この記事では、AIを活用した調査回答分析を使用して、図書館サービスの満足度に関する市民調査の回答をどのように分析するかについてのヒントを紹介します。これらの戦略は、データの背後にある実際のストーリーを明らかにするのに役立ちます—さあ、見ていきましょう。
調査回答分析に適したツールの選択
アプローチとツールは、データの構造に依存します。調査が多くの数値やチェックボックスを生み出す場合は、それに応じて分析します。会話や自由回答が大量にある場合、より賢いアプローチが必要です。
定量データ： これらはシンプルな統計—例えば、どのくらいの市民が図書館を「10」と評価したか。ExcelやGoogle Sheetsはこれを美しく処理します：満足度のレベルやトレンドを素早くチャート化できます。
定性データ： これはより複雑な領域です：自由回答、フォローアップ、詳細なストーリー。すべての回答を読むのは時間がかかり、パターンを見逃してしまいます。ここでAIツールが本当に輝きます—会話をふるいにかけ、感情を要約し、本当に重要なものを強調するのを助けます。
定性回答を扱う際の主なツールのアプローチは2つあります：
ChatGPTや類似のGPTツールを用いたAI分析
AIへのコピー/エクスポート： 自由回答の調査結果をChatGPTにコピーして、データについてAIと対話することができます。スプレッドシートなしですぐにテーマを発見し、核心の洞察を得て要約ができます。
制限事項： このアプローチは強力ですが、常に便利なわけではありません。コピー＆ペーストして、CSVをプロンプトに整えることが必要で、一度にAIに与えるデータの制限にぶつかることがあります。しかし、このシンプルなセットアップでも迅速にパターンを見つけ出すことができます—もう何百行も自分で読む必要はありません。
AIを大規模に使用している主要な組織も存在することは注目に値します—良い例としては、英国政府の「ハンフリー」ツールがあり、公共の意見調査を自動化して年間約2000万ポンドと約75,000日の管理業務を節約しています。 [1]
すべてが一体化したツール「Specific」
調査ワークフローに特化： Specificは、まさにこのユースケースのために設計されています。対話型の調査を作成し、展開して、結果を即座に分析できます—すべてが単一のプラットフォーム内で可能です。
自動フォローアップ質問： 調査が進行するにつれて、AIが市民回答者に明確化のフォローアップを行います。より深く、より有用な回答が得られます—単なるチェックボックス調査よりも遥かに豊かなものです。自動AIフォローアップ質問機能の実際の動作を見てください。
即時、文脈的AI分析： 回答を集めるとすぐに、AIと結果について会話することができます。トレンドを深掘りし、要約を求め、質問や回答者グループごとにフィルターをかけ、実行可能な洞察を浮き彫りにします—無限のスプレッドシートを振り分ける必要はありません。このワークフローの詳細については、SpecificにおけるAI調査回答分析がどのように機能するかをご覧ください。
制御と透明性： AIに送信するデータを正確に管理し、コンテキストを管理し、プライバシーの境界を設定できます。経験はChatGPTのように感じられますが、調査の賢さが組み込まれています。
図書館サービス満足度に関する市民調査結果を分析するための有用なプロンプト
AI調査分析では、素晴らしいプロンプト設計がすべてです。ここに市民の図書館フィードバックデータに適用するプロンプトをいくつか述べます。
核心的アイデアのためのプロンプト： 市民からのフィードバックの山から上位のテーマを得たいですか？この明確で構造化されたプロンプトを使いましょう。主要なポイントを抽出し、単なるワードクラウドではなく、数を提供します。
あなたのタスクは、コアとなるアイデア（4〜5語のアイデア）を太字で抽出し、2文以内で説明を付けることです。
必要な出力：
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアを述べた人数を指定（言葉ではなく数字を使用）、最も言及されたものを上位に
- 提案なし
- 示唆なし
出力例：
1. **核心的なアイデア文:** 説明文
2. **核心的なアイデア文:** 説明文
3. **核心的なアイデア文:** 説明文
コンテキストでAI品質を高める： 調査についての詳細を提供するほど、AIのパフォーマンスは向上します。例：
この調査は2024年に実施され、地域の図書館を利用する500人の市民を対象としました。満足度、利用習慣、新しいプログラムの提案について尋ねました。主な目的は、異なる年齢層のための図書館提供を改善するエリアを見つけることです。主要テーマを抽出し、もしあれば人口動態パターンを強調してください。
核心アイデアの拡張のためのプロンプト： 主要なアイデアを抽出した後、詳細に掘り下げます：「スタディルームの利用可能性についてもっと教えて」。これにより、重要なポイントに深く入ることができます。
特定のトピックについてのプロンプト： 特定の問題や機能が言及されたかどうか確認したい場合—例えば、日曜日の営業時間や読書会—次のように尋ねてください：
週末の延長営業時間について誰かが話しましたか？引用を含めてください。
ペルソナのためのプロンプト： 市民をセグメント化するためには、次のように試してください：
調査回答に基づいて、異なるペルソナを特定し、リストアップしてください—商品管理で使用される「ペルソナ」と同様です。それぞれのペルソナについて、主要な特徴、動機、目標、観察された会話の関連する引用やパターンをまとめてください。
痛点と課題のためのプロンプト： 図書館での市民の不満を把握するのに役立ちます：
調査回答を分析し、最も一般的な痛みのポイント、不満、または課題をリストアップしてください。それぞれを要約し、パターンや発生頻度をメモしてください。
動機と動因のためのプロンプト： 図書館を利用したり、評価したりする理由を明らかにします：
調査会話から、参加者が行動や選択をした主な動機、欲望、理由を抽出してください。類似する動機をグループ化し、データからの証拠を提供します。
感情分析のためのプロンプト： 感情の温度を一目で把握します：
調査回答に表現された全体的な感情（例：肯定的、否定的、中立的）を評価してください。各感情カテゴリに貢献する鍵となるフレーズやフィードバックを強調します。
提案とアイデアのためのプロンプト： 市民の創造的な考えを集めます：
参加者から提供されたすべての提案、アイデア、リクエストを特定し、リストしてください。トピックや頻度で整理し、関連する部分には直接の引用を含めます。
未満なニーズと機会のためのプロンプト： サービスに欠けている要素を発見します：
調査回答を調査し、回答者が強調した未満のニーズ、ギャップ、または改善の機会を発見してください。
調査のセットアップや質問設計に関する実用的なアイデアが必要な場合、図書館満足度についての市民調査のベストクエスチョンリストをお勧めします。
質問タイプに基づくSpecificの定性データ分析方法
定性調査回答データの分析は、常に質問の構造と意図にフィットするものでなければなりません。以下がSpecific（およびそれを模倣する手動セットアップ）が各ケースをどのように処理するかです：
自由回答（フォローアップあり/なし）： AIは質問に関連したすべての回答を要約し、自動フォローアップからの洞察を組み込みます。あなたのために、ビッグアイデアやユニークなコメントを要約してくれます—テキストの壁ではありません。ゼロから素晴らしい対話形式の調査を作成するためのヒントはこの実用ガイドをご覧ください。
選択肢とフォローアップ： 単一選択または複数選択ごとにフォローアップ回答のバンドルがあります。AIはそれぞれに特化した要約を作成するため、グループ間の感情を比較するのに役立ちます—「頻繁に訪れる人」が求めるものと「たまに訪れる人」が求めるものの違いを把握するのに役立ちます。
NPS質問： ネットプロモータースコアの場合、回答はロイヤリスト、パッシブ、批判者に分類されます。各グループのフォローアップコメントは別々に要約され、満足度の推進要因や障害を容易に発見することができます。このような調査を生成したい場合は、市民向けのNPS調査ビルダーをお試しください。
これをChatGPTや類似のツールで再現することは可能ですが、各グループや回答タイプごとにデータを供給する必要があり、CSVとの格闘やコピーペーストが必要です。Specificはこれを自動化し、ワークフローを整理してくれます。
AIの文脈制限に抵触する際の対処法
AIモデル（GPTベースのツールも含む）は厳しい文脈制限を持っています。もしあなたの図書館サービスの満足度に関する市民調査が何百、あるいは何千ものオープンコメントを生成した場合、一度にすべての回答を分析バッチに収めるのは難しくなります。
フィルタリング： 1つのテクニックは、特定の質問に市民が答えた会話や特定の選択肢を選んだ会話のみを分析対象とするようデータをフィルタリングすることです。たとえば、過去3か月に図書館イベントに参加した回答者に焦点を合わせたいかもしれません。
クロッピング： もう1つの賢いアプローチはクロッピングです。最も関連性のある質問（または回答セグメント）のみをAIに分析させます。これにより文脈スペースを節約し、AIに送信するバイトが目標にとって有用であることを確保します。
Specificはデフォルトでこれらのソリューションを自動化して適用します—数クリックでフィルターを適用し、AIが調査する質問をクロップできます。これによりAIの文脈ウィンドウの圧迫を避けつつ、具体的で実現可能なインサイトを浮き彫りにできます。
文脈ハンドリングと詳細な機能については、AI調査回答分析の詳細をご覧ください。
市民調査分析のための共同機能
市民の図書館サービス満足度調査での協力は非常に手間がかかります—特にチームがリモートの場合や、部門間での発見を共有する必要がある場合。データを同じように見て、洞察を引き出し、リアルタイムで貢献してほしいです。
チャットベースの共同作業： Specificではすべての調査データをAIとチャットするだけで解析できます。誰もスプレッドシートを手動で解析する必要はありません—誰もが入り込んで自分の質問を投げかけることができます。
複数のチャットスレッド： Specificは複数のチャットを開始させ、それぞれにフィルターセット（「若年ユーザーのみ」または「デジタルブックを希望する人のみ」など）を持たせることができます。各チャットは誰が開始したか、何についてかを表示し、図書館スタッフ、役員、または外部コンサルタントにわたるチームワークを合理化します。
アイデンティティと透明性： AIチャットで協力する際、すべてのメッセージは誰が言ったかを表示し、送信者のアバターも表示されます。誰の洞察が次のステップを促したのか、誰の分析がフォローアップを必要とするのかを推測する必要はありません。
大規模なチームでは、証拠に基づく決定を可能にし、バージョン混乱を排することができます。チームワークを最も支援する調査を作成する方法を学びたい場合は、図書館満足度のためのAI調査ビルダーをぜひお試しください。
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市民からの洞察をより深く、より速く引き出し、対話型の調査を作成して自己分析し、図書館をより良くすることに集中しましょう。