この記事では、生活費の懸念についての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。アンケートのフィードバックを明確なインサイトに変えたい方は、ここで必要な情報を得られます。
アンケート回答分析のための適切なツールの選択
市民の生活費に関するアンケートデータをどのように分析するかは、データの構造によります。回答が主に簡単な選択肢や評価である場合は簡単です。自由記述やストーリー？それが興味深くなるところであり、AIが輝く場面です。
定量データ: 市民に事前に定義された回答（「非常に心配している」や「心配していない」など）を選んでもらった場合、どのスプレッドシートツール（Google Sheets、Excelなど）でも結果をすばやく集計できます。傾向を見るためにはピボットテーブルや単純な棒グラフで十分です。
定性的データ: 人々がなぜそのように感じるのか、または生活費の高騰で最もストレスを感じることは何かについての自由記述の答えは、はるかに複雑です。何百もの回答を手作業で読み進めることは現実的ではありません。特にアンケートが増え、より多くの声が加わるにつれて。これはまさに世界中の市民の懸念に関する調査であり、調査が進むにつれて圧倒的大多数が生活費の高騰を深刻な問題と評価しています—たとえばEUでは93％がそれを最重要問題として評価しています。[2] 何百ものミニエッセイを手作業で読みコード化するのは効率的とは言えません。
定性的な回答に対応するには、ツールの使用方法が2つあります:
ChatGPTや類似のGPTツールを使用したAI分析
市民の回答をエクスポートして、直接ChatGPTに入れることができます。そしてAIと直接チャットし、要約、主要なテーマ、または平易な言葉での説明を求めます。
ただし、アンケートデータの大部分をコピーして貼り付けると扱いにくくなります。データセットが成長するにつれて（国内調査や市全体の研究で非常に一般的）、コンテキストの制限にぶつかるでしょう。どのプロンプトがどの結果を生んだのかを追跡し、データセットを異なる質問やペルソナに分割することは、思ったほど簡単ではありません。
Specificのようなオールインワンツール
Specificはこのワークフローのためにゼロから設計されています。アンケートデータを会話的でチャットのような方法で収集し、手作業なしでAIを使用して即座に分析するように設計されています。Specificを使用すると、アンケートAIが自動的にフォローアップの質問をし、市民の回答の質と深さを向上させます。たとえば、誰かが「食料品の支払いが大変だ」と言った場合、AIは「過去1年間で買い物習慣にどのような変化がありましたか？」と穏やかに問いかけます。
分析の時間が来たら:
AIはすべての自由記述の回答を要約し、大きなテーマを強調表示します。
Specific内でプラットフォームを離れることなく、調査結果についてAIと直接チャットできます。
各チャットに含まれるデータやフォローアップを制御できます。
コピー&ペーストもスプレッドシートも不要です。市民の生活費に関する特定のアンケートテンプレートやプロンプトが見たい場合は、この生活費懸念のプリセットアンケートジェネレーターをご覧ください。
市民の生活費懸念調査の回答を分析するために使用できる便利なプロンプト
自由記述のアンケートデータを分析する際、結果はプロンプトによって決まります。ChatGPT、Specific、または他のAIツールを使用するかどうかに関わらず、実践的でテスト済みのプロンプトを以下に示します。
コアアイデアのプロンプト: 市民のコメントの山から「大きな絵」を抽出したいときに使用してください。
あなたのタスクは、（1つのコアアイデアにつき4-5語の）コアアイデアを太字で抽出し、最大2文の説明を提供することです。
出力要件:
- 不要な詳細を避ける
- どのコアアイデアをどれだけの人が言及したかを示す（数値を使用）
- 提案しない
- 指摘しない
出力例:
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
アンケートの背景情報をAIに提供すればするほど、より良い成果が得られます。たとえば、どの国の調査かを伝えたり、地方政策立案者のための洞察を準備する目的があることを知らせると良いでしょう。例:
「2024年にEUの都市部住民を対象に行われた生活費の懸念に関する調査結果を分析する。市議会がどの特定のコスト要因が最も重要で、どのように異なる人口層に影響を与えるかを理解するための目的を持つ。
主要テーマを抽出した後は、より深く掘り下げて、「[特定のコアアイデア]についてもっと教えて」と尋ねます。
特定のテーマのプロンプト: 市民が食料価格について言及したかどうかを確認するために使用します。
食料価格について話した人はいましたか？引用を含めてください。
ペルソナのプロンプト: これにより、回答者が誰であるかを理解するのに役立ちます（都市の賃貸者、家族、退職者、若い専門職など）。それぞれのペルソナは独自の生活費の不安を持つかもしれません。
アンケート回答に基づいて、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て説明します。各ペルソナごとに、主な特徴、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。
痛点と課題のプロンプト: 最も大変なこと（家賃、食費、燃料、育児費用など）のリストを取得します。
アンケート回答を分析し、最も一般的な痛点、フラストレーション、または課題として言及されたものをリストにします。各項目を要約し、出現頻度やパターンを示します。
感情分析のプロンプト: インフレーションや請求書に対するコメントの感情的な側面を知ることで、対応の優先順位付けができます。使用方法:
アンケート回答に表現された全体的な感情（例: 正、負、中立）を評価します。各感情カテゴリーに寄与する主要なフレーズやフィードバックを強調表示します。
提案とアイデアのプロンプト: 市民からの解決策を集めます。
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にします。トピックまたは頻度ごとに整理し、関連する場合は直接の引用を含めます。
満たされていないニーズと機会についてのプロンプト: 政府の支援やコミュニティプログラムにおける盲点を見つけるために重要です。
アンケート回答を検討し、回答者が示した満たされていないニーズ、ギャップ、または改善の機会を明らかにします。
プロンプト設計やAI駆動の調査戦略に関する詳細は、AI調査回答分析およびAIフォローアップ質問ワークフローの深堀をご覧ください。
特定の質問タイプによる定性データの分析方法
市民の定性データをどのように分析するかは質問の構造に応じて変わり、Specificは各ケースを処理します:
自由記述の質問（フォローアップの有無にかかわらず）: AIはすべての市民コメントとフォローアップの回答を要約し、スナップショットと深い洞察を提供します（例：「食料品が高い理由は…」）。
選択ベースの質問とフォローアップ: 各選択に対して、Specificは一致するフォローアップの回答に基づくテーマの要約を提供します。これは、なぜ「燃料費」が特定のサブグループに共鳴するのかを解析する上で大いに役立ちます。
NPS調査質問: 各グループ（批判者、受動者、促進者）はそれぞれの要約を受け取り、異なる市民が経済的な未来について何を希望的または懸念しているかを強調します。
これをChatGPTで再現することもできますが、手動でのフィルタリング、コピー、および分類が必要となります。Specificはその困難な作業を代わりに行います。ただし、自分でワークフローを構築したい場合は、AIツールにアップロードする前にExcelでエクスポートをセグメント化してみてください。質問設計に関するインスピレーションが必要な場合は、生活費懸念調査のためのベスト質問ガイドをご覧ください。
大規模なアンケートデータセットでのAIコンテキスト制限の管理
GPTのようなAIツールには制限があります。一度にあまりにも多くのデータを貼り付けると（全国規模の市民調査では一般的）、分析が途切れたり、パフォーマンスが低下します。Specificはアウト・オブ・ザ・ボックスでこれを解決する2つの手法を提供します:
フィルタリング: 市民が特定の質問に回答した、または特定の選択をした会話のみを分析できます。これによりAIは関連するデータに焦点を当て、ニュアンスの損失なしにより多くの情報を取り入れることができます。
クロッピング: AI分析に送信するアンケート質問を選択できます。会話ごとの質問が少ないほど、一度の分析バッチに完全な調査をより多く含めることができ、インフレーションに関する差し迫った懸念などの最も重要なトピックが失われることはありません。
このアプローチにより、巨大な、数百の回答を持つ市民調査でも、「コンテキストウィンドウ」の壁を避けて分析可能になります。最良の方法に興味がある場合は、大規模な市民フィードバック調査の構築と取り扱いに関するハウツーをご覧ください。
市民アンケートの回答を分析するための共同機能
市民の生活費アンケートに関する協力は常に困難です。複数のチーム（政策アナリスト、研究者、コミュニティエンゲージメントスペシャリスト）が同じデータセットの異なる場所や異なる時間に取り組むことがよくあります。
Specificの中で、市民データについてAIと直接チャットすることでリアルタイムで協力できます。複数のチャットが同時に実行され、各チャットには独自のフィルターやサマリーがあります。
各チャットには作成者が表示されます。誰がどの観察を行ったのか、または住宅費に関する特定のトレンドを誰が追跡しているのかが分かります。フィードバックはメールチェーンで失われることはなく、共同でインサイトを生成する点で大きな勝利です。
各チャットメッセージの隣にあるアバターはチーム参加者の貢献を即座に明らかにします。アナリスト、政策リーダー、または内部関係者はすべて参加でき、生活費の懸念やアイデアを解釈する際に多様な視点が聞かれることを保証します。
調査をゼロから作成することをお考えでしたら、または協力がどのように機能するかを実際に確認したい場合は、AIアンケートジェネレーターによる共同チーム調査や、AI駆動のアンケートエディターを試してみてください。次の研究ラウンドのために 市民の生活費に関するNPS調査を即座に自動生成することもできます。
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