この記事では、AIツールを使用した市民向けの雇用機会と経済発展に関する調査の回答を分析する方法のヒントを提供し、プロセスを非常に効率的にします。
調査回答分析に適したツールの選択
取るべきアプローチと選択するツールは、調査データの構造と形式によって異なります。ここでは、調査結果を処理するときに私がどのように分類しているかを紹介します：
定量データ：調査が数えやすいデータを集める場合（例えば、市民が雇用の質や経済の楽観主義について特定の選択肢を選んだ数など）、ExcelやGoogle Sheetsといったツールで対応できます。パーセンテージの計算やクロスタブの実行、重要な数字のビジュアライズを迅速に行えます。
定性データ：自由回答やフォローアップ質問への回答は異質です。数百や数千の回答を自分で読むことはできません。AIを活用した分析が、大規模に価値を引き出す唯一の実用的な方法です。ここではスプレッドシートは役に立たず、仕事に特化した調査回答分析ツールが必要です。
定性回答を扱う際のツールの選択肢は2つあります：
ChatGPTまたは類似のGPTツールによるAI分析
ChatGPT（または他の汎用GPT AIツール）を、エクスポートされた調査データをコピーして会話に利用できます。このオプションは安価で柔軟ですが、いくつかの問題に直面します：
ChatGPTでの調査データの扱いは便利ではありません。フォーマットに工夫が必要で、コンテキストウィンドウには制限があり、フォローアップ分析のための構造がありません。特に市民調査で共通の多くの回答がある場合、データを調整したり、より小さな部分に分解したりするのに追加の時間を費やすことになります。
Specificのようなオールインワンツール
Specificのように調査収集と分析のために設計されたAIツールは、このワークフロー全体を対象としています。
Specificはすべてを処理します：それは対話型調査を実行し（その場で賢明なフォローアップ質問をし、質と完全性を向上させる）、そして回答を即座に分析します。
SpecificのAIによる分析はすべての回答を要約し、重要なテーマを見つけ、膨大で無秩序な定性データを実用的で行動可能な洞察に変換します—手作業のコーディングやスプレッドシートの目を凝らしたスクリーニングはもう必要ありません。
ChatGPTと同様にAIと直接会話しながら、構造化されたコントロールの安全網を得られます。フィルター、コンテキスト管理、共同機能を犠牲にせずに、会話のような分析が可能です。
詳細については、SpecificでのAIによる調査回答分析の仕組みをご確認ください。
このアプローチの影響を言及する価値があります：最近のマッキンゼーの調査では、アメリカ人の42％だけがほとんどの市民が良い仕事の真の機会を持っていると信じている—これは複雑で非構造的なフィードバックを明確にして行動に移すための効果的なツールが必要であることを示す厳しい統計です。[1]
市民の雇用機会と経済発展に関する調査回答を分析するために役立つプロンプト
調査結果のAI分析を行う場合、適切なプロンプトがすべての違いを生み出します—特に市民の雇用機会と経済発展のような複雑な定性トピックで。この種の研究に特に適したプロンプト戦略をご紹介します：
コアアイデアのプロンプト：このプロンプトを使用して、データから浮かび上がる大きなトピックの構造化された要約を得ましょう。（これはSpecificの推奨システムですが、どのGPTツールでも機能します。）
あなたのタスクは、太字のコアアイデア（コアアイデアごとに4〜5語）と最大2文の解説を抽出することです。
出力要件：
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアに言及した人数を指定する（単語ではなく数字を使用）、最も多く言及されたものを上に配置
- 提案なし
- 示唆なし
例の出力：
1. **コアアイデアテキスト:** 解説テキスト
2. **コアアイデアテキスト:** 解説テキスト
3. **コアアイデアテキスト:** 解説テキスト
より多くのコンテキストを追加すると、AIの結果が向上します。例えば、調査の目的、対象の背景、理解しようとしている特定の問題について詳細を加えることができます。このように試してみてください：
私は市民の雇用機会と経済発展に関する調査を分析しています。参加者はさまざまな年齢層と地域から集まり、農村と都市の両方が含まれています。我々の目標は、質の高い仕事への障壁と機会を特定し、地域格差を理解することです。
テーマを深掘りするプロンプト：重要なテーマ（「農村雇用の減少」）を発見した場合、次の質問をします：
農村雇用の減少について詳しく教えてください。
検証用プロンプト：地域の評議会がグリーンジョブの成長を議論している場合：
グリーンジョブについて話す人はいましたか？引用を含めてください。
ペルソナのプロンプト：異なる市民タイプを理解する：
調査の回答に基づいて、プロダクト管理で使用される「ペルソナ」に似た一連の異なるペルソナを特定して説明してください。各ペルソナについて、主な特徴、動機、目標、そして会話で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：これは進歩を妨げている要因を見つけるために使用します（政策立案者やNGOにとって非常に貴重です！）：
調査回答を分析し、最も一般的な痛点、フラストレーション、または課題をリストアップします。それぞれを要約し、出現のパターンや頻度に注目します。
動機とドライバーのプロンプト：市民がそのように感じる理由は何か？
調査の会話から、参加者がその行動や選択を行う理由や動機を抽出します。類似の動機をグループ化し、データからの証拠を提供します。
感情分析のプロンプト：特に大きなまたは分極化する問題に有用です：
調査の回答に表れる全体的な感情を評価します（例：ポジティブ、ネガティブ、中立）。各感情カテゴリに貢献するキーのフレーズやフィードバックを強調します。
満たされていないニーズと機会のプロンプト：ギャップと新しい方向性を見つける：
回答者が強調した満たされていないニーズ、ギャップ、または改善のための機会を調査回答から見つけ出します。
さらにベストプラクティスのアイデアを見つけるために、市民の雇用機会と経済発展調査で尋ねるべき最良の質問についてのガイドをぜひご覧ください。
Specificでの質問タイプによる定性結果の分析方法
調査分析の方法を決めるとき、多くのチームが足踏みします。Specificではシンプルです—AIが質問タイプに応じて定性回答を分解します：
自由回答（フォローアップの有無に関わらず）：Specificはすべての回答とフォローアップの明確な要約を提供し、元の質問に直接結びつけます。市民がどのような雇用への障壁を描写しているのか、あるいは経済成長の希望を示しているのかを瞬時に確認できます。
単一選択または複数選択のフォローアップ：各選択について、Specificは関連するフォローアップ回答の専用要約を提供します。農村対都市の経済機会に関する見解を比較する場合、これにより各グループに結びついた視点を特定できます。
NPS（ネットプロモータースコア）：ディトラクター、パッシブ、プロモーターの各カテゴリが関連する定性回答に基づいて独自の要約を得られるため、プロモーターが希望的である理由やディトラクターが不満を抱える理由が簡単に把握できます。
これらはChatGPTでも全て実行できますが、とくに複雑な市民調査で何百もの微妙な回答がある場合、多くのコピーペーストと追加の手作業を要します。
これらのステップを簡略化したい場合、SpecificでのAIによる調査分析についてさらにご確認ください。
大規模な市民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の対策
ChatGPTのようなAIツール（または専門的な調査ツールでも）では、一度に無制限のデータを処理することはできません。コンテキストサイズの制限によって、一度に処理できる単語数が制限されます。雇用機会と経済発展に関する広範な市民調査では、それがすぐに課題になります。
Specificは2つの強力な内蔵オプションでこれを解決します：
フィルタリング：AIが選択された質問に対する回答をユーザーが与えた会話だけを見るように結果を絞り込みます。これにより分析が集中し、関連性が保たれます。
質問のトリミング：最も関心のある質問だけをサブセットとして分析し、より多くの会話を許容量内に収めます。これにより、全般的な深さを犠牲にせずに、より大きなセットから深い洞察を抽出することができます。
パワーユーザー向けに、これらのツールは、地域の雇用格差やグリーンジョブの影響などのトピックを掘り下げる際の壁にぶつからないようにします。（参考までに：OECDの報告によると、地域によってグリーンジョブは7％から35％以上を占めている—集中的かつフィルタされた分析の完璧なユースケースです[3]。）
ワークフローをカスタマイズするためのさらに多くのオプションを、AI調査エディターを使って探索し、自然言語で分析を調整してください。
市民調査回答の分析における協力的な機能
複数のチームが関わっている場合の協力的な調査分析は悪夢です。地方自治体、非営利団体、研究者—雇用機会や経済問題に関する市民の意見が表面化するにつれて、データを異なる方法で分析して洞察を共有したいと思っています。
Specificでは、調査データ分析がすぐにチームフレンドリーです。AIと会話しながらシンプルに回答を分析し、構造化されたチームワークのための追加機能を利用します。
複数のチャットスレッド：必要なだけ多くの別々のチャットを作成できます—それぞれは、異なる地域、人口統計、質問に焦点を当てることができます。各スレッドでカスタムフィルターを適用し、誰がどのディスカッションスレッドを設定したかを確認します。これによって、農村雇用の減少などの傾向を調査するときに大きな役割を果たします。（参考までに：バングラデシュでは、農村の経済活動が2013年の61％から2024年には57％に低下しています[2]。)
誰が何を言っているかを確認する：各メッセージにアバターがあるため、誰がどのアイデアや洞察を貢献したかが明確になり、議論が整理され、解釈を元のソースに容易に追跡することができます。
詳細については、市民の雇用機会と経済発展に関する調査の作成についてのこの記事でワークフローを確認してください。
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