この記事では、AIツールと調査回答分析のベストプラクティスを使用して、「地方政府への信頼」について市民調査からの回答を分析する方法に関するヒントを提供します。
調査データを分析するための正しいツールの選択
市民調査の回答をどう分析するかは、尋ねた質問の種類、特にデータが定量的か定性的かによって大きく異なります。
定量的データ：質問が数値や選択肢に関するもの（例：「あなたは地元政府をどの程度信頼しますか？」といった質問で、回答オプションがある場合）、これらの回答はExcelやGoogle Sheetsのようなクラシックなツールで数えたり、グラフ化したりするのが容易です。
定性的データ：自由回答形式の質問（「なぜ地元の役所を信頼/信頼しないのですか？」）では、より難しくなります。数百人の市民が自由回答を残した場合、それをすべて効率的に読むことは不可能です。ここでAIツールが輝きます：膨大なデータセットから、大きなテーマ、主要な問題、驚くべきアイデアを迅速に浮き彫りにします。
定性的な調査回答を扱う際には、ツールの2つの主なアプローチがあります：
AI分析用のChatGPTや類似したGPTツール
コピーペーストとチャット：市民調査の回答をすべてエクスポートして、ChatGPTのようなGPT駆動のツールにドロップします。データとチャットすることで、スマートな質問を投げかけることができます（「主要テーマは何ですか？」や「信頼に関する痛点を見せてください」）。
制限事項：この方法はぎこちなく感じることがあります：大規模なデータエクスポートの管理、コンテキストサイズの制約に収まること、そして一般用途のチャットボット内での回答選別に、多くの前準備と手作業が必要です。試験的にやる分には使えます。しかし、迅速な対応、チーム作業、簡単な共有を望むなら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
目的特化型AI調査プラットフォーム： Specificでは、ツールを2つに分ける必要はありません。市民調査の回答（詳しいフォローアップを含む）を収集し、人々が言っていることを瞬時に分析します—すべて一つの場所で。
フォローアップ質問が品質を向上：Specificの対話形式の調査ではAI駆動のフォローアップを行います（自動フォローアップ機能ガイドでその方法を確認できます）、そのため通常の調査よりも豊かで実行可能なデータを常に得られます。
瞬時のAI駆動インサイト：プラットフォームは回答を要約し、市民の信頼の主要なテーマを強調し、引用や提案を引き出します—面倒なデータ整理なしで。調査結果の任意の切り取りに応じてAIと直接チャットできますが、先進的なフィルタリングと簡単なコンテキスト制御も利用できます。
組み込みのコラボレーションと管理：あなたや同僚は発見についてチャットし、フィルターを適用できます（例：地方政府を信頼していない市民のみを見ます）、そして全員を同じページに保つことができます—特に大規模または敏感なデータセットには役立ちます。
地方政府への信頼をテーマにした市民調査を作成したい場合、Specificのようなプラットフォームは、即時に展開可能なテンプレートと自動AI分析を提供します。これらのツールは、より多くの地方政府がAIを定性的分析に採用する中で特に関連性があります。 [1] [2] [3]
市民の信頼調査を分析するために役立つプロンプト
市民調査の回答をすべて集めたら、次の課題はAIに正しい質問—つまり、プロンプトを投げかけることです。思慮深いプロンプトが市民が地方政府についてどう感じているかの主要な理由を掘り出すのを助けます。
コアアイデアのプロンプト：主なトピックと人々が最も関心を持つことをすぐに明らかにするためにこれを使用します：
あなたのタスクは太字の核心的アイデア（核心的アイデアごとに4-5語）+最大2文の解説を抽出することです。
出力要件：
- 不必要な詳細を避ける
- 特定の核心的アイデアを何人が言及したかを指定する（数字を使用し、言葉ではない）、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:** 解説テキスト
2. **コアアイデアテキスト:** 解説テキスト
3. **コアアイデアテキスト:** 解説テキスト
AIはコンテキストを多く提供するほど改善されます。例えば、モデルが調査特有の目的に焦点を当てるよう少し設定を追加することができます：
あなたは公共政策研究の専門家です。この調査の自由回答に基づいて市民が地方政府を信頼する/しない主要な理由を要約してください。私の主な目的は、信頼を向上させるための実行可能なインサイトを特定することです。ここにデータがあります：
深掘り探索のプロンプト：重要なアイデア（「透明性への懸念」）を見つけた後、「透明性への懸念について詳しく教えてください」と尋ねます。AIは人々が何を意味し、支える証拠を与えることができます。
特定トピックのプロンプト：政策や問題上の明確さが欲しい場合に、「誰かが地方税について話しましたか？」と試してみてください。これにより、特定のトピックの頻度や内容を確認できます。「引用を含める」を追加して、サポート例を得ることもできます。
ペルソナのプロンプト：回答している市民の種類を理解します。「調査回答に基づいて、”ペルソナ”が製品管理で使用されるのと同様に、明確なペルソナリストを特定・記述してください。それぞれのペルソナについて、主要な特性や動機、目標、および関連する引用を要約してください。」
痛点と課題のプロンプト： より深く掘り下げる：「調査回答を分析し、最も一般的な痛点、フラストレーション、または課題を挙げてください。それぞれを要約し、どのようなパターンや頻度があるかを示してください。」
動機とドライバーのプロンプト： 人々がどのように反応するのかを特定する：「調査から市民が地方政府の信頼について述べた主な動機や理由を抽出してください。同様の動機をグループ化し、証拠を提供してください。」
感情分析のプロンプト： 感情を把握：「回答の全体的な感情（例：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。それぞれに重要なフィードバックを強調してください。」
提案 & アイデアのプロンプト：「すべての提案やリクエストを特定してください。それらをトピックや頻度に応じて整理し、関連する引用を含めてください。」
まず最適な質問を書く方法について深入りしたい場合は、地方政府への信頼に関する市民調査の最適な質問ガイドをご覧ください。
質問タイプに応じたSpecificの定性データ分析
Specificの分析アプローチはコンテキストに基づいています。それはあなたの市民調査の各質問タイプに適応します：
自由回答形式の質問（フォローアップ有無を問わず）： AIはすべての回答と関連フォローアップを要約し、各トピックの大局観、そしてその背後のストーリーを見られるようにします。
フォローアップ付きの選択回答： 各回答選択に専用の要約を得ることができ、人々が何を言い、なぜ特定の選択をしたのかを簡単に比較できます。
NPS質問： ツールは回答を減少者、中立者、推奨者にクラスター化し、それぞれのグループに要約を生成します。このようにして、単に数値を見るだけでなく、そのスコアの「理由」を把握できます。
チャットGPTのような一般的なAIツールでこれを再現することもできますが、データを準備するのに多くの時間がかかり、各回答タイプにリンクしたパターンを見逃さないように注意を払う必要があります。
このタイプの調査を構築し分析するためのステップバイステップガイドについては、地方政府への信頼に関する市民調査の作り方ガイドをご覧ください。
大規模調査におけるAIコンテキスト制限への対処
AIのコンテキスト制限は現実的な課題です—GPTツールは一度に一定量のデータしかレビューできません。市民調査が何千もの回答を集めると、その限界に達するかもしれません。
これに対処するために、2つの実用的な分析戦略があります（どちらもSpecificに組み込まれています）：
フィルタリング： 分析対象となる会話を制限します。例えば、市民が特定の質問に答えたものや、興味のある回答を選んだもののみ（例：「信頼を5未満と評価した人々」）を対象にします。これによりAIのコンテキスト制限内にデータセットを絞ります。
クロッピング： 分析のために選択した質問のみをAIに送信します。調査の最も示唆に富む部分に焦点を当てることで、回答をより多く分析し、トークン制限を超えることを避けられます。
特にNPS調査での実践について詳しくは、地方政府への信頼に関する市民用NPS調査ビルダーをご覧ください。
市民調査回答を分析するための共同機能
複数の研究者、政策チーム、または委員会メンバーが一緒に洞察を引き出す必要がある時、同期を保つのは難しいことです—特にスプレッドシート、メールコメント、エクスポートされたデータファイルのミックスを取り扱っている場合。
チャット駆動型分析： Specificでは、データについてAIと単にチャットすることでコラボレーションが可能です。学習曲線もなく、ファイルをエクスポートする必要もなく、研究の質問を直接入力するだけで構造的な発見を瞬時に得られます。
マルチチャットワークフロー： 各研究の質問（または分析スレッド）は別のチャットにすることが可能です。 特定のグループ（若い市民や初めての有権者など）にフォーカスを当てるために自分のフィルターを適用し、誰が何をリクエストしたかが分かりやすく、チーム作業が円滑です。
透明なチームワーク： 全てのチャットで、誰が何を尋ねたかが表示され、各コラボレーターのアバターがあります。これにより、誰かが特定のセグメントについてどのように結論を下したかを確認したり、新しいパターンを発見した時には自分のフォローアップ質問を追加したりするのが簡単です。
この共同の明確さは基本ツールでは再現するのが難しいです。Specificのようなプラットフォームにはチームワークのための組み込み機能があり、政府政策やコミュニティ戦略のために複雑な信頼データを解釈する際に重要です。
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