この記事では、モダンなAI駆動メソッドと専用の調査分析ツールを使用して、市民調査からの高齢者サービスに関する回答を分析する方法についてのヒントを紹介します。
市民調査データを分析するための適切なツールの選択
最善のアプローチ—そして選ぶツールは、調査回答の形式と構造に大きく依存します。
定量データ: 数値または選択式の回答（「地元の高齢者サービスにどれだけ満足していますか？」など）を扱う場合、これらはExcel、Googleスプレッドシート、または調査プラットフォームの内蔵ツールを使用して簡単にカウントおよび可視化できます。トレンドを把握したり、クロスタブを実行したり、NPSや満足度スコアを迅速に分析できます。
定性データ: 調査が市民にニーズを説明させ、高齢者プログラムの提案を求めたり、障壁を詳細に説明するよう依頼する場合、オープンエンドの回答があると状況が面白く（そして難しく）なります。すべての回答を読むのは非現実的になり、特に高回答数の調査では顕著です。GPTのようなAIツールは、このような構造化されていないフィードバックを理解し、整理するために不可欠です。
市民調査のリッチで定性的な回答に取り組む際のツーリングには2つの主要なアプローチがあります：
AI分析用のChatGPTまたは類似のGPTツール
コピー＆ペーストとチャット: 調査の回答をエクスポートし（通常はCSVやスプレッドシートに）、ChatGPTや他の大規模言語モデルにデータを貼り付けることができます。その後、AIとチャットし、トレンドを尋ねたり、痛点を要約したり、カスタムクエリを実行できます。
トレードオフ: 緊急時には機能しますが、大量の会話テキストをこの方法で管理するのは理想的ではありません。一般的なAIツールでは、切り取り、回答のフィルタリング、要約と逐語引用の取得が難しい場合があります。また、コンテキスト制限に達するか、またはデータを分割する必要があり、手間と洞察を逃すリスクが増します。
Specificのようなオールインワンツール
AI調査分析のための専用開発: Specificはデータ収集と分析を一元化し、調査フィードバックに特化したAIで結果を瞬時に分析できます。回答者が答えると、AIはスマートなフォローアップ質問を行い、コンテキストと深みをキャプチャします（AIフォローアップ質問機能はこちらをご覧ください）。これにより、「はい/いいえ」を超えた市民からのリッチなデータが得られます。
手動作業やスプレッドシートが不要: Specificはすべてのオープンテキスト回答を要約し、主要なテーマを強調し、直接やり取りを可能にします（ChatGPTのように）。違いは、特化したフィルタリングツールを持ち、調査データが構造化され、整理され、チャットベースの分析の準備が整っていることです。実際にどのように感じるか知りたいですか？AI調査応答分析が実践でどのように機能するかをチェックしてください。
スケーラブルで透明性のある洞察: 「孤立した高齢者の最大の痛点は何か？」などのクエリを瞬時に実行し、テーマレベルの要約、頻度カウント、さらには詳細な引用を手作業でデータを操作せずに取得できます。
ソゴリティクス、LimeSurvey、ポリス、およびColecticaなどのAI駆動の市民調査ツールは、このような自動分析レベルを公共部門プロジェクトに導入し、大規模なテキスト分析を実現し、即座に実用的なパターンを明らかにします。[1]
高齢者サービスに関する市民調査データを分析するための便利なプロンプト
AIと調査について話すとき、結果はプロンプトの質に依存します。ここでは、高齢者サービスに関するオープンエンドの市民フィードバックに特に効果的なプロンプトのアイデアを紹介します：
コアアイデアのプロンプト: これは、オープンテキスト調査回答の任意のセットから主要なトピックを浮き彫りにするユニバーサルプロンプトです。Specificのようなプラットフォームに組み込まれていますが、任意のAIアシスタントでも使用できます：
あなたのタスクは、コアアイデアを太字で抽出し（コアアイデア1つあたり4-5語）+最大2文の説明を行うことです。
出力要件：
- 不要な詳細は避ける
- 特定のコアアイデアを何人が述べたかを指定（言葉ではなく数字を使用）、最も述べられたものを上位に表示
- 提案なし
- 指示なし
例の出力：
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
AIは、より多くのコンテキストを提供することで常に機能が向上します。市民のオーディエンス、目標、調査の背景についてAIに伝えると、より鋭い結果が得られます。
あなたは、私たちの町の高齢者サービスに関する市民調査を分析しています。目標は、アクセスの障壁、満足度、改善のアイディアを理解することです。トップの痛点と満たされていないニーズを特定してください。
テーマの掘り下げ: 興味深い「コアアイデア」を見つけたら、次のようなフォローアップを試してください：
その[コアアイデア]についてもっと教えてください。主な関心事項は何ですか？可能であれば引用を含めてください。
トピックの検証: 具体的な問題やアイデアが誰かに言及されているかを確認でき、サポートする逐語引用を見つけられます。
[車椅子アクセス]について誰か話しましたか？引用を含めてください。
市民フィードバックからペルソナを作成する: 人生の段階、健康状態、デジタルリテラシーに基づいてフィードバックをセグメント化するためには、次のように使用します：
調査回答に基づいて、製品管理で使用される「ペルソナ」に似た、独自の特性、動機、目標、および会話で観察された引用やパターンを要約するリストを特定し、説明してください。
痛点と課題の明確化: 地元の高齢者サービスにおける何が壊れているのか、または不満を素早く洗い出すためには：
調査応答を分析し、最も一般的な痛点、不満、または課題をリスト化します。各項目を要約し、出現頻度やパターンに言及してください。
動機と原動力のマッピング: 市民が特定のサービスを利用したりスキップしたりする理由を理解するためには：
調査の会話から、行動や選択の主な動機、欲望、または理由を抽出します。類似の動機をグループ化し、データからのサポート証拠を提供してください。
具体的な提案とアイディアの抽出: データ駆動の推奨と革新のためには：
調査参加者によって提供されたすべての提案、アイディア、または要求を特定し、リスト化します。トピックや頻度ごとに整理し、関連する場合は直接の引用を含めます。
他の役立つプロンプト例と高度なプロンプトのヒントについては、私たちのAI調査分析機能ガイドをご覧ください。
質問タイプ別の定性データをSpecificが分析する方法
Specific（および類似のAI駆動ツール）が本領を発揮するのは、オープンエンドの調査回答を分析する際です：
オープンエンドの質問（フォローアップありまたはなし）: 各質問に対して要約を取得し、特にフォローアップ回答の統合ビューを提供することで、市民からのニュアンスや新たなアイデアに容易に深入りできます。
フォローアップ付きの選択式質問: 各選択肢には、関連するフォローアップ質問へのすべての返信に対するAI生成の要約があります。例：「どの高齢者サービスを使用していますか？」について、AIは各オプション（交通、食事プログラムなど）のフィードバックを分類し、それぞれの分野でユーザーが重視するものや苦労するものを示します。
NPS質問: 推奨者、中立者、および批判者がそれぞれオープンエンドフォローアップのAI駆動要約を取得します。最も満足しているユーザーにとって機能しているもの、およびリスクのある市民の不満点を示します。
これらの多くはChatGPTでも行えますが、セットアップに手間がかかります：回答タイプを手動で分け、独自の要約やグループ化を組み立てる必要があります。Specificなどのプラットフォームは、この作業を自動化し、構造化し、数時間を節約し、よりリッチな結果を提供します。ステップバイステップのガイドとベストプラクティスについては、高齢者サービスに関する市民調査の作成方法や市民フィードバックのためのベスト質問タイプを探求してください。
AIコンテキスト制限の克服: フィルタリングとクロップアプローチ
AIモデル（GPT-4など）はコンテキストサイズの制限があります—一度に処理できるテキストの量が決まっています。高齢者サービスに関する市民調査から数百または数千の回答を受け取る場合、それが1つのAIクエリに収まらないかもしれません。重要なテーマを逃したり、静かな声を見落としたりしたくはありません。
この問題に対処するための主な戦略は2つあり、Specificは両方を簡単に処理します：
フィルタリング: 返信に基づいて会話をフィルタリングできます。食事プログラムや交通の課題にコメントした市民の分析だけを望む場合は、その基準を選択し、関連する会話だけがAIに送られ分析されます。結果は、明確でテーマ別の洞察がコンテキスト制限で収まります。
クロップ: すべての質問に対する全回答を送信する代わりに、分析したい質問だけを選択できます—例えば、「生活をより便利にする改善は何ですか？」」という質問。このようにデータセットは小さく集中し、AIは最も重要な部分に深く掘り下げられます。
フィルタリングとクロープの両方を組み合わせることで、スプレッドシートでデータを切り分けることなく分析をカスタマイズできます。AI分析を最適化するための調査フローの深掘りについては、AI調査エディターガイドをご覧ください。
市民調査応答を分析するための協調機能
協調の痛点: 高齢者サービスに関する市民フィードバックの分析は多くの場合チームプロジェクトです—市役所、公共保健、非営利団体、高齢者の支持者と協力することもあるかもしれません。大きなスプレッドシートや要約ドキュメントを行ったり来たりする電子メールは作業を遅らせます。
チャットベースのコラボレーション: Specificでは、プラットフォーム内でデータを直接分析し、AIとチームのようにチャットできます。各チャットは異なる洞察、フィルターセット、または調査質問に焦点を当てることができます—1人のチームメンバーが交通フィードバックに掘り下げている間、別のメンバーは社会参加のテーマを探ります。チャットには作成者がタグ付けされ、誰が何を言ったのかが常にわかります。
チーム可視性とアカウンタビリティ: 送信者のアバターが表示され、誰が何を尋ねたのかを追跡するのが簡単で、複数の人々が同時に並行分析を行えます—洞察を明らかにし、フォローアップを行い、リアルタイムで結果を検証できます。これにより、各部門や外部パートナーがプロセスの一部を所有し、重複作業をせずに済みます。
協調的なAI調査分析を試してみませんか？AI駆動の応答分析をSpecificで確認するか、高齢者サービス向けAIテンプレートでの市民調査の生成方法を探るを確認してください。
今すぐ高齢者サービスに関する市民調査を作成
より深い洞察を得て、分析を自動化し、チームをAI駆動の調査フィードバックで結び付けます。次の市民調査を開始し、高齢者サービスに影響を与える変更を見てみましょう。