この記事では、AMA参加者調査からの期待に関する回答をどのように分析するかについてのヒントを提供します。技術的なバックグラウンドがあるかどうかに関係なく、これらの調査からデータを適切に分解し解釈する方法を知ることで、生のフィードバックを実際の改善に変えることができます。
調査回答分析に適したツールの選択
調査回答を分析するために選ぶツールは、データの形式と分析の目標の両方に依存します。それを以下に分解してみましょう：
定量的データ：調査の質問が構造化されている場合（選択式、レーティング、はい/いいえ）、ExcelやGoogleスプレッドシートのようなシンプルなツールで簡単に結果をまとめられます。具体的な選択肢を選んだ参加者の数を数えることで、数分で全体像を把握できます。
定性的データ：自由記述の回答やストーリー、説明はより豊かな洞察を提供しますが、分析が難しいです。いくつものメッセージを手作業で読むのは現実的ではなく、重要なテーマが埋もれてしまう可能性があります。このため、AIベースのツールや特定の定性調査ソフトを利用するほうが良いでしょう。
定性的な回答に関しては、2つの主要なツールアプローチがあります：
AI分析用のChatGPTまたは類似のGPTツール
シンプルですが手動：調査データをエクスポート（通常はCSVやスプレッドシートとして）し、ChatGPT、Claude、またはその他の大規模言語モデルツールに貼り付けて、AIに回答を要約し分析するように指示します。
制約：このアプローチは、小規模な回答セットの場合に素早く会話的な洞察を得ることができますが、大規模なデータセット、乱雑な調査構造、繰り返しや追跡質問には扱いにくいことが多いです。フィルタリングやコンテキストの追跡も自分で行う必要があり、手動のコピー＆ペースト作業が多くなることがあります。
多くの調査研究者は、NVivo、MAXQDA、Thematicなどのツールを使用して、AIに基づく詳細な分析を行っています。これらのツールは、感情抽出から画像、ビデオ、トランスクリプトの組み合わせまで、自然言語処理の進歩を活かしています[1]。これらは経験豊富な研究者や、AMA参加者の期待調査が多様なコンテンツを含む場合に適しています。
Specificのようなオールインワンツール
調査データに特化： Specificのようなツールは、会話形式の調査データを収集し、AI駆動のスマートなフォローアップを行い品質を高め、回答を自動的に要約し分析します。
AI駆動の分析：Specificではデータのエクスポートや整理が不要です。すべての自由回答（さらにはNPS）をすぐに分解し、主要なテーマを要約し、それぞれの言及回数をカウントし、スプレッドシートや手動のコーディングなしで実行可能な洞察を提供します。AIと結果についてライブチャットも可能で、ChatGPTのようですが、適切なコンテキストと便利なフィルタリングツールが組み込まれています。
追加コントロール：調査でスマートなAIフォローアップを希望しますか？Specificはこれをネイティブに処理し、各インタラクションでオーディエンスからのフィードバックの深さと明瞭さを向上させます。自動化されたフォローアップ質問について詳しく知りたい場合は、機能の概要をご覧ください。AMA参加者の期待調査をゼロから作成したいですか？正確なシナリオに合わせた高品質の調査をチャットで作成するためのAI調査生成ツールを使用してください。
AMA参加者の期待に深く掘り下げるために使用できる便利なプロンプト
AI駆動の調査応答分析を最大限に活用するには、使用するプロンプトを知ることが重要です。ここでは、AMA参加者の期待を分析するための私のお気に入りを紹介します：
コアアイデアのプロンプト： 人々が本当に気にかけていることを把握したいとき、このプロンプトを使用してください（ChatGPTおよびSpecificの両方で効果的です）：
あなたのタスクは、コアアイデアを太字で抽出することです（各コアアイデアは4～5語）＋最大で2文の説明を付けること。
出力要件：
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアが言及された人数を具体的な数で示す（単語ではなく数値で）、言及数が多い順
- 提案はしない
- 指示はない
例：出力
1. **コアアイデアテキスト:** 説明テキスト
2. **コアアイデアテキスト:** 説明テキスト
3. **コアアイデアテキスト:** 説明テキスト
これは、大量の終末開示テキストを分かりやすい短い要約に分解し、参加者にとって重要なことを明らかにします。
ヒント： AIはより多くのコンテキストで最適に動作します：オーディエンス（AMA参加者）、調査の目的（イベントの期待を理解する）、および洞察の潜在的な用途を示してください。以下はプロンプトの拡張例です：
以下の調査回答は、AMAイベントに参加する人々から得られたものです。この調査は、彼らがセッションに何を期待しているのか、優先順位、そして経験を明らかにすることを目的としていました。イベントの計画と参加者の満足度に関連するパターンに焦点を当てて分析してください。
アイデアをさらに深堀りするには、次のように質問してください：「XYZ（コアアイデア）についてもっと教えてください。」
特定のトピックのプロンプト： イベントの機能や懸念点をすぐに確認したいとき：「誰かが[ネットワークの機会]について話しましたか？」または「誰かがセッショントピックに言及しましたか？引用を含めて。」
AMAイベントの期待に特に役立つ他のプロンプトはこちら：
ペルソナのプロンプト： 回答に基づいて特徴的な参加者タイプを特定します。
「調査回答に基づいて、製品管理で使用される「ペルソナ」と同様に、特徴的なペルソナのリストを特定し、説明してください。それぞれのペルソナについて、その主要な特徴、動機、目標、および観察された引用や特徴的なパターンを要約します。」
苦痛点と課題のプロンプト： コミュニティでうまくいっていないことを理解します。
「調査回答を分析し、最も一般的な痛点、フラストレーション、または言及された課題をリストアップします。それぞれを要約し、パターンや出現頻度を示してください。」
動機と要因のプロンプト： 参加者がAMAに参加する理由を明らかにします。
「調査からの会話を元に、参加者が行動や選択を行う主な動機、欲望、理由を抽出します。類似の動機をグループ化し、データからの裏付けを提供してください。」
感情分析のプロンプト： 参加者の全体的な気分や興奮度を評価します。
「調査回答で表現された全体的な感情（たとえば、ポジティブ、ネガティブ、中立）を評価します。それぞれの感情カテゴリーに貢献するキーフレーズやフィードバックを強調します。」
次回さらに豊富なデータを得るためにどのような質問をすべきかを知りたい場合は、AMA参加者調査の期待に関する質問のガイドをご覧ください。
AI（およびSpecific）が質問タイプごとに回答を分析する方法
モダンなAIツールであるSpecific（および手作業が加わったChatGPT）が、利用する調査質問の種類に基づいてどのように分析を構築するか見ていきましょう：
フォローアップありまたはなしの自由回答質問： AIはすべての回答を要約し、共通の感情をグループ化し、主要なテーマを強調します。カスタムのAIフォロー質問を使用している場合、それらのフォローアップの詳細な会話スレッドも要約します。
フォローアップ付きの選択肢： 質問内のすべての選択肢に対して、AIは参加者がその選択肢を選んだ場合の個別の分析を作成し、関連するフォローアップ応答のスレッドを要約します。
NPS質問： ネットプロモータースコアの分析は、プロモーター、パッシブ、およびデトラクターの各グループに分かれて示され、各セグメントに紐付けられたフォローアップ回答のフォーカスされた要約が提供されます。
この多層的な分析により、「何を」言ったかだけでなく、「なぜ」異なるグループがそのように感じているのかを特定できるため、AMAの形式やコンテンツを調整するために不可欠です。イベント用のNPS調査を作成したい場合は、AMA参加者の期待に関するNPS調査ビルダーをご利用ください。
ChatGPTを使用して同じことをDIYすることもできますが、すべてのブランチとフォローアップの管理には、分類やタグ付け、コンテキストの管理に多くの努力が必要です。調査の構築とカスタマイズについてさらに詳しく知りたい場合は、このステップバイステップガイドを参照してください。
調査分析におけるAIのコンテキスト制限に対処する方法
ほとんどのAIモデルであるChatGPTやSpecificを動作させるものには「コンテキストウィンドウ」があります：一度に処理できるテキストの量が限られています。調査が長くなったりフォローアップの質問が多い場合、最終的にその制限に達します。これに対処する方法は次のとおりです：
フィルタリング： AIに分析する会話のサブセットをターゲットとして選んでもらうようにします。たとえば、特定の質問に回答した参加者や「ネットワーキング」を優先事項とした参加者にフィルタリングするのも良いでしょう。これにより、分析が速くなり、AIのコンテキスト制限内に収まります。
クロッピング： 現在のクエリに関連する質問だけをAIエンジンに送信します。詳細な期待調査を行っている場合は、関心のある質問ブロックを選択し、そのコーナーをAIが深く分析します。
Specificでは、フィルタリングとクロッピングが組み込まれているため、手動の並べ替えなしでレスポンスのサブセットに集中できます。これにより、数百件の回答があっても、実行可能な要約と的確な洞察を得ることができます。他のツールのMAXQDAやQDA Minerでも、データをセグメント化したり入力を選択的に処理する方法が組み込まれています[2][3]。
AMA参加者調査応答の分析を共同で行うための機能
AMAを開催する際、主催者、マーケティング担当、コンテンツホストなど、複数のチームメンバーが調査データにアクセスする必要があるのは一般的です。リアルタイムのコラボレーション（理想的には重複や混乱なし！）は、参加者の期待に関する調査結果を統合する際に必要不可欠です。
AIとのチームチャット： Specificではプラットフォーム内でAIと直接共同作業ができます。各チームメンバーは個別に分析チャットを開始し、異なるフィルタを適用したり、特定のオーディエンスセグメントを探ることができます。これにより研究過程が組織的かつ透明性のあるものになります。
複数の分析トラック： 複数の人がデータを掘り下げる際、個々のチャット—それぞれが独自の調査の切り口とフィルタセットを反映—を持つことで、異なる仮説を追求し、新しい質問を探求したり、横並びで結果を比較することができます。
誰が何を言ったかを見る： 責任と集団的洞察のために、SpecificはグループAIチャットにアバターを表示し、誰がどのプロンプトやフォローアップに貢献したのかを常にわかるようにします。これにより、調査結果の調整、分析タスクの委任、チーム全体での洞察の共有が容易になります。
調査をフライで編集したい場合は、自然言語のワークフローのためのAI駆動の調査エディタをお試しください。インスピレーションや例のために、従業員の調査から詳細な顧客調査まで、あらゆるユースケースのためのAI調査のインタラクティブデモを参照してください。
AMA参加者の期待に関する調査を今すぐ作成しましょう
次回のイベントで参加者が最も望むものを明らかにする準備はできましたか？会話形式でAIを活用した調査を使用して数分で画期的な洞察を得ましょう。手動の分析やスプレッドシートの疲労はもう不要です。
