フィードバックのための最良のアンケート質問は、ただ何を聞くかではなく、AI分析のためにどのように構造化するかにあります。AIアンケートの結果を最大限に活用したいなら、AIの分析をただ可能にするだけでなく、強力なものにする分析に適した質問に集中する必要があります。
分析に適した質問は、オープンな回答の深さをタグの明確な構造と巧みに組み合わせます。この2つの要素のペアリングは、AIがより豊かなテーマをより少ないノイズで見つけるのに役立ちます。このようにアンケートを設定すると、はるかに強力なAI分析能力と信頼性の高い洞察が得られます。これは2部構成の質問として考えてください：回答者は率直な意見を述べ、その後、分析のために回答をアンカーするために1つか2つのタグを選択します。このペアリングが秘訣です。
なぜ純粋なオープンエンド質問は分析を難しくするのか
オープンエンド質問は魅力的です—人々が自分の言葉で考えを共有できるからです。しかし、もしあなたが生のコメントを数百も読み込んでみたことがあるなら、その欠点もご存知でしょう：データは急速に不整然とします。同じトピックが全く異なる言葉で表現され、一部の人は冗長に、他は曖昧に表現します。
これにより、手動分析は遅くて一貫性がありません。新製品について100のフィードバックを集め、その中の同じ問題が20の異なる方法で説明されていると想像してください。誰かは「アプリがフリーズした」と書き、別の人は「反応がない」と言い、別の人は「遅延」について話し、いくつかは「動かない」と不平を言うだけです。それを有用なカテゴリに整理するのは手間のかかる努力を必要とします。
テーマの乱立: 構造がなければテーマが断片化します。AI（および人間）は同様のアイデアを統合するために非常に苦労しなければならず、本来は一緒にまとめるべき概念を見逃したり分割したりすることがあります。ある研究によると、構造化されていない定性的フィードバックには最大30％の冗長で不一致な名称のテーマが含まれており、分析時間を引き延ばし明確さを減少させます [1]。
文脈の喪失:オープンテキストのみでは、AIが意図を誤解することがあります。特にスラング、略語、企業特有の言語を使用する場合です。コメントが広義の文脈に結びつけられないと、洞察が薄まりノイズの中で失われます。
良いニュースは、質的な洞察を維持しつつ、AIに主要な作業を任せる、はるかに効率的な方法があることです。
オープン質問と選択式タグの組み合わせの力
分析に適したフィードバックを得る最良の方法は、通常のオープン質問に軽量なタグ付けステップを組み合わせることです。このハイブリッドな方法では{
