この記事では、障害者のためのアクセシビリティに関する市民調査の回答をAI駆動型調査分析ツールを使用して分析する方法についてのヒントを提供します。
調査回答分析に適したツールの選択
分析に取り組むには、まずデータの構造を理解することから始まります。適切なツールは、調査回答が主に定量的か定性的かによって異なります。
定量データ：「市政府の建物がどの程度アクセスしやすいと感じますか？」のような数値や選択肢で回答を求める質問に対しては、ExcelやGoogle Sheetsのような古典的なツールを使用すると、これらの回答を迅速にカウントし、グラフ化し、セグメント化できます。
定性データ：では自由回答や会話形式の調査回答はどうでしょうか？何百ものコメントを読み通すのは不可能で、パターンを見逃しがちです。このニュアンスをすべて把握するには、AI駆動型ツールを使用して要約し、カテゴリー化し、意味を抽出する必要があります。
定性回答を取り扱う際のツールには2つの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
エクスポートされたデータをChatGPTにコピーする：調査エクスポートをGPTツールに手動で貼り付け、データについてAIと「チャット」し始めることができます。利点は？強力なテキスト分析ですが、正しいプロンプトを作成する必要があります（まもなく詳しく説明します）。ただし、この方法は特にデータセットが大きくなるとすぐに不便になります。組み込みの構造がなく、フォローアップの追跡や人口統計別のフィルタリングがすぐに厄介になります。
Specificのようなオールインワンツール
調査データ専用に設計：Specificはまさにそのような作業のために設計されています。単に回答を集めるだけでなく、AI駆動型のフォローアップ質問を織り交ぜる事で、データをすでに高品質で文脈に富んだ状態にします。自動AIフォローアップの動作をここで確認。
即時インサイト、煩雑な作業なし：調査が完了すると、SpecificのAI調査回答分析は大規模な定性フィードバックを瞬時に要約し、主要なテーマを見つけ、実用的なパターンを強調表示します—スプレッドシートの操作は不要です。AIと直接チャットして調査結果について話し合ったり、NPSカテゴリでフィルタリングしたり、お気に入りの人口統計セグメントに深入りしたりすることができます。AI調査回答分析の詳細を見る。
より多くのコントロールと、より少ない混乱：AIに送信する内容を管理したり、フィルタを設定したり、結果のさまざまな部分についての重要なチャットスレッドを保存したりできます。この柔軟性は、一般的なAIツールではなかなか実現できません。
特に障害者のためのアクセシビリティに関する市民調査を作成することに関心がある場合は、このカスタマイズされた質問を含むAI調査生成ツールをチェックするか、有意義な調査質問の設計におけるベストプラクティスについて学びましょう。
障害者のためのアクセシビリティ調査分析用の効果的なプロンプト
AIが最も輝くのは、正確に何を求めているのかを伝えたときです。ここでは、ChatGPTやSpecificのようなプラットフォームで機能する実用的なプロンプトを紹介し、調査データから真の洞察を引き出すのに役立ててください。
コアアイデア用プロンプト：テーマと明確な結論が欲しいときのための私のお気に入りです。調査回答をコピーして以下を使用します：
あなたのタスクは、コアアイデアを太字（コアアイデアにつき4-5語）で抽出し、最大2文の説明を加えることです。
出力条件：
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアを何人が言及したかを詳細に（数値で、文字ではなく）、最も言及されたものを上部に配置
- 提案なし
- 示唆なし
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
より多くの文脈 = より有用なアウトプット：AIに対して調査の詳細、市民の種類、および目標を伝えます。例：
私は、障害者のための公共交通機関のアクセシビリティにおける障害を明らかにするための市民調査を分析しています。回答者は多様な地域からの成人です。物理的インフラとデジタル情報の障害に焦点を当ててください。
テーマに関するフォローアッププロンプト：コアアイデアを得た後、トップテーマについてさらに深掘りします。次のように尋ねます：
「公共建物へのアクセスについてもっと教えて。」
クイック検証用プロンプト：特定の痛点に誰かが言及したかを確認するには：
「誰かが支援技術について話しましたか？ 引用を含めてください。」
痛点と課題用プロンプト：主要な障害を特定するためのプロンプト：
調査回答を分析して、言及された最も一般的な痛点、フラストレーション、または課題を列挙します。各項目を要約し、パターンや発生頻度を記載してください。
ペルソナに関するプロンプト：複合プロファイルを作成するには：
調査回答に基づいて、製品管理で使用される「ペルソナ」と同様の独自のペルソナを識別し、記述してください。各ペルソナの主要な特徴、モチベーション、目標、及び会話で観察された関連する引用またはパターンを要約します。
感情分析用プロンプト：トーンと感情の傾向を理解するために：
調査回答で表現された全体的な感情（例：肯定的、否定的、中立的）を評価します。各感情カテゴリーに貢献する主要フレーズやフィードバックを強調表示してください。
満たされていないニーズと機会用プロンプト：次を使用：
「回答者が強調した未解決のニーズ、ギャップ、または改善のための機会を調査回答で明らかにしてください。」
これらのプロンプトを組み合わせて、特にウェブサイトの63%がいまだに障害者に対してアクセスしにくく、多様で繊細なフィードバックの大きな集合をAIの力で効率よく整理できるということから、必要なだけ深く掘り下げることができます。効果的な質問を構築するためのより詳細なガイドについては、市民のアクセシビリティ調査質問のベストプラクティスを参照してください。
Specificによる質問タイプ別の定性調査データ分析法
質問の構造がどのように設定されているかを見ることで、分析の価値が飛躍的に向上します。こちらが、経験豊富なAI調査分析に基づくSpecificが異なる調査質問タイプをどのように分解するかです：
自由回答（フォローアップの有無を問わず）：Specificは、各自由回答質問について主要なアイデアのAI生成要約とそれらに関連するフォローアップ質問を提供します。市民が直面する障害、たとえば公共建物やデジタルサービスへのアクセスの難しさなどに直接洞察できます。
選択肢付きのフォローアップ：複数選択や単一選択の質問の場合（例：「どの公共サービスが最もアクセスしにくいですか？」）、各回答選択肢に関連するすべてのフォローアップ応答の要約が提供されます。
NPS（ネットプロモータースコア）：回答者は批判者、中立者、推奨者に分類され、それぞれのカテゴリーに対するフォローアップフィードバックの要約を受け取ります—ポジティブまたはネガティブな認識を駆動する要素についての豊富な定性データを解き放ちます。
同様の結果をChatGPTでも得ることができますが、データをフィルタリングし、貼り付け、整理するためにはるかに多くの時間を費やすことになります。SpecificのAI調査回答分析ツールのようなツールは、このプロセスから摩擦を取り除きます。
障害者の雇用率が一般人口よりも約20パーセント低いということを考慮すると[2]、調査から迅速で実用的な洞察を得ることで政策立案者や擁護者が行動したり戦略をより速く繰り返し行う手助けになります。
例として、市民のアクセシビリティ向けSpecific NPS調査テンプレートをチェックしてください。
AIのコンテキスト制限に対処する方法
最良のAIでさえ制限があり、それはコンテキストの大きさです。調査回答セットが長すぎると、分析段階で貴重なデータを失うリスクがあります。効率を維持するための方法はこちらです：
フィルタリング：選択した質問に返信したユーザーの会話や特定の回答を行った会話のみを分析します。このアプローチは、最も関連性のあるデータを対象にし、AIのコンテキスト制約の中で作業するのに役立ちます。
クロップ：分析のためにAIに送信する特定の質問を選択します。この方法により、プロセスがより集中できるだけでなく、より大きなサンプルの処理も可能になります。Specificはこれらのフィルタリングとクロップオプションを標準で提供しており、深く潜る必要がある時も幅広く見る必要がある時も完全にコントロールできます。
AIが各コンテキストを効率的に管理する方法の詳細については、AI駆動型調査分析のガイドをお読みください。
市民調査回答を分析するための協力的な機能
障害者のための市民アクセシビリティ調査の分析は、しばしば混乱したスプレッドシート、無限のメールスレッド、誰が何を言ったのかの不確かさによって妨げられます。Specificはノイズを減らし、本当のチームワークを促進するために作られました。
チャットでデータを分析：政策立案者、研究者、擁護者の誰でも、AIと直接会話することによりデータを分析でき、スピードと明瞭さを劇的に向上します。
複数のチャットスレッド：各分析または「スレッド」にはそれぞれ独自のフィルターセット（人口統計グループ、地域、調査質問など）を適用でき、各チャットには誰が開始したかが明示されます。これにより、手渡しやレビューが簡単になります。
協力的AIチャットでの送信者の可視性：協力的なAIチャットでは、正確なアトリビューションを確認でき、アバターや名前が誰がコメントしたかを示します。この機能は、観察結果を比較し、コンセンサスを構築し、アクセシビリティ方針開発の際の発見をレビューする際に重要です。
SpecificのAI調査分析ツールでこれらの協力的な分析機能について詳しく学ぶか、独自のアクセシビリティ調査を生成する方法をご覧ください。
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