この記事では、AIと現代の調査分析ツールを使用して、空気質に関する市民調査の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。適切なツール、プロンプト、実用的なワークフローを選ぶ方法を解説し、データから実用的な洞察を得る手助けをします。
調査分析に適したツールを選ぶ
アプローチ—そして最適なツールは、調査データの構造に依存します。成功を保証するための簡単な内訳を以下に示します:
定量的データ: ランキング、星評価、または多肢選択式回答（「地元の空気質をどれだけ懸念していますか？」）などを収集した場合、Excel、Google Sheets、あるいは基本的な調査プラットフォームの組み込みエクスポートを使用して、迅速に回答を集計し、パーセンテージを計算し、トレンドを視覚化することができます。
質的データ: オープンエンド式質問（「大気汚染で最も心配なのは何ですか？」）またはテキストを用いたフォローアップは別のものです。何百もの回答を手動で読むのは苦痛であり、不可能なことさえあります。そのため、AIツールは、この大量の書かれたフィードバックを理解するために不可欠です。実際、MAXQDA、Atlas.ti、NVivoのような高度なAIツールは、このニーズに特化したGPT機能を統合し始めており、質的調査やインタビューからのコーディングとテーマ識別の速度を上げています[1][2][3]。
質的調査回答を取り扱う際、基本的に選択できるツール戦略は二つです:
ChatGPTまたは同様のGPTツールによるAI分析
質的データを迅速に分析したい場合、輸出された調査の回答をChatGPTまたは類似のGPTスタイルAIツールにコピーして貼り付けることができます。それは軽い分析には堅実な選択肢ですが、大量のテキストをコピーして貼り付ける手間がかかり、コンテキストサイズの制限を超えると、チャンクに分ける必要があります。カテゴリやフォローアップ、質問の論理を手で維持することも難しいです。
主な利点: 無料で広くアクセスでき、プレーンテキストを扱えます。ただし、データの準備、コンテキストオーバーフローの処理、結果の解釈には多くの手作業が必要です。
Specificのようなオールインワンツール
SpecificはAI調査ツールです質的フィードバックを集め、即座に分析するために特別に構築されています。以下がそれを際立たせる理由です:
データ収集: Specificの調査は、リアルタイムでインテリジェントなフォローアップ質問をすることができ、受信するデータの量だけでなく深さと明確さを高めます。これらのAIフォローアップがどのように機能するのか興味がありますか？自動フォローアップ機能を詳しく見ると良いでしょう。
即時分析: 回答が来るとすぐに、Specificの組み込みGPTコンテキストでデータを分析、意見を要約、重要なテーマを引き出し、スプレッドシートを使用せずに何が最も重要かを強調します。
会話型分析: AIとあなたの調査結果について話すことができ、ChatGPTのようにあなたの調査のコンテキストに合わせて対応します。また、データのフィルタリング、回答者グループによるセグメンテーション、AIに送るものを迅速に管理するためのスマート機能を得られます。
フルワークフロー: 調査作成から共有と分析まですべてが一つの場所にあり、他のプラットフォーム間を移動するよりもはるかに簡単です。空気質に関する懸念について市民調査をプロンプトベースのビルダーで作成したいですか？調査生成プリセットを試すか、AI調査生成ツールと最初から始めてみてください。
SpecificをはじめとするAIパワード調査ツールは、機械学習と調査の構造を融合することで分析プロセスを変えています—一部はAIが見つけた内容を検証するための共同レビューを可能にするものもあります[4][5]。
市民空気質の回答に使用できる有用なプロンプト
適切なAIプロンプトは、分析の焦点を絞ることで何時間も節約できます。以下は、Specific、ChatGPT、または類似のツールといったAI調査応答解析ツールに使用できるプロンプトテンプレートです—なぜこれらが市民フィードバックに対してうまく機能するのかを説明します:
コアアイデアのためのプロンプト: これは大規模なデータセットで素晴らしい機能を持ち、ホットトピックと同様に多くの人々が同じように感じる方法を迅速に明らかにします。Specificのテーマを要約するためのデフォルトプロンプトです。AI会話ウィンドウにドロップするだけです:
あなたのタスクは太字のコアアイデア（各コアアイデアにつき4-5語）＋最大2文の説明文を抽出することです。
出力要件:
- 不必要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアを言及した人数を指定する（言葉ではなく数値を使用）、最多言及は上に
- 提案なし
- 示唆なし
サンプル出力:
1. **コアアイデアテキスト:** 説明文テキスト
2. **コアアイデアテキスト:** 説明文テキスト
3. **コアアイデアテキスト:** 説明文テキスト
AIに追加のコンテキストを与えることでより良い結果を得る。 分析の目的や参加した市民の種類、特定の研究目標がある場合、または地域イベントに関する背景情報を含めることによってAI解析は常に向上します。以下はコアアイデアプロンプトにコンテキストを追加する例です:
[あなたの街]における空気質の懸念に関する最近の市民調査からの回答です。健康への影響と地域政策への提案に関するトップの懸念を抽出することに焦点を当ててください。
そこからさらに詳しく調べて:
「[コアアイデア]についてもっと教えて。」 例: 「大気汚染による健康への影響についてもっと教えて。」これにより引用、特定、細かいニュアンスを引き出します。
特定のトピックに対するプロンプト: 「山火事の煙について話した人はいるか？引用を含めて。」と言った方法で使用すると良いです:
山火事の煙について話した人はいましたか？引用を含めてください。
異なる回答者グループを特定したい場合があります:
ペルソナに対するプロンプト:
調査回答を基に、プロダクト管理で「ペルソナ」が使用されるように異なるペルソナのリストを識別し記述してください。それぞれのペルソナについて、彼らの主な特徴、動機、目標、および会話で観察された関連する引用やパターンを要約してください{