この記事では、AIを活用したアンケート回答分析を用いて、道路維持に関する市民アンケートの回答を分析する方法についてのヒントを紹介します。アンケートデータを理解するために最適なツールとプロンプトを学びましょう。
アンケート回答を分析するための適切なツールの選択
アンケート回答を分析する際に使用するツールとアプローチは、データの種類と複雑さに依存します。以下で説明します：
定量データ：ここでは数字が重要です。「道路維持に満足していますか？」（1〜5の評価や選択肢として）といった質問は、簡単に分析できます。ExcelやGoogle Sheetsで回答を集計して、即座にグラフや平均値を取得できます。
定性データ：これはオープンテキストの回答（「あなたの通りの何を修繕しますか？」）や、追跡質問を通じて収集された詳細なストーリーです。手作業での分析が困難になるほど、回答のボリュームと深さがあります。AIツールが必須です！
質的応答を扱う際のツールとしては2つのアプローチがあります：
ChatGPTや類似のGPTツールを用いたAI分析
ChatGPTへのデータコピー：アンケート結果をテキストやCSVとしてエクスポートした場合、それをChatGPTや他のGPTツールに貼り付けることで、結果についてのチャットを開始できます。
あまり便利でない：このアプローチはアクセスしやすいものの、スケールが難しいです。フォーマットの問題、データ制限、構造の欠如があり、何百もの市民の回答を処理したり、人口統計や質問の種類ごとにフィルタリングしようとすると面倒です。それでも、小さなデータセットのクイック分析には基本的な結果が得られます。
Specificのようなオールインワンツール
Specificはすべてを一つにまとめます。アンケート収集とAIを活用した詳細な分析を組み合わせています。道路維持に関する会話形式の市民アンケートを開始すると、プラットフォームがフォローアッププロービングを自動的に行い、各回答の深さとコンテキストを引き上げます。
インスタントな要約とインサイト：Specific内のAIアンケート回答分析により、質的回答はすぐに要約されます。主要テーマ、核心的なアイデア、実践的な提案が浮かび上がり、スプレッドシートを精査する手間が省けます。
データとチャット、さらに高度なコントロール：アンケートの結果について、SpecificのAIに何でも質問できます。ChatGPTと同様にチャットが可能であり、アンケートデータに特化したフィルターや文脈的なコントロールが備わっています。
その他の注目すべきAIツール：MAXQDA、Atlas.ti、Looppanel、InfraNodus、Qualz.aiは、質的アンケート分析向けに強力なAI機能を提供します。それぞれ自動コーディング、転写、感情分析、視覚化などの強みを持ち、アンケートデータ以上のものを取り扱う場合でも、研究のスピードと構造を高めることができます。[1][2][3]
道路維持に関する市民アンケート回答を分析するための役立つプロンプト
AIを使ったアンケート分析（ChatGPT、Specific、他ツールのいずれであっても）では、プロンプトが結果を形作ります。以下は、道路維持に関する市民アンケート向けに適応された試行済みの例です：
コアアイデアのためのプロンプト：数十または数百の回答から大きなテーマを抽出するために使用します。Specificのデフォルトですが、どこでも効果的です。この指示と一緒にテキストデータを貼り付けます：
あなたのタスクは、コアアイデアを太字（各コアイデアは4-5語）で抽出し、最大2文で説明します。
出力要件：
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアが何人に言及されたかを数字で示し、一番多く言及されたものを上に
- 提案なし
- 指示なし
出力例：
1. **コアアイデアのテキスト:** 説明文
2. **コアアイデアのテキスト:** 説明文
3. **コアアイデアのテキスト:** 説明文
AIは、より多くの文脈を提供することでより良いパフォーマンスを発揮します。あなたの市、自身の目標、また市民から学びたい内容などの詳細を含めましょう：
これらの回答の文脈は次のとおりです：このアンケートはスプリングフィールドで実施しました。市民が現状の道路維持に不満を感じる理由、そして何が改善をもたらすかを知ることを目標としています。この背景を用いて要約を導いてください。
特定のトピックに深く入り込む。何か興味深いものが出現したら、次のように尋ねてみましょう：
回答者が言及した道路安全の懸念事項について詳しく教えてください。
特定のトピックに関するプロンプト：特定の問題（たとえば、穴修繕や除雪）について誰かが言及したかどうかを確認したい場合、次を使用します：
誰かが穴の修繕について話しましたか？引用を含めてください。
ペルソナに関するプロンプト：回答者が誰であるか（通勤者、自転車利用者、親など）を特定するには：
アンケートの回答に基づいて、製品管理で使用される「ペルソナ」のように、特徴、動機、目標、観察された会話パターンをまとめたリストを作成してください。各ペルソナの特徴をまとめてください。
課題と挑戦に関するプロンプト：
アンケートの回答を分析して、最も一般的な課題、フラストレーション、またはチャレンジをリストアップします。それぞれを要約し、パターンや発生頻度を記しています。
動機とドライバーに関するプロンプト：
アンケートの会話から参加者の行動や選択の主要な動機、願望、理由を抽出します。類似の動機をグループ化し、データからの証拠を提供します。
提案とアイディアに関するプロンプト：
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ます。トピックや頻度ごとに整理し、関連する直接の引用を含めます。
満たされていないニーズと機会に関するプロンプト：
回答者によって強調された改善機会やギャップについて、アンケートの回答を調べて明らかにします。
質問の種類に基づく市民アンケート回答のSpecificによる分析方法
Specificでは、フィードバックを収集すると、すべての種類のアンケート質問がその構造に適したアプローチで分析されます。以下に何が起こるかを示します：
オープンエンドの質問（フォローアップありまたはなし）：すべての回答にAI要約が提供され、もしフォローアップ質問があった場合、深い会話に対する個別の要約が提供されます。「次に都市が修繕すべきものは何ですか？」のような質問では、文脈と理由が重要です。
選択肢ありのフォローアップ：各選択肢（たとえば、「除雪」、「穴修繕」など）が、関連するフォローアップフィードバックの専用要約を受け取ります。なぜ人々が特定の選択をしたのかの背景を即座に確認できます。
NPSの質問：回答はプロモーター、パッシブ、デトラクターに分割され、各グループのフォローアップが個別に分析され要約されます。これにより、道路作業に対する満足や不満を促進する要因を特定しやすくなります。
これらの作業はChatGPTでも可能ですが、それぞれの質問とカテゴリーごとに論理的なグループにデータを整理して準備する必要があります。少し手間がかかります！
AIコンテキストサイズ制限に関する課題の対処法
AIモデル（GPTなど）には厳格なコンテキストサイズ制限があります。道路維持についての市民アンケートが大量の回答を集めた場合、すべてを一度に分析することはできないかもしれません。以下は何が効果があるか（またSpecificが提供する機能）です：
フィルタリング：選択した質問や選択肢に対する回答のみを含め、AIに送信する前にデータセットを絞り込みます。不要な回答に溺れることなく、最も重要なものを分析します。
クロッピング：特定の質問（またはアンケートのセグメント）のみをAIに送信します。これによりコンテキ{
