この記事では、AIとスマートな手法を使用して、観光体験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提供します。
分析のための適切なツールを選ぶ
調査データを分析したい場合、収集した回答のタイプと形式に基づいてアプローチとツールを選択します。私がそれについて考える方法は次のとおりです。
定量データ：構造化されたデータ—評価、複数選択、または任意の計数可能な回答—がある場合、ExcelやGoogle Sheetsが完璧です。カウント、平均化、さらにはクイックピボットテーブルを作成するのは簡単で、それで十分なことが多いです。
質的データ：調査に自由回答の質問が含まれている場合は、状況が曖昧になります。いくつかの回答を読むことは可能ですが、数十または数百に達すると、絶望的な作業になります。大規模な質的フィードバックを理解する実用的な方法は、AIツールだけです。特に観光体験に関する人々のストーリーの微妙なニュアンスを捉えたい場合に役立ちます。
質的な回答を扱う際には、ツール選びに2つのアプローチがあります：
AI分析のためのChatGPTや類似のGPTツール
コピーペーストしてチャット：調査ツールからデータをエクスポートし、それをChatGPTや他の大規模言語モデルにペーストします。AIとチャットを開始して洞察を抽出し、テーマを特定するか、利点と欠点を要約することができます。
欠点：多くの回答を処理したり、複数の質問を分析したい場合、この方法はすぐに退屈になります。ChatGPTは質問ごとの回答を構造化せず、フォローアップの回答を親質問に結び付けません。データが乱雑だったり、新しいデータで分析を繰り返したい場合、最初からやり直しになります。
それでも、小さなデータセットや手早く行う分析には、相応に機能します。
Specificのようなオールインワンツール
最初から調査のために設計されています: Specificなどのツールは、調査デザイン、自動フォローアップ質問、および目的に基づいた分析を備えています。チャットのような調査でデータを収集し、即座にAIの洞察を得ることができます—スプレッドシートのエクスポートや手作業は不要です。
フォローアップ質問による品質向上:これらのプラットフォームは単に回答を集めるだけでなく、スマートなリアルタイムフォローアップを求めることで、深い文脈とよく探求された回答を得られます（詳しくは自動AIフォローアップ質問をご覧ください）。よりよいフォローアップが豊かな発見に直接結びつくことを私は見てきました。
瞬時かつインタラクティブな洞察: Specificは回答を要約し、核心的なアイデアをクラスタリングし、結果についてAIとチャットできるようにします—まるでChatGPTのように、しかしあなたの調査の全体的な文脈に結びついています。どの部分がAIを通じて処理されるかも選択できるので、実際に重要なものに集中し、混乱を避けるのが容易です。
制御、速度、品質を一つのパッケージで望む場合、これらの専用プラットフォームは大きな飛躍です。
市民観光体験調査回答を分析するのに役立つプロンプト
特に自由回答を探求したい場合、AIに何を聞くべきかを正確に知ることは強力です。市民と観光データでの最善の実践から得た、洞察を確実に引き出すプロンプトをここに示します。これらはChatGPT、Specific、または他のツールで使用できます。
コアアイディアのプロンプト：何百もの自由テキスト回答の中で主要なテーマやパターンを浮き彫りにするのに最適です。これはSpecificで私が使う出発点であり、どこでもGPTのようなモデルが使われる場面で有効です。
あなたのタスクは、コアアイディアを太字（各コアアイディア4〜5語）で抽出し、最大2文で説明することです。
出力要件：
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイディアを挙げた人数を指定する（数字を使用し、言葉は使用しない）、最も挙げられたものを上位に
- 提案なし
- 示唆なし
出力例：
1. **コアアイディアテキスト：** 説明文
2. **コアアイディアテキスト：** 説明文
3. **コアアイディアテキスト：** 説明文
AIの結果を改善するための文脈追加：背景を共有するとAIは常に賢くなります。例えば：
この調査は、地元住民に対し、私たちの都市での観光体験について回答されました。都市計画や訪問者サービスの改善機会を特定することを目的としています。主要な話題を要約してください。
ホットトピックを深掘り：何か興味深いことが浮かび上がったら、そのまま続けて
「[コアアイディア]についてもっと教えてください」
と尋ねるだけです。これにより深いサブトピック、引用、データのクラスターが引き出されます。
特定のトピックへの懸念を検証する：市民が特定の問題について言及したかどうかをすぐに確認するには、次のように尋ねます：
[特定の問題]について誰かが話しましたか？引用を含めてください。
調査回答に基づくペルソナの発見：回答者の異なる考え方やタイプを理解したいですか？次を使用します：
調査回答に基づき、製品管理で利用される「ペルソナ」、似たペルソナを特定し、リストを作成してください。各ペルソナについて、キー特性、動機、目標、および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。
痛点と課題を明らかにする：地元市民や観光客にとっての不満や障害を明らかにするには、次を試してください：
調査回答を分析し、最も一般的な痛点、不満、または言及された課題をリストアップします。各項目を要約し、パターンや発生頻度に注意してください。
動機と要因：人々がどのように行動したり感じたりするかの背後にある理由を把握するために：
調査会話から、参加者が行動や選択に対して表現する主な動機、願望、または理由を抽出してください。類似の動機をグループ化し、データからの証拠を提供してください。
感情分析：ムードを素早く読み取る必要がある場合に試してください：
調査回答に表現された全体的な感情を評価し（例：肯定的、否定的、中立）、各感情カテゴリーに貢献する主要なフレーズやフィードバックを強調表示します。
提案とアイデアを集める：インスピレーションや実用的な修正案を求めるには：
調査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アップします。トピックや頻度で整理し、関連する場所には直接引用を含めます。
満たされていないニーズと機会を特定：欠けているものを見つけるには：
調査回答を検査し、回答者が強調した満たされていないニーズ、ギャップ、または改善の機会を見つけ出してください。
市民調査の良い質問を作成する方法の詳細に興味がある場合は、市民観光体験調査の最良な質問に関するこの記事をご覧ください。そして、ステップバイステップのワークフローツィップをご覧ください、観光体験に関する市民調査を作成する方法。
質問タイプに基づくSpecificの質的データ分析方法
SpecificのようなAIツールは、調査質問のタイプに応じて異なる方法で分析を構造化します。この構造化されたアプローチにより、ランダムなコメントのスープではなく、実際に尋ねられていることにリンクした実行可能な要約を得ることができます：
オープンエンドの質問（フォローアップの有無）：質問に関連する人々の初期回答とフォローアップ回答の両方を含む単一の要約を得ます。これにより、言われていることの全体的な見解とAIが探求した追加の詳細を得ることができます。
フォローアップ付きの選択肢：人々が選んだ各選択肢（例：「都市観光の好きな側面」）に対して、オープンテキストのフォローアップ回答に対するAIによる要約のセットが用意されます。これにより、選択肢によって感情やフィードバックがどのように異なるかを簡単に確認できます。
NPS（ネットプロモータースコア）：市民の観光体験に関するNPS調査を実施している場合、各グループ—批評者、受動者、プロモーター—には、コメントの専用の質的要約が用意されます。これにより、これらのグループが何によって際立っているかを把握するための強力な手段となります。
市民と観光用に調整されたNPS調査をすぐにSpecificでお試しください。
データをChatGPTで同じ方法で分解することもできますが、事を整理するためのセットアップや手作業がさらに必要となります。
AIによる応答分析の詳細については、Specificでの調査応答分析の仕組みをご覧ください。
AIの文脈制限に対処する方法
AI分析で私が直面する問題の一つは文脈サイズの制限です：観光に関する市民調査で数百の詳細な回答を得た場合でも、最先端のAIモデルでも限界に達することがあります。データが収まらない場合、AIは混乱したり、回答を失ったりします。
フィルタリング：解決策は範囲を狭めることです。特定の質問に答えた回答にのみフィルタをかけたり、特定の回答を選択したものに限ります。これにより、分析が関連性を保ち、AIの処理範囲に収まります。
クロッピング：もうひとつの方法はクロッピングです—AIに特定の質問への回答だけを確認するよう伝え、他はスキップします。これは一度に一つの問題に掘り下げたり、データセットを絞るのに最適です。
Specificでは、両方法とも統合されています：これらのフィルタやクロッピング機能をダッシュボードからすぐに適用でき、データをオフラインで管理する必要はありません。
Specificでの文脈管理の仕組みについて興味がある場合は、SpecificでのAI調査応答分析をご覧ください。
市民調査応答を分析するための共同機能
グループ作業を容易に：市民の観光体験調査をチームで行うとき、重複作業、誰が何を見ているのかの不明確さ、情報が失われる可能性がすぐに発生します。
チャット駆動のチームの洞察: Specificでは、コラボレーションがプロセスに組み込まれています。誰でもAIとチャットするだけで調査データを分析できます。そのチャットは—それぞれがミニ研究ノートブックのようであり、フィルター、ラベル、および開始したチームメンバーの明確な表示を持ちます。
複数のトピック用の複数のチャット:分析を分割する必要がありますか—一つのチャットは地元のインフラフィードバックに集中し、もう一つは観光客の満足度に、別のものはネガティブな回答専用にしますか？いくつでも並行して実行できます。誰が何を分析しているか、各チャットがどのフィルターまたは質問セットを使用しているか、一目瞭然です。
明確な識別: AIチャット内の各メッセージは送信者のアバターを表示し、全員がフィードバックを見て、新しいプロンプトを追加したり、発見されたものを追跡したりするのが容易です。これにより、二重の作業を避けるために大きな時間節約になります。
さらに制御を得たい場合は、SpecificのAI調査エディタで調査をカスタマイズおよび編集するか、リアルタイムで新しい市民観光体験調査を生成してください。
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