この記事では、市民の調査からパーク＆レクリエーションに関する回答をAI調査分析方法を用いて実用的な結果を得るためのヒントを紹介します。
調査回答分析に適したツールの選択
調査回答の分析に最適なアプローチとツールは、データの形式と構造に依存します。ここでは、目の前の情報をどのように理解するかについて説明します：
定量データ：たとえば、特定のパーク施設を好んだ人の数や特定のオプションを選んだ人の数などの数値データはわかりやすいものです。私は通常、ExcelやGoogleスプレッドシートを開いてカウントを行ったり、回答をフィルタリングしてトレンドを視覚化したりします。クラシックなスプレッドシートツールは、基本的な定量的な質問に対して対応できます。
定性的データ：自由回答やフォローアップ回答は難しくなります。何十または何百もの会話を読み取る場合、手動で処理することは不可能です。パターンを読み取り、認識し、要約し、深く掘り下げるのに役立つAIツールが必要です。
定性回答に対処する場合のツールには二つのアプローチがあります：
AI分析のためのChatGPTまたは類似のGPTツール
コピーペーストエクスポート：データ（チャットログ、CSV、またはプレーンテキスト）をエクスポートし、それをChatGPTに貼り付けることができます。そこから、データについてチャットし、要約を求めたりテーマを聞いたり、素早い概要を得たりできます。柔軟で、小規模なデータセットには向いています。
スケールにはあまり便利ではない：長い調査や多くの回答があるとすぐに、コンテキストサイズの制限にぶつかります。GPTに投入されるものを整理し、特定の質問にフィルタリングし、プロンプトを追跡する必要があります。強力ですが、すぐに手に負えなくなります。
Specificのようなオールインワンツール
定性調査分析に特化：SpecificはAIでの調査収集と分析に設計されているため、両方の利点を得ることができます。Specificを使って回答を収集すると、動的なフォローアップ質問が行われ、各回答の質と深さが向上します。自動AIフォローアップ質問の働き方を参照してください。
AIを使った瞬時の要約とインサイト： SpecificのAI分析で、私は要約、核心テーマ、そしてその場での実行可能な洞察を得ます—开放質問、追随する選択質問、またはNPSスコアを見ても、手動でのエクスポートやスプレッドシートの手間がありません。データとチャットするだけで、ChatGPTのように使えますが、調査会話に特化しています。
データをコンテキストで管理する：Specificでは、会話を整理し、フィルタを適用し、AIが分析する正確なデータを管理できます—協力者と反復的に探求したい場合に深く掘り下げることがはるかに実用的になります。
この種の分析に適した調査を作成する方法について興味があるなら、市民のパーク＆レクリエーションに関する質問の正しい方法をチェックしてください。
市民のパーク＆レクリエーション調査回答分析に使えるプロンプト
プロンプトは高品質のインサイトへのショートカットです。以下は市民とのパーク＆レクリエーション調査で機能するお気に入りのプロンプトです。これらはChatGPTやSpecificの組み込みAIチャットで直接使用できます。
核心アイデアのプロンプト： データセット全体にわたる主要なトピックにすぐにアクセスできるものです。多くの自由回答があるときに理想的です。
タスクは、コアイデアを太字（コアイデアにつき4-5語）で抽出すること+最大2文の説明文。
出力要件:
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアイデアを示した人数を指定（言葉ではなく数字を使用）、最も多く言及されたものを上に置く
- 提案なし
- 示唆なし
出力例:
1. **コアイデアテキスト:** 説明テキスト
2. **コアイデアテキスト:** 説明テキスト
3. **コアイデアテキスト:** 説明テキスト
コンテキストが重要です： AIはコンテキストを追加すると常により良いインサイトを提供します。目的、対象、焦点について明確に伝えることで、分析結果がより関連性を持ちます。
私たちの市の市民とともに、この調査を実施し、公園の利用方法や訪問の障害を理解しようとしています。主な目標は、特に子供連れの家族向けにアクセス可能性とエンゲージメントを改善することです。主な要因と課題を分析してください。
テーマに深く入り込む: コアアイデアを見つけた場合、そのテーマについてさらに深く知りたい場合、「[コアアイデア]についてもっと教えて」と尋ねればよいでしょう。AIは例や引用、パターンを提供して展開します。
特定のトピックに関するプロンプト: 気になっていること（例：安全性、散歩道、イベント、アクセス可能性）が誰かによって取り上げられたかを迅速に確認します：
公園の照明改善について誰か話しましたか？引用を含めてください。
ペルソナに関するプロンプト: 回答者がどのような人物かを視覚化したい場合に最適です—単なる人口統計学の観点だけでなく、態度やニーズをも含めて。
調査回答に基づいて、製品管理で「ペルソナ」が使用されるような形で、独自のペルソナのリストを特定し、記述してください。ペルソナごとに、その主な特徴、動機、目的、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。
痛点と課題に関するプロンプト: 市のパーク＆レクリエーションに関する最も一般的な不満や障害のリストを取得できます。繰り返される問題をすばやく見つけられます：
調査回答を分析し、最も一般的な痛点、苛立ち、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、パターンや頻度を記録してください。
動機と促進要因に関するプロンプト: 行動の背後にある「なぜ」を明らかにします。通常、これにより、人々が自分の公園で最も価値を置くものと、訪問するまたは避ける動機がわかります。
調査の会話から、参加者が示す主な動機、欲求、または行動や選択の理由を抽出します。同様の動機をグループ化して、データからの証拠を提供します。
提案とアイデアに関するプロンプト: 創造的な提案やコミュニティ主導のソリューションを見つけるのに最適です。
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てリストしてください。トピックや頻度で整理し、関連する場合は直接引用を含めてください。
これらのタイプの質問やテーマを含む調査を作成する方法に興味があるなら、AIによってパーク＆レクリエーション市民調査を行う方法を試してみてください。
異なる質問タイプのためのSpecific分析の方法
Specificでは、分析は質問タイプに適応します。市民のパーク＆レクリエーション調査では、詳細な洞察の迅速な分析が可能で、革命的な役割を果たします：
自由回答質問（フォローアップの有無によらず）： Specificはすべての主要な回答の要約を生成し、各質問に関連するフォローアップ応答も含めます。核心テーマ、説明、ハイライトが一つのビューに表示されます。
複数選択とフォローアップ： 各選択肢（例：「遊び場を最も訪れる」、「ハイキングを好む」）はいわば、各グループの選択の動機を比較できるフォローアップ応答の内訳を持ちます。このための調査構造を考えるなら、AI調査編集で簡単な質問作成を試してみてください。
NPS質問： 回答はディトラクター、パッシブ、プロモーターにグループ化されます。各カテゴリーのフォローアップ回答のまとめが得られ、満足度が低下する理由や忠誠心を高める要因が明確になります。
これをChatGPTで実行することもできますが、より手動のセットアップが必要です：エクスポート、フィルタリング、および各グループまたは質問タイプに対するプロンプトの設定が必要です。
調査分析におけるAIのコンテキスト制限を克服する方法
現実には、どんなに優れたAIモデルでも、一度に「見る」ことのできる情報量の限界があります。多くの市民が詳細に応答するパーク＆レクリエーション調査では、これは大きな考慮事項です。
Specificはこの課題に対するすぐ使えるソリューションを提供します：
フィルタリング： すべてを分析する代わりに、選択された質問（例：レクリエーションの障害に関する自由回答質問）に回答した人々の会話や、特定の選択を行った人々（例：「遊び場を最も利用する」）の会話だけをフィルタリングできます。これによりデータセットが焦点を持ち、AIの処理可能な範囲内に保たれます。
切り取り： ある分析に必要な質問のみを選択できます。—おそらくNPSのフォローアップや新しいプログラムに対するコメントのみでしょう。これにより、より多くの回答が分析に収まり、洞察が鮮明に保たれます。
これがどのように働くかを実際に見たい場合は、SpecificでのAI調査回答分析の動作方法をチェックしてください。
市民調査回答分析のための協力機能
協力は難しい： 大規模なパーク＆レクリエーション調査の回答を分析するには、通常、他者との連携が求められます—政策スタッフ、市の計画者、研究者たちとの協力です。スプレッドシートやチャットログのメールでのやり取りは遅く、混乱を招くことがあります。
チーム用のAIチャット： SpecificではAIとの対話で調査データを解析できます。各会話（チャット）は独自のフィルタとコンテキストを持つことができ、「家族に焦点を当てる」、「アクセス可能性についてのみ話す」などです。すべてが整理され、誰がどのチャットを始めたかを強調することができ、誰の誤った上書きや重複作業もありません。
誰が何を言ったかについての明確さ： すべてのAIチャットで、誰が何を言ったのかがアバターとともに明確になります。これにより、どの同僚がどのアイデアや質問を貢献したのかがすぐに明らかになり、市のチームや研究グループでの話し合いが非常にスムーズになります。
複数の視点、混乱ゼロ： この共同作業の構造により、パーク＆レクリエーション調査の市民フィードバックをスライストアンダイスでき、混乱やコンテキストの喪失がありません。正しい調査ワークフローを最初から構築したい場合は、市民調査を作成するための詳細ガイドを確認{