この記事では、公務員の生活費に関する懸念についての調査結果を分析する方法を、AIによる調査回答分析とベストプラクティスを用いて紹介します。
公務員調査の回答を分析するための適切なツールの選択
生活費に関する懸念についての公務員調査の結果を分析する方法は、データの形式によって大きく異なります。調査回答は一般的に次の2つのカテゴリに分類されます：
定量データ: 構造化データがある場合—例えば、特定の回答を選んだ公務員の数や、賛成/反対の意見—ExcelやGoogle Sheetsのような伝統的なツールを使用すると、簡単に回答を数えたり、チャートにすることができます。
定性データ: 自由回答やフォローアップ質問には、物語的なフィードバックが含まれます。数百、場合によっては数千の回答があると、手で一つ一つ読むのは圧倒されてしまい、しかもスケールしません。ここでAIによるツールが非常に役立ちます—非構造化フィードバックからパターン、テーマ、洞察を抽出できます。そうでなければこれらは失われてしまうでしょう。
特に定性フィードバックに取り組む際には、主に2つのアプローチがあります：
ChatGPTや類似のGPTツールでAI分析
コピペワークフロー: 調査回答をテキストまたはスプレッドシートとしてエクスポートし、ChatGPTや類似の大規模言語モデルにペーストできます。その後、AIに具体的な指示やプロンプトを与えてデータについて「チャット」できます。
制限事項: このアプローチは作動しますが、シームレスではありません。データをエクスポートするためのフォーマット調整、AIの制限されたコンテキストウィンドウへの回答の分割、プロンプト履歴の追跡により時間がかかります。微妙なテーマを探求したり、特定の調査質問に洞察を結びつけるには多くの手作業が必要です。
Specificのようなオールインワンツール
目的に特化したAI調査プラットフォーム: Specificを使用すると、生活費に関する懸念について公務員調査を収集し分析するためのツールをゼロから提供します。Specificは、あなたの調査全体を実行し、データの有意義さと関連性を向上させるために、自動的にフォローアップ質問を行います。（詳細については、自動AIフォローアップ質問に関するこのガイドを参照してください。）
即時分析とチャット: 回答が集まったら、Specificは高度なAIを使って自由回答とフォローアップ質問を即座に要約し、主要なテーマをフラグし、大量の回答セットを実用的な洞察に変換します—スプレッドシートで格闘する必要はありません。AIと直接結果に関してチャットし、サブグループを掘り下げたり、質問でフィルタリングしたりできます。AIに送信されるデータを管理する追加機能により、一般的なAIチャットツールを使用するよりもワークフローははるかにスムーズです。SpecificにおけるAI調査回答分析の詳細はこちらをご覧ください。
公務員からの生活費に関する調査に使える便利なプロンプト
プロンプトは効果的なAI調査回答分析の基盤です。Specificを使用するかChatGPTでチャットするかに関わらず、プロンプトがあなたの発見をどれだけ有用でアクショナブルにするかを決定します。
核心のアイデアに関するプロンプト: 公務員によって言及された主要なテーマを明らかにするのに最適です。（これはSpecificのオープンテキスト回答の深い分析のためのデフォルトです。）
あなたのタスクは、太字の核心アイデアを抽出することです（各核心アイデアは4-5語）+最大2文の説明文を加えること。
出力要件:
- 不要な詳細を避けること
- 具体的な核心アイデアを何人の人が言及したかを指定する（言葉ではなく数値を使用）、最も言及されたものが上位
- 提案なし
- インディケーションなし
例の出力:
1. **核心アイデアのテキスト:** 説明テキスト
2. **核心アイデアのテキスト:** 説明テキスト
3. **核心アイデアのテキスト:** 説明テキスト
AIに追加のコンテキストを提供すれば、常により良い結果が得られます—回答者が誰なのか、目標は何なのか、あなたが探しているものは何なのかを説明します。例です：
2024年初頭に英国の公務員を対象にこの調査を実施し、生活費の高騰が彼らの幸福と職場パフォーマンスにどのように影響しているかを理解しようとしています。分析を実践的で、仕事に関連した影響と課題に焦点を当ててください。
より深い説明に関するプロンプト: 核心アイデアを抽出した後に、次のようにフォローアップできます：
[核心アイデア]についてもっと教えてください。
特定のトピックに関するプロンプト: 推測や関係者の質問を迅速に検証するために。
誰かが賃金凍結について話しましたか？引用を含めてください。
ペルソナのプロンプト: 公務員の聴衆内でサブグループを特定したい場合に理想的です：
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、個別の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の主要な特徴、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てください。
痛点と課題に関するプロンプト:
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、または課題をリストしてください。それぞれを要約し、発生頻度やパターンをメモしてください。
動機とドライバーに関するプロンプト:
調査会話から、参加者がその行動や選択を示す主な動機、願望、または理由を抽出します。似たような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。
感情分析プロンプト:
調査回答で表明された全体的な感情を評価します（例：肯定的、否定的、中立的）。各感情カテゴリーに貢献した主要なフレーズやフィードバックを強調してください。
より具体的な質問や最善の方法について、公務員の生活費に関する調査の最良の質問に関するこのガイドをチェックしてください。
質問形式によるSpecificによる定性的調査データの分析方法
フォローアップのあるまたはないオープンエンド質問: Specificは、特定のメイン質問からのすべてのフォローアップ質問への返信と共にすべての回答を要約します。これにより、表面的なフィードバックとその背後にある微妙な文脈を階層的に理解することができます。
フォローアップのある選択: 回答者がフォローアップ質問の付いた選択肢を選んだ場合、各選択肢は関連するオープンテキストの回答についてのフォーカスされた要約を受け取ります。例えば「給与に不満」がある人々が「満足」している人々と異なる問題を挙げる理由を比較できます。
NPS（ネット・プロモーター・スコア）: NPSスタイルの質問について、それぞれのカテゴリー—批判者、中立者、推奨者—のセグメント化された要約を得られます。これらの態度を引き起こすトリガーを生活費の懸念と関連して示します。もしSpecificでNPS調査をゼロから構築している場合、同じワークフローが適用されます（公務員向け専用NPS調査ジェネレーターをご覧ください）。
ChatGPTでも同様のアプローチを使用できますが、フォローアップバッチを手動で整理して再送信する必要があります—これはSpecificの自動化されたワークフローに比べてより手間がかかり、追跡性が低くなります。
AIのコンテキスト制限を克服する方法: 大量の回答への対応
GPTのようなAIモデルにはコンテキストサイズの制限があります—つまり、一度に貼り付けて分析できるテキスト量には限りがあります。もしあなたの公務員の生活費に関する調査が数百、または数千の回答を生み出したら、AIが一度に処理できる量が容易にオーバーフローします。
この課題を処理するための2つの確立された方法があります—どちらもSpecificに組み込まれており便利です：
フィルタリング: 特定の質問によって回答をフィルタリングしたり、特定の回答者セグメント（例：「交通費」と言及した人々や食事を抜いた人々）だけを分析したりします。その後、このサブセットだけがAIによって分析され、コンテキストスペースを節約し、より鋭い結果を得られます。
切り取り: 現在の分析のために、調査全体ではなく特定の質問を選択します。このターゲットを絞ったアプローチにより、コンテキスト制限を回避しつつ、高優先データから有意義な洞察を抽出できます。
この種の集中した反復的分析は、地域の回答を比較したり、グローバルなパターンを調べたりしたいときに特に価値があります。2020年以来、ケニアでは公務員の実質賃金が15.8%減少し、過去1年間で8%の英国公務員がフードバンクを利用したという状況が緊急事態となっています。[1][2]
新しい調査を設定する場合、調査の長さを初めから制御することもできます—詳細は公務員の生活費に関する調査作成に関するハウツーガイドをご覧ください。
公務員調査回答の分析のための協力機能
公務員の生活費に関する調査は、チーム、部署、場合によってはポリシーの境界を越えることがよくあります。分析での協力は面倒な場合があります：誰がどの分析を促したかが不明になったり、メールボックスからメールボックスにコピー＆ペーストの結果が送られる中で。
調査データのAIチャット: Specificを使用すると、関係者は内蔵AIとチャットすることで簡単に調査データを分析できます。アナリストが固定されたチャートを実行するのを待つ必要はありません。2024年に公務員が最も財政的に不安を感じている理由は？と尋ねると、あなた自身のデータに深く根ざしたコンテキスト対応の回答が得られます。
複数のチャットとフィルタ: 任意のAIチャットスレッドをいくつでも起動でき、それぞれが個別の質問フィルタとコンテキストを持っています。誰がどのチャットを開始したか常に分かるため、複数の研究者や部署が同じ生活費調査結果を見直している際に協力が効率化されます。
アイデンティティと透明性: グループディスカッションでは、チャット内のすべてのメッセージに送信者のアバターが表示されるため、所有権が常に明確です。これにより、発見を渡したり、フォローアップを上げたり、特定のサブグループフィードバックを再分析することが容易になります。それは、スプレッドシートやメールスレッドをやり取りするよりもスマートで透明性のあるデータ分析方法です。
調査を共同で作成または編集したい場合、AI調査編集者は自然言語で調査を編集できるため、質問の作成から洞察の抽出まで、すべてが同じページにいることができます。
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