この記事では、AI調査応答分析ツールを使用して、市民調査の回答を分析する方法についてのヒントを提供します。基本的なチャートを超えたより実用的な洞察が必要で、作業がしやすい場合は、読み進めてください。
地域安全調査分析のための適切なツールの選択
採用するアプローチとツールは、収集した調査データの形式と構造に依存します。こちらは短いブレークダウンです：
定量データ: これは「夜に歩いて安心と感じる人は何人ですか？」（構造化された回答）などをカバーします。これらの数字は扱いやすく、基本の計算式を使ってExcelやGoogleスプレッドシートですぐに処理できます。
定性データ: これらは自由回答やフォローアップの質問に対する回答です。「何があなたを安心させますか？」と尋ねた場合、多くのテキストを受け取ることになります。それらの回答をすべて読んでパターンを見つけることは、手作業ではほぼ不可能です。特に市民から数十または数百の回答がある場合はさらに大変です。そこでAIが役立ちます—それはそれらの非構造化された回答を要約し、テーマを抽出し、構造化します。
定性的な回答を扱う際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
コピー＆ペーストアプローチ：調査の回答をエクスポートしてChatGPTに貼り付け、AIとパターン、テーマ、引用についてチャットすることができます。
制限事項：小さなデータセットには機能しますが、数十以上の回答があると非常に煩雑になります。大量のデータではツールの入力（コンテキスト）制限にすぐに達し、分割・切り取り・繰り返しが必要になります。特定の調査質問に直接リンクする要約の方法やフォローアップを効率的に管理する方法はありませんが、探索的分析に便利です。
すべてを備えたツール、Specific
定性調査分析のために設計： Specificのようなツールは、より豊かな調査データを収集し（フォローアップ質問のおかげで）、AIで市民の回答を即座に分析します。
より良いデータ収集： Specificを使った地域安全調査では、AIが自動的に詳細や明確化を求めることができ（自動AIフォローアップ質問を参照）、より考え抜かれた回答を得られ、基本的なフォームよりも掘り下げた内容になります。
インスタントで実用的な分析： Specificを使えば、回答を得た時点でAIが繰り返し現れるテーマを見つけ、人々が実際に何を言っているのかを要約し、同じように感じる人々の数を把握できます—スプレッドシートや手作業なしで。
会話型インサイト： ChatGPTのようにAIと直接パターンについてチャットできますが、結果は常に質問や選択肢ごとに整理されています。おまけに、どの回答がコンテキストに入るかをフィルターし、異なるデータ片に対して複数のチャットを保存することも可能です。これにより、チームにとってより強力なツールになります。
実際にどのように見えるのかは、SpecificのAI調査応答分析機能をご覧ください。
この種のワークフローは非常に重要です。特に地域安全調査では、何百もの微妙で主観的な回答が得られることが多いからです。例えばカナダでは、自分の地域を歓迎的と感じている人の54%が、夜に一人で歩いても非常に安心と感じているのに対し、そうでない人は34%です—このような洞察は、定性データを単なるテキストの束以上として取り扱う文脈に依存した分析が必要です。 [1]
市民の地域安全調査の回答を分析するための有効なプロンプト
市民調査から意味のある洞察を得るためには、正しい質問をすることが重要です—人々に対してだけでなく、AIに対しても。正しいプロンプトは、地域安全データから実用的な発見を引き出すために重要です。すべてのAIツール（SpecificやChatGPTを含む）で機能するプロンプトのアイデアをご紹介します：
コアアイデア用プロンプト： これは、あらゆる大規模な定性データに対して最初のステップです。数十または数百の回答を明確なテーマに絞り込み、頻度順にランク付けします。SpecificとChatGPTの両方で完璧に機能します：
あなたのタスクは、太字でコアアイデアを抽出+2文以内で説明することです。
出力の要件：
- 必要のない詳細を避ける
- 特定のコアアイデアを何人が言及したかを数字で示す（単語ではなく）、最も多くの言及されたものを上に
- 提案なし
- 示唆なし
例の出力：
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
ヒント: AIにより多くのコンテキストを与えてください: 調査内容を教えてください（たとえば、「200人の住民に夜の安全感とその理由について尋ねた」）どんな分析結果を求めているか（たとえば、「街灯の改善のための実用的な洞察が欲しい」）。例えば：
市民からのサンフランシスコの中心街の地域安全調査の回答を分析してください。人々が安全と感じない一般的な理由を特定し、場所別の懸念を強調してください。各コアアイデアの要約と言及数を提示してください。
テーマを深掘りするためのプロンプト： AIがコアアイデアを特定したら、例えば「街灯の懸念事項」について、
街灯の懸念事項について詳しく教えてください。具体的に人々は何と言っていますか？
特定のトピックに関するプロンプト： 特定の問題が発生したかどうかを確認したい場合：
誰かが地域見回りプログラムについて話しましたか？引用を含めてください。
ペルソナのプロンプト： 地元の政府や警察にとって、プロファイルを特定することは有用です：
調査回答に基づいて、プロダクトマネジメントで使用される「ペルソナ」のような特徴的なペルソナのリストを特定し、説明してください。各ペルソナに対して、彼らの主な特徴、動機、目標、および会話で観察された関連する引用またはパターンを要約してください。
痛点と課題のためのプロンプト：
調査の回答を分析し、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てください。各々を要約し、パターンや発生頻度を記録してください。
動機とドライバーのためのプロンプト：
調査会話から、参加者が行動や選択に対して表現した主な動機、欲求、理由を抽出してください。同様の動機をグループ化し、データからの裏付けを提供してください。
さらなるプロンプトの例とベストプラクティスをお探しですか？地域安全に関する市民調査の作成方法と市民に地域安全について質問するための最適な質問についての便利なガイドをご覧ください。
Specificが質問タイプごとに定性データを分析する方法
Specificが市民調査で異なる質問タイプにどのように取り組んでいるのかを分解しましょう：
自由回答質問（フォローアップありまたはなし）： Specificは、基本質問および関連するAI生成フォローアップのすべての回答をコンパクトで包括的に要約します。市民が共有する最も頻繁なテーマや意見を効率的にハイライトし、「あなたの地域で何が安全だと感じさせるか？」のような幅広い質問に最適です。
フォローアップを伴う選択肢形式： 各選択肢には独自のAI駆動のサマリーがあり、そのオプションに関連付けられたすべてのフォローアップ回答をまとめます。例えば、「より良い街の照明」を選んだ回答者にはさらに「なぜこれが重要なのか？」と問います。AIは回答を個別にグループ化し要約します。
NPS（ネットプロモータースコア）： 批評家、中立者、推奨者は、それぞれのフォローアップ回答に基づいて個別のサマリーを得ます。各セグメントの痛点や動機が明確になるため、改善点のターゲティングに欠かせません。
ChatGPTでも同じことが可能ですが、より手作業が多く、質問ごとにデータをコピーして整理する必要があります。Specificのように事前に要約が整理されていることで、大量に時間を節約し、利害関係者に結果を提示しやすくします。
豆知識： サンフランシスコのような都市で、市の調査2023において安全性の評価が25年ぶりに低下（平均評価C+）した場所では、各グループのユニークな回答を理解し、実行可能な改善を行うことが非常に重要です。 [2]
AIのコンテキストサイズ制限による作業
AIツールを使用して市民のフィードバックを分析する際の主な課題は、同時に処理できる「コンテキスト」の量が限られていることです。地域安全調査で数百もの長い回答を収集すれば、すぐにこれらの限界に達します。
これに対処する方法（およびSpecificがこれらのソリューションをどのように組み込んでいるか）：
フィルタリング： 特定の質問に回答した、または特定の回答を選択した会話のみを分析します（例：「夜の安全上の懸念を言及している回答を表示してください」）。これにより、最も重要なデータに絞り込み、AIのコンテキストサイズに適合させます。
クロッピング： 分析したい特定の質問だけを選択し（例：「地域見回りプログラムに関する懸念」）それをAIに送信し、それ以外は省略することで、より多くの会話を分析に含めることができます。
これらの手法を使用して、常にAIのメモリウィンドウ内にとどまり、不完全な出力ではなく、意味のあるサイズの要約を得ることができます。大規模な調査（香港の調査など、64.4%の人々が夜も安全と感じている）では、理論上だけでなく、実際的な分析が可能になります。 [3]
市民調査の回答を分析する際の共同作業の機能
市民の地域安全調査は、分析の共同作業が notoriously difficultです。特に、地方自治体、警察、コミュニティグループなど複数のチームがインサイトと成果に貢献したい場合はなおさらです。
コンテキストで一緒に分析する： Specificでは、分析が会話場所となり、AIと直接結果についてチャットできます。すべての人が一緒に発見を探索し、リサーチアシスタントと会話をしているかのようにフォローアップの質問をすることができます。
複数のチャット、複数の視点： Specificは、独自のフィルターを持つ複数のチャットセッションを作成できます（例えば、特定の地区や期間に限定したフィードバックの分析）。各チャットには誰が始めたのか、どのフィルターが使用されているのかが表示されるため、全員が同じページにとどまります。
チームの責任と明確さ： 分析に使われる各チャットには、誰が何を言ったのかを示すアバターと名前が表示され、共同作業を簡素化し、何も見失わないようにします。特により大きな市民調査チームにとっては、所見を発表したり、市議会や安全委員会のための報告書を準備する際に非常に重宝します。
今すぐ地域安全に関する市民調査を作成しよう
あなたのコミュニティからより深い洞察を収集し始めましょう。人々が何を考えているかだけでなく、なぜそう思っているのかを捉えます。市民のフィードバックを具体的な行動につなげ、AI駆動の分析を使ってSpecificで実行していきましょう。