この記事では、AI調査応答分析のベストプラクティスを使用して、市民調査の公共支出の優先事項に関する回答を分析するためのヒントを紹介します。
調査データを分析するための適切なツールを選ぶ
市民調査を分析する際に使用する戦略とツールは、データの種類に大きく依存します。それが主に数値なのか、オープンエンドの深い回答なのかによります。
定量データ: 「医療支出の重要度を1から10までの尺度で」や「これらの中でどれを最大の予算増加対象とすべきか？」のような質問には、ExcelやGoogle Sheetsが迅速に回答をカウント、グラフ化、フィルタリングするのに役立ちます。
定性データ: 特定の優先順位を選んだ理由のようなオープンエンドの回答は、リッチですが非常に扱いにくいものです。数十件の回答であっても、それらすべてを読むか、手作業でトレンドを抽出するのはほぼ不可能です。ここでAIツールが深い定性分析に不可欠となります。
定性回答を処理する際のツールには2つのアプローチがあります：
ChatGPTまたは類似のAI分析ツール
これは「コピー＆ペースト」ルートです。あなたの定性回答をスプレッドシートやテキストファイルにエクスポートし、ChatGPTや別のGPTツールにチャンクを貼り付けます。そこから、AIに要約、パターンの表面化、または追跡質問への回答を求めることができます。
使えるが不便です。形式変換やコンテキスト制限（ChatGPTは非常に大規模なデータセットを一度に処理できません）、およびどの質問や回答者について話しているのかを追跡するのに苦労します。また、元の調査の構造やコンテキストを失いがちで、洞察が薄れてしまうことがあります。
オールインワンツールのSpecific
Specificはこのために特別設計されています。これは、応答を会話形式で収集し、リアルタイムでAI駆動のスマートフォローアップを行います。これによりデータ品質が大幅に向上します—回答者が進行しながら回答を明確にするため、あなたは何もする必要がありません。
分析は瞬時でカスタマイズされています。十分な回答が収集されると、SpecificのAI駆動の調査分析が次のことを提供します：
オープンエンドの回答とフォローアップの自動要約
手動のソートなしで主要テーマ、活用可能な洞察、トレンドの抽出
AIとの直接チャットによる結果の議論（ChatGPTに似ていますが、調査に特化しており、フルコンテキストがあります）
AIチャットコンテキストに送信するものを管理するフィルタリング機能で、必要なデータセグメントに分析を集中させることができます
つまり：あなたのために混乱したデータを処理し、調査ごとに数時間を節約します。市民調査用にプリセットされたAI調査生成器で、例を見たり、サンプル分析を進めたりできます。
市民調査の応答分析に使用できる有用なプロンプト
GPTのようなAIツールの魔法は、分析を指示するために使用するプロンプトにあります。会話型のAI調査を使用した場合や、データをエクスポートしてChatGPTで分析したい場合でも、特定のプロンプトが一貫して強力で実行可能な洞察を生み出します。
コアアイデアのプロンプト: 主要なトピックとサポートディテールの要約を取得するために使用します。これはSpecificが自動的に提供する同じコア分析です：
あなたのタスクは、太字のコアアイデア（各コアアイデア4-5単語）を抽出することです + 2文以内の説明を与えます。
出力要件：
- 不必要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアを言及した人数を指定する（言葉ではなく数字を使用）、最も言及されたものを上に
- 提案なし
- 指示なし
例出力：
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
より良い結果のためにコンテキストを追加: AIは常に背景、目標、いかなる制約の理解がある場合により良いパフォーマンスを発揮します。試してみてください：
「あなたは、主要な政策変更後の公共支出優先事項に関する市民からの回答を分析しています。目標は、どこで公共が投資の増加を望んでいるかを理解し、その理由を明らかにすることです。最も議論された優先順位を強調し、人々が示した説明を共有してください。」
コアアイデアの深堀りのプロンプト: 主要なトピックを抽出した後にさらに深掘りすることができます。例えば：
[コアアイデア] についてもっと教えて、サポートする引用も添えて。
検証のプロンプト: 市民が特定のテーマやアイデアについて言及したかどうかを確認します：
誰かが [特定のトピック] について話しましたか？関連する引用を含めてください。
ペルソナのプロンプト: オーディエンス内の異なるセグメントを明らかにします：
調査応答に基づいて、プロダクトマネジメントで使用される「ペルソナ」に似た、異なるペルソナのリストを特定して記述してください。それぞれのペルソナの主要な特性、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。
痛点と課題のプロンプト: 公共支出の議論でニーズが争点となる場合に便利です：
調査応答を分析し、言及された最も一般的な痛点、挫折、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、パターンまたは頻度を記録してください。
感情分析のプロンプト: 支出優先事項に関する公共のムードを把握します：
調査応答に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。それぞれの感情カテゴリーに貢献する主要なフレーズやフィードバックを強調します。
未満のニーズと機会のプロンプト: 市民が現行の政府支出で欠けていると述べたことを特定します：
調査応答を調査し、回答者によって強調された未満のニーズ、ギャップ、または改善の機会を発見してください。
さらにインスピレーションが必要な場合は、AI調査生成器をチェックするか、市民支出優先事項調査をどのように作成するかを確認して、実行可能なAI駆動の洞察を得るための準備を整えてください。
特定の質問タイプによる定性データの分析方法
Specificは調査設計に関係なく、質問の構造に基づいて分析を調整し、洞察を抽出しやすくします。以下がそのプロセスです：
オープンエンドの質問（フォローアップありまたはなし）: AIはすべての市民の回答と、その特定の質問に関連する全フォローアップの回答を要約します—表面的かつ深いコンテキストが整然と整理されます。
選択肢付きフォローアップ: 各選択肢の回答（たとえば、「教育支出の増加」）はAI生成の要約を受け取ります。これにより、なぜ市民が特定の優先事項を選んだのか、選択した内容だけでなく、正確に分かります。
NPS質問: Net Promoter Scoreスタイルの質問では、AIはデトラクター、パッシブ、プロモーターに対して分析を分割します。各グループのフォローアップの理由が個別に要約され、オーディエンスタイプ別のパターンと動機因子を特定できます。
ChatGPTまたは類似のツールでこのプロセスを模倣できますが、確実に手動で行う必要があります—フォローアップを管理し、データをまずセグメント化し、その後新しいAIプロンプトに各セットをコピーして別々に分析します。Specificでは、すべてが単一のワークフローで行われるため、何も見逃すことはありません。
AIコンテキストサイズ制限の課題の解決
AIモデルには一度に含めることができるテキストの量に制限があります（「コンテキストサイズ」と呼ばれます）。幾百または数千の市民調査回答があると、これはすぐに厄介なことになります。Specificではこれら両方の解決策をすぐに利用可能です：
フィルタリング: 結果をフィルタリングできます—つまり、たとえば、健康支出に関する特定の質問に回答した回答者からの会話のみを分析します。これによりデータセットが焦点を絞り、管理しやすくします。
質問のトリミング: AIに送信する質問（たとえば、オープンエンドの「なぜ？」という回答のみ）を選択します。余分な詳細をトリミングすることで、各AIインタラクションにより多くの価値を詰め込み、コンテキストの上限に達することを避けます。
これらのツールにより、ランダムサンプリングや希少だが重要な視点の紛失なしに、大規模で複雑なデータセットに対しても深く、代表的な分析を得ることができます。
市民調査の応答を分析するためのコラボレーション機能
コラボレーションはすぐにカオスになる可能性があります複数の人々やチームが、市民調査結果、特に公共支出の優先事項のような微妙な問題を分析する場合です。どのトピックを誰が探求しているのか？洞察はどこから来ているのか？
Specificを使用すると、あなたはAIとあなたの調査データについてチャットするだけです。 各チームメンバーまたは関係者は、特定のセグメントに焦点を当てた独自のAIチャットを立ち上げることができ（「低所得市民がインフラ支出について言ったことを教えて」など）、チャットごとにカスタマイズされたフィルターで。
すべてのチャットは透明で帰属が簡単です。各チャットは会話を開始した人を示し、誰がどの分析を行っているのか常に分かります。複数のチームメンバーが並行して調査結果を分析する場合、チャットにアバターが表示され、それぞれが提供したプロンプトやフォローアップを示します。
これにより、次のことが容易になります：
異なる角度からの洞察の調査—たとえば、あるチームメイトが教育推進者のテーマを探りながら、別の人が医療の優先事項を掘り下げます。
明確な帰属で洞察を共有・議論し、その後、必要に応じてハイライトやサマリーをエクスポートしてチーム間レポートを作成します。
コラボレーティブな調査ワークフローとどのように市民支出優先事項調査をチームワーク用に設定するかについて詳しくお読みください。
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