この記事では、市民の災害対応満足度に関する調査からの回答をAIと調査回答分析の実証済みアプローチを用いて分析するためのヒントをご紹介します。
調査回答を分析するためのツールを選ぶ
あなたが取るアプローチや使用するツールは、市民調査から得られた回答のタイプに大きく依存します。ここでは、各データタイプに最適なものをご紹介します：
定量データ: 数字、評価、または簡単なYes/Noの回答（例：「援助を受けましたか？」）を求める質問をした場合、カウントや計算を実行するのは簡単です。ExcelやGoogle Sheetsのようなツールは、これに最適です。チャートをプロットして、素早く統計情報を入手しましょう。
定性データ: アンケートに自由回答やフォローアップ質問（「受け取った援助に不満があった理由を教えてください」）を含めた場合、多くの乱文に直面します。それをすべて手作業で読むのは、大規模には不可能です。ここでAIツールが必要となり、メンタルの平穏を失わずに有力な洞察を抽出することができます。
定性回答に対処する際のツールには2つのアプローチがあります：
AI分析にはChatGPTや類似のGPTツール
迅速でアクセス可能: 調査の定性回答をスプレッドシートとしてエクスポートし、回答をバッチでChatGPTに直接貼り付けることができます。そして、AIに共通のテーマを特定したり、結果を要約するよう促すことができます。
しかし、大規模調査には不便: 手動でこれを扱うということは、データを部分的にコピーし、何を分析したかを追跡し、大規模なセットでAIの文脈の制限と格闘することを意味します。可能であるが不便であり、特に調査の複雑さが増すにつれて問題となります。
Specificのようなオールインワンツール
調査フィードバック専用: Specificのプラットフォームは、調査データを分析するために作られています。市民調査を作成し、災害対応満足度に関する調査の配布と、AIを使用した即時分析が可能です。ツールは、リアルタイムのAIフォローアップ質問（これが重要な理由についてはこちら: 自動AIフォローアップ質問）を通じてより充実したデータを収集し、はるかに優れた洞察につながります。
ワンクリック分析、瞬時の要約： SpecificのAI分析は、回答を要約し、主要なテーマを解明し、フィードバックを具体的な推奨事項に変換します—スプレッドシート操作は必要ありません。結果についてAIとチャットすることも可能で、フィルタリングや文脈制御の追加サポートが可能です。このワークフローは、コピー/ペースト制限を超える大規模データセットに対して特に強力です。
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市民災害対応満足度調査を分析するために使えるプロンプト
AIプロンプトエンジニアリングは、定性調査データを分析する際の秘密の武器です。適切なプロンプトを使用することで、市民のフィードバックから災害対応満足度に関するクリアな洞察を引き出すことができます。私のお気に入りのプロンプトを以下に紹介します：
コアアイデアのためのプロンプト： 調査回答者によって挙げられた主要な議論点や問題を、頻度ごとに整理して取得します。Specificのエンジンでもこのプロンプトのバージョンを使用しており、ChatGPTでも効果的です：
あなたのタスクは、コアアイデアを太字（コアアイデアあたり4～5語）で抜き出し、2文以内の説明文をつけることです。
出力要件:
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアを言及した人の数を記載する（単語ではなく数字を使用）、最も多く言及されたものを先頭に
- 提案なし
- 指示なし
出力例:
1. **コアアイデアのテキスト:** 説明文
2. **コアアイデアのテキスト:** 説明文
3. **コアアイデアのテキスト:** 説明文
AIのパフォーマンスは文脈の詳細があるほど向上します。質問者が誰だったのか、危機の文脈、分析の目標を共有すれば、さらに鋭い洞察を得ることができます。例として：
これらの回答は、2024年の大洪水後の災害救援に関する市民調査から得られたものです。私たちの市は食料と医薬品の援助を提供しました。最も一般的なテーマを抽出し、特定の集団（高齢者、子持ち家族、遠隔地の人々）のニーズが満たされていない場合は強調して報告してください。
深堀りプロンプト: もし特定のテーマが目に留まった場合（例：「満たされていない医療ニーズ」）、「満たされていない医療ニーズについてもっと教えて。回答者は何と言っていましたか？」と尋ねてみてください。
特定のテーマのプロンプト: 例えば、水の安全性について誰かが具体的に話しているかを確認するには次のように尋ねます：
水の安全性について誰かが話していましたか？引用も含めて教えてください。
ペルソナのためのプロンプト: 大災害後、特定の集団（例：高齢者、親）を特定するために役立ちます：
調査回答に基づいて、特定の集団（「ペルソナ』と呼ばれるものと同様に）」を特定し、要約してください。各ペルソナについて、主な特徴、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まとめてください。
課題やチャレンジのためのプロンプト: 市民が災害対応について何に不満を抱いているのかを見つけ出します：
調査回答を分析して、最も一般的な課題、フラストレーション、またはチャレンジをリスト化し、その各々を要約し、パターンや発生頻度を記録してください。
感情分析のためのプロンプト: データの感情トーンを分析します。特に役立つのは、研究によると、満足度は時間の経過とともに急激に低下する可能性があるからです—パキスタンの2010年の洪水では、六ヶ月後に援助を受けた人の満足度は20%以下に落ち込みました[1]：
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、ニュートラル）を評価します。各感情カテゴリに寄与する重要なフレーズやフィードバックを強調してください。
満たされていないニーズと機会のためのプロンプト: 災害後、満たされていないニーズを持つ世帯数は六ヶ月で80%に達する可能性があると、フィールド調査では示されています[1]。これを使用して、どこが抜け落ちたのかを特定します:
調査回答を精査し、回答者が強調した未解決のニーズ、ギャップ、または改善の機会を明らかにしてください。
さらにプロンプトアイデアが必要な場合や、最初からより良い調査を作成したい場合は、市民災害対応調査のベストプラクティスをご覧ください。
Specificが質問タイプによって定性調査データを分析する方法
SpecificのAI分析は、調査の各質問の構造に基づいて組織されており、適切な洞察を得るのは非常に簡単です：
自由回答の質問（フォローアップの有無を問わず）: すべての回答者のフィードバックを要約し、フォローアップの回答が親質問別にグループ化され、豊富なコンテキストを提供します。
フォローアップ付きの選択肢質問: 各選択肢にはそれ自身の要約があります。例えば「衛生キットを受け取った」場合は、フォローアップの詳細があったなら、選択した人々が何を話したのかがまとめられています。
NPS: 回答は自動的に分類され（批判者、中立者、推奨者）、各グループのフォローアップフィードバックは別々に要約されています。パターンを見つけるのは非常に手間がかかりません。
同様の分析を手動でChatGPTで行うことも可能ですが、データのエクスポート、グループ化、コピー/ペーストの手間が増えます。Specificはこれらの繰り返し作業をすべて取り除くので、見つけた結果にフォーカスすることができます。
大規模な調査データセットに対するAI文脈制限の回避方法
ChatGPTから高度なプラットフォームに至るまで、全てのAIツールには「文脈制限」—一度に解析できるテキストの最大量が存在します。大規模な市民調査の場合、この壁に簡単にぶつかることがあります。Specificがどのようにこれを自動で処理し、あなたもこれを行う方法をご紹介します：
フィルタリング: 特定の回答者グループ（例：不満を報告した人々、または「食糧援助」に言及した回答のみ）に分析を絞ります。興味がある質問に回答した会話、または興味を持った特定のトピックに関する会話のみをAIに送信します。
切り取り: 分析したい回答の質問を選ぶことで文脈を狭めます。AIの制限内に収めつつも意味のある解析が可能です。例として、「薬のアクセス」についての定性フィードバックのみを含めて、全ての評価質問を省略します。
Specificは、これらのフィルタリングと質問の切り取りをビルトインオプションとして提供しています。しかし、ChatGPTのような一般的なAIでこれを行う場合、グループや質問ごとにデータをエクスポートして分割し、段階的に挿入します。
市民調査回答を分析するための協力的な機能
災害対応調査のリアルタイム分析を調整するのは難しいです—特にクロスファンクショナルにチームが作業し、AIインサイトを共有したり、新しい回答が到着するたびにパターンを更新したりする場合。
マルチチャット協力: Specificを使用すると、あなた（またはチームメート）がデータに関する個別のチャットを開始でき、その中には独自のフィルタが含められます（例：「最も被害の大きい地域のフィードバックに注目しましょう」）。誰がどのチャットを作成し、どのような分析の目的があるのかが明確になります。
帰属と透明性: 任意のチャット内で、誰がどのメッセージを送信したかを確認できます。会話ビューで同僚のアバターが表示され、彼らの貢献とデータに関する議論が簡単になります。これによりフィードバックループが短縮され、全員が迅速に同じページに立つことができます。
AIとの対話型分析: さらに、チャットでフォローアップの質問をすることが可能で、ちょうどチームのスタンドアップでそうするかのようです。「子供を持つ家庭の不満を引き起こしているのは何か？」や「特定の未解決ニーズが農村と都市の回答でより多く発生しているか？」などです。回答は即時で、データは常に手元にあります。
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