この記事では、市民の駐車場の利用可能性に関する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。特に、AIを使って実用的なインサイトを迅速に得る方法を紹介します。
分析のための適切なツールの選択
最適なアプローチとツールは、調査データの種類と構造に依存します。ここでは私のおすすめを紹介します:
定量データ: 調査データが数字の場合（例えば、各パーキングオプションを選んだ人数など）、ExcelやGoogle Sheetsのようなクラシックなスプレッドシートツールが最適です。これらは、迅速なカウント、グラフ作成、トレンドの把握に適しています。
定性データ: 個人的なコメントや駐車に関する不満、詳細なストーリーのような自由記述の回答がある場合には、手動での分析は規模が合いません。数百の返答を読むのは実用的ではありません。ここでAIツール、特にGPTモデルによるものが役立ちます。これらは、自分で行うよりもはるかに速く、徹底的に洞察をスキャン、要約、そして統合することができます。
定性回答を扱う際のツールには2つのアプローチがあります:
ChatGPTまたは類似のGPTツールを用いたAI分析
エクスポートされた調査データをChatGPTや他の大規模言語AIにコピー＆ペーストして、結果について話し合うことができます。
可能ではありますが、この方法にはいくつかの難点があります: 特にファイルが大きい場合、テキストを整理するのが手間です。ChatGPTに何を分析するかを指示する必要があり、データが長すぎる場合には文脈制限によって情報が切り取られる可能性があります。トピックごとにデータをセグメント化したり、後続の返信を管理するための組み込みの方法がありません。
データセットが増えるにつれて、これが煩雑になり、新しい回答が来るたびにプロセスを繰り返すのは不便です。
Specificのようなオールインワンツール
Specificはこのユースケースに特化しており、データ収集と分析を一元的に扱います。 市民とAI会話型調査を実施でき、調査はリアルタイムで適応し、深く掘り下げるための論理的な追跡質問をします。
分析の時が来たら、プロジェクトを開くと:
SpecificはAIで自由記述の回答を瞬時に要約します。
テーマを浮き彫りにし、カテゴリを数値化し、違法または不便な駐車の要因を特定します。
ChatGPTのようにAIと直接対話ができ、ファイルを移動させる必要がありません。フィルタリング、管理、分析コンテキストに含まれるものを正確にコントロールするためのツールもあります。AIサーベイレスポンス分析をご覧ください。
Specificのようなオールインワンプラットフォームを使用すると、スプレッドシートでの手間を省き、調査の開始から実行可能なインサイトへの移行を非常に迅速に行うことが可能です。dataterminal.coによると、AI駆動の駐車調査は99％以上の精度を達成し、24〜48時間以内に結果を提供し、手動方法よりもはるかに優れています。手動方法は通常、数週間かかり、75-85％の精度にとどまることがあります。また、フィールド調査と比較して約60％のコストを削減できます [1]。
駐車場の利用可能性に関する市民調査の回答を分析するための有用なプロンプト
調査データを入手したら、SpecificやChatGPTのようなAIツールは、ターゲットを絞ったプロンプトを提供すると最も効果的です。市民のフィードバックを分析する際に特に役立つプロンプトをいくつか紹介します:
コアアイデアの抽出（自由記述の駐車コメントの大規模セットに最適）:
あなたのタスクは、コアアイデアを太字（1つのコアアイデアにつき4〜5語）にして、最大2文長の説明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を何人が言及したかを指定（数字を使用）し、最も多く言及されたものを上に
- 提案なし
- 示唆なし
例示出力:
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
このプロンプトは、特にWhat Specificが鳥瞰的な要約を生成するために使用するものに特化しており、あなた自身のGPTツールでもそのまま使用できます。
プロンプトのパフォーマンスを向上させるための追加のコンテキストを追加: AIは、調査の内容、あなたの市の駐車状況、またはあなたの目的（例：「市中心部の駐車に関連する市民の痛みのポイントを見つける」）を共有することでより良いインサイトを提供します。
リマソール市での駐車場の利用可能性に関する市民調査からの回答を分析します。私の目標は、法律駐車の障壁、主要な不満、そして市民体験を改善するための最良の機会を理解することです。
特定の問題について深く掘り下げる場合:
違法駐車（コアアイデア）についてもっと教えてください
または、主要なトピックの存在を検証する場合:
誰かがデジタル決済について言及しましたか？引用を含めてください。
ペルソナに深く掘り下げる場合:
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」に似た、独自のペルソナのリストを特定し、記述してください。各ペルソナについて、そのキー特性、動機、目標、および観察された会話に基づく引用またはパターンを要約します。
痛点を見つける:
調査回答を分析し、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。各問題を要約し、パターンまたは発生頻度を記録します。
動機を理解する:
調査会話から、参加者が行動や選択を示す主な動機、欲求、または理由を抽出します。同様の動機をまとめ、データに基づく証拠を提供します。
感情の概要を取得する:
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）を評価します。各感情カテゴリに寄与する主要なフレーズやフィードバックを強調します。
提案と満たされないニーズをカタログ化する:
調査参加者によって提供されたすべての提案、アイデア、またはリクエストを特定し、リストアップします。トピックまたは頻度ごとに整理し、関連する引用を含めます。
調査回答を調べることで、回答者によって指摘された未充足のニーズ、ギャップ、または改善の機会を見つけます。
このようなプロンプトをデータに適用することで、どのツールを選んでも、市民にとって本当に重要なものを浮き彫りにすることができます。すぐに使える弊社のおすすめの質問でデータを正しい方向に向けることができます。
質的駐車調査回答を質問タイプ別に分析するSpecificの方法
Specificは、どんな種類の調査質問でも適切な洞察を提供するように構成されています:
自由記述の質問（追跡質問の有無にかかわらず）: すべての回答の要約が得られ、各オリジナル質問に関連する追跡交換についての集中型の分析ブレークダウンが得られます。
選択肢と追跡質問: 各オプション（例：住民、訪問者、通勤者）に対して個別の要約があり、フォローアップ質問への回答に基づいて洞察がグループ化されます。そのため、ユーザーセグメントごとの違いを常に確認できます。
NPS (ネットプロモータースコア): Specificはプロモーター、パッシブ、およびデトラクターを分けてグループ別に回答を要約します。これにより、どれが駐車状況を推薦するか推薦しないか、またそれぞれのグループが何を改善すべきかを正確に見ることができます。市の駐車に関するNPS調査を1クリックで作成する方法をご覧ください。
この構造をChatGPTやExcelで手動で再現することもできますが、はるかに手間がかかります。各分析ストリームのためにデータをフィルタリングし、グループ化し、分割する必要があります。
AIのコンテキスト制限の挑戦に取り組む方法
GPTのようなAIツールは強力ですが、処理制限（コンテキストサイズ）があります。市民の駐車調査が数百の回答を得た場合、すべてを一度に収めることができないため、分析から除外される可能性があります。
この制限を克服するための2つの主要なアプローチがあります（どちらもSpecificに組み込まれています）:
フィルタリング: ユーザーの返信、選択肢、参加に基づいて会話をフィルターし、関連する会話またはセグメントのみがAIに送信されて分析されます。この方法は「文句を言う人」「違法駐車の常習者」、特定のグループに焦点を当てるのに最適です。
質問のクロッピング: 「スマートメーター」に関するすべてのフィードバックや、特定の自由記述の痛みのポイントなど、関連する質問だけをAIに送信できます。このアプローチにより、必要のないデータをスキップして、より多くの会話を分析できます。
これらのアプローチにより、あなたの分析はAIの制限内に収まり、常に関連性を持ちます。AIサーベイ分析ガイドで調査コンテキストの管理方法について詳しく学びましょう。
市民調査の回答を分析するための協力機能
駐車場の利用可能性調査データを分析することは、多くの場合、チームで行うスポーツになります—都市計画者、地方政府、技術者、住民すべてが意見を言いたがります。フィードバックスレッドとさまざまな焦点領域を扱うのは、ファイルを何度もエクスポートしてしなければ困難です。
Specificは、プラットフォーム内でチームが協力できるようにします。 誰でも調査プロジェクトを開き、AIとデータについて話し合うことができます。これにより、「単一アナリスト」のボトルネックがなくなり、真のクロスチームの理解が促進され、同僚との意見を簡単に共有できます。
異なる視点の複数のAIチャット: Specificでは、いくつかの別々のチャットスレッドを持てます。各チャットには独自のフィルターがあります—住民の苦情を見直すためのものや、ビジネスオーナーからの提案を検討するためのものなど。各チャットは作成者を表示するため、誰が何を発見したのかが明確で、チーム全員が整合性を保ちます。
送信者のアイデンティティとコンテキスト: AIチャット内の各メッセージには送信者のアバターが表示されるので、誰が質問をしたのか、または意見を述べたのかが常に分かります。この透明性は、市民調査の結果を一緒に解釈する都市チームやコミュニティの作業グループにとって画期的です。
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