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ユーザー円卓会議参加者アンケートにおける期待についての最適な質問

Adam Sabla - Image Avatar

アダム・サブラ

·

2025/08/21

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ここに、ユーザーラウンドテーブル参加者アンケートで期待に関するベストな質問と、質の高い回答を得るためのアンケート作成のヒントをいくつか紹介します。Specificでは、これらのアンケートを数秒で作成できるようお手伝いしますので、作成にかかる時間を減らし、回答者から学ぶ時間を増やすことができます。

ユーザーラウンドテーブル参加者アンケートにおける期待に関するベストなオープンエンドの質問

オープンエンドの質問は、参加者の言葉でユニークな洞察を得ることができます。期待に関するこうした質問は、深さ、物語、文脈が重要なラウンドテーブルのような環境で特に効果的です。しかし、オープンエンドの質問は無回答率が高くなることがあり、Pew Research Centerはこれらの質問が18%以上に達する可能性があると報告しています。閉じた形式の1%〜2%と比べて高率です。[1]

  1. このラウンドテーブルに参加する動機は何ですか?

  2. どのような具体的なトピックや課題を扱ってほしいと思っていますか?

  3. 成功したラウンドテーブル体験をどのように定義しますか?

  4. 参加することでどのような成果が得られたら価値がありますか?

  5. 過去のラウンドテーブルで期待を超えた、あるいは外れた例を教えてください。

  6. この形式でのグループディスカッションに対する懸念はありますか?

  7. どのようなスキルや洞察を得たい、または持ち帰りたいと考えていますか?

  8. どのような役割、背景、または専門知識を持つ人と最も接点を持ちたいですか?

  9. このラウンドテーブルを魅力的で生産的に保つために避けるべきことは何でしょうか?

  10. 期待や目標に関して他に共有したいことはありますか?

ユーザーラウンドテーブル参加者アンケートにおける期待に関するベストな単一選択質問

単一選択の質問は、回答者が自身の嗜好や期待を迅速に定量化したいときに効果的です。アンケートの最初に特に効果的(摩擦を軽減し、完了率を向上)で、話し合いを活性化させるための出発点を提供します。研究によると、こうした閉じた質問は1%〜2%の低い無回答率を持ち、アンケートの完了率を上げることができます。[1] [2]

質問: このユーザーラウンドテーブルに参加する主な目標は何ですか?

  • 仲間とのネットワーキング

  • 新しいトレンドやソリューションの学習

  • 自分の経験を共有する

  • 専門家のアドバイスを求める

  • その他

質問: このラウンドテーブルで予定されている主要なトピックにどの程度詳しいですか?

  • 非常に詳しい

  • やや詳しい

  • 詳しくない

質問: どのセッション形式を好みますか?

  • オープンディスカッション

  • モデレートされたパネル

  • 小規模なグループブレイクアウト

  • その他

「なぜ?」を追求するタイミング 「なぜ?」と追及することは、参加者の選択の背後にある文脈を知りたいときに優れています。特に、回答が異なる意味を持つ可能性がある場合です。例えば、「仲間とのネットワーキング」を選択した場合、良いフォローアップは「なぜ今ネットワーキングがあなたにとって価値があるのですか?」という質問です。これにより、理解を深め、行動に移せる洞察を掘り起こします。

「その他」の選択肢を追加するタイミングと理由 あらゆる回答を捕えられない可能性がある場合、常に「その他」の選択肢を提供します。誰かがあなたが考えていなかったユニークな目標や課題を抱えているかもしれません。「その他」をオープンテキストフォローアップ(例: 「具体的にお知らせください」)と組み合わせて、予測していなかった洞察やアイデアを発掘しましょう。

ラウンドテーブルに関する期待にNPS質問をするべきか?

NPS(ネット・プロモーター・スコア)はシンプルながら強力な質問です:「このラウンドテーブルを友人や同僚に勧める可能性はどのくらいありますか?」期待に関するユーザーラウンドテーブル参加者アンケートでは、全体的な参加者の感情を定量化し、時間の経過とともに変化を追跡するための基準として使用されることが多くなっています。イベントやコミュニティの設定では、高いまたは低いNPSスコアに続いて、迅速に問題点を見つけることができます。
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フォローアップ質問の力

自動AIフォローアップ質問は会話型アンケートの真のゲームチェンジャーです。フォローアップは、基本的な回答を、詳細を掘り下げ、意図を明確にし、文脈を掘り下げることで、豊かで行動に移せる洞察に変えることができます。詳細なやりとりが不要で、メールを送信する必要も、手動でインタビューを行う必要もありません。それが、Specificが熟練したモデレーターのように賢いフォローアップを行うように構築された理由です。会話を動的に適応させ、ターゲットのストーリー全体ではなく、単にチェックボックスのチェックでは終わりません。

  • ユーザーラウンドテーブル参加者:「もっとネットワーキングがしたいです。」

  • AIフォローアップ:「最も価値のあると感じるネットワーキングの機会について説明できますか?」

フォローアップは何回すべきか? 通常、2〜3回のフォローアップで会話が繰り返し始める前に十分です。Specificではフォローアップの最大数を設定するか、必要な情報が取得された時にAIが先に進むように設定できます。フォローアップの深さを細かく調整して、参加者を圧倒せずに洞察を最大化します。

これにより、会話型アンケートになります—データ収集が本物の会話のように感じられるため、参加者は興味を持ち続け、回答はより完全であることになります。

AIアンケート応答解析: 大量の非構造化応答がある場合でも、SpecificのAIアンケート応答解析のようなツールを使用すると回答の解析が簡単です。要約やスマートフィルタリングにより、オープンテキストを明確で行動に移せるテーマに変えてすぐに共有できます。

自動フォローアップは新しい標準です。ユーザーラウンドテーブル参加者の期待のための会話型アンケートを生成し、その違いを実感してください。

ChatGPT(または任意のGPT)にラウンドテーブル参加者アンケートの質問を改善させる方法

AIにアンケートを作成させたいですか?シンプルに始めましょう:

ユーザーラウンドテーブル参加者アンケートの期待に関する10個のオープンエンドの質問を提案してください。

しかし、より良い結果を得るためには、より多くの文脈を伝えることです。例えば、AIにゴール、オーディエンスの背景(例:「企業向けSaaSユーザー」)、イベントやセッションについての具体的な情報を教えてください。このように試してみてください:

私たちのユーザーラウンドテーブルは、フィンテック業界におけるピアネットワーキングに焦点を当てています。期待に関する10個のオープンエンドの質問を提案してください。ほとんどの参加者が他者の現実の課題から学びたいと考えている製品マネージャーであることを考慮してください。

このように質問をテーマに整理します:

質問を見て、カテゴリに分類してください。カテゴリに質問を含めて出力してください。

その後、「学びの成果」のカテゴリーのフォローアップ質問を生成するよう促します:

「学びの成果」カテゴリーのための10個のフォローアップ質問を生成してください。

会話型アンケートとは?

会話型アンケートは、テストのような感じがせず、チャットのように感じられます。全ての質問を一度に送信するのではなく、アンケートは以前の回答に基づいて適応し、関与します。多くの場合、AIを使用して関連するフォローアップを尋ね、ポイントを明確にします。このアプローチは静的なフォームに記入するのとは大きく異なり、エンゲージメントと洞察の深さを改善します—ほぼ600人の参加者との研究では、AI駆動のチャットベースのアンケートが、従来のオンライン形式よりも情報豊富で関連性のある回答を提供したことが示されています。[3]

手動アンケート

AI生成の会話型アンケート

作成と編集に時間がかかる

AIアンケートビルダーで数秒で簡単に生成・更新できる

適用可能なロジックが一定で一律

各回答者の文脈に合わせて動的に対応

完全で魅力的な回答を得るのが困難

会話のように感じられる—エンゲージメントと豊かな反応を得やすい

自由テキストデータの手動分析

AI駆動の分析、テーマ化、要約

なぜユーザーラウンドテーブル参加者アンケートにAIを使うのか? 精神的負担なしに、より良く、深いフィードバックが得られるからです。AIアンケートの例や会話型アンケートフォーマットは多くのユーザーにとってナチュラルに感じられます(チャット+フォローアップを考えてください、堅苦しいフォームではありません)、編集プロセスはスプレッドシートを編集するのではなく、専門家との会話のように簡単です。

Specificを使用すると、最先端のユーザー体験を得ることができ、フィードバック収集が両側でスムーズになります。ラウンドテーブル参加者の期待に関する会話型アンケートをどのように作成するかに関するガイドを読んでさらに学びましょう。

この期待に関するアンケートの例を見る

より深い洞察を得るために、パーソナルで魅力的な方法を体験してください。始めてみて、どのような発見ができるか確認してみてください。

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ぜひ試してみてください。楽しいですよ!

情報源

  1. Pew Research Center. なぜ一部のオープンエンド調査質問は他よりも高いアイテム無回答率になるのか?

  2. SurveyMonkey. 調査完了率を上げる7つの方法

  3. arXiv. AI搭載チャットボットを利用した会話型調査: より質の高いデータ、より少ない労力

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アダム・サブラ

アダム・サブラは、ディズニー、Netflix、BBCを含む100万人以上の顧客にサービスを提供するスタートアップを構築した経験を持つ起業家であり、オートメーションに対する強い情熱を持っています。

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アダム・サブラは、ディズニー、Netflix、BBCを含む100万人以上の顧客にサービスを提供するスタートアップを構築した経験を持つ起業家であり、オートメーションに対する強い情熱を持っています。

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アダム・サブラは、ディズニー、Netflix、BBCを含む100万人以上の顧客にサービスを提供するスタートアップを構築した経験を持つ起業家であり、オートメーションに対する強い情熱を持っています。