ここでは、テクノロジーシステムの使いやすさに関する警察官調査用の最高の質問と、それらの質問を作成して実用的なフィードバックを得るためのヒントをいくつか紹介します。Specificを使用すれば、会話形式の調査を瞬時に生成して、数秒でインサイトを収集開始できます。
警察官調査におけるテクノロジーシステムの使いやすさに関するトップのオープンエンド質問
オープンエンド質問は、警官が実際の経験を説明でき、予想外のフィードバックを引き出すことができます。選択肢形式以上の詳細が必要な場合、フラストレーションや改善点の探求に最適です。警官によるテクノロジーシステムの使いやすさについての調査に必須の10の質問はこちらです：
現在のテクノロジーシステムを使用する際の主な課題を説明できますか？
日常的に使うテクノロジーツールで最も感謝している機能は何ですか？
テクノロジーシステムはフィールドでの効率にどのように影響しますか？
テクノロジーシステムがタスクの成功に役立った状況を説明してください。
新しいシステムへのアクセスや習得に困難を経験しましたか？詳しく説明してください。
仕事をより簡単または安全にするためにどのような技術改善が必要だと考えますか？
現在のシステムは日常のワークフローにどれぐらい統合されていますか？
これらのシステムに対してどのようなサポートやトレーニングがあれば良いと感じますか？
システムの制限を克服するために使用した回避策について教えてください。
テクノロジーシステムの中で1つだけ変更できるとしたら、それは何で、なぜですか？
ここでの価値は深さにあります：例えば、現在85%以上の警察署がボディカメラを使用して透明性と説明責任を向上させていることから、この技術に関する警官の直接の経験をオープンエンドのフィードバックを通じて理解することは、将来の計画やトレーニングにとって非常に価値があります。[1]
警察官のテクノロジーシステムの使いやすさに関するシングルセレクト多肢選択式質問のベスト
シングルセレクト多肢選択式質問は、チーム間での傾向を定量化したり、経験を比較したりするのに役立ちます。簡単な回答やトピックのキックスタートに最適で、時には警官が詳細を述べる前に選択肢を選ぶ方が簡単です。その後、フォローアップの説明を求め、更に豊かなフィードバックが得られます。
質問： 主なテクノロジーシステムの全体的な使いやすさをどのように評価しますか？
非常に使いやすい
やや使いやすい
やや使いにくい
非常に使いにくい
質問： シフト中に最も頼りにするテクノロジーシステムはどれですか？
ボディカメラ
移動データ端末
自動車ナンバーリーダー
その他
質問： フィールドワーク中に技術的な問題にどれくらい遭遇しますか？
ほとんどありません
時々あります
しばしばあります
ほぼ常にあります
「なぜ？」というフォローアップが必要な時 特定の選択や評価について掘り下げたい場合にフォローアップを使用します。例えば、警官が「非常に使いにくい」を選択した場合、「システムが使いにくい理由を教えてください」と続けて質問することで、本当に彼らを妨げているものを明らかにします。[1]のような新しい技術（AIツールの利用がここ数年で60%増加しています）の場合、反抗心や混乱の根本原因が多岐にわたることがあるため、このようなフォローアップは特に重要です。
「その他」の選択肢を追加するタイミングと理由 用意された選択肢の外にある経験を捉えるためには「その他」を含めます—警官が考慮していないシステムを使用している可能性や特有の問題を共有したがっている場合があります。「その他」の後にフォローアップ質問を続けることで、従来の閉じた回答では見逃してしまう新たな洞察を表面化できます。
NPS: 警察官のテクノロジーシステムの使いやすさに関する調査に含めるべきか？
Net Promoter Score (NPS) は警官に「このテクノロジーシステムを同僚にどれだけ薦めたいですか？」と0〜10のスケールで尋ね、その後通常はスコアの理由を聞きます。警察技術の使いやすさに関する内部調査では、NPSは時間をかけた満足度と忠誠度を測定する信頼できる方法です。明瞭な定量的シグナルが得られ、フォローアップを行えば、警官の知覚に関する助けとなる物語を得ることができます。NPSは、新しい技術（ドローンや予測分析など、いくつかの都市で犯罪を15%削減した[1]）が導入される際に、満足度をベンチマークするのも簡単です。警察官向けのNPS調査生成ツールをお試しください。
フォローアップ質問の力
高品質なフィードバックの鍵はフォローアップです。調査が単なるチェックリストになってしまうと、警官は「システムが遅い...」のような曖昧な回答をするかもしれませんが、本当の価値はコンテキストにあります—正確に何が遅いのか、いつで、そしてなぜなのか？AIによるフォローアップ質問は、アンケートの最中に、曖昧な回答を迅速に解明する手助けとなります。AI駆動のフォローアップ質問を使って、曖昧な回答を自動的に明確にしたり、特定の要点についてさらに深堀りすることができます。
警官：「ラジオアプリが常に動作するわけではありません。」
AIフォローアップ：「ラジオアプリが故障した際の状況を説明していただけますか？共通のシナリオやメッセージがありますか？」
フォローアップは何問が適切か？ 我々の経験では、2〜3のフォローアップ質問が適切なバランスを保ちます：必要な詳細を得るのに十分で、調査を長引かせない量です。Specificを使えば、限度設定ができ、AIが十分なコンテキストが得られた時点で賢く進行します。
これが会話型調査になります： 静的なフォームではなく、自然な会話の交換が可能になり、警官の安心感を高め、彼らが大事だと感じる内容を上手に伝えられるようになります。それは単なる形式ではなく、会話です。
AI駆動の調査分析は画期的です：自由回答を分析するのは従来は困難でした。今では、AIでの回答分析により、膨大な量の非構造的なフィードバックも瞬時に分析し、見逃してしまう可能性がある重要なインサイトを浮かび上がらせることができます。
このような動的で深堀りのフォローアップにより、フィードバック収集の方法が変革されています。まだ試していない方は、調査の生成を試してみてください。
ChatGPTやGPT-4を使用して調査質問の優れたプロンプトを作成する方法
優れた質問は優れたプロンプトから始まります。警察官のテクノロジー調査を支援するAIを求めるなら、ここに単純な開始プロンプトを示します：
警察官のテクノロジーシステムの使いやすさに関する調査のために10のオープンエンド質問を提案してください。
よりコンテキストを提供することで、より良い結果を得ることができます：AIにあなたが誰であるか、使用している技術スタック、達成したいこと、あるいは注意しているペインポイントを伝えてください。例えば：
私はデジタル証拠ツール、移動端末、ナンバーリーダーを日常的に使っている市警官のための調査を作成しています。彼らの使いやすさの課題、ワークフロー統合{
