こちらは、パフォーマンス管理に関する従業員調査のための最良の質問と、それを作成する際のヒントです。スマートでインタラクティブな調査を迅速に構築したい場合は、Specificで生成することができます。それは本当に手間のかからない体験です。
パフォーマンス管理に関する従業員調査のための最良のオープンエンド質問
オープンエンドな質問は、チェックボックスでは得られない実際の従業員の経験を掘り下げます。これにより、正直なフィードバックを求めることができ、ユニークな視点を捉え、考慮していなかったトレンドを見つけることができます。詳細や文脈が欲しい時には、単なる評価スコアよりも効果的です。ただし、明確に質問を構築するようにしてください。研究によると、構造が不十分なオープン質問は、対応が曖昧になり、行動に移すのが難しいものになります[1]。
現在のパフォーマンス管理プロセスで変更してほしい点は何ですか？
マネージャーから受け取ったフィードバックに励まされたと感じた時の例を教えてください。
パフォーマンスフィードバックを提供するプロセスをどのように改善できますか？
年次または四半期レビューで経験する最大の障害は何ですか？
目標や期待が不明確だった時の事例を教えてください。何が助けになったと思いますか？
ここでの個人的な成果がどれほど認識されていると感じますか？
パフォーマンスディスカッションにおいて、どのようなことがモチベーションを上げたり下げたりしますか？
個人の成長のために欲しいリソースやツールはありますか？
パフォーマンス会話で最も価値を感じるのは何ですか？
進捗を測定する方法を変えることができるなら、何を変えたいですか、それはなぜですか？
パフォーマンス管理に関する従業員調査のための最良のシングルセレクト選択肢
選択肢質問は、意見を定量化したり、トレンドを迅速に見つけるのに非常に役立ちます。ベンチマークのために優れており、長い文書を書くことを好まない人にとっても便利です。また、批判を共有することをためらう従業員にとっても、選択肢選びは段落を書くよりも気楽です。しかし、使い過ぎないでください。迅速な写真を撮るために混ぜ込み、それを足がかりにフォローアップ質問を通じてより豊かなお話を引き出してください[2]。
質問: パフォーマンスレビュー中に予期されることについてどれくらい明確に理解していますか？
非常に明確
やや明確
不明確
質問: マネージャーからのフィードバックをどれくらい価値あると感じますか？
非常に価値がある
やや価値がある
価値がない
その他
質問: 意味のあるパフォーマンス会話をどのくらいの頻度で持ちますか？
年に一度
年に二度
四半期ごと
毎月
「なぜ？」でフォローアップするタイミング「なぜ？」でフォローアップすると、従業員の選択の背後にある理由を理解することができます。たとえば、マネージャーのフィードバックを「価値がない」と選んだ場合、「なぜフィードバックが価値がないと思いますか？」と尋ねるだけで、行動可能な洞察が得られます。
「その他」の選択肢を追加する時とその理由「その他」の選択肢を提供することで、尋ねることを思いつかなかった問題を従業員が提起することができます。「その他」を選んだ後、AI（Specificのようなツールで）がすぐに詳細を調べるよう促し、追記された回答が新しい問題や考えもしなかった成果を明らかにすることがあります。
従業員のパフォーマンス管理調査にNPSを含めるべきか？
NPS（ネットプロモータースコア）は顧客だけでなく、パフォーマンス管理のプロセスに関連する従業員の意識をベンチマークするためにも使用できます。NPSはエンゲージメントを単一で分析しやすい数字にまとめ、フォローアップの質問でスコアの要因を引き出します。多くの組織がHRと従業員のフィードバック調査にNPSを含めるようになっています。トレンドを広く把握し、時間と共に改善（または減退）を追跡するのに役立ちます。NPS調査を従業員のパフォーマンス管理向けに試してみることで、1つの質問がどのように明確さをもたらすかに驚くかもしれません。
フォローアップ質問の力
フォローアップ質問—秘密のソース！フィードバックを曖昧や不完全なままにするのではなく、すべての調査をリアルな会話に変えることができます。ベストプラクティスによると、フォローアップを含むオープンとクローズの質問の組み合わせが、どちら一方よりも豊かで、より行動しやすいデータを提供します[3]。フォローアップ質問の自動化についての説明をチェックしてください。
SpecificのAIによる調査はこれを自動で行います。AIは、各回答に合わせた賢いフォローアップを行い、人間の促しを必要としません。完全な文脈と豊かな洞察を得られ、従業員にとってはチャットのように自然で、取引的ではないものに感じられます。多くのやり取りや不完全な回答の中で探し回る時間を大幅に節約できます。
従業員:「年次レビューが好きではありません。」
AIフォローアップ:「もう少し詳しく教えてください。年次レビューの特定の側面があなたを苛立たせるのでしょうか、それとも異なる頻度がより良いのでしょうか？」
フォローアップは何回聞くべきか？多くのオープンエンド質問には、通常2〜3回のフォローアップで十分です。さらに、Specificを設定して、役立つ情報が十分に集まったら自動でフォローアップを停止することができ、スムーズで疲労のない会話を維持できます。
これが会話型調査になります—フィードバックがアンケートではなくチャットのように感じられます。人々はリラックスし、より多くを共有します。（Conversational AI調査はSpecificの得意とするところです。）
AIで簡単に分析:オープンエンドで多段階の会話があっても、回答の分析は簡単です。AIが、要約やクラスタリング、トレンドの把握を行い、たとえ混沌としたテキスト回答であっても処理します。調査の回答分析や従業員パフォーマンス管理調査の回答を分析する方法をもっと読むことができます。
これを試してみたいですか？従業員調査を数秒で生成し、次レベルのフォローアップがどのように展開するかをご覧ください。
従業員調査の質問にChatGPTのプロンプトを作成する方法
優れたプロンプトを作成することは、ChatGPT（または他のAI調査メーカー）に、パフォーマンス管理のための堅実な調査質問を提供するための鍵です。
まずシンプルに始めましょう：
パフォーマンス管理に関する従業員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。
会社、文化、目標についてのコンテキストを加えるとより良い結果が得られます。例:
私たちはソフトウェア企業で、エンジニアやプロダクトマネージャーに対してフィードバックを改善することを目指しています。私たちのパフォーマンス管理プロセスに関する従業員調査用に、フィードバックの明確さ、公平さ、成長機会に焦点を当ててオープンエンド質問を10個生成してください。
その後、AIにあなたの調査を分類し構造化する手助けを頼みましょう：
質問を見て分類してください。カテゴリとその下に質問を出力してください。
重要なカテゴリを選択し、集中したプロンプトでさらに進めましょう：
「フィードバックプロセス」、「目標の明確さ」、および「認識」のカテゴリの質問を10個生成してください。
会話型調査とは？
会話型調査は、専門家と話しているかのようにAIが調査の質問と回答を自然なチャットに変えます。古くて固定されたフォームとは異なり、固定された回答を集めるだけでなく、文脈の中で真の意見を引き出します。
以下は、Specificで構築できるAI生成会話型調査と従来の調査の比較です：
手作業のフォーム調査 | AI生成会話型調査 |
|---|---|
退屈なウェブフォームや静的なGoogleドキュメント | スマートなフォローアップを伴うチャット型の対話 |
回答者が考えを箱に収める必要あり | 柔軟で明確化のためにフォローアップ—人と話しているようになる |
手動での回答分析、面倒なソート | 即時AI分析—要約、テーマ化、データとチャットまで可能 |
ドロップオフが多く、調査疲れを引き起こしやすい | よりエンゲージングで、データ完全性が高い |
従業員調査にAIを使用する理由
AIによる調査ジェネレーター（Specificなど）を使えば、より深く、行動可能な調査をより少ない時間で作成できます。自動フォローアップ、言語ローカライズ、瞬時の分析といった機能により、従業員が言おうとすることを正しく理解できます—チェックボックスに収まる情報だけではありません。
AI調査の例を試してみたい、または独自のAI駆動調査を構築したい場合は、従業員パフォーマンス管理調査を作成するガイドを読んだり、SpecificのAI調査ジェネレーターを直接テストドライブしてみてください。
Specificはスムーズで最高クラスの会話型調査体験を提供するために構築されています。チームは通常見逃してしまうニュアンスやトレンドを手に入れ、従業員は本当に耳を傾けてもらい、理解されていると感じます。
このパフォーマンス管理調査の例を今すぐ見る
会話型AI駆動の従業員調査がどのように機能するかを体験してください。例質問、リアルタイムでのフォローアップ、フィードバックが洞察にどのように変わるかを見てください。より意味のある調査プロセスを作り、より良い回答を得て、チームをこれまでにない形で理解してください。