この記事では、AIを活用したツールを用いて、除雪サービスに関する市民調査の回答/データを賢く、迅速に分析する方法についてのヒントを紹介します。
調査回答分析に適したツールの選択
使用するアプローチとツールは、調査が定量データまたは定性データを生成したかどうかに依存します。分析を構築する方法についての考え方は以下の通りです:
定量データ: 調査が構造化された選択肢（「はい/いいえ」や評価など）を含む場合、従来のツールで迅速に結果を得ることができます。ExcelやGoogle Sheetsは、回答の分布や割合を計算するのに最適です。例えば、住民が「除雪サービスにどのくらい満足していますか？」と尋ねられた場合、それぞれの回答を集計することで明確な指標が得られます。2024年には、ウィニペグ住民の71%が市の除雪サービスに満足していると報告し、これは前年の66%からの増加で、スプレッドシートで簡単に視覚化できます。[1]
定性データ: 自由記述のフィードバックや詳細なコメントを収集する場合、状況は複雑になります。数百の詳細な回答を手作業で正確に読み取ることは圧倒的で、ほぼ不可能です。ここでAIベースのツールが救世主になります。AIは大量の自由記述の回答を処理、要約し、全体像や隠れた宝石を人間の偏見や疲労を伴わずに見つけ出します。
定性調査回答の分析において、一般的に使用される2つのツール方法があります:
ChatGPTまたは類似のGPTツールを用いたAI分析
低ボリュームで、データをコピー&ペーストすることに抵抗がなければ、調査データをChatGPTウィンドウにエクスポートするのが一つの簡単な方法です。対話の書き起こしを貼り付け、AIと市民の除雪サービス調査結果についてチャットできます。
ただし、この方法はすぐに混乱する可能性があります: すべての回答を整理するのは難しいです。後で深く掘り下げたりフォローアップしたりするのは困難です。大きなデータセットは、コピー/ペーストやコンテキストサイズの制限にすぐに達します。
主なポイント: このハンズオンアプローチは小規模な定性データセットには適していますが、回答ボリュームが増えると助けよりも手間になり、同僚と協力したい場合にはより一層そうです。
オールインワンツール「Specific」のような特定目的ツール
Specificのような統合ツールは、会話型調査分析用に特別に設計されています。調査収集ツールであると同時に、真のAIベース分析プラットフォームです。
Specificを使用する場合、 自動でスマートなフォローアップ質問をしてくれる会話型調査を作成でき、市民からのデータの質が向上します。（自動AIフォローアップ質問について興味がある場合はさらにチェックしてみてください。）
最も優れた点は即時のAI分析です: 返信を収集した後、Specificは自動で要約し、主要なテーマをクラスタリングし、実用的なフィードバックを抽出します。スプレッドシートも、無限の回答を扱うわけでもなく、除雪サービス調査で何が重要かを直接把握できます。
AIと直接会話し、 デモグラフィックごとの分析結果を求めたり、感情によってフィルタリングしたり、特定の問題についてフォローアップしたりできます。インターフェースは調査作業用に特別に設計されており、単なるスプレッドシートや一般的なAIプレイグラウンドを改良したものではありません。
このような調査を構築するための背景が必要な場合は、このステップバイステップガイドを<專案id="5">除雪サービスについての市民調査の作り方<このような調査を構築するための背景が必要な場合は、このステップバイステップガイドを>をチェックしたり、彼らのAI調査ジェネレータを使って事前に構築されたテンプレートを使用したりすることができます。
除雪サービスに関する市民調査回答の分析に使える便利なプロンプト
プロンプトはフィードバックを理解するための秘密兵器です。市民の除雪サービスに関するトピック分析において、AI調査回答分析に適したプロンプトのいくつかを以下に紹介します。
コアとなるアイデアのためのプロンプト: 自由回答のフィードバックに利用し、主要なテーマや説明を瞬時に見つけ出すために使います:
あなたのタスクは太文字でコアアイデア（コアアイデアごとに4〜5語）を抽出し、その説明を最大2文で記述することです。
出力要件:
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアを述べた人の数を具体的に（単語ではなく数字を使用）、最も多く述べられたものを上に配置
- 提案なし
- 表徴なし
出力例:
1. **コアアイデアのテキスト:** 説明テキスト
2. **コアアイデアのテキスト:** 説明テキスト
3. **コアアイデアのテキスト:** 説明テキスト
AIは、調査の詳細や、目指すゴール、回答者の背景についてのコンテキストを与えると、常により良く機能します。 例えば:
あなたはAI調査アナリストです。これは2024年の除雪サービスに関するウィニペグ住民の満足度調査です。私の目標は改善分野を特定し、共通の問題点を理解することです。
フォローアップのためのプロンプト: コアアイデアの中で何かが際立った場合に、焦点を絞る:
繰り返される見落とされたサイドストリートの苦情についてもっと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: ある問題が発生したかどうかを確認し、引用を抽出するために利用します:
応答時間が遅いと言った人がいますか？ 引用を含めてください。
ペルソナのためのプロンプト: 市民が誰なのか、各グループを定義するものが何かを理解したいとき:
調査回答に基づいて、プロダクトマネジメントで使用するような「ペルソナ」をリストアップし識別します。各ペルソナに対して、鍵となる特徴、動機、目標、観察されたパターンや引用などを要約します。
課題や挑戦に関するプロンプト: フラストレーションや障害を明らかにする:
調査回答を分析し、言及された最も一般的な課題、フラストレーション、または挑花をリストアップして要約し、それぞれのパターンや頻度を記録します。
感情分析のためのプロンプト: 市民がどのように感じているかを理解します:
調査回答で表現された全体的な感情を評価します（例: ポジティブ、ネガティブ、中立）。各感情カテゴリーに貢献するキーワードやフィードバックを強調します。
建設的提案とアイデアのためのプロンプト: 市民が提案した改善策を表面化します—改善の計画に最適です:
調査参加者から提供されたすべての提案、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別に整理し、関連箇所には直接の引用を含めます。
詳細な実用的質問リストが必要なら、この<실전榜>市民調査のためのベストな質問リストをチェックしてください。
<詳細な実用的質問リストが必要なら、この>
AI分析はさまざまな種類の調査質問にどのように適応するのか
質問の種類は得られる分析に影響を与えます。AI調査プラットフォーム「Specific」は、ウィニペグ住民が雪除けサービスについて意見を共有する際の分析方法を以下のように分けています:
自由記述の質問（フォローアップの有無に関わらず）: Specificは、すべての市民からの主なポイントを明確に要約し、同一トピックに関する各フォローアップ質問に対する詳細な分析を提供します。
選択肢付きフォローアップの質問: 市民が選択肢から選ぶ場合（例:「非常に満足」「やや不満」）、AIはそれぞれの選択肢に応じたサマリーを提供—各グループのユニークな洞察が得られますので、「非常に満足」な住民がどのようなことを述べ、「批判的」な住民がどのように応答するのかを学べます。
NPS質問: ネットプロモータースコア（NPS）の質問では、推奨者、中立反応者、批判者向けにそれぞれサマリーがあり、彼らの主要なフォローアップ回答の概要が提供され、微妙な改善が行えます。
手作業でChatGPTを使用しても同じことができますが、 各タイプの応答グループのサマリーを分割して追跡するのはさらに大変です。
多数の市民調査回答におけるAI コンテキストの制限への対処法
コンテキストの長さはAIモデルの実際の制約です。調査が500を超える詳細な市民コメントを集めた場合、これらすべてをAIの入力ウィンドウに一度に収めることはできません。これを管理する方法:
会話によるフィルタリング: 特定の質問に回答した、または特定の答えを選択した市民のデータのみを送信します。これにより、分析が重要なものに集中し、AIの制限内で維持されます。
選択した質問のクロップ: 会話全体を分析する代わりに、特定の質問1〜2個（例: 応答時間に関するフィードバックや歩道の除雪に関する問題）を選び、それだけをAIに要約させます。このアプローチはセッションを軽量でフォーカスされたものに保ちます。
SpecificのAI調査回答分析機能はこれらのオプションをワークフローに直接組み込み、大規模な市民データセットを実用的で迅速に解析できるようにしています。
市民調査回答を分析するための共同機能
地域全体の除雪調査からのフィードバックを分析することは、チームワークが不可欠で、一人で行うものではないことが多いです。市長から地域リーダーまで誰もが話し合いと洞察に関わりたいと思っています。しかし、Googleドキュメントやスプレッドシートでコメントやテーマを管理するのはすぐに難しくなります。
AIとの共同チャット: Specificでは、仲間とAIを使って結果をチャットすることで分析できます。新しい発見やフォローアップはすぐに全員に利用可能です—無限のエクスポート/インポートサイクルを繰り返す必要はありません。
複数のフォーカスチャット: 各チャットセッションは異なるテーマ（例:「住居者の苦情」や「迅速な対応に関するポジティブなフィードバック」）を目指せます—フィルタやフォーカスエリアはチャットごとにパーソナライズできます。誰がスレッドを始めたのか、その関心領域が何であるのかが常に明確で、説明責任と明瞭さを促進します。
誰が何を言ったかを見る: 共同分析モードでは、どの洞察がどのチームメンバーから来たのか、アバターまで一目でわかります。これにより、どの発見が各利害関係者グループにとって最も関連性が高いのかを追跡しやすくなります。
このような調査のフローを試したい場合は、AI調査ジェネレータを使用して、除雪サービス市民調査のテンプレートをすぐに作成できます。
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