニュースについて適切に情報を得ていないと感じますか？」というフォローアップが追加できます。これにより、表面的な統計ではなく、真の理由や詳細を明らかにすることができます。
「その他」の選択肢を追加する理由と時期？ 「その他」を選択肢に含めることは、事前に設定されたカテゴリ外の入力を提供できるようにするために重要です。調査の対象者がリストにあるものを使用していない場合、または異なるコミュニケーションツール（または好み）を持っている場合に特に重要です。ここでのフォローアップ質問は、新鮮で意外な洞察を生む可能性があります。これが将来のコミュニケーション計画を形作るかもしれません。
コミュニケーションの効果に関する従業員調査にNPSの質問を含めるべきか？
NPS—ネットプロモータースコア—は顧客の忠誠度を測るだけではありません。内部的な文脈では、職場のコミュニケーションを推薦するかどうかを測るのに役立ちます。例えば、「あなたの友人や同僚に我が社の内部コミュニケーションを推薦する可能性はどの程度ですか？」と質問することができます。従業員は0から10のスケールで回答します。その後、パッシブや批判者に何が欠けているのかを尋ねることで、フォローアップすることができます。
コミュニケーションNPSを利用することで、時間経過に伴う改善をベンチマークできます。69％の従業員が雇用時のコミュニケーションが残るか去るかの決定に影響を与える [1]と言っているため、このメトリクスを追跡することは、離職リスクと文化の健康を示すシグナルとなります。試してみませんか？Specificには限定されているNPS調査がありますコミュニケーション効果のためのNPS調査。
フォローアップの質問の力
フォローアップの質問は、会話型の調査が静的なフォームを真に凌駕する部分です。Specificの自動AIフォローアップ機能(スマートフォローアップロジックについて学ぶ)は重要です — 従業員の回答に基づいて、明確化や探求の質問を動的に尋ねます。これにより、より豊かなフィードバックを得られるだけでなく、応答者にとって自然で魅力的でもあります。アンケート後のメールで曖昧な回答を追い求める代わりに、AIがリアルタイムで明確化します。
それを現実に引き戻してみましょう：
従業員：「時々、更新が見逃されます。」
AIフォローアップ：「見逃された更新例と、それがどのように仕事に影響したかを教えてください。」
そのフォローアップがなければ、「時々、更新が見逃されます」とは何を意味するのか推測を余儀なくされます。ほぼすべてのチームがその痛みを感じたことがあります。
フォローアップは何回まで？ ほとんどの状況において、オープンエンドなプロンプトに対するフォローアップ質問は2～3回が適切です。それは真の理由を掘り起こすのに十分ですが、人々を苛立たせるほど多くありません。Specificでは、適切な強度を設定でき、AIが既に明確な回答が得られている場合には次に進みます。
これが会話型調査にする理由 — ロボット的なチェックリストではなく、静的なデータ収集ではなく、真の双方向フィードバックを招きます。
AIによる簡単な分析： この豊富な非構造化テキストでも、Specificの分析機能はレビュープロセスを簡素化します—従業員調査応答のAI分析について 読んでください。AIが主要なテーマをクラスタ化し、即座に洞察を表面化させます。
これらの自動フォローアップを持つ調査を生成してみて、違いを体験してください。それは、手動フォローアップよりも迅速で深い洞察を提供するブレークスルーです。
ChatGPTやその他のAIのためのプロンプトアイデア：すばらしい従業員コミュニケーション調査の質問を生成する
ChatGPTや他の大規模言語モデルで始めるのが好きなら、適切にプロンプトを作ることで強力な結果を得ることができます。簡単に始めて、それから詳細を追加します。
最初のプロンプト—基本：
コミュニケーションの効果に関する従業員調査のためのオープンエンドな質問を10個提案してください。
AIは常により多くのコンテキストや目標でうまく機能します。ここにより強化されたバージョンがあります：
私たちの会社は新しいコミュニケーションプラットフォームを導入したばかりで、クロスチームの更新を改善したいと考えています。私たちの従業員調査のために、コミュニケーションの効果を改善するための実際的な分野を発見するのを助けるために、10のオープンエンドな質問を提案してください、中規模のテクノロジー企業に合わせてください。
リストが揃ったら、整理してみてください：
質問を見てカテゴリに分類してください。カテゴリを出力し、それに基づいた質問を配置してください。
その後、最も関連性の高いカテゴリを選び、深く掘り下げます：
「フィードバック文化」と「情報フロー」カテゴリの質問を10個生成してください。
これらのプロンプト戦略をSpecificのAI調査作成ツールで使用するか、プラットフォームのチャットエディタ機能でさらにヒントを求めてみてください。
会話型調査とは何か？
Specificで自動的に作成する会話型調査は、従来の静的なフォームからの大きな変革を意味します。すべての質問をリジッドな形式で投げかける代わりに、これらの調査はAIを利用して回答に適応し、自然な流れで応答し、必要に応じて深掘りします。その結果、真の対話であり、一方通行のアンケートではありません。
簡単な比較を見てみましょう：
手動での調査作成 | AI生成された会話型調査 |
|---|---|
質問を一つずつ作成、遅いことが多い | 指示を使用して瞬時に調査を生成 |
静的で、皆に同じ質問 | 動的で、各回答者の回答に適応 |
フォローアップには追加のメールや調査が必要 | 自動でコンテクストに応じたフォローアップ質問 |
大量のテキスト回答の分析が困難 | 内蔵されたAIがテーマ分析を行う |
従業員調査にAIを使用する理由は？
利点は明白です：SpecificのようなAI調査生成ツールを使用することで、深くて実行可能なフィードバックを短時間で得ることができ、さらに調査は従業員にとってより魅力的です。これらのAI調査例を活用すると、通常は簡単で不完全な回答をするだけの人々からも、盲点や新しいアイデアを発見できます。非常に多くの従業員（72％）が職場で何が起こっているかについて完全に知らされていないと報告している [1]ことから、会話型フォーマットは人々が正直かつ完全に情報を共有することを促します。
Specificは会話型調査のために特別に設計されています—調査の作成から自然な回答者との対話を通じて、瞬時にAIによる分析に至るまでシームレスな体験を提供します。調査を作成することも質の高いフィードバックを収集することも、このプラットフォームを使用することで容易になります。
自分で構築して公開する方法に興味がありますか？コミュニケーションの効果に関する従業員調査を作成する方法と、各ステップでSpecificがどのように役立つかの実用的なガイドがあります。
このコミュニケーション効果調査の例を今すぐ見る
会話型AI調査を使用して実行可能な洞察を収集し始めましょう。コミュニケーション効果に関する従業員のフィードバックに合わせた調査をどれほど迅速に作成、公開、分析できるかを確認し、深いエンゲージメントと賢明な意思決定を瞬時に解き放ちます。