この記事では、街路灯に関する市民調査の回答を分析する方法についてのヒントを紹介します。調査分析の実践的なアプローチを学び、定性的および定量的データに対処し、調査の回答からより多くの価値を引き出します。
街路灯調査の回答を分析するための適切なツールの選択
街路灯に関する市民調査の回答を理解するためには、収集したデータの構造や形式に応じたアプローチが必要です。データタイプごとに説明します:
定量データ: ここでは数字が頼りになります。「暗くなると安全でないと感じる人はどれくらいですか？」や「LED照明を好む割合はどれくらいですか？」といった質問。これらの質問にはExcelやGoogle Sheetsのようなクラシックなツールが適しています。数を数え、フィルタリングし、差し迫ってトレンドを見つけるためにチャート化するだけです。
定性データ: 自由記述の回答やフォローアップの質問（「夜間にもっと安全を感じるためにはどうすればよいですか？」）は、より難しいです。何百ものこれらを手動で読むことは圧倒的で間違いやすいです。すべてのコメントを一つずつ読むのは実用的ではありません。ここでAIツールが輝き、長文から意味やパターンを分析することができます。
定性的な回答に対処する際のツールには2つのアプローチがあります:
AI分析のためのChatGPTまたは類似のGPTツール
迅速でアクセスしやすい: 調査の回答をエクスポートした場合、それをChatGPTや他の一般的なGPTツールにコピーペーストできます。その後、データに関する質問（「市民が街路灯について心配していることは何ですか？」）をAIに投げかけることができます。この方法は民主化されています—誰でもできますが、必ずしも便利ではありません。大規模なデータセットは入力制限に達するかもしれませんし、フォーマットが不安定です。データを事前処理する必要があることが多く、調査に特化した分析機能もありません。多くは適切なプロンプトを考え出し、結果を解釈するためにあなたにかかっています。
Specificのようなオールインワンツール
調査の洞察に特化: Specificのようなオールインワンツールは、定性的なフィードバックの収集と分析の双方からの手間を取り除きます。対話型の調査を開始することができ（これにより、AIが賢いフォローアップの質問をするため、詳細で焦点を絞った回答を収集しやすくなります）。分析エンジンは生成AIを活用して重労働を軽減します：即座の要約、注目のトピックや洞察の抽出、質問やテーマごとのフォローアップ回答の整理。
瞬時の実用的な洞察: チャットインターフェイスでは、テーマについて質問したり、意見を比較したりできます—まるでChatGPTのようですが、調査特有の機能、たとえばAIが考慮するデータの部分を管理することなどができます。コンテキストのフィルタリング、高品質のフォローアップ収集、構造化された整理で、パターン、痛みのポイント、または肯定的なフィードバックの抽出作業は簡単です。スプレッドシートの整理に時間をかけるより、コミュニティにとって実際に重要なことを理解するための時間を多く費やすことができます。
市民の街路灯調査の回答を分析するために使える便利なプロンプト
プロンプトは、AIを使用して調査の回答データを調査したいときのツールキットです。よく作成されたプロンプトは、AIが実用的な洞察を浮かび上がらせ、アイデアをグループ化し、テーマを発見するのに役立ちます。これらはうまく機能します—都市の安全感を理解したい場合や、異なる種類の街路灯の好みを探る場合です:
基本の考えのためのプロンプト: これは、特に大規模で非構造化データセットのための便利なスタートです。次に、重要なことに関するサマリーを得るための背骨です:
あなたの課題は、太字で4〜5語の基本の考えを抽出し、最大2文に長い説明を行うことです。
出力要件:
- 不要な詳細を避ける
- 特定の基本の考えを言及した人数を指定する（言葉ではなく数字で）、最も言及されたものを上に
- 提案なし
- 示唆なし
例の出力:
1. **基本の考えのテキスト:** 説明文
2. **基本の考えのテキスト:** 説明文
3. **基本の考えのテキスト:** 説明文
AIの性能を向上させたい場合は、常に調査の目的、対象者、または状況についてのより多くのコンテキストを与えるようにしてください。これにより、モデルがあなたの考え方に近い方法で回答を検討することができます。以下はその例です:
これらの回答は、街路灯についての市民調査から集めたものです。目的は、暗くなってからの安全に関する考慮や提案を市民がどのように感じるか、異なる照明技術に対してどう感じているかを見つけることです。テーマを抽出し、主要な懸念事項を示してください。
さらに深く掘り下げる: テーマを抽出した後、「[基本の考え]についてさらに教えてください」とAIに尋ねることで、各トピックの裏にある微妙な点を探ります。
特定のトピックのためのプロンプト: 対象となる確認を行いたい場合（「誰かが破壊行為について言及しましたか？」）、これを試してください:
[破壊行為]について誰か言及しましたか？引用を含めてください。
ペルソナのためのプロンプト: あなたの都市の異なるグループを理解する:
調査の回答に基づいて、特徴的なペルソナのリストを識別し記述してください—「ペルソナ」が製品管理で使われるのと似たように。それぞれのペルソナについて、主要な特徴、動機、目標、会話で観察された関連する引用やパターンを要約してください。
痛みのポイントと課題のためのプロンプト:住民が何にフラストレーションを感じているのか知りたいですか？
調査の回答を分析し、最も一般的な痛みのポイント、フラストレーション、イライラの原因をリストしてください。各要点を要約し、パターンや発生頻度を示してください。
動機とドライバーのためのプロンプト:回答者の態度や提案を動機付けるものは何ですか？
調査会話から、参加者が表現する主要な動機、欲望、行動や選択の理由を抽出してください。類似した動機をグループ化し、データからの裏付けを提供してください。
感情分析のためのプロンプト: 人々がどのように感じているのか全体を把握したいですか？
調査の回答に表現された全体的な感情（例：ポジティブ、ネガティブ、中立）を評価してください。各感情カテゴリに寄与する主要なフレーズやフィードバックを強調してください。
このような調査のための質問作成を上達させたいですか？街路灯に関する最適な市民調査の質問についての詳細を確認してください。
Specificが質問タイプ別に定性的な市民調査回答を要約・分析する方法
Specificでの回答の要約や分析方法は質問タイプに依存しています:
オープンエンドの質問（フォローアップありまたはなし）: AIは、その質問へのすべての回答をすっきりと要約し、フォローアップを有効にしている場合、それらの回答がコンテキストで要約されます—たとえば、「なぜ安全ではないと感じますか？」だけでなく「どのようにすればより安全に感じますか？」のように一箇所で見ることができます。
フォローアップ付きの選択: 複数のオプションを持つ質問（例：「夜間に最も気になることは何ですか？」）とオープンエンドのフォローアップでは、それぞれの選択肢が市民のコメントの要約を持ちます。このため、グループごとの意見を比較しやすくなります。
NPSの質問: 各NPSセグメント（非推奨、受動的、推奨者）は、フォローアップの回答に基づいて定性的な分析が行われ、市の担当者が各カテゴリーの住民の満足（または不満）を何が促進しているのかを掘り下げるのに役立ちます。
これらすべてをChatGPTや他の一般的なLLMで行うこともできますが、あなた自身の手で多くのコピーペースト作業と手作業のフィルタリングが必要になります。
AIを活用した調査回答分析についての詳細はこちらをご覧ください。または、自動AIフォローアップ機能についての詳細をご覧ください。
AIのコンテキスト制限の課題—そしてそれを克服する方法
街路灯に関する大規模な市民調査を実施した場合、コンテキストの制限という問題に直面するでしょう—すべてのAIモデルは一度に「見える」データのカットオフがあります。数百または数千の詳細な回答があると、その制限に達するのは簡単です。
これを克服するための主要な戦略は2つあります（Specificは両方を提供しています）:
フィルタリング: 会話をフィルタリングし、特定の質問に回答したり、特定の選択をした参加者に対してのみ分析を集中させることができます（例えば、「照明は十分だと言った人々」）。これにより、AIが処理するデータセットをすっきりと関連性のあるものに保つことができます。
トリミング: AIが焦点を当てる質問だけを選択（たとえば、LED電球についてのオープンコメントや「他の提案」フィールド）。これにより、コンテキストに収まる会話が増え、高品質の要約が得られます。
これらの機能により、セグメントごとに詳細な分析を行い、新たな洞察を浮かび上がらせることができます。重要なフィードバックを削除したり、モデルのキャパシティをオーバーしたりする心配をする必要がありません。
市民調査の回答を分析するための協力機能
街路灯に関する市民調査に取り組んだことがある人—特にオープンアンサーが多い場合—は、部門間やチーム間の協力がどれだけ混乱しやすいかご存じでしょう。
チームワークのためのAIチャット: Specificでは、AIとチャットするだけで調査データを分析できます—コーヒーを飲みながら洞察を話し合うのと同じように自然です。市の計画者からコミュニティグループまで、データアナリストだけでなく、誰もが探索したり質問したりできます。
複数のワークスペースチャット: 同じデータセットに対して複数のチャットをサポートし、それぞれに独自のフィルタ（だれが回答したか、何が言われたか）が設定されています。誰がどのテーマを探索しているのか常にわかり—これにより、パートナーと協力したり、調査の流れを追跡したりする上で非常に便利です。
明確な著者と透明性: 同僚と協力する際、各AIチャットメッセージが送信者のプロフィールを表示します。誰が何を言ったのか常に知っており、フォローアップしたり、発見を再確認したりできます。
これにより、コンセンサスを構築し、さまざまな思考の経路をたどり、混乱した、孤立したスプレッドシートを避けるのがかつてないほど簡単になりました。ぜひ、インタラクティブな市民調査デモを試すか、街路灯調査のためのAI調査ジェネレーターを試してみてください。
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