この記事では、透明性とコミュニケーションに関する市民アンケートの回答を分析するためのヒントを紹介します。アンケートデータを実用的なインサイトに変えるための具体的な手順、プロンプト例、賢いツール選択を解説します。
調査回答分析のための適切なツールの選択
透明性とコミュニケーションに関する市民アンケートデータへのアプローチと分析の仕方は、データの形式と構造に完全に依存します。以下が最も一般的に取り扱われる内容です：
定量データ: アンケートに「市のコミュニケーションにどれほど満足していますか？」のような簡単な選択肢が含まれる場合、標準的なツール—Excel、Google Sheets、またはクイックチャートジェネレーターを使って簡単にカウントし、視覚化できます。
定性データ: アンケートがオープンエンドの質問、説明、またはフォローアップの豊富なストーリーなどのナarrativeを収集する場合、構造化されていないデータに対処することになります。何百、何千のエントリーを実際に読み通すのは迅速には不可能になります。ここでAIツールが欠かせません。
定性的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
手動データエクスポートとチャットベースの分析: オープンエンドの回答をスプレッドシートとしてエクスポートし、ChatGPT（またはGemini、Claudeなど）に貼り付けて分析することは可能です。「市民が最もよく言及するテーマは何ですか？」や「主なフラストレーションを要約してください」などの質問ができます。
欠点: 長いリストをコピーペーストするのは面倒で、フォーマットがしばしば壊れ、データサイズ（「コンテキスト」）の制限にすぐに達します。効果的な分析にはフィルタリング、クリーニング、コンテキスト構築を管理する必要があります。継続的な追跡やチーム作業には理想的ではありません。
Specificのようなオールインワンツール
調査分析向けに特化されています。 Specificのようなプラットフォームを使用すると、質の高いデータを集め、AIで分析する会話型アンケートを作成できます。
- 自動フォローアップ: 回答を集める際、SpecificのAIはカスタマイズされたフォローアップ質問を促し、基本的なアンケートフォームよりはるかに質と深みを向上させます。(自動AIフォローアップ質問の仕組みを参照してください。)
- 即時AIパワードインサイト: 回答が集まると、SpecificのAIは主要なテーマを要約し、それぞれが何人に言及されたかを定量化し、ダッシュボード上で直接、アクション可能なインサイトを抽出します。スプレッドシートを管理する必要はありません。
- データとチャット: 調査AIと直接チャットし、自然言語を用いて市民アンケートの結果について質問できます。コンテキストコントロールにより、AIで分析する内容を選択し、焦点を絞り管理しやすくします。
- 追加機能: シームレスなインポート/エクスポート、チームコラボレーション、データをセグメント化するフィルターなど、多くのアナリスト品質の機能があります。Specificの調査回答分析機能の概要をご覧ください。
AI駆動の調査は、設計中の応答バイアスを減らし、分析にかかる時間を大幅に削減します。salesgroup.aiによれば、調査分析にAIを導入することで、作成からインサイトに至るまでの時間を60-70%も短縮することができます。[1]
市民アンケート回答を分析するための有用なプロンプト
自然言語プロンプトを使用することで、調査データの探索が直感的になります（ChatGPT、Specific、その他のGPTベースのツールで）。透明性とコミュニケーションに関する市民調査から最大限の価値を引き出す方法をご紹介します：
コアアイデアのためのプロンプト: 大量の回答のメインテーマを浮かび上がらせるのに最適で、Specificでのデフォルトの要約方法です。次に直接コピーしてください：
あなたの任務は、太字でコアアイデア（コアアイデアごとに4-5語）を抽出し、最大2文の説明文をつけることです。
出力要件：
- 不要な詳細は避ける
- 特定のコアアイデアを言及した人数を特定する（数字を使用、単語ではなく）、最も多く言及されたものを上に
- 提案なし
- 指示なし
例の出力：
1. **コアアイデアテキスト:** 説明文テキスト
2. **コアアイデアテキスト:** 説明文テキスト
3. **コアアイデアテキスト:** 説明文テキスト
AIは良いコンテキストと共に最もよく機能します。さらに豊かな結果を得るために、調査、市民の背景、目標に関する詳細を追加してチャットを開始してください。例：
都市の透明性と公共のコミュニケーションに関する調査の回答を解析しています。対象は中規模都市の地域住民です。主な目標は、信頼の障害、市のメッセージングに対する満足度、役人に対する行動可能な提案を特定することです。
まず、繰り返されるテーマを抽出することから始めてください。
最初の要約後、探索のためのフォローアッププロンプトを使用します：
特定のテーマを深く掘り下げる: 「XYZ（コアアイデア）についてもっと教えて」と尋ね、サブトピック、意見、例引用を確認します。
トピック検証プロンプト: 誰かが問題に触れたかどうかの簡単なチェック, 例、「誰かが公共会議のスケジュールについて話しましたか？」（「引用を含む」と拡張できます。）
ペルソナのためのプロンプト: 回答者のセグメントを特定します：
調査回答に基づいて、製品管理で使用される「ペルソナ」に似た特distinctなペルソナのリストを識別し、説明してください。各ペルソナについて、その主要な特性、動機、目標、および会話で観察された引用またはパターンを要約します。
痛点と課題のためのプロンプト:
調査回答を分析し、言及された最も一般的な痛点、フラストレーション、または課題を一覧にして記述してください。各々を要約し、発生の頻度またはパターンを記載してください。
動機と推進のためのプロンプト:
調査会話から、参加者が自身の行動や選択に表現した主な動機、欲求、理由を抽出します。類似する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:
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、ニュートラル）。各感情カテゴリーに寄与する主要なフレーズやフィードバックをハイライトしてください。
提案とアイデアのためのプロンプト:
調査参加者が提供したすべての提案、アイデア、またはリクエストを特定し一覧にしてください。トピックまたは頻度ごとに整理し、関連する場合は直接引用を含めてください。
未満ニーズと機会のためのプロンプト:
回答者が指摘した未満ニーズ、ギャップ、または改善の機会を発見するために、調査回答を調べてください。
AIのリアルタイム感情分析の威力は特に重要で、伝統的な方法の60-70%に比べて最大90%の精度があります。公共意見の微妙なニュアンスが重要である政府や市の活動にとって、これは非常に重要です。
これらの調査に質問を作る方法の詳細が必要な場合は、透明性とコミュニケーションに関する市民アンケートの最良の質問や透明性とコミュニケーションのための市民アンケートの作成方法を参照してください。
Specificで質問タイプごとにデータをどのように要約するか
SpecificのAIは、質問の種類によって定性的な分析を分解します：
オープンエンド質問（フォローアップ有無問わず）: これらに対しては、すべての回答をまとめる、追加コンテキストやフォローアップごとにグループ化されることの多い明確な要約が得られます。これにより、「何」だけでなく「なぜ」も提供されます。
フォローアップ付き選択肢: 各回答オプションが、それを選んだ人々の意見を抽出し、説明するフォーカスされた要約を取得します。これにより、定量分析と定性分析が美しく接続されます。
NPS質問: 各セグメント（批判者、受動的支持者、擁護者）が関連するコメントとフォローアップの回答の専用要約を受け取り、促進者が熱意を持つ理由、受動的支持者が引き止められる理由、批判者になった原因をすぐに確認できます。
同じようにChatGPTでこの分解を行うことも可能ですが、準備作業やコピーペーストに時間がかかります。Specificはこれを自動化し、すぐに使えるようにします。
多くの回答を分析する際のAIコンテキスト制限への対処方法
GPTスタイルのAIを調査分析に使用する際の大きな課題の1つはコンテキストサイズ制限に直面することです：市民アンケートが大量のフィードバックを返す場合、それをすべてAIのプロンプトウィンドウに一度に収めることはできません。
Specificはこれを回避するために2つの戦略を提供します：
フィルタリング: 特定の質問に答えた回答や特定の選択を選んだもののみを分析するように会話をフィルタリングできます。これにより、最も関連性の高いデータのサブセットを選び、明確さを失うことなく深く分析できます。
クロッピング: すべての質問と回答を送る代わりに、AIに分析してほしい質問を選択できます。これにより、AIの容量はインサイトを求めたいアンケートの特定部分に焦点を絞り続けます。
フィルタリングとクロッピングを組み合わせることで、AIのコンテキストウィンドウが大き過ぎるデータを保持する場合でも、数千の市民回答を問題なく分析できます。
これらの機能を備えたカスタム調査を作成したいですか？ 透明性とコミュニケーションに関する市民調査のAI調査ジェネレーターを試してみてください。
市民アンケート回答を分析するための協力機能
大規模な市民アンケート、特に透明性やコミュニケーションのようなデリケートな問題に関するものは、一人で行うことはほぼありません。チームは発見を述べ、異なる角度を掘り下げ、発見したものを共有する必要があります。通常、これは後方的な努力を伴います。
Specificでは、分析が協力的で透明性があります。 あなたとチームは、プラットフォーム内でAIとチャットしながら、データに関する会話スレッド（「チャット」）を開始できます。
マルチチャットワークフロー: 各アナリスト、研究者、または公式が独自のチャットを持ち、カスタムフィルター（例：「ダウンタウンの住民の回答のみ」）を使用できます。各チャットは作成した人の記録があり、読んでいるスレッドが誰のものかの混乱がありません。
明確な帰属とチームワーク: すべてのAI会話に送信者のアバターが各メッセージの横に表示されます。誰がリクエストを作成したのかが即座に分かり、グループでの探索が効率的かつ追跡可能になります。
個々から協力へのシームレスな移行: プロンプト、要約、チャットへの直接リンクを常に共有できるため、解釈の上で皆が整列します。この協力体制により、複雑なデータセットから有意義なストーリーを表面化するのがはるかに簡単になります—スプレッドシートを反復してパスする古典的なボトルネックなしで。
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