この記事では、地域イベントやフェスティバルに関する市民アンケートの回答を分析するためのヒントを提供します。データから実用的な洞察を得たい場合は、ここが適切な場所です。
アンケート回答を分析するための適切なツールの選択
市民からのアンケート回答を分析するためのツールやアプローチは、収集するデータの種類に大きく依存します。ここでその概要を見てみましょう：
定量データ：「最後の町のフェスティバルに参加しましたか？」のように簡単な質問をし、セット回答選択肢がある場合、伝統的なツールであるExcelやGoogleスプレッドシートで十分です。ただフィルタリングして数えるだけです。
定性データ：「フェスティバルで何が良かったですか？」のような自由回答の質問に深入りしたり、フォローアップのストーリーを集めたりすると、従来の方法ではすぐに限界に達します。何百ものこのような回答を読むのは大変です。ここでAIが輝きます。特に、膨大な文章フィードバックを自動で処理・分析する大きな言語モデルがそうです。
定性回答を処理する際のツールには2つのアプローチがあります：
ChatGPTや類似のGPTツールによるAI分析
ChatGPTへの手動コピー＆ペースト：アンケートデータをCSVやスプレッドシートとしてエクスポートし、その後、自由回答をChatGPTにコピーします。そこから、要約やテーマを尋ねる会話を開始できます。
最も便利ではない：データセットが大きい場合、メッセージサイズやフォーマットの問題が発生したり、フォローアップを見失ったりしてすぐに混乱します。しかし、小さなサンプルのチェックにはアクセスが良く、コストも節約できます。
オールインワンツールとしてのSpecific
アンケートに特化：Specificは地域イベントやフェスティバルに関する市民アンケートの収集と分析のために設計されています。回答が入ると、プラットフォームはAIを利用してさらに掘り下げ、リアルタイムで追問を行います。これにより、古典的な形式よりもより豊かで完全な洞察を得ることができます。
即時AIパワー・分析：AIは即座に作業を開始し、回答を要約し、主要テーマを引き出し、背後にある「ストーリー」を提供します。スプレッドシートの代わりに、手動で計算することなくすぐに洞察が得られます。何か気になることがありますか？AIチャットに質問を入力するだけで、ChatGPTのように、すべてのコンテクストが含まれています。これは共同分析に非常に強力です。 SpecificのAI回答分析についてさらに詳しく学ぶことができます。
コンテクストコントロールと管理：アンケートデータのどの部分を分析するか、簡単に選択でき、異なるフィルタを適用して焦点を絞った洞察を得ることができます。複数の市民に焦点を当てたアンケートを実行する人や、時間を大幅に節約したい人にとって、ワークフローはシームレスです。
市民アンケートデータを分析するための有用なプロンプト
SpecificやChatGPTのようなAIツールには、価値のある分析を提供するための構造化されたプロンプトが必要です。ここでは、市民のイベントやフェスティバルに関する回答から深い洞察を引き出すのに役立ついくつかの実証済みプロンプトを紹介します：
中核的なアイデアのためのプロンプト：多くの回答から最も重要なテーマを得るために、「システムプロンプト」を使用します（Specificでも使用しています）：
あなたのタスクは中核的なアイデアを抽出することです（中核的なアイデアごとに4-5語の太字）+最大2文の説明文。
出力要求：
- 不必要な詳細を避ける
- 特定の中核的なアイデアに言及する人数を指定する（数字を使用し、単語は使用しない）、最も多く言及されたものを上位に置く
- 提案なし
- 示唆なし
例の出力：
1. **中核的なアイデアテキスト：** 説明文
2. **中核的なアイデアテキスト：** 説明文
3. **中核的なアイデアテキスト：** 説明文
最良の結果を得るためには、いつもあなたのアンケートについてAIにより多くのコンテクストを与えてください—対象とするオーディエンス、アンケートの目的、背景など。例：
都市の地域イベントやフェスティバルに関する市民アンケートを分析しています。我々の目標は、市民が参加する動機、楽しんでいること、直面している障害を理解することです。これらの回答から最も多く言及された中核的なアイデアを抽出してください。
詳細のためのプロンプト：特定の発見に掘り下げるために使用します：「XYZ（中核的なアイデア）についてもっと教えて」
特定のトピックのためのプロンプト：
「XYZについて誰か話しましたか？」
ヒント：「引用を含めること」と追加できます。
ペルソナのためのプロンプト：デモグラフィックスや興味にまたがるパターンを見つけるため：「アンケートの回答に基づいて、製品管理で 'ペルソナ' が使用されるのと同様に、特有のペルソナのリストを特定して説明してください。各ペルソナについて、その主要な特性、動機、目標、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。」
痛点と課題のためのプロンプト：
「アンケート回答を分析し、最も一般的な痛点、イライラ、または課題を挙げよ。それぞれを要約し、出現頻度やパターンを指摘せよ。」
動機やドライバーのためのプロンプト：
「アンケート会話から参加者が表現する主要な動機、欲望、または選択の理由を抽出せよ。同じ動機をグループ化し、データからの支持証拠を示せ。」
感情分析のためのプロンプト：
「アンケート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、それぞれの感情カテゴリーに寄与するキーフレーズやフィードバックを強調せよ。」
提案＆アイデアのためのプロンプト：
「アンケート参加者から提供されたすべての提案、アイデア、またはリクエストを特定してリスト化せよ。それらをトピックや頻度ごとに整理し、関連する直接の引用を含めよ。」
満たされていないニーズ＆改善の機会のためのプロンプト：
「参加者が強調した未満のニーズ、障害、または改善の機会を明らかにするためにアンケート回答を検討せよ。」
この種のデータを得るためのインスピレーションや適切な質問の作成についてもっと知りたい場合は、市民向けの地域イベントやフェスティバルに関する最高のアンケート質問のガイドをチェックしてください。
Specificにおける質問の種類ごとの分析の動作
Specificは、質問の種類に適したシステムで定性回答分析を処理します：
自由回答質問（追跡質問の有無にかかわらず）： すべての回答の明確な要約を、各自由回答質問に関連するフォローアップの要約と共に取得します。
選択肢にフォローアップ付き：各選択肢が独自の要約に分岐し、そのオプションに関連するすべてのフォローアップ質問からのフィードバックを凝縮します。これにより、選択肢間のフィードバック比較が非常に簡単になります。
NPS（ネット・プロモーター・スコア）：回答はカテゴリ別（デートラクター、パッシブ、プロモーター）に自動的に分類されます。それぞれのグループには、すべてのフォローアップコメントの要約が提示され、感情と動機に関するターゲット化された洞察を提供します。
ChatGPTでも同様の結果を達成できますが、それにはより手動の作業が必要です。Specificでは、フローがアンケートロジックに基づいて設計されているため、異なる質問タイプを切り替える際にも全体の分析が整理された状態を維持します。
このような分析のためにアンケートを作成・カスタマイズしたい場合は、地域イベントやフェスティバルに関する市民向けAIアンケートジェネレーターを試すか、アンケートエディターで質問を簡単に調整してください。
大規模アンケートにおけるAIコンテクスト制限の解決
AIサービスで直面することの一つが「コンテクストサイズ制限」です。数百、または数千のアンケート回答があるとき、最先端のAIモデル（GPT-4のようなもの）でも一度に処理できるのは限られています。
これを乗り越えるため、Specificには必要なデータに焦点を当てる2つの方法が組み込まれています：
フィルタリング： AIに特定の質問に答えた会話や、特定のオプションを選択した会話（特定のイベントに参加した人や不満を報告した人など）のみを分析するよう指示できます。これにより、モデルに送信されるデータ量が大幅に削減され、コンテクスト制限内に収まります。
トリミング： AI分析に関係する質問だけにデータをトリミングすることができます。フォローアップ回答にだけ集中したい場合、その質問だけを選択し、他の回答をその分析パスから除外することができます。これにより、1回のAI分析セッションに収まるフィードバックの数が最大化されます。
このため、「データが多すぎる」という心配をする必要はありません。数千人の参加者を抱えるフェスティバルオーガナイザーであろうと、数十人の積極的な市民を対象とした小規模な自治体であろうと同様です。（プロヒント：これらの戦略はどんなAIソリューションにも役立ちますが、それをツールに組み込むことで数時間の節約になります。）
63%のイベントプランナーがすでにAIツールを使用して参加者のエンゲージメントを向上させていることから、これらの機能は地域プログラムマネージャーにとって必要不可欠になりつつあります。
どのアンケートスタイルやロジックが最適か判断に迷う場合は、地域イベントやフェスティバル用市民アンケート作成のハウツーガイドにて論理からフローまでの作成方法を説明しています。
市民アンケート回答の分析のための協力機能
地域イベントやフェスティバルに関する市民のフィードバックを分析する際、協力することが最も難しい部分になることがあります—特に、多様な視点を持つチーム（公務員、イベントプランナー、ボランティア）がいる場合。
チャット駆動の協力： Specificでは、同僚と話すようにデータを分析します—AIとデータについてチャットするだけです。この方法でリアルタイムのアイデア共有ができ、質問が明確になり、分析をインタラクティブなもので、1人の作業にならずに済みます。
マルチチャット環境： 「若者のフィードバックのみに焦点を絞る」、「夏のフェスティバルのみに集中する」など、それぞれ独自のフィルタを持ったチャットを並行して実行できます。各チャットはその作成者にリンクしており、チームはどのスレッドが誰によって開始されたかを確認でき、直接フォローアップが可能です。これで何が議論されているのか、誰が何を行っているのか混乱することはなくなります。
貢献者の透明性： チャットメッセージは送信者のアバターを表示するため、誰の分析やコメントをレビューしているのかが常に明確です。この機能によりあいまいさが排除され、協力者間の信頼が構築されます—これは広範な地域の関心に触れるアンケートの場合に必須です。
ストリームラインされたワークフロー： 迅速にコーディネートする必要があるチームにとって、この設定は無数のメールやバージョンヘッドエイクを解消します。自分で試したいですか？市民向け地域イベントやフェスティバルのためのNPSサーベイビルダーをすぐに利用してみてください。
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地域社会から迅速で実行可能なインサイトを得る—AIを活用してより良い回答を集め、結果を即座に分析し、次のイベントでのエンゲージメントを向上させましょう。