この記事では、AIを活用したアプローチを用いて、地域の安全に対する認識に関する公務員調査の回答を分析するためのヒントを紹介します。より迅速で鋭いインサイトを求めているなら、正しい場所にいます。
調査回答分析のための適切なツールを選ぶ
アプローチは調査データの形式と構造に大きく依存します。それを分解してみましょう：
定量データ：「1から5のスケールでどのくらい安全だと感じますか？」や「どの問題が最も安全性の認識に影響を与えますか？」などの質問に対する回答は簡単に集計できます。これらの回答を迅速に集計、フィルター、視覚化するために、ExcelやGoogle Sheetsを使用することができます。
定性データ：自由回答の質問（またはフォローアップ）からの回答を見ると話は変わります。安全性に関する個人的な反省、逸話、微妙な認識の積み重ねを、一つ一つスケールで確認するのは不可能です。ここでAIツールが際立ち、重要なアイデア、パターン、さらにはあなたやチームが見逃したかもしれない新しい質問を浮き彫りにします。
定性応答を扱う際のツールには2つのアプローチがあります：
AI分析用のChatGPTや類似のGPTツール
エクスポートされたデータをChatGPT（またはAnthropicやGeminiなどといった類似のツール）にコピーペーストし、チャット形式のプロンプトを使用して要約、テーマ、または感情を抽出します。
これにより柔軟かつインタラクティブなクエリが可能になりますが、大規模なデータセットにはあまり便利ではありません。エクスポートを調整し、長過ぎる場合は管理可能なチャンクに分割し、分析している調査のどの部分かを追跡する必要があります。さらに、チームと協力して発見を共有することに関しては、一般的なチャットツールでは不便です。
特定のようなオールインワンツール
専用のAI調査プラットフォームである特定は、調査収集と高度なAI搭載の分析を一つの場所で行います。
特定のエンジンは、会話形式の調査を通じてデータを収集するだけでなく、インテリジェントなフォローアップ質問を含んで文脈を深め、微妙なニュアンスを明確化します。さらに、回答を自動で要約し、テーマを提案し、理解の中核を明らかにすることができます—コピペ、エクスポート、手動での集計作業は不要です。
すべてがつながっています：各回答—自由回答フォローアップを含む—が文脈の中で分析され、グループ化されます。ChatGPTのようにAIと結果についてチャットできますが、どの会話や質問エリアに焦点を当てるかについてはよりコントロールできます。
特定の回答に興味がありますか？特定の質問でフィルターをかけるか、不安を感じた人だけを抽出できます。 特定における即時AI調査分析をさらに学ぶ。
定性調査分析のための他の有名なAIツール：高度な研究やグレードの高い分析が必要な場合、MAXQDA、Atlas.ti、Looppanel、InfraNodusなどのツールが自動コーディング、テーマ抽出、視覚化を提供します。これらは特に、包括的な「長文」回答に取り組む学者やインサイトチームに人気で、大規模なプロジェクトにおけるコーディングワークフローを効率化しています。 [1][2][3]
調査ロジックを構築またはカスタマイズする方法については、特定のAI調査エディターをチェックするか、オープンエンド調査の最適な質問ガイドを参照してください。
コミュニティの安全認識に関する公務員調査の回答を分析するために使用できる有用なプロンプト
ChatGPT、特定、または他のGPTプラットフォームで使用するプロンプトは、インサイトの有用性に大きな影響を与えます。ここでは、コミュニティの安全認識に関する公務員調査からコアなアイデアを見つけ出すための、いくつかの信頼できるオプションを紹介します。
コアアイディアのプロンプト： あなたのAIツールでこのプロンプトを使用して、回答からトップテーマを浮き彫りにしてください。（これは特定が裏で使用しているものです。）
あなたのタスクは、太字でコアアイデア（各アイデアにつき4〜5語）を抽出し、最大2文の説明を付けることです。
出力要件：
- 不要な詳細は避ける
- 特定の核心アイディアを言及した人数を数（言葉ではなく数字）で示す、最頻がトップ
- 提案なし
- 指摘なし
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
より多くの文脈＝AI性能の向上： いつでもプロンプトに背景を補足しましょう。調査の内容、回答者が誰か、何を学びたいのかをAIに伝えます。例えば：
あなたは地域における公務員の安全に対する認識を調査した回答を分析しています。私の目的は、安全性の認識に影響を与える要因と、どのような改善が推奨されているかを理解することです。最も頻繁に出現するテーマを要約し、説明を含めてください。
フォローアップアイデア： あるテーマを特定したら—例えば「街路照明の不足」—“街路照明の懸念について詳しく教えてください。”と聞いてください。AIはそれから詳しく説明したり、データから例を引き出すことができます。
特定のトピックのプロンプト：
“公共空間について話した人はいましたか？”と尋ね、オプションで“直接的な引用を含めてください”を追加してください。すぐに、直感（例えば、公園や公共交通機関の劣化）があなたのデータに実際に現れたかどうかを検証できます。
分析を深めるための他のプロンプトアイデア：
ペルソナのためのプロンプト：
“調査回答に基づいて、製品管理で使われる‘ペルソナ’のような異なるペルソナのリストを特定して記述してください。それぞれのペルソナについて、主な特徴、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ます。”
痛みのポイントと課題のためのプロンプト：
“調査回答を分析し、最も一般的な痛みのポイント、フラストレーション、または課題をリストアップします。それぞれを要約し、パターンや発生頻度を記録してください。”
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（例えば、肯定的、否定的、中立的）を評価します。各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ます。”
提案とアイデアのためのプロンプト：
“参加者から提供されたすべての提案、アイデア、リクエストを特定してリストアップします。それらをトピックや発生頻度ごとに整理し、関連する場合は直接引用を含めます。”
公務員向けに地域の安全を調査するための実用的なヒントとインスピレーションを見てください。
質問タイプ別の定性データの分析方法
AI駆動の調査分析は、調査の独自の構造を考慮する場合にのみ機能します。ここでは、特定—およびChatGPTを使用して系統的なプロンプトを使用する場合にあなた—がそれをどのように分解できるかをご紹介します：
オープンエンドの質問（有または無のフォローアップ）： AIは、与えられたすべての回答のスマートな要約、ならびに各フォローアップのためのグループ化された要約を作成します（例えば、特定の状況で安全ではないと感じる理由）。
フォローアップ付きの選択肢： 各選択肢は枝として扱われ、AIはその選択をした人のために特化した要約を生成し、フォローアップ回答に基づいてその選択を駆動した要因を説明します。
NPS（ネットプロモータースコア）： 顧客満足度や推奨意向を測る質問に対して、AIは回答者をカテゴリ（批判者、中立者、推奨者）ごとに分類します。各グループは、*その*セグメントがどのように感じ、なぜそう感じるかを、個別のフォローアップに基づいて要約された自分の深層調査を受けます。
ChatGPTでも同様に実行可能です—ただし、誰がどの質問について何を言ったのかを注意深く追跡するために、より多くのコピペが必要です。より手間のかからないワークフローが欲しいですか？ 特定のAI駆動フォローアップの方法で、セットアップなしで深い洞察を得ることができます。
公務員向けのNPS調査テンプレートをチェックして、出来上がりの例を参照してください。
AIを用いて調査回答を分析する際のコンテキストサイズ制限への対処方法
AI調査分析の最大の痛みのポイントの一つはコンテキストサイズです。大規模言語モデルは一度に多くのデータを扱うことができるわけではないので、多くの詳細な回答がある場合、すべてが収まりません。効果的であり続ける方法は次のとおりです：
フィルタリング： すべてを送信するのではなく、回答者の答えでフィルターします。「不安を感じる」と答えた人が具体的に何を言ったかを知りたいですか？その回答に限定して分析します。
クロップ： AIに送信するのは特定の質問（および関連するフォローアップデータ）に限定し、全体のトランスクリプトは送りません。こうすることで、コンテキストウィンドウに収まる最大限の情報を活用し、AIに表面的な探求ではなく、深い問題探索を確実に行わせることができます。
これらのアプローチは即座に特定から利用可能ですが、他のAIとチャットする際に入力バッチを絞ることで手動で管理することもできます。
独自の分析システムを構築していますか？公務員向けの調査オプションをインタラクティブに探るためにAI調査ジェネレーターをチェックしてください。
公務員の調査回答を分析するための協調機能
調査データが散らばったツールやスレッドを通じて移動すると、協力は困難です。公務員の地域安全認識調査においては、迅速なチームアクセス、透明な引き継ぎ、そして誰がどの分析をリードしたかの明確な理解が必要です。
特定の会話型インターフェース： チームの誰もがAIとすぐに結果についての会話を開始し、他の人が中断したところから再開したり、新しい調査のラインを開始できます。
複数の会話スレッド： 特定のAIチャットスレッドはそれぞれ独自の分析フォーカス（例：「都市の回答者が最も何を心配しているか？」や「どの部署が最も安全だと感じているか？」）、フィルター設定（人口統計や回答に基づく）、および責任者を持つことができます。
チームの可視性： 誰がどのチャットを開始したのか常に見えており、調整し、見つけた結果を比較し、重複した作業を避けることが簡単です。
メッセージレベルでの寄与： すべてのメッセージには送信者のアバターが表示されるので、どのインサイトが誰からのものであるかが明確で、レビュアーが迅速にさらに深く掘り下げたり、フォローアップの質問をすることができます。
協調的なAI駆動ワークフローとスマートな調査プロセスの設計についてさらに学ぶには、公務員向け調査の作成に関する記事を参照してください。
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