この記事では、市民の調査による市ウェブサイトの使いやすさに関する回答を分析するためのヒントを紹介します。AIを活用した調査回答の実践的なアドバイスが欲しい方にはこのガイドが最適です。
市民調査回答分析のための適切なツールの選択
調査の分析手法はデータ形式に依存します—構造化された回答か、開かれた会話風の回答かによって異なります。
定量データ：数値、選択肢、評価尺度（例：「どれだけの人がサイトを使いにくいと感じたか？」）は、Excel や Google Sheets で簡単に処理できます。これらのツールは、数式やグラフを使ってトレンドや基本的な統計を即座に表示します。
定性データ：自由回答の質問や会話型のインタビューを行うと、回答が段落単位で膨大になります。回答が数十件を超えると、手作業で読むのは現実的ではありません。ここでAIが登場し、パターンを見つけ、重要なテーマを迅速に抽出します。手作業では数時間かかる作業を数分で実施します。
定性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 もしくは類似GPTツールを使用
ChatGPTにコピー貼り付け：エクスポートした回答をChatGPTまたは他のGPTツールにコピーすることができます。その後、要約、グルーピング、またはパターン分析を自分のプロンプトで依頼します。
ただし：このプロセスは大規模なデータセットでは扱いにくく、エクスポートした大きなデータの一部がコンテキストの制限を破ってしまう可能性があります。ファイルを分割して部分的にコピー貼り付けし、プロンプトを繰り返す必要があり、大規模調査では便利でもスケーラブルでもありません。
Specificのようなオールインワンツール
目的特化型AIプラットフォーム：Specific のようなツールは、AIを使用して回答を収集し即座に分析するために設計されています。結果についてAIと直接チャットでき、ChatGPTのように構造と機能を使ってAIが見るコンテキストを任意に管理できます。
フォローアップ質問：Specificは、リアルタイムで受信者にフォローアップ質問を行い、回答をより深く、明確で、実行可能にします。自動フォローアップ機能は、得られるインサイトの質を向上させます。（詳しく知りたい場合は自動AIフォローアップ質問の記事を参照してください。）
AI駆動のインサイト：AIが要約するので、主要なアイデア、トレンド、実行可能な発見をはっきりと把握でき、データをエクスポートする必要も手作業も不要です。市ウェブサイトの使いやすさに関する調査では、ユーザーの不満の背景、「なぜ」に迫ります。 （詳細には、市ウェブサイトの使いやすさに関する市民調査の作成方法ガイドをご覧ください。）
即時協力：Specificでは、同じインターフェース内であなたとチームがチャットし、テーマを一緒にフィルタリングしてレビューし、市ウェブサイトの改善について迅速に意思決定できます。
使いやすさのような重要な問題に取り組む場合、賭けは大きいです。最近の調査によれば、オンライン消費者の88％が悪いウェブサイト体験の後、再訪しないと言われています [1]。分析プロセスのための適切なAIツールの選択は、調査質問自体と同じくらい重要です。
市ウェブサイトの使いやすさに関する市民調査の分析に役立つプロンプト
AI分析の力はプロンプトから来ます。適切なプロンプトは、生の調査テキストを行動可能な発見に変え、手作業での読み取りでは見逃しがちなパターンを解除します。ツールボックスに入れるべきプロンプトを見てみましょう。
コアアイデアのプロンプト：主要なトピックとその言及数を引き出すために使用します—市ウェブサイトの使いやすさに関するフィードバックに特に便利です。SpecificのビルトインAI分析を使っても、調査データをChatGPTに貼り付けても機能します：
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（コアアイデアごとに4-5語）+最大2文の説明を付けます。
出力要件：
- 不要な詳細は避ける
- 特定のコアアイデアをどれだけの人が言及したかを指定する（単語ではなく数字を使う）、最多言及を上位に
- 提案はしない
- 合図はしない
例の出力：
1. **コアアイデアのテキスト：** 説明テキスト
2. **コアアイデアのテキスト：** 説明テキスト
3. **コアアイデアのテキスト：** 説明テキスト
コンテキストが違いを生む：AIは、調査のコンテキスト、その目的、回答から何を得たいかを伝えるとより良く機能します。例えば：
市民を対象にした市ウェブサイトの使いやすさに関する会話形式の調査を実施しました。主な目的は、サイト使用時に直面する主要な障害を理解することです。回答者による指摘された痛点、ナビゲーションの問題、情報構造の不明瞭性、アクセシビリティの問題に着目した分析を行ってください。
さらに掘り下げる：特に目立つコアアイデアがあった場合、「XYZ（コアアイデア）についてもっと教えてください」とフォローアップしてください。AIがそのトピックをサポートする関連する引用やパターンを見つけ、重要な市民体験にかかわる問題を迅速に評価・探求します。
特定のトピックに関するプロンプト：特定のアイデア（例：「検索機能」）について誰かが言及したかを確認する必要がありますか？「誰かが検索機能について話しましたか？引用を含めて」と使ってください。本当にユーザーの課題なのか、それとも問題にならないのかを即座に確認できます。
ペルソナのプロンプト：データ内でのクラスターを察知します：「調査回答に基づいて、製品管理で使用される『ペルソナ』のようなリストを特定し、記述してください。各ペルソナの主要な特徴、動機、目標、および観察された関連する引用やパターンを要約します。」
痛点と課題のプロンプト：繰り返しのフラストレーションを分析します：「調査回答を分析し、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、それぞれを要約し、パターンや発生頻度を記録します。」
市ウェブサイトへの市民フィードバックを得るための他の有用なアプローチには以下が含まれます：
動機と推進力に関するプロンプト：ユーザーの行動を動かす要因を表面化：「調査会話から、参加者が表現した行動や選択の主な動機、欲求、または理由を抽出します。類似した動機をまとめ、データからの支持証拠を提供します。」
感情分析のプロンプト：フィードバックをポジティブ/ネガティブ/ニュートラルに即座に分割：「調査回答で表現された全体的な感情（例：ポジティブ、ネガティブ、中立）を評価します。各感情カテゴリーに寄与する重要なフレーズやフィードバックを強調します。」
提案とアイデアのプロンプト：市民からの提案やアイデアを集め：「調査参加者が提供したすべての提案、アイデア、または要求を特定し、リスト化します。トピックや頻度で整理し、関連する場合は直接引用を含めます。」
未満のニーズと機会についてのプロンプト：隠れた成長領域を明らかに：「調査回答を精査し、回答者が強調した満たされていないニーズ、ギャップ、改善の機会を明らかにします。」
これらのプロンプトを使用することで、私は高レベルのテーマから—市民がより速いロード時間を望んでいる（訪問者の47％が2秒以内のロードを期待していると報告されています[3]）—個別のフラストレーションや大胆な新しいアイデアまで流れるように移行できます。それは変更のための実際の証拠であり、推測ではありません。
調査作成のインスピレーションが欲しいですか？市ウェブサイトの使いやすさに関する市民調査に最適な質問リソースを試してみてください。
Specificが質問タイプ別に定性データを分析する方法
フォローアップ付きもしくは無しの自由回答質問：SpecificのAIは、各質問の要約を提供するだけでなく、フォローアップのやり取りからのコンテキストもまとめます。例えば、「ホームページがわかりにくい」と言われた場合、AIが「どの部分がわかりにくいですか？」と尋ねた場合、その回答はその質問の要約に含まれます。
選択肢とフォローアップ：「ナビゲーションが困難」というような各回答選択肢には、フォローアップ回答からのAIの要約が含まれ、選択肢に対する理由を明確に把握できます。
NPS調査：AIはフィードバックを悲観的、無関心、推奨者に分け、それぞれのグループのフォローアップをまとめます。「推奨者」を喜ばせる要因や「悲観者」を遠ざける要因を1クリックで確認できます。
ChatGPTでも同様の方法を使えますが、回答タイプでデータをグループ化し、セグメント化するにはより多くの手動作業が必要です。特にフォローアップをクロスリファレンスする場合。
特化した調査フローのセットアップを希望する場合は、市ウェブサイトの使いやすさに関する市民調査の作成ガイドをご覧ください。
大規模市民調査におけるAIのコンテキストサイズの課題を解決する
大量の定性データを分析するときの一般的な課題は、GPTベースのAIのコンテキスト制限です。多くの調査回答をエクスポートして貼り付けると、AIはトラッキング能力を失うか、サンプルのみを分析する可能性があり、インサイトの見逃しリスクがあります。
コンテキスト制限に対処する効果的な方法が2つあり、これはSpecificのプラットフォームで標準対応しています：
フィルタリング：特定の質問に回答した調査会話や特定の回答をしたものだけを分析します。市民がナビゲーションの問題を抱えていることを深く掘り下げたい場合は、その回答だけをフィルタリングし、コンテキストを最大限に活用し、必要な分析に集中します。
クロッピング：AIが見るデータを、すべての会話から選択した質問だけに制限します。例えば、市サイトの「イベント」セクションに関する意見に焦点を当てることができ、コンテキストの過負荷を避けます。
これらのスマートフィルタを適用すると、市ウェブサイトの使いやすさの研究において、フィードバックボリュームが高いことが多い環境でも、AIが集中した実行可能なまとめを提供できるようになります。これらの技術的な詳細については、AI調査回答分析ページをご覧ください。
Webデザイナーの73.1％が、レスポンシブでない（つまり、モバイルに最適化されていない）サイトデザインが、ウェブサイトから人々が離れる主な理由だと述べています [2]。このように調査データをスライスし分解することで、モバイルの問題が市民にとって大きな関心事なのか、それとも単なるエッジケースなのかを確定的に知ることができます。
市民調査回答を分析するための協力機能
市ウェブサイトの使いやすさに関するフィードバックの分析は一人だけの仕事ではありません—多くのステークホルダーがユーザーエクスペリエンスに関心をもっています、ITからコミュニケーション、市の管理まで。課題は、フィードバックの中で最も重要なことに迅速に合わせることです。
チャットベースの協力：Specificでは、AIサマリーを確認するだけではありません。あなたとチームはAIと直接チャットでき、調査データについて自分の質問を投げかけ、スレッドにフォローアップし、修正のアイデアを出し合うことができます。
複数のチャット、柔軟な焦点：モバイルユーザーによる分析をセグメント化する必要がありますか？新規訪問者とリピーターを比較しますか？Specificでの各チャットセッションは独自のフィルターを持つことができます。設定した人が常に表示され、チームメンバーは何が起こっているかを追跡でき、引き継ぎがスムーズになります。
協力の透明性：各チャットは、誰が何を尋ねたかを正確に示します。複数のチームメンバーが会話に参加すると、彼らのアバターがAIチャットの問合せに並ぶので、アカウンタビリティと共有理解が促進されます。どんな洞察がどのフォローアップ質問から来たのかを推測する必要がありません。
協力機能により、市民のフィードバックをアクションに転じる速度が劇的に上がります—絡まったスプレッドシートや果てしないメールスレッドについての往復がなくなります。
AI編集が組み込まれた調査作成を試してみたい場合は、AI調査エディタの概要をご覧ください。または、調査構築に直接取り掛かるには、市ウェブサイトの使いやすさに関する市民調査ジェネレーターを試してください。
すぐに市ウェブサイトの使いやすさに関する市民調査を作成しましょう
市民が気にすることに対処し、AIを使用して痛点を即座に浮き彫りにし、リアルタイムでチームと協力し、市ウェブサイトのフィードバックをスマートな改善に変えていきましょう。
