この記事では、AI駆動のツールと戦略を使用して、ブロードバンドインターネットアクセスに関する市民調査の回答を分析する方法に関するヒントを提供します。
調査応答分析に適したツールの選択
市民のブロードバンドインターネットアクセス調査からのデータを分析する方法は、収集した回答の構造とタイプに依存します。
定量データ: あなたの調査がスケール、複数選択、またはNPSを使用している場合、それは数字を扱っています。このデータをExcelやGoogle Sheetsで迅速に分析し、数とパーセンテージを簡単なチャートに変えて簡単に比較できます。
定性データ: オープンエンドの回答やフォローアップ質問は、市民がどのように感じているかの理由を明らかにします。しかし、数十の物語でも収集すると、すべてのコメントを読むことがすぐに不可能になります。ここでAIが役立ちます—スプレッドシートでは不可能なスケールでの非構造的なインサイトを扱います。
定性的な回答を扱う際のツールには2つのアプローチがあります：
AI分析のためのChatGPTや類似のGPTツール
柔軟だが手動: エクスポートされた回答をChatGPTまたは他のGPTベースのツールにコピー＆ペーストします。チャットを介して要約、パターン、またはコアテーマを求めてください。
実用的なヒント: この方法は少数のオープンエンドの回答には対応可能ですが、ボリュームが増えればすぐに扱いにくくなります。データをコピー・ペーストし、コンテキスト制限に合わせて分割し、プライバシーを管理するには追加の努力が必要です。そして、調査ワークフローのために作られた高度な機能を見逃しています。
Specificのようなオールインワンツール
調査用に設計されたAIプラットフォーム: Specificは、よりスマートな調査ワークフローのために特別に設計されています。AI会話形式の調査を作成し、詳細を自動的に掘り下げます—ですから、あなたの定性データは最初からより豊富になります。
自動AIによる分析: 回答が届いた後、プラットフォームは意見を即座に要約し、最もよく言及された理由をフラグし、各質問の主要なアイデアを抽出します—エクスポートや手動でのキュレーションは不要です。チャットによるAI調査応答分析が完全に統合されています：結果についてGPTと直接対話し、特定のデータがAIに送信される方法を管理する特別な機能を使ってプライバシーと精度を確保できます。
フォローアップの自動化: システムは調査中にリアルタイムで明確化の質問をします—例えば、市民が「信頼できない」と言った場合、さらに掘り下げます：いつ失敗するのか、どのくらいの頻度で、どのように影響を受けたか？より深い情報は、あなたの調査結果に空白のスポットを少なくします（自動AIフォローアップ質問機能について詳しくは こちら）。
両方の分析タイプを最大化するための調査設計の広範な文脈については、市民のブロードバンド調査に最適な質問と市民のブロードバンドインターネットアクセス調査の簡単な作成方法を読むことをお勧めします。
市民ブロードバンド調査データを分析するために使用できる便利なプロンプト
AI（GPTまたはSpecificプラットフォームのような）を使用する際のプロンプトは、市民ブロードバンド調査の結果を探索するのに役立ちます。分析のニーズに応じて試してみる効果的なプロンプトのセットはこちらです：
コアアイデアのプロンプト: すべてのオープンエンドの回答で提起された主要なテーマや問題をすばやく明らかにするために使用します。Specific、ChatGPT、またはその他の最新のGPTベースのツールで機能します：
あなたのタスクは、太字のコアアイデア（コアアイデアあたり4〜5語）+最大2文の説明を書き出すことです。
出力要件：
- 不必要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアを挙げた人数を指定（単語ではなく数字を使用）、最も頻繁に言及されたものを上位に
- 提案なし
- 指示なし
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
最良の結果を得るためには、常に文脈を追加します—調査対象、主要な目標、または特定の状況を説明し、それによってAIに豊かな分析の手がかりを与えます：
あなたはブロードバンドインターネットアクセスに関する市民調査の回答を分析しています。回答者には都市部と地方部の人々が含まれ、接続性はさまざまです。私たちの主な目標は、ブロードバンドの利用または追求のための痛点と動機を理解することです。分析にはこの背景を利用してください。
「ドリルダウン」のプロンプト: 特定のテーマを詳しく理解するには、続けて「{コアアイデア}についてもっと教えてください。」と言います。
特定のトピックのプロンプト: 回答者が懸念や特徴を挙げたかどうかを迅速に確認します：
誰かがブロードバンド速度について話したかどうかを確認します。引用を含めてください。
ペルソナのプロンプト: 市民のフィードバックからより微妙でペルソナ駆動な理解を得ます：
調査結果に基づいて、製品管理で使用される「ペルソナ」に似た異なる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、その重要な特徴、動機、目標、および会話で観察された関連する引用またはパターンを要約してください。
問題点と課題のプロンプト: 最も一般的に挙げられた摩擦や問題を明らかにします：
調査回答を分析し、最も一般的な問題点、フラストレーション、または挙げられた課題をリストアップしてください。各々を要約し、パターンや発生頻度を記録してください。
動機とドライバーのプロンプト: 市民がより良いインターネットを求める理由や選択を促進する動機を探ります：
調査会話から、参加者がその行動や選択のために表現した主な動機、望み、または理由を抽出します。類似の動機をまとめ、データからの裏付けとなる証拠を提供します。
感情分析のプロンプト: 現在のブロードバンドアクセスまたは最近の変更についての公衆の感情を評価します：
調査回答に表現された全体的な感情を評価します（例：肯定的、否定的、中立的）。それぞれの感情カテゴリに寄与した重要なフレーズやフィードバックを強調します。
これらのいくつかを試し、出力を比較し、詳細な文脈が常により良い洞察をもたらすことを忘れないでください。これらのプロンプトのパターンは、Specific、ChatGPT、またはその他の最新のAIツールを使用する際にも適用されます。
Specificが質問の種類別に調査データを分析する方法
ブロードバンド調査で尋ねられる質問の種類は、AIが回答を分析する方法を形作ります：
オープンエンドの質問（フォローアップの有無を問わず）: Specificはすべての回答を結合し、それに関連するフォローアップ回答と共に、スマートで読みやすい要約を生成します。それは、市民が本当に言ったこととその理由を詳述するコアテーマを抽出し、あなたに与えます。
フォローアップを含む複数選択: 各回答オプション（例えば「ファイバー」、「DSL」、「モバイルブロードバンド」）ごとに、選択した人々によるフォローアップで挙げられた重要なポイントを示す別々の要約を取得します。
NPS質問: 回答者はプロモーター、パッシブ、デトラクターに分けられます。各セグメントは、評価に関してそのグループのユーザーが述べた内容に基づいて、独自の詳細な要約を受け取ります。
ChatGPTでも同様のことができますが、有用な要約を得るためには、グループ分け、コピー、書き直しにもっと多くの時間を費やすことになるでしょう。Specificを使用すれば、即座に、そして箱から出してすぐに整理されています。
大規模調査データセットを分析する際のAIのコンテキスト制限への対応
GPTのようなAIモデルにはコンテクストサイズの制限があります—もしあなたが市民のブロードバンドインタビューから数百の調査回答を持っている場合、それが一度にすべて収まらない可能性が高いです。それはカットオフ、見逃した回答、またはバッチでの分析が必要になりえます。
Specificを使用すれば、この課題に対処するための2つの重要なアプローチが得られます（これにより、コピーやスプレッドシート作業が大いに軽減されます）：
フィルタリング: 最も関連性の高い会話にAIを集中させます。特定の質問に回答した回答者やある方法で回答した回答者をフィルタリングすることで、常にコンテクストの制限内にとどまり、分析に必要なフィードバックのみを表示します。
クロップ: キーとなる質問に対してのみ分析を制限します。AIを設定して、選択した質問のみを分析させ、緊密にまとめ、1回のセッションでより多くの会話を収容し、結果的により深く、焦点を絞った分析を可能にします。
市民調査回答を分析するための協力機能
協力は混乱することがあります チームが長いメールスレッド、散在したGoogle Sheets、または無限のエクスポート済みCSVファイルでブロードバンド調査フィードバックを分析しようとするとき。それは混乱のレシピです—特に異なる人々が何が重要かについて独自の見解を持ったり、独自の角度から結果を探求したいとき。
SpecificのAIチャット分析: チームの誰もがツールを切り替えることなく、AIとの対話を通じて調査データに直接アクセスできます。必要に応じて多くのチャットセッションを作成できます。それぞれのチャットには独自のフィルタがあります（例えば、地方の回答者のみ、または悪い評価を与えた人々だけ等）ので、すべての研究者や利害関係者が最も関心のある洞察に集中できます。
明確な貢献者の追跡: 各協力チャットには作成者の名前がラベル付けされ、各メッセージにはアバターが表示されます—誰が何を尋ねたか、どの洞察がどのチームメンバーから来たのかを混同することがありません。
集中化されたリアルタイム共有: スクリーンショットのやり取りはもう必要ありません。チーム全体が同じデータセットで一緒に作業し、トレンドを議論し、フォローアップの質問（「誰かがネットワーク障害について言及しましたか？）」を尋ね、市民のブロードバンドニーズに関する共有理解を確立します。インターネットアクセスのような公信頼を要し、微妙な議論を必要とする主要なインフラストラクチャトピックに対して、これが必要な協力的な利点です。
調査作成とワークフローを始めるには、AI調査ジェネレーターを試すか、NPS調査ビルダー市民ブロードバンド用を開始しましょう。
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