この記事では、AIを利用した調査分析ツールを用いて、市民の公共交通機関の品質に関する調査結果をどのように分析するかについてのヒントをお伝えします。
調査回答を分析するための適切なツールの選択
調査データを深掘りする際、適切なアプローチとツーリングは、回答の種類と構造に完全に依存します。
定量データ: 数字や単純なカウント、たとえば「満足度」や「信頼性」を選んだ市民の数などに取り組む場合、Excel や Google Sheets で十分です。簡単な方法で割合、平均、またはトレンドをすばやく計算できます。
定性データ: 結果が自由記述のコメントである場合や、フォローアップの質問を通じて大量のフィードバックを収集した場合、解析はより困難になります。全ての回答を読むのはほぼ不可能であり、特に大規模な場合ではそうです。これらの定性的な洞察を深く掘り下げるためには、AIパワードツールが不可欠です。AIは一般的なテーマを即座に表面化し、フィードバックを要約し、手動の読解では見落とす問題や機会を明らかにします。
定性的な調査回答を扱う際には2つのしっかりしたツールアプローチがあります:
AI分析のためのChatGPTや類似GPTツール
すぐにインサイトを得るためのコピー＆ペースト: 調査回答をエクスポートして、それらをChatGPTや類似の大規模言語AIに直接貼り付けることができます。これにより、データについての素早く会話形式のフィードバックが得られます。数件の質問をしたい時や大まかな要約を得たいときに特に有用です。
注意点: このプロセスは面倒になることがあります。フォーマットの調整、コンテキスト制限、プライバシーの懸念が進行を遅らせる可能性があります。入力と出力を追跡し、回答を再フォーマットし、時にはチャットで手動で混乱を解消する必要があります。
特化型ツール「Specific」のようなオールインワンツール
調査とデータ分析に特化: Specific のようなAIツールは、まさにこのために設計されています。会話型チャットベースのインタビューを使用して市民から調査データを収集し、高度なAIで回答を分析します。
自動で深い洞察を得る: データ収集の際に、SpecificのAIはターゲットを絞ったフォローアップの質問を行い、公共交通機関の品質についてより明確で豊かな回答を引き出します(詳細はこちら)。結果は、高品質なデータとより実行可能な発見です。
ワンクリックでの分析: Specificは、質的な回答を瞬時に要約し、重要なテーマを強調し、安全性、信頼性、清潔さのような重要な事項をランク付けし、実用的な要約を生成します。スプレッドシートの操作は必要ありません。
会話形式のデータ探索: 結果をAIと直接チャットするようにやり取りでき、ChatGPTを使うのと同じですが、調査データのコンテキスト管理や人口統計別のフィルタリング、特定の質問ブロックの検討などの便利な機能があります。全体的な分析ワークフローを合理化します。
市民の公共交通調査データの分析に使えるプロンプト
AI分析の魅力はプロンプトで誘導できることです。市民からの公共交通品質に関する調査で最適なものをいくつか紹介します。ChatGPTで使ったり、「Specific」で活用したりしてください。
基本アイデアのプロンプト: この定番のプロンプトは、自由回答間の重要なテーマを素早く抽出します:
あなたのタスクは、基本アイデアを太字で抽出すること（各基本アイデア4〜5単語）＋最大2文章の解説文。
出力要件:
- 不要な詳細を避ける
- 特定の基本アイデアを言及した人数を指定（数字を使う、言葉を使わない）、最も多く言及されたものが上に
- 提案なし
- インディケーションなし
例: 1. **基本アイデアのテキスト:** 解説文 2. **基本アイデアのテキスト:** 解説文 3. **基本アイデアのテキスト:** 解説文
より多くのコンテキストを追加することで、常に結果が向上します。調査の目標、場所、市民オーディエンスの特異性を含めてください。良い例:
ここに、我が市の公共交通品質に関する市民からのフィードバック調査の回答があります。市民の大半は18〜45歳のデイリー通勤者です。最大の課題と改善が必要な面を知りたいので、可能であれば例を用意してください。
最も一般的なテーマを抽出した後に、以下でさらに掘り下げます:
フォローアップのプロンプト: AIに「時間厳守の懸念（基本アイデア）」またはデータからの基本アイデアについてもっと知らせるように依頼し、具体的なエピソード、苦痛点、またはアイデアを浮き彫りにします。
特定のトピックに関するプロンプト: 信念を検証するには、以下を質問します:
アクセシビリティや障害者向けの改善について話した人はいましたか？引用を含めてください。
ペルソナのプロンプト: 市民のサブグループを理解するには:
調査回答に基づき、プロダクトマネジメントで使用される“ペルソナ”のように異なるペルソナのリストを特定し、記述します。それぞれのペルソナについて、彼らの主な特徴、動機、目標、そして会話における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: ライダーのフラストレーションを深掘りするには:
調査回答を分析し、最も一般的な痛点、フラストレーション、または挙げられた課題をリストアップします。各項目を要約し、パターンや発生頻度を記述してください。
感情分析のプロンプト: 全体的な雰囲気を測るには:
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、ニュートラル）を評価してください。各感情カテゴリに寄与するキーフレーズやフィードバックを強調してください。
提案とアイデアのプロンプト: 実行可能な市民の提案を浮上させるには:
調査参加者が提供した全ての提案、アイデア、または要求を特定し、リストアップします。それらをトピックや頻度に応じて整理し、関連する場合に直接引用を含めます。
市民のフィードバックに関する最高の調査質問についてはこの記事でプロンプティングのインスピレーションと最良の実践を常に見つけることができます。
Specificが質問タイプごとに質的調査データを分析する方法
Specificは、調査応答の分析が調査の構造に合わせてカスタマイズされる時に際立っています:
自由記述の質問（フォローアップの有無にかかわらず）: Specificは、メインとフォローアップの質問に関連するすべての回答の重要なテーマと洞察を要約します。市民が長い説明を共有した場合でも、すぐに明確な要約が得られます。
選択ベースの質問とフォローアップ: 各応答オプション（例：「バス」対「メトロ」）ごとに、各フォローアップの回答が別々に要約され、選択の背後にある理由を比較できます。
NPS質問: Specificは、各グループ（批判者、無関心者、推奨者）のための要約を分け、最も一般的なフィードバックと各グループのための提案をハイライトし、市民の忠誠の要因や不信の原因を追跡しやすくします。
このワークフローをChatGPTまたは別のAIモデルで完全に再現することができますが、各プロンプトの前後で手動でソートとリフォーマットを行う準備が必要です。
AIのコンテキスト制限の処理: フィルタリングとクロップ
市民の公共輸送調査が数百（あるいは数千）の回答を集めた場合、AIの「コンテキストサイズ」制限にぶつかります。つまり、多すぎるデータは1回の実行で収まりません。Specificはこの課題に2つの賢い方法で取り組んでいます:
フィルタリング: AI分析に入れる回答を絞り込む。市民が特定の質問に答えたり特定のオプションを選んだ調査のみを含めます。これにより、分析が集中し、効率的です。
クロップ: AI分析に送信する質問ブロックを選択します。これにより、大規模な調査をコンテキスト制限を超えることなく処理でき、重要な分野が除外されないようにします。
一般的なAIツールを使用する際、データを手動で分割およびフィルタリングし、洞察を再構築する必要があります。
市民の調査回答を分析するための共同機能
市民の公共交通品質に関するフィードバックを分析することは、単独のミッションではないことが多いです。協力は通常、メールのやり取りやスプレッドシートの共有、特に大きく多様なチームで「誰が何を言ったか」を見失うことを意味します。
ワークスペースとしてのチャット: Specificでは、ChatGPTでチャットするのと同じ方法で質問をして、AIと調査データを分析しますが、市民調査分析に特化しています。
複数のチャット、複数の角度: 異なるチームメイト、部門、または調査の観点ごとに個別のチャットを設定できます。各チャットには独自のフィルタセットがあり、公共交通計画者がバスデータを集中的に調査し、広報マネージャーがアクセシビリティに言及している件を特定できます。各チャットの作成者が表示され、透明性と責任が伴います。
チームワークの明確なビジビリティ: 各AIチャットでは、即座に誰がどのメッセージに貢献したかが分かります。メッセージの隣にあるアバターは、共同作業と引き継ぎを容易にし、メールスレッドを掘り起こして入力を追跡する必要がなくなります。
インスタントな共有と更新: チームが新しい調査結果や市民のニーズ、公共交通の満足度についての理論を発見した場合、Specific内で簡単にチャットを共有、更新、引き継ぐことができます。整列化を維持し、迅速に意思決定を下すことができます。
特に大規模なデータを扱ったり、都市計画者、交通機関長、または外部のコンサルタントと協力する必要がある場合に役立ちます。すべての人が進行中の会話、コンテキスト、および結論に対して見通しを持ちます。
まだ調査を作成している場合は、市民向けの公共交通品質調査の作成に関するガイドが最適な出発点です。
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