この記事では、強力なAI調査分析ツールと方法を使用して、動物管理サービスに関する市民調査からの回答を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を選択する
最適なアプローチとツールは、動物管理サービスに関する市民調査でどのようなデータを収集するかに本当に依存しています。以下に分解して説明します:
定量データ: 構造化された回答の場合（特定の回答を選んだ人の数など）、古典的なスプレッドシートツール—ExcelやGoogle Sheets—が完璧に機能します。必要に応じて、それらの数値をすばやく集計し、チャートを作成し、フィルタリングできます。
定性データ: 自由回答やフォローアップの回答の場合は別の話です。何十、何百もの物語を手作業で読み取り、分類するのは圧倒されます。そこに専用のAIツールが優れています—それらはテーマを抽出し、コメントを要約し、他では見逃してしまうパターンを引き出します。
質的な回答を扱う場合のツールには2つのアプローチがあります:
AI分析用のChatGPTまたは類似GPTツール
ChatGPTにコピーペーストする: テキストデータ—オープンエンドの調査応答のようなもの—をエクスポートし、ChatGPTまたは他のGPT搭載AIに貼り付けます。そして、AIにテーマを見つけるよう促し、類似したフィードバックをグループ化し、感情分析を行います。
主要なトレードオフ: この方法で非構造化調査データを扱うのは非常に不便です。AIモデルにはコンテキストサイズの制限があるので、それを注意深く分割する必要があり、プロンプトや結果を手動で管理するのは時々混乱するプロセスです。
Specificのようなオールインワンツール
調査用に特化されている: Specificを使用すると、回答を収集して分析するのを一つの場所で行えます—エクスポートやファイルの操作は不要です。動物管理サービスに関する市民調査を設計する際、それはスマートなフォローアップ質問をして、より豊富なデータを自動的に収集します（方法はこちら）。
AIによる分析力: Specificは応答を即座に要約し、主要なテーマを見つけ、実行可能なインサイトを提供します—スプレッドシート、コーディング、手動の分類は不要です。AIと直接調査データについてチャットし、質問やコホート別にフィルタし、AIに分析用に送信するデータをすぐに更新できます。市民の感情を理解したり、特定の動物管理問題を探る際にはとても有用です。SpecificでのAI調査応答分析の仕組みの詳細はこちら。
最良のAIツールの比較: もっと大きな景観もあります。たとえば、NVivoやMAXQDAは高度なAIコーディング、感情分析、複合手法の能力を提供します。Delveはテーマ分析を助け、Canvs AIは感情の検出に特化し、Quirkosは質的データと視覚的に対話できるようにします—各ツールは動物管理サービスのようなトピックを調査するためのユニークな何かを提供します。 [1]
動物管理サービスに関する市民調査分析に役立つプロンプト
AI調査応答分析は、適切なプロンプトを使用することで指数関数的に向上します。ChatGPTを使用している場合でもSpecificのようなオールインワンツールを使っている場合でも、ここに証明済みの例があります。
核心テーマへのプロンプト: このクラシックなプロンプトは大量の市民応答から主要トピックを引き出すのに有効です。（これは私たちがSpecificで使用しているものです！）
あなたのタスクは、核心アイデアを太字で抽出することです（各核心アイデアに4-5語）+ 2文までの解説を提供します。
出力要件:
- 不要な詳細を避ける
- 具体的な核心アイデアを述べた人数を指定する（文字ではなく数字を使用）、最も言及されたものを上位に
- 提案なし
- 暗示なし
例の出力:
1. **核心アイデアのテキスト:** 解説文
2. **核心アイデアのテキスト:** 解説文
3. **核心アイデアのテキスト:** 解説文
ヒント: 調査、回答者（この場合は市民）、学びたいことに関する文脈を追加すると、AIはより豊かな結果を提供します。次を試してください:
これらの回答は、私たちの都市の動物管理サービスに関する市民調査からのものです。私たちの目標は、満足度、苦情、および改善のための提案を理解することです。動物管理役員との体験、迷子ペットの回収、危険な動物の事件に関連するテーマに焦点を当てます。
主要テーマに関するフォローアップ質問へのプロンプト: 核心アイデアを見たら、次を質問します:
[核心アイデア]についてもっと教えてください
特定のテーマに関するプロンプト: 特定の問題（たとえば、野良猫）が誰かに言及されたか知りたいですか？以下を質問してください:
誰かが野良猫について話しましたか？引用を含めてください。
痛点と課題に関するプロンプト: 市民がどのような不満を持っているかをすぐに見たい場合:
調査回答を分析し、最も一般的な痛点、不満、または挫折をリストアップします。それぞれを要約し、パターンまたは頻度を注記してください。
ペルソナタイプに関するプロンプト: 市民間でのパターンを見つけたい場合（たとえば、ペット所有者対非ペット所有者）:
調査回答に基づき、製品管理で使用される「ペルソナ」と類似した異なるペルソナのリストを特定して描写します。各ペルソナの主要な特徴、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ます。
提案とアイデアに関するプロンプト: 実行可能な提案を収集するには:
調査参加者から提供されたすべての提案、アイデア、または要求を特定してリストアップします。トピックまたは頻度別に整理し、関連する場合は直接引用を含めます。
調査と質問の作り方に関するより深いアドバイスについては、動物管理に関する市民調査のための最良の質問を探索してください。
Specificはオープンエンドおよびフォローアップの回答をどのように分析するか
Specificは、動物管理サービスに関する市民調査からの質的な入力を意味あるものにするために必要な、構造化された調査回答をスマートで非常にコンテキストに適した方法で扱います:
フォローアップありまたはなしのオープンエンドの質問: フォローアップが興味深い方向に逸れる場合でも、すべての重要なポイントを網羅的に把握するための要約を得ることができます。幅広いフィードバックに役立ちます—「地元の動物管理についてのお問合せは？」のような。
フォローアップ付きの選択肢: 市民が特定のオプションを選んだ場合（例：「迷子ペットを報告しました」）、Specificはそのオプションに関連するフォローアップ応答についての集中した要約を提供します。すべてのデータを手動で解析する必要はありません。
NPSの質問: Specificは自動的に応答をプロモーター、パッシブ、およびデトラクターに分類し、満足または不満の原因となっているものを詳しく見ます。各カテゴリには関連するフォローアップ回答の独自の要約が提供されます。
これをChatGPTで実行することもできますが、すべての回答タイプを自分でグループ化し処理するには多くの作業が必要です。
調査分析のためのAIコンテキスト制限への対応
大規模な市民調査はしばしばクラシックなAI問題に直面します: コンテキスト長です。あまりにも多くの回答を貼り付けると、モデルはそれらを一度に「見る」ことができません。
これに対処するには、2つの強力な戦略があります（どちらもSpecificで統合されています）:
フィルタリング: 市民が選択した質問に返信した会話や特定の回答を選んだ会話に集中してデータセットをスライスします。それにより、AIのコンテキストウィンドウ内のスコープを絞り込みます。
クロッピング: 特定の質問だけをAI分析用に送信します—特に、危険な動物の事件やペット回収のポジティブな体験に関するフィードバックを詳しく調べたい場合に便利です。これによって、面倒がなく質の高い分析が得られます。
市民調査の回答を分析するための協力機能
動物管理サービスに関する調査データの分析はしばしばチームの努力です。しかし協力は時に混乱を招きます—バージョン管理、コンテキストの共有、インサイトの整合が困難になることがあります。スプレッドシートをエクスポートしたり、AIのプロンプトをコピーしあう際には特に。
デザインによるコラボレーション: Specificでは、すべての人がそのAIとチャットするだけで市民調査データを分析し、操作することができます。これにより、チーム（コミュニケーション、動物管理、都市管理）が断片的なツールではなく、最新のインサイトを共有して作業できます。
フォーカス分析用の複数のチャット: カスタムフィルタやフォーカス質問をそれぞれ持つ異なるチャットスレッドを作成します。どの分析が誰に始められたのかをいつも知っているため、引き継ぎとチームワークがスムーズになります。
可視性のある貢献者: AIチャットの中では、誰が何を貢献しているかを確認できます—すべてのメッセージにアバターと名前が表示されます。これにより、ディスカッショントピックを追跡し、フィードバックを構造化し、同僚とフォローアップするのがはるかに簡単になります。
すべてを一箇所に集約する: 協力的なアプローチは「メールで紛失した」問題を排除し、安全性のある問題、報告の品質、または改善の提案に関する重要な問題を包括的に考察します。
今すぐ動物管理サービスに関する市民調査を作成する
コミュニティのニーズに関する迅速で深いインサイトを引き出し—会話型AI調査を作成し、オープンエンドの回答を瞬時に実行可能な要約に変換します。