この記事では、許可およびライセンスプロセスに関する市民調査の回答を分析するためのヒントを提供します。データから実際の洞察を得るための証明された戦略、実用的なツール、および重要なプロンプトを分解します。
市民調査データを分析するための適切なツールの選択
適切なアプローチを選ぶには、調査回答の形式と構造に大きく依存します。以下はその方法です：
定量データ： 複数選択や評価質問のような回答の場合、ExcelやGoogle Sheetsなどのツールを使用してすばやく数値を集計できます。これにより、何人の市民が問題に直面したか満足を表明したかについての明確な統計が得られます。
定性データ： 自由記述の回答や追跡調査を収集する際、実際の深さはコンテキストとニュアンスから来ます。手作業で全ての回答を読むのは現実的ではありません。特に数百のエントリがある場合、AIツールが登場し、大きな違いを生み出します。これにより、時間を大幅に節約してテーマを要約し見つけることができます。
定性調査データを処理する一般的な2つのアプローチがあります：
ChatGPTや同類のGPTツールでのAI分析
自由記述の市民調査回答をエクスポートし、それをChatGPTや同様のAIツールに直接貼り付けることができます。 そこから、研究アシスタントに尋ねるかのようにデータセットに関する質問をするだけです。
ただし、この手作業アプローチには欠点があります： スプレッドシートからデータをコピー＆ペーストすることは、回答が多くなると面倒になります。特定のトピック用のフィルターを管理したり、どの質問が行われたかのコンテキストを保持することが、すぐに混乱する可能性があります。また、データセットが大きすぎる場合、AIはコンテキストサイズの制限に達し、貴重な詳細を見逃すことがあります。
Specificのようなオールインワンツール
Specificはこの正確な使用ケースのために設計されており、AIを介した調査回答の収集と迅速な分析を簡略化します。
市民が調査を受けると、Specificの会話形式は自動的にフォローアップ質問をすることでより豊かな回答を引き出すことを奨励します。これは、データの品質と深さを瞬時に向上させる機能です。この詳細ガイドで自動AIフォローアップの動作を見ることができます。
回答が集まった後、SpecificのAI分析器は市民の発言を即座に要約し、重要なトピックを強調し、行動に繋がるテーマを明らかにします—スプレッドシートやコピーアンドペーストは不要です。 調査結果についてAIと直接対話したり、高度なフィルターを使用したり、どのデータをAIに送信するかを管理することもできます。完全な説明が欲しいですか？AI調査回答分析機能の概略をこの記事で確認する。
市民調査分析のために使用できる有用なプロンプト
AIを駆使したツールは、あげたプロンプトの質によって良し悪しが決まります。これが、市民の許可およびライセンスプロセス調査から深いインサイトを得るための私のトッププロンプトです：
コアアイデアのプロンプト： 最も頻繁に言及されたテーマや問題点を明らかにするために使用します。この正確なプロンプトはSpecific独自のAI要約出力の多くを支えており、ChatGPTでも素晴らしく機能します：
あなたのタスクは、太字のコアイデア（コアイデアごとに4〜5語）+最大2文の説明を抽出することです。
出力要件：
- 不必要な詳細を避ける
- 特定のコアイデアを言及した人数を指定（言葉ではなく数字で）、最も多いものを上に
- 提案なし
- 指示なし
例の出力：
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
ヒント: AIは、調査、受け手、目標についてのコンテキストをより多く提供すると、常により良い結果を出します。シナリオを最初に説明するだけです：
市内の許可およびライセンスプロセスに関する市民調査を実施し、満足度を評価し、障壁を見つけます。上記のガイドラインを使用して次の回答を分析してください。
深掘りのプロンプト： 興味のあるアイデアや問題点を見つけた際にAIに拡大を依頼：例：
XYZ（コアイデア）についてもっと教えてください
ターゲットトピックのプロンプト： 特定の問題について誰かが話したかどうかをすぐに確認：
長い待ち時間について誰かが話したか？引用を含めてください。
ペルソナのプロンプト： 市民を意味のあるグループにセグメント化したい場合にお試しください：
調査回答に基づき、製品管理における「ペルソナ」とのように、異なるペルソナのリストを識別し、説明してください。各ペルソナについて、主要な特性、動機、目標、および会話で観察された関連する引用やパターンを要約します。
痛点や課題のプロンプト: 最も一般的な障壁を即座に明らかにします：
調査回答を分析し、言及された最も一般的な痛点、不満、または課題を列挙してください。それぞれを要約し、出現のパターンや頻度を記してください。
提案やアイデアのプロンプト： 改善策の実行可能な洞察を収集します：
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て列挙します。トピックや頻度ごとに整理し、関連する場合は直接引用を含めてください。
感情分析のプロンプト： 市民がどれだけ満足しているか、または不満を抱いているかを評価します：
調査回答で表明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。各感情カテゴリに貢献する重要なフレーズやフィードバックを強調します。
もっとスマートな質問のアイデアが欲しいですか？これらの許可およびライセンスプロセスに関する市民調査のための最高の質問例をチェックしてください。
質問タイプ別のSpecificの市民調査回答分析方法
Specificは、調査質問に応じてあなたの定性データを分析する方法を調整します：
自由記述質問（フォローアップの有無にかかわらず）： すべての自由記述項目に対して、フォローアップの詳細を明らかにする新しい洞察をターゲットとしたフォローアップからの深堀りを含む全回答の包括的な要約を取得します。
フォローアップ付きの選択: 複数選択質問がフォローアップ質問を引き起こす場合、それぞれの選択肢のユニークなフォローアップ回答の中心的な要約を取得できます。これにより、「満足」または「不満」を選んだ人々の間で何が本当に選択（または不満）を引き起こしているかを比較することができます。
NPS（顧客推奨度）： NPSスタイルの質問を使用すると、Specificは、彼らのそれぞれのフォローアップフィードバックに基づき、批判者、受動者、および推奨者のための要約テーマを強調します。このセグメント表は、人々が高評価または低評価を付ける理由を明らかにします。
これらの細かい分析をChatGPTを手動で作成することもできますが、より多くの時間がかかり、データのコピー、フィルタリング、および構造化を注意深く管理する必要があります。
この質問タイプに対してより良い回答を引き出すためのより賢明な調査を作成するヒントについては、この市民調査の方法を参照してください。
AIのコンテキストサイズ制限を克服する調査分析
すべてのAIツール—ChatGPTを含む—はコンテキストサイズの制限に直面しており、一度に無制限のデータを処理できません。許可およびライセンスプロセスに関する市民調査で数百または数千の回答を収集する場合、壁にぶつからない方法は次のとおりです：
フィルタリング： 最も重要な質問や選択肢への回答を含む会話だけをAIに提供します。たとえば、「不満」な回答者に深く掘り下げたい場合、満足している人々の回答を除外します。
切り取り： 調査全体の記録を送信する代わりに、選択された質問にのみ分析を絞り込みます。これにより、AIが効果的に動作し、入力制限内で最も関連性の高い内容からインサイトを最大化することができます。
Specificは両方のアプローチをネイティブに提供しており、収集から深い分析まで技術的なハードルを気にすることなく移行できます。これらのフィルタリングおよび切り取り機能の概要については、この反応分析の説明をご覧ください。
市民調査回答を分析するための協力機能
市民の許可およびライセンスプロセスに関するフィードバックを管理するチームにとって、調査分析での協力作業はしばしば困難です。特に、メールのスレッドや共有ドキュメントの中で議論が広がることがあります。
Specificでは、深い洞察を得るためにプラットフォームを離れる必要はありません。 同僚と一緒に、調査回答についてAIと直接会話し、異なる質問や市民のサブグループに焦点を当てた会話をいくつでもすばやく開始できます。
各AIチャットセッションは、誰が作成したか、どのフィルターが適用されているかを追跡します。 これは、一連の問い合わせを追跡しやすくします—都市別、苦情別、または全体的なNPSスコア別など。チーム間の調整がスムーズになり、誰が何を何のために質問したのかを見ることができます。
協力は視覚的で文脈によるものです。 各洞察のソースを常に知ることができ、チャット内のメッセージはそれぞれ送信者のアバターを表示し、会話を整理し、混乱を減少させます。
これらの協力的な市民調査を生成する実例を手に入れたいですか？このこの用途に特化した調査生成器を参照してください。完全に新しく始めたい場合は、この任意のトピックのためのAI調査生成器を試してみてください。
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