この記事は、市民の小規模ビジネス支援に関する調査の回答をどのように分析するかについてのヒントを提供します。スプレッドシートや頭痛の代わりに実用的な洞察を求めている場合は、このまま読み進めてください。これはあなたのためのものです。
市民調査データを分析するための適切なツールを選ぶ
小規模ビジネス支援に関する市民調査結果を分析する最善のアプローチは、常に収集したデータに依存します。ツールと戦術は、数値データ（定量データ）を扱っているのか、豊富なテキストの回答（定性データ）を扱っているのかによります。
定量データ:「市民のうちどれだけが『駐車場改善』を優先事項としたか」といった簡潔な調査回答がある場合、Google SheetsやExcelが完璧に役立ちます。数え、フィルターをかけ、図示するという作業はシンプルで、広く理解されています。
定性データ: 市民からの自由回答やフォローアップの回答は異なった存在です。何十、何百もの自由形式の意見がある中で、ひとつひとつをスクロールして確認したくはありません。ここで人工知能が役立ちます: AIツールは定性的なフィードバックを読み取り、解釈し、パターンを見つけ、要約することができ、複雑なテキストデータから本当の洞察を引き出すことが可能です。AIを活用した調査は調査疲れを最大40%軽減し、エンゲージメントを最大25%向上させることができると考えられており、市場は急速にその方向に向かっています。 [4]
定性調査回答を分析するツールを選ぶ際には、二つの基本的なアプローチがあります:
ChatGPTや類似のGPTツールによるAI分析
コピー・ペースト方式: 多くの人が単に調査結果をテキストやCSVとしてエクスポートし、それを全てChatGPTや他のGPTツールに貼り付けてデータについて対話を開始します。
最大の欠点: 調査内容について話し合うことはできますが、コンテキストの追跡、フィルタリング、大量のデータセットの処理は混乱し、非効率です。整理や生のテキストのクリーニングに余計な時間がかかります。それでも、実験好きだったり、回答が少数の時には迅速なスタートが切れます。
Specificのようなオールインワンツール
調査分析専用に設計: Specificのようなプラットフォームでは、AIで回答を集めて瞬時に分析できます。一般的なチャットとは異なり、Specificはプロセスを構造化します: 特に重要なところで追質問をすることで、回答者と対話を持ちながら、より深く、質の高いデータを明らかにします。
AIによる要約と発見: Specificを利用すれば、即座に分析できます。手動でコピー・ペーストしたりスプレッドシートを格闘したりする必要はありません。プラットフォームは主要テーマを見つけ、回答を要約し、市民の小規模ビジネス支援に関する優先事項についての実行可能な洞察を提供します。GPTと対話するのと同じくらい簡単ですが、調査分析に特化しています。さらに、AIが注目するデータポイントを管理したり、会話をフィルタリングしたり、結果をセグメント化したりでき、市民が実際に考えていることや言っていることを簡単に把握できます。（調査の作成についてもっと知りたい方は、市民小規模ビジネス支援調査のAI調査ジェネレーターを参照してください。）
ボーナス: このスタイルの調査では、動的なAIによる追質問を行うことができ、回答の深さと関連性を高めます。ここで重要なのは、賢く、ターゲットを絞った追質問をする調査が、はるかに豊かな洞察を集めることです—AI主導の調査ツールが採用を加速しているという証拠があり、グローバル市場は2025年までに年間34.6%で成長し、48億ドルに達すると予測されています。 [5]
市民の小規模ビジネス支援調査結果を分析する際に使える便利なプロンプト
プロンプトは、AI調査ツールからより良く、より速い回答を得るための近道です—Specific、ChatGPT、または他のGPTプラットフォームを使用するかどうかに関わらずです。小規模ビジネス支援に関する市民の自由回答に使える便利なプロンプトをいくつかご紹介します:
中核アイデアのためのプロンプト: 大量の調査回答から中心的なテーマを素早く抽出するために使います。
あなたのタスクは、中核アイデアを太字で（中核アイデア1つにつき4-5語）+ 最大2文の説明を抽出することです。
出力要件:
- 不要な詳細は避ける
- 特定の中核アイデアを何人が言及したかを明確にする（単語ではなく数字で）、最も言及されたものを上に配置する
- 推薦なし
- 示唆なし
例の出力:
1. **中核アイデアのテキスト:** 説明テキスト
2. **中核アイデアのテキスト:** 説明テキスト
3. **中核アイデアのテキスト:** 説明テキスト
AIは常により多くのコンテキストでより良く機能します。調査目的、目標、またはあなたの都市が検討している支援の種類に関する詳細を提供してください。例えば:
この調査は、中規模都市の住民に回答されました。目標は、市民にとって最も重要な小規模ビジネス支援の種類（例: 地方税の削減、店舗の補助金、マーケティング支援）を特定し、その理由を明確にすることです。
特定のアイデアについての深掘りプロンプト: 中核アイデアを特定した後、「XYZ（中核アイデア）について教えて」とAIに尋ねて、より深く掘り下げたり、関連する引用を提示させたりします。
特定のトピックについてのプロンプト: これは、浮上していると思われるトレンドを検証する際に特に有用です。「XYZについて誰か話したか？」と尋ねるだけでOKです。より豊かな洞察を得るために「引用を含めて」と追加しましょう。
痛点と課題についてのプロンプト: 地元の小規模ビジネス生活や既存の支援オプションについて市民が何に不満を感じているのかを表面化させる際に使います。
調査の回答を分析し、最も一般的な痛点、不満、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、パターンや頻度を記録してください。
ペルソナのためのプロンプト: 市民の異なるアーキタイプと彼らを動機づけるものを理解します。
調査の回答に基づいて、製品管理で使用される「ペルソナ」と同様に、明確なペルソナのリストを特定して説明してください。それぞれのペルソナについて、その主要な特性、動機、目標、関連する引用や観察されたパターンを要約してください。
感情分析のためのプロンプト: 小規模ビジネス支援の提案について、人々がどのように感じているのか（ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）を把握するのに役立ちます。
調査の回答に表現されている全体的な感情（例えば、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。各感情カテゴリー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。
さらに多くのプロンプトのインスピレーションが欲しい方は、市民調査の作成方法のガイドや小規模ビジネス支援調査に最適な質問をチェックしてください。
Specificによる質問タイプ別の調査データ分析方法
Specificは、市民調査データを質問タイプごとに分解して理解し、小規模ビジネス支援にとって最も重要なものを迅速に発見して行動することができます:
フォローアップの有無にかかわらず自由回答: プラットフォームは、すべての回答を要約し、関連するフォローアップの各部分のイメージを構築します—もはや一つ一つのコメントを読む必要はありません。
フォローアップ付きの選択肢: 各回答の選択肢ごとに個別の要約が得られますので、なぜ市民が助成金を支持するのか、それとも税制緩和を支持するのかといった理由を確認できます。
NPS質問: Net Promoter Score項目については、Specificは分析をグループごとに分けます: 批評者、受動者、推奨者の各グループのフォローアップ回答が文脈に沿って要約され、人々がスコアを与えた理由を簡単に把握できます。
これをChatGPTで行うことも可能ですが、各セグメントや質問ごとに手動でフィルタリングやプロンプトの作成をする必要があります。
市民調査データの大規模データでのAIコンテキスト制限の対処方法
GPTのようなAIモデルには常にコンテキストサイズの制限があります—一度に「見る」ことができるデータには限りがあります。市民調査で何百、何千もの回答が集まった場合、モデルの容量が不足するかもしれません。これをどのように対処するか（および、Specificがそれをデフォルトで行う方法）をご紹介します:
フィルタリング: サンプルを絞り込みます。AIがあなたが選択した質問に答えた会話や特定のオプションを選んだ会話のみを対象に見せるように、回答をフィルタリングします。これにより、分析を集中させ、制限に達することがなくなります。
クロップ: 最も重要な質問だけを選択します。他の部分をカットして、AIが分析したいチャンクだけを入力します。より多くのデータがフィットし、焦点を絞った、関連性のある洞察を得ることができます。
このターゲットを絞ったアプローチは、広範囲な市民調査を実施するときに不可欠であり、AIを活用した調査回答分析のためにSpecificのワークフローに組み込まれています。詳細はAI調査分析機能ガイドで確認できます。
市民調査回答分析向けのコラボレーション機能
小規模ビジネス支援調査に携わったことがある人なら誰でも、回答をレビューし、洞察を共有し、複数のステークホルダーと協力して分析するのがどれほど難しいかを知っています。
チャット主導のコラボレーション: Specificを使えば、チームは調査回答をメールスレッドや乱雑なスプレッドシートに投入する必要はありません—AIと会話するだけで、実際の言葉を使いながら瞬時に分析を得ることができます。
複数の同時チャット: あなたや同僚は異なるフィルターを使用して別個に焦点を絞ったチャットを開始できます（例えば、「NPS推奨者のみを表示」または「地方税の軽減のみについての回答」）。誰がそれを始めたのかが明確に表示されるため、誰が何を探求したのかを全員が理解し、重複した努力を減らすことができます。
明確なユーザーアイデンティティによるコラボレーション: コラボレーションする際には、各AIチャットメッセージの作成者を常に確認できます。アバターは一見して貢献者を示します。これにより、部門間のフィードバックが迅速かつ透明になり、コンテキストを失うことはありません。
AI調査回答分析のためのコラボレーション機能とワークフローの詳細を学ぶか、インタラクティブな調査デモで実用的な例に触れてみてください。
今すぐ市民の小規模ビジネス支援調査を作成しましょう
市民からの有意義な意見を得て、小規模ビジネス支援の意思決定について実行可能な洞察を引き出しましょう—SpecificのAI調査ツールが重い作業を引き受けてくれるので、あなたはインパクトに集中できます。今日調査を作成し、あなたのコミュニティが実際に何を考えているかを見てみましょう。