従業員意見調査を作成する際、特に多様性、公平性、包括性（DEI）については、適切な質問をすることが重要です。
この記事では、DEI調査のための素晴らしい質問を共有し、AIツールがどのように隠れた包括性のギャップを見つけるのに役立つかを示します。
多様性、公平性、包括性調査の核心的な質問
あなたは会社での一体感を感じていますか？
この質問は、従業員が職場内で本当に歓迎されていると感じているかどうかを明らかにします。職場でアイデアや懸念を共有することにどれくらい快適さを感じますか？
これは心理的安全性を探求し、誠実なフィードバックの障害を浮き彫りにします。すべての人がキャリアを進める平等なチャンスを持っていると思いますか？
これは公平性と機会均等の認識を強調し、チームや人口統計間で異なることがよくあります。会社で偏見やマイクロアグレッションを経験または目撃したことがありますか？
この直接的な質問は、従業員が包括性向上のために重要なフィードバックを共有できるようにします。チームの意思決定における多様な視点をどれくらい評価していますか？
この質問は、見せかけの多様性を超えた現実的な包括性をチェックします。リーダーシップがより包容的になるにはどのようにすればよいと思いますか？
トップの文化をより包容的にするための従業員からの実行可能なアイデアを求めます。職場でより多くの inclusivity または支援を感じるためにサポートやリソースは何が役立ちますか？
これにより考慮されていないニーズが浮き彫りになり、改善の優先順位が決まります。
これらの質問をAIによるフォローアップ質問と組み合わせることで、応答に応じたより豊かな洞察を引き出しやすくします。自動プロービングはリアルタイムで各回答に適応し、より自然で明らかな経験を提供します。
覚えておいてください、自由回答形式の質問は、選択肢のみに頼らず、より微細な視点を明らかにします。そうでなければ聞けない文脈、物語、提案を共有できます。
AI分析による見逃しやすい包括性ギャップの発見
率直に言って、従業員意見調査の回答を手動で仕分けするのは、特にフィードバックが膨大だったり異なる言語でまで来る場合には、微細なパターンを見逃してしまいがちです。鋭いチームでさえ、グループごとの弱い信号や繰り返されるテーマを見落とす可能性があります。
AIは、さまざまな人口統計セグメント、役割、そして文体にわたってテーマを特定することに優れています。SpecificのAI分析は、手作業のレビューでは見逃しがちな、排除感、不快感、隠れたバイアス、または熱意を示す言語を検出できます。AI分析を利用する組織は、導入開始から1年以内に従業員エンゲージメントスコアが20％向上しました。[2]
感情分析は、従業員がどのように感じているかを探ります—彼らが何を言っているかではなく。フィードバックの感情的なニュアンスを解釈し、たとえ人々が直接表明しなくても、不安、楽観、または不快感を示す応答を明らかにします。
テーマクラスターは自動的にフィードバックをトピックごとにグループ化するため、異なる言葉で表現されていても除外や支援のパターンが速く見つかります。特定のグループが経験する障壁が何であるか、また何がうまくいっているか（またはそうでないか）をすぐに確認できます。
手動分析 | AIによる分析 |
|---|---|
無数のコメントをふるい分ける | 即時要約とトレンド |
多言語の従業員調査で言語の壁を打ち破る
実際の多様性、公平性、包括性のフィードバックには、**言語のアクセシビリティ**が不可欠です。最も使いやすい言語で回答できる場合、従業員は包容性問題についてオープンに話します—そうでなければ、多くの強力な声が無視されることになります。
Specificは同一の調査で複数の言語を自動的にサポートします。これにより、全ての人がどこにいても均等に貢献でき、翻訳や別途の調査は必要ありません。複数の言語オプションがある調査は、離脱率が低く、回答がより豊かで完全です。[4]
自動翻訳により、スペイン語、フランス語、ヒンディー語、ポルトガル語、または他の数十言語のフィードバックをすべて一度に分析できます。どの言語を選んでもAI分析は一元化されたビューで行われます。
10以上の国で従業員意見調査を実施するグローバル企業を想像してみてください：人々は母国語で応答し、本当の経験を共有し、リーダーは全ての入力を横に並べて見ることができます。英語専用の調査では見つけられない包括性のギャップを捉え、**どのグループも見過ごされることがない**ようにします。
会話型調査でより深いDEIインサイトを明らかにする理由
センシティブなDEIテーマには、伝統的なチェックボックス形式では不十分です。これらは形式的で時には尋問的に感じられ、人々が偏見や排除についての本意をシェアするのを妨げます。
会話型調査は中立的なインタビュアーとの真に安心した対話のように感じられます。AIによるフォローアップは特定の領域を穏やかに掘り下げて（「例を挙げていただけますか？」）、静的な形式で抑えられているかもしれない洞察をしばしば引き出します。センシティブなトピックの会話型調査の利点について詳しく知る。
フォローアップにより、調査がリアルタイムの対話となり、これはただの回答を得るものではなく、信頼を築き上げていくものです。
調査での心理的安全性は重要です：従業員はフィードバックが評価され、報復や恥につながることがないと感じる必要があります。会話型AIは傾聴し、共感的に応え、それぞれの声がその声独自の方法で聞かれることを保証することで心理的安全性を構築します。
多様性と包括性の調査結果を分析する
AIを使用することで、調査データでの機会とリスクを明らかにし、結果について直接質問をすることができます。分析を最大限に活用するためのいくつかのプロンプトを紹介します：
表示されない声を特定する：
どの従業員グループが頻繁に貢献しないまたは回答が少ししかない経験を報告しているのか？
これを利用して、声を上げることに不安を感じるセグメントを特定します。
昇進のための一般的な障壁を見つける：
従業員が報告するキャリア成長や昇進のトップの障害は何ですか？
このプロンプトは、機会を制限する構造的または文化的な障害を浮き彫りにします。
マイクロアグレッションのパターンを探し出す：
特定のチームや場所において、バイアスやマイクロアグレッション、排除的な行動の繰り返される言及を特定できますか？
これは生データでは見にくい持続的な痛点を特定する機会をもたらします。
ジェンダーに基づくインクルージョン、地域の違い、オンボーディングの経験など、異なる角度から複数の分析スレッドを作成できます。AI要約は、忙しいリーダーが複雑なDEIダイナミクスを一目で理解し、迅速にアクションを起こせるようにします。従業員調査でAIを活用する組織は、返信率が35％増加し、データ品質が従来の方法と比べて21％向上したと報告しています。[6]
インサイトからアクションへ：DEI調査後の次のステップ
DEIフィードバックを収集するだけでは不十分です—フィードバックに応えることで信頼と勢いを生み出します。インサイトを得た後、AIが浮かび上がらせるテーマのそれぞれに対してターゲットを絞った行動計画を作成します。年内を通じてフォローアップの調査やパルスチェックを実施して進捗を追跡します。
これらの調査を実施していない場合（またはAI調査エディタのようなツールでの発見に基づいて調査を調整していない場合）、職場を本当に進化させるのに重要なシグナルを見逃しているかもしれません。素晴らしい質問多様性公平性包括性調査が必要です—単なる確認データではなく、実際に感じられる変化を生み出します。
チームのDEI経験を理解する準備はできていますか？
SpecificのAIによる従業員意見調査を使用して、チームが本当に何を必要としているかを明らかにし始めましょう。AI調査ジェネレーターは、あなたのプロンプトからカスタムDEI調査をすばやく構築し、フォローアップと多言語サポートが含まれています。今すぐ独自の調査を作成し、職場を内側からより包括的に変えましょう。