この記事では、市民の公共サービスに対する満足度についての公務員アンケートの回答を、AIを用いた調査分析戦略で深層的な洞察を得るためのヒントを紹介します。
調査データを分析するための適切なツールを選ぶ
公務員アンケートの回答を分析するための最良のアプローチとツールは、データの構造—特に定量的か定性的な回答のミックスがある場合に—大きく依存します。
定量データ: これは、評価や選択肢の回答など、構造化された数値ベースの回答です。ExcelやGoogle Sheetsのようなツールを使って、各選択肢を選んだ回答者の数を簡単にカウントし、グラフ化することができます。
定性データ: 自由回答形式の質問、説明、またはフォローアップの内容は定性データになります。手作業で何百ものこれらを読みまとめるのは実用的ではありません。AIツールはここで優れており、大規模なテキストデータセット全体からテーマ、問題点、新たなパターンを抽出する方法を提供します。公共サービスの経験についての公務員や市民からの何千ものコメントに対処する際、AIは強力な手助けとなり、英国政府が「Humphrey」AIを用いて2,000以上の公的協議回答をレビューしたのに似て、アナリストの時間を大幅に節約し、年間数百万ポンドのコスト削減を実現しました。[1]
調査の定性回答を分析する際には、2つの主要なアプローチがあります：
ChatGPTや類似のGPTツールを用いたAI分析
一つの簡単な方法は、エクスポートした定性データ—すべての記述内容—をChatGPTや類似のAIチャットボットにコピーし、要約を依頼することです。このアプローチではリアルタイムでデータについて会話できますが、完全にシームレスというわけではありません。フォーマットの問題、コンテキストの制限、データを整理しておくことが制約となる可能性があります。市民の満足度についての大規模な公務員アンケートでは、この方法はすぐに煩雑に感じるでしょう。
オールインワンツールであるSpecific
SpecificのようなAI調査プラットフォームを使用することで、データの収集と分析を一つのワークフローで行うことが可能です。
対話型のAI駆動型調査をサポートしており、回答者が回答するとAIがカスタマイズされたフォローアップ質問を行います。これにより、従来の調査よりも充実し、実践可能な洞察が得られます。
分析の段階に入ると、Specificは回答全体から主要テーマを瞬時に要約し抽出します。最新のGPTベースの技術を使用しており、スプレッドシートを扱ったりコンテキストを失ったりすることはありません。ChatGPTでの結果に関して質問を投げかけるように、AIによる強化された調査分析と進んだコンテキスト管理にダイレクトにアクセスできます。
詳細なガイドであるAIによる調査回答分析のワークフローについて学び、公務員からのフィードバックを得る際のAI調査ジェネレーターを用いたライブ事例をチェックしてください。
公務員調査データ分析のための有効なプロンプト
AI（ChatGPT、Claude、Gemini、Specificなど）を用いて調査回答を分析する場合、質問の仕方—プロンプトの設定—が非常に重要です。市民の公共サービス満足度に関する公務員調査の結果から実践可能な洞察を引き出すために頼るプロンプトを以下に示します。
コアアイデアのためのプロンプト: この汎用的なプロンプトを使って、調査から導かれる主要テーマやパターンを引き出します。Specificのワークフローにおいて常に用いられるもので、オープンなAIツールでも機能します。
あなたの役割は、コアアイデア（各コアアイデアに4-5語）をボールドで抽出し、最大2文の説明を加えることです。
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明確に（数字で、言葉ではなく）、最も頻出のものを上位に
- 提案なし
- 指示なし
例の出力:
1. **コアアイデアテキスト:** 説明テキスト
2. **コアアイデアテキスト:** 説明テキスト
3. **コアアイデアテキスト:** 説明テキスト
可能な限り多くのコンテキストをAIに提供してください—調査内容、回答者のプロファイル、目標などを説明してください。そうすれば、あなたの要約は特化され実践可能なものになります。
これらの回答を、市民の公共サービス満足度についての公務員調査のコンテキストで分析してください。回答者は主に市の職員であり、目標は行政プロセスを改善するためのギャップや機会を強調することです。
主要なテーマを得たら、以下のようなプロンプトで特定のトピックをさらに深掘りしてください：
詳解の依頼: 「XYZ（コアアイデア）についてもっと教えてください。」といったように言ってみてください。これにより、初期の要約で浮かび上がったパターンや問題により深く切り込むことができます。
特定トピックのためのプロンプト: 「XYZについて誰かが話していましたか？引用を含めてください。」と試してみましょう。これにより、デジタルサービスの遅延やコミュニケーションの問題などの傾向に対する懸念をデータセット全体で検証するのが簡単です。
ペルソナのためのプロンプト: 「調査回答に基づいて、プロダクトマネジメントで使われるペルソナのように、異なるペルソナのリストを識別し記述してください。各ペルソナの主要な特徴、動機、目標、会話で観察された関連する引用やパターンをまとめます。」
課題と挑戦点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課題、フラストレーション、挑戦を一覧にしてください。それぞれを要約し、出現頻度やパターンを示してください。」OECDのデータによれば、行政サービスの応答性と信頼性は市民満足度の主要なドライバーです—プロンプト分析はこれを深く掘り下げるのに役立ちます。[2]
動機とドライバーのためのプロンプト: 「調査会話から、参加者が行動や選択をする理由や動機、望みを抽出してください。似た動機をまとめ、データからの支持を提供します。」
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（例：ポジティブ、ネガティブ、中立）を評価してください。それぞれの感情カテゴリーに貢献する重要なフレーズやフィードバックを強調してください。」OECDの市民満足度66％の研究と比較することで、内部的な結果をより意味のあるものにすることができます。[2]
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、要求を識別し、トピックや頻度で整理して、関連する場合は直接引用を含めてください。」
満たされていないニーズと機会のためのプロンプト: 「調査回答を調べ、回答者が指摘する満たされていないニーズ、ギャップ、改善の機会を明らかにしてください。」
さらにインスピレーションを求めるなら、Specificの市民満足度向けのベスト調査質問ガイドや、少ない労力で詳しく掘り下げられる自動AIフォローアップ機能をチェックしてください。
質問形式による回答の質的分析におけるSpecificの方法
SpecificのAIエンジンは、各質問形式が公共サービスの満足度に対するユニークな視点を提供することを理解しています。回答をどのように分析するかについて説明します：
自由回答形式（フォローアップあり/なし）: Specificは生の回答すべてを一緒にグルーピングし—AIがフォローアップで尋ねた内容も含めて—包括的な要約とテーマ抽出を行います。これにより、長々とした回答者のナラティブからでも、より鋭く、明確な洞察が得られます。
選択式フォローアップ: 特定のフォローアップを伴うシングルまたはマルチ選択の質問を使用する場合、Specificはトップレベル選択肢だけでなく、各選択肢に結びついたフォローアップ回答の内容も含めた要約を生成します。
NPS（ネットプロモータースコア）： 各NPSバケット（批判者、消極的、推奨者）にカスタム要約が生成されます。特定のNPSスコアを与えた理由や、全体の感情がどのように変化したのかを詳細に確認できます。米国では、連邦職員の満足度が2023年には早期の減少後に再び上昇したと示唆する最近の研究があり—このようなメトリクスはこの傾向を捕えるのに役立ちます。[3]
ChatGPTでも同様のことが試みられますが、データを整頓し、整理し、フォローアップの回答を合わせるのは、かなり労力を要します。
このアプローチに特化して設計された調査を早めに進めたい場合、Specificの公務員向けNPS調査ビルダーを試したり、優れた市民満足度調査作成のためのヒントを参照してみてください。
AIによる分析使用時のコンテキストサイズの制限に対処する方法
AIを用いた調査分析の共通の課題は、コンテキストサイズの制限です—AIは一度に一定のテキスト量しか処理できません。何百、何千という公務員や市民の回答がある場合、それらを全て一つのプロンプトに収めることはできません。
フィルタリング: 特定のユーザーの返答やデモグラフィックに基づいて会話を賢くフィルターリングします。例えば、公務員が特定の課題を指摘したり、公共サービスの質を平均より低く評価した会話のみを送信します。これにより、最も関連性のあるデータのみを分析ラウンドに含めることができます。
切り取り: レビューを希望する質問をAIに対してのみ選択し、分析用に切り取ります。自由回答のフィードバックやフォローアップ回答にだけ焦点を当てることで、厳しいAIのコンテキスト制限があっても、より多くの会話を分析することが可能です。
Specificはこれらのワークフローをデフォルトで提供しており、技術的な頭痛を回避し、結果を重視した分析に集中するのを容易にします。生データとChatGPTを使用している場合でも、各分析ラウンドの前にエクスポートをバッチに分け、トピックやユーザーセグメントでソートすることでこれを手動で行うことができます。
公務員調査回答を分析するための協調機能
市民満足度に関する公務員調査の回答を分析することは単独のミッションではありません—実際のインパクトを生み出すには協力が必要です。チームは生のフィードバックを掘り下げ、アイデアを交換し、コンテキストや会話を見失うことなく、全員が同じページにいる必要があります。
チャットベースの分析: Specificでは、チームの誰でも調査データを分析し、AIとの会話で結果を探ることができます。静的なレポートを待つ必要も、大量のスプレッドシートの中から重要なポイントを見逃す心配もありません。
複数の追跡可能なチャット: 部門、都市、またはNPSセグメントごとに複数のパラレルなAIチャットスレッドを作成できます。これにより、特定の公共サービステーマを深く掘り下げることができます。どのチャットが誰によって始められたのかがはっきりわかるので、所有権の追跡が容易です。
透明な協力: あなたや同僚がAIとチャットする際には、各メッセージにアバターと名前が表示されます。この透明性により、どのチームメンバーがどの問題や洞察を挙げたのかを簡単に把握でき、結果を管理層や政策決定者に提示する際に時間を節約し、混乱を防ぐことができます。
実行可能なアラインメント: 全員が一つの検索可能なAI駆動型分析のコックピットを共有することで、意思決定や次のステップが明確になります。不満点、新たな市民ニーズ、改善について時間を追って追跡する場合でも、すべての人が単一の情報源から作業をすることになるのです。
次の協力分析のための新しいアンケートを作成したい場合は、AI調査ジェネレーターを使用してゼロから始めるか、AI駆動型調査エディターでカスタマイズ可能です。
公共サービスに対する市民満足度についての公務員調査を今すぐ作成
Specificの対話型AIを使い、ターゲットを絞った実行可能なアンケートを作成し、フィードバックを瞬時に分析しましょう—スプレッドシートなし、ただインサイトだけ。
