この記事では、AIの調査回答分析ツールと手法を用いて、市民調査から地方政府のパフォーマンスに関する回答を分析する方法についてのヒントを提供します。
調査回答を分析するための適切なツールの選択
選択するツールとアプローチは、調査データの構造とタイプに依存します。地方政府についての市民のフィードバックについて知っておくべきことは以下の通りです：
定量データ（単一選択、複数選択、評価など）：これらはExcelやGoogle Sheetsのようなスプレッドシートプログラムで簡単に集計し、要約できます。トレンドをすぐに把握し、パーセンテージを計算し、結果をグラフ化することができます。
定性データ（自由記述式の質問やフォローアップ）：ここで問題が発生します。多くの回答があるとき、特に地方政府のパフォーマンスのようなテーマで、詳細なコメントをすべて読むことは不可能です。このような場合にAIツールが分析に役立ちます。
定性回答の分析時のツールには二つのアプローチがあります：
AI分析用のChatGPTまたは類似のGPTツール
手動でのエクスポートとチャット:エクスポートした調査データをChatGPTにコピーし、分析に利用できます。これにより自然な反復的な質問が可能になりますが、手間がかかります。特に大きなデータセットを分割し、コンテキストを追跡しなければならない場合、エクスポートされたCSVまたはテキストファイル形式の管理は面倒です。
制限されたワークフローフィーチャー：ChatGPT内でフィルタリング、整理、コンテキスト管理のための追加ツールは得られません。ワークフローはかなり手動です。回答が質問やテーマによってグループ化されているかどうかを追跡するためには、コピー、貼り付け、多くの忍耐が必要です。
オールインワンツール「Specific」のようなツール
特定用途のAIプラットフォーム:Specificは会話形式のAI調査を通じたデータ収集と回答分析を一元化しています。一般的なツールとは異なり、SpecificはAIが自動的にフォローアップ質問を行うことにより、すべての市民の回答者からより詳細でコンテクストのあるデータを収集できます。自動AIフォローアップ質問の仕組みについては、詳細はこちらをご覧ください。
AIによる分析: AI調査回答分析機能を使用すると、回答が即座に要約され、主要テーマがスプレッドシートを操作することなく浮かび上がります。フィードバックについてはAIと直接チャットでき、ChatGPTのように、フィルタリングとコンテキスト管理のための追加のコントロールが付いています。このツールは自由記述やフォローアップの質問のフィードバックを分析するために作られており、通常は圧倒的な作業です。
シームレスな実行可能性:単に市民の苦情を集めるだけでなく、要点を把握し、地方政府の満足度や問題点のトレンドを短時間で特定できます。自分の調査を作成するためのガイドについては、地方政府のパフォーマンステーマに関する調査ガイドを参照してください。
地方政府のパフォーマンスに関する市民調査データで使用できる有用なプロンプト
地方政府のパフォーマンスに関する市民調査で本当に価値を得たいなら、ただの質問だけでなく、データに対しても正しい質問をする必要があります。Specificおよび一般的なツールで機能するAIプロンプトの例を紹介します。
コアアイデアのプロンプト:クイックな全体像が欲しいですか？ あなたのデータを貼り付け、このプロンプトを使用してください:
あなたのタスクは、主要なアイデアを太字で抽出すること（1つの主要アイデアにつき4〜5語）＋最大2文の説明をつけることです。
出力要件：
- 不必要な詳細を避ける
- 特定の主要アイデアを言及した人数を指定する（言葉ではなく数値で）、最も多く言及されたものを上位に
- 提案はなし
- 示唆はなし
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
最良の結果を得るためのコンテキスト提供: AIは、調査の目的、背景、または調査対象の市民の種類を教えると、常に最善を尽くします。例えば：
このデータセットは、地方政府のパフォーマンスに関する市民の満足度に関する自由回答を含んでいます。市政サービス、インフラ、コミュニケーションなどの分野での主な懸念事項と提案を理解したいです。
主要なアイデアの詳細を問う:「透明性の欠如」のような繰り返し出現するテーマを見つけた後に「透明性の欠如についてもっと教えてください。」と尋ねます。これにより、フォローアップアクションに役立つ具体的な情報に掘り下げます。
トピックの迅速な検証:「誰かが道路保守について話しましたか？」（ヒント：「引用も含めてください。」）これにより、トピックが表面化し、レポートのためのサンプルコメントを引き出します。
痛点と課題のプロンプト:市民が共有する根本的な不満を分析します：
調査回答を分析し、言及された最も一般的な痛点、不満、または課題をリストアップします。各項目を要約し、パターンや発生頻度を記載してください。
感情分析のプロンプト:全体的な満足度を評価します。市民の地方行政に対する満足度が世界的に低下しているため、特に重要です[1][2]：
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、中立）を評価してください。それぞれの感情カテゴリーに寄与する重要なフレーズやフィードバックをハイライトしてください。
ペルソナのプロンプト:異なる市民の体験を理解するのに便利です：
調査回答に基づいて、製品管理での「ペルソナ」のような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、その主要な特性、動機、目標、および会話で観察された引用またはパターンを要約してください。
提案とアイデアのプロンプト:市民からの貴重な提案を発見します：
調査参加者が提供したすべての提案、アイデア、または要求を特定し、リストアップします。トピックや頻度ごとに整理し、関連する場合は直接の引用を含めます。
最高のプロンプトと分析を引き出すための調査構造に関するより具体的なガイダンスについては、地方政府のパフォーマンスに関する市民調査のための最高の質問を読んでください。
質問タイプ別にSpecificが定性調査データを分析する方法
SpecificのAIはあらゆる種類の調査質問に対して詳細な分析を提供します：
自由記述（フォローアップの有無にかかわらず）：このツールはすべての回答—および各主な質問に付随するフォローアップ会話を要約します。これにより、すべての自由記述質問に対して1つの集約された読みやすいナラティブを提供します。
選択ベースのフォローアップ付き質問：各回答選択肢に対してSpecificは関連するフォローアップの別々の要約を提供し、市民が選んだオプションだけでなく、その理由も把握できます。
NPS（ネット・プロモーター・スコア）：AIは各セグメント—批判者、中立者、推奨者—のフォローアップフィードバックを要約し、各コホートの満足を促進または妨げる要因が見えるようにします。
ChatGPTで似たプロセスを行うには、CSVを質問/回答ごとにスライスしてプロンプトを1つずつ実行する必要があります。可能ですが、はるかに多くの労力がかかります。
市民調査を分析する前に編集・更新したい場合は、AI調査エディターを使用できます—必要に応じてAIとチャットして質問を更新します。
AI調査分析におけるコンテキスト制限の問題を解決する
大規模な調査は、同時に分析できるテキスト量に制限のあるAIツールを圧倒することがあります。Specificは以下の2つの方法を提供してこの問題を解決します：
フィルタリング：すべての会話を送信する代わりに、関連する返信をフィルタリングします。たとえば、市民が廃棄物収集に不満や公園を称賛した会話のみを分析します。これにより、分析が集中し、制限内に収まります。
クロップ：AI分析のための主要な質問を選択します。インフラについての自由記述コメントを調査したい場合は、その回答のみを含むようにデータセットをトリミングします。これにより、より多くの調査会話がAIのコンテキストウィンドウに収まり、貴重なデータが切り捨てられることを防ぎます。
このアプローチにより、技術的なハードルと取っ組み合いにならずに、正確で集中した洞察が得られます。
市民調査の分析における共同機能
地方政府サービスに関する市民の自由記述フィードバックを処理するためにチームが協力するとき、調査分析におけるコラボレーションは大きな痛点の一つです。スプレッドシートのエクスポートやコメントスレッド、失われたメールチェーンをやりくりするのは効率的ではありません。
チャット駆動の分析:Specificでは、AIとチャットすることで調査回答を分析できます—複雑なダッシュボードや専門知識は不要です。
複数の並行チャット:各チャットには独自のフィルターが適用可能で、あるメンバーは廃棄物収集に関する市民の意見を調査し、別のメンバーは公共の安全に関するフィードバックを調査します。他の誰かの作業を上書きしたり失ったりすることはありません。
共同作業のための明確な作成者表示:各チャットには開始した人が表示され、メッセージには送信者のアバターがタグ付けされています。これにより、プレゼンテーションや内部報告のための所見をまとめる際にチームワークがより簡単になります。
市民調査の設定や共有方法についての簡単なステップバイステップの手順については、このハウツーガイドを参照してください。
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