オフィスアワーの参加者調査での期待に関する優れた質問のいくつかと、それらを作成するためのヒントをご紹介します。数秒でそのような調査を構築したい場合、SpecificのAI駆動プラットフォームがそれを簡単に実現します。
期待に関するオフィスアワー参加者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、単純なはい／いいえの回答を超えた、リアルで微妙なフィードバックを提供します。動機を理解し、新しい洞察を発見したり、参加者が最も重要なことに会話を導くためのものとして最適です。クローズドエンド質問と比べて、これらは豊かなデータをもたらす傾向がありますが、無応答率が通常より高いことも事実です。例えば、Pew Research Centerの調査ではオープンエンド質問に対する無応答率が約18%に達し、クローズドエンドのものでは1-2%に過ぎないことがわかりました [1]。しかし、正直なところ、思慮深いコメントから得られる深みは、その欠点をはるかに上回ることがあります。特に大部分の参加者がコメントを追加し、主催者がそのフィードバックを改善のために非常に有用と見なしていることを考えれば[2]。
これらのオフィスアワーに参加することでどのような目標を達成したいですか？
どのトピックに最も興味がありますか？
現在直面している課題は何ですか？オフィスアワーがどのようにそれを解決するのに役立つことを期待していますか？
理想的なオフィスアワーの経験を描写してください。あなたにとってそれを価値のあるものとするのは何ですか？
今日オフィスアワーに参加する動機は何ですか？
オフィスアワー中にどのように参加することを好みますか（質問をする、聞く、経験を共有するなど）？
オフィスアワーのフォーマットのうち、最も効果的だと思うものはどれですか（Q&A、グループディスカッション、ゲストスピーカーなど）？
参加を制限する可能性のある障壁や懸念はありますか？
オフィスアワーをより有用にするために何を変更または追加すべきだと思いますか？
他の場所で似たようなセッションに参加したことがある場合、そこでうまくいったことをここにも取り入れたいと思いますか？
注意点：オープンエンド質問は分析に時間がかかることがあり、これらの質問が多いと回答が不完全になる可能性があります[3]。しかし、SpecificのようなAI搭載の調査プラットフォームを使用することで、これらの回答の分析が管理しやすく、むしろ楽しいものになります。AIは数秒で要約、タグ付け、主要なテーマを引き出します[4]。
期待に関するオフィスアワー参加者調査のための最良の単一選択多岐選択式質問
時には期待を定量化したり、オープンエンド質問の前に氷を砕く必要があります。単一選択多岐選択式質問はこれに最適です。回答が簡単で、全体像を速やかに把握したりトレンドを見つけるのに最適です。実際に、これらから始めることで参加を促すこともできます。回答者はすぐに深く考える必要がなく、摩擦を減らし完了率を向上させることができます。
質問：オフィスアワーに参加する主な理由は何ですか？
特定の質問に対する回答を得る
仲間とのネットワークを構築する
専門家のアドバイスを聞く
その他
質問：どのオフィスアワーのフォーマットを好みますか？
オープンQ&A
パネルディスカッション
小グループでのブレークアウト
プレゼンテーションの後のQ&A
質問：グループ設定で質問することにどれほど快適ですか？
非常に快適
やや快適
中立
不快
「なぜ？」とフォローアップするタイミング不意打ちの回答やあいまいな回答を受けた場合は必ず「なぜ？」とフォローアップしてください。例えば、前述の質問で参加者が「不快」を選んだ場合、良い自動フォローアップは、例えば：「なぜあなたが不快に感じるのか教えてください。グループ設定の特定の点で改善してほしいところがありますか？」になります。これが本当の洞察が生まれる場です。
「その他」の選択肢を追加するタイミングと理由「その他」を追加することで、参加者が我々が考慮していなかった期待やアイデアを提示できます。「その他」を選んだ場合、理由を説明するよう求めると、有意義なコメントがあり、新しい方向性を開くこともできます。
オフィスアワー参加者の期待に対するNPS（ネットプロモータースコア）
NPS（ネットプロモータースコア）は、参加者の全体的な満足度と将来の参加の可能性を測定するためのシンプルながら強力な指標です。オフィスアワーにおいては、忠誠心を測るだけでなく、期待と経験とのギャップを明らかにします。「これらのオフィスアワーを友人や同僚にどの程度勧めたいですか？」を0から10のスケールで尋ねます。Specificを使用すると、期待に関するオフィスアワー参加者用のNPS調査を瞬時に生成できます — より深い理解のためにカスタマイズされたフォローアップロジック込みで。
フォローアップ質問の力
フォローアップ質問こそが、対話型調査が真価を発揮するところです。ただ表面をなぞるだけではなく、まるで専門のインタビュアーのように深掘りします。自動AIフォローアップ（私たちの自動フォローアップ質問機能を参照）によって、曖昧な回答や驚くべき回答に対して、さらなる詳細を探ります。これにより、文脈に富んだ実用的な洞察が得られます。
オフィスアワー参加者：「主に聞くために来ました。」
AIフォローアップ：「オフィスアワー中に他の人の話を聞くことが価値あるものにするのはなぜですか？特定の観察を通じて学びたいことがありますか？」
フォローアップを何回行うべきか？通常、コンテキストを十分に把握するにはフォローアップは2〜3回で十分です。Specificを使用すると、深さを調整でき、AIは応答者が尋問されていると感じないようにするタイミングを知っています。
これによりそれは対話型調査— 固定フォームではありません。応答者は実際の会話をしていると感じ、疲労が軽減され、エンゲージメントが向上します。
AIによる調査応答分析: 数百の長文回答を収集しても、AIを使用すると即座に応答を分析することができます（このAIによる調査応答分析ガイドでその方法を学びましょう）。テキストのコーディングや選別に何時間も費やす必要はありません — システムが要約し、実用的な洞察を引き出します。
フォローアップ質問は調査研究の新しいパラダイムです。自動フォローアップ付きの調査を生成して、その違いを実際に体験してください。
ChatGPT（または他のGPT）にオフィスアワー参加者の期待に関する調査質問を作成させる方法
LLMを使用して新しい調査アイデアを得たい場合、適切なプロンプトのコツが違いを生み出します。私たちにとって効果的な方法がこちらです：
まずはシンプルに—ただこう尋ねます：
オフィスアワー参加者調査用の期待に関するオープンエンド質問を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で良い結果を出します。例えば、オーディエンス、組織、目標、重要な詳細情報を追加してみてください：
私たちは大学の工学部で毎週のオフィスアワーを開催しています。参加者は学部生から卒業生まで多岐にわたります。セッションを新参者と経験者の両方により関連性のあるものにすることが私たちの目標です。期待に関する参加者調査のために10個のオープンエンド質問を提案してください。
次に、カテゴリー別に整理し精査します：
質問を見て、カテゴリー分けを行い、質問をその下に出力します。
最後に集中して次のように書きます：
「セッション形式」と「期待される結果」のようなカテゴリーのために10個の質問を生成します。
会話型調査とは何か？
会話型調査は、チェックボックスを超えたものです。アンケートというよりはチャットのように感じられ、回答者が質問に答え、AIが動的に適応し、より多くの文脈や明確化、具体例を求めます。この双方向的なアプローチにより、従来の静的なフォームに比べて高品質で豊かなデータが得られます。
従来の調査は固定的で、誰がどのように答えても同じ質問のセットを同じ順序で出されます。しかし、SpecificのようなAI調査生成ツールでは、フィードバック収集が応答的かつ個人的になります。調査の更新やカスタマイズ？技術的スキルは必要ありません。AI調査エディターとチャットするだけで、変更を説明すればリアルタイムで調査を更新します。
手動の調査 | AI生成の調査 |
|---|---|
手動での質問作成とロジックセットアップ | プロンプトを書いてAIにフル調査を生成させる |
静的—リアルタイムのフォローアップなし | 会話中の動的AIフォローアップ |
遅く、時に退屈な分析 | 即座のAI要約とテーマ検出 |
応答者の疲労が高い | フレンドリーなチャットのようなインターフェースが離脱を減らす |
オフィスアワー参加者調査にAIを使用する理由 それはシンプルです：エンゲージメントの向上、豊かなフィードバック、そして分析が容易です。AI調査例が必要なときや既存の調査を調整する必要があるときでも、プロセスは速く、より良い洞察が得られます。私たちのオフィスアワー参加者調査を作成する方法のガイドでステップバイステップで学びましょう。
Specificは会話型調査技術のリーダーであり、調査作成者とオフィスアワー参加者の両方にベストな体験を提供します。
今すぐこの期待に関する調査の例を見てみましょう
今日、オフィスアワーの期待に関する対話型調査を作成してみましょう — 数分でより豊かで有用なフィードバックをキャプチャできます。AI駆動のフォローアップと即時分析により、参加者の声をより良く聞き、すべてのセッションを改善できます。
