この記事では、政府機関での顧客体験に関する公務員調査から得た回答を分析する方法についてのヒントを提供します。実用的なインサイトを容易かつ効率的に得るための方法とツールを分解して解説します。
回答分析に適したツールの選択
調査データを分析する最良の方法は、質問の構造によって異なります。通常、以下の2種類のデータを扱います:
定量データ: 評価や選択肢を使ったクローズド質問の回答を集めた場合、結果を数えることは簡単です。ExcelやGoogle Sheetsのような簡単なツールは、データをフィルタリングしたり、合計したり、グラフ化したりするのに非常に役立ちます。
定性データ: 自由回答の質問や詳細なコメント、追跡回答は、より豊かなインサイトを提供しますが、手作業で処理するのは非常に困難です。何十、何百もの回答を読むのはほとんどの人にとって現実的ではありません。そこでAI分析ツールが役立ちます。共通のテーマを浮き彫りにし、結果を要約し、利用可能にします。
定性回答を扱う際の主なアプローチは2つです:
AI分析のためのChatGPTや類似のGPTツール
チャットベースのAIツールであるChatGPTは誰でも使えます。エクスポートした調査の回答をチャットにコピーして、「顧客体験に対する公務員の主な懸念を要約してください」といった質問をすることができます。
ただし、利便性が障害になることも: 大量の返信を扱う場合、データのやり取りはぎこちないものです。プロンプト、分析、過去のチャットを追跡するのも面倒になります。また、すべてにプロンプトを出し、解釈する必要があり、時間がかかり、エラーの余地が増えます。
それでも、多くの公共セクターチームは既にこれらのツールに依存しています。調査対象の公務員の26.67%が、Microsoft CopilotやChatGPTなどのAIプラットフォームを仕事で使用していると言います。これらは時間を節約し、柔軟性を提供するため人気があります。
Specificのようなオールインワンツール
Specific のような目的に特化したプラットフォームは、調査データの収集とAIによる分析を一貫して効率化します。
Specificを使用すると、調査はただのフォームではなく、自然な会話のように感じられます。そしてAIはリアルタイムで考慮されたフォローアップ質問を自動的に行います。これにより集めた回答の質と深さが向上します。（フォローアップロジックがどのように機能するかについては、自動AIフォローアップ機能をご覧ください。）
分析面では、SpecificはGPTによるAIで全ての回答を即座に要約し、大テーマを見つけ出し、一般的な問題点にスポットライトを当て、データについてAIと対話できるようにします。スプレッドシートやチャットボットにコピー&ペーストをする必要はありません。
追加機能: AIに送る回答を管理したり、部署ごとにフィルターをかけたり、チームメイトとコラボレーションすることが可能です。これは明確さ、スピード、シームレスなチームワークのために設計されています。
政府機関での顧客体験に関する公務員調査回答を分析する際に使用できる有用なプロンプト
AIは明確な質問をするときに最も輝きます。適切なプロンプトはノイズを切り抜け、見落としていたインサイトを明らかにするのに役立ちます。ここでは、特に政府機関での顧客体験についての公務員調査分析に効果的な例をご紹介します:
主要アイデアのためのプロンプト: 繰り返し登場するテーマの高次レベルの要約を希望する場合に使用します。これはSpecificの独自分析エンジンで使用されている正確なプロンプトですが、任意のAIモデルにコピー&ペーストできます:
あなたのタスクは、主要アイデアを太字で抽出することです（主要アイデアごとに4-5単語） + 最大2文章の説明をつけること。
出力条件:
- 不要な詳細を避ける
- 特定の主要アイデアを言及した人数を指定する（言葉ではなく数字を使用）、最も多く言及されたものを一番上に
- 推奨事項なし
- 応答なし
例出力:
1. **主要アイデアテキスト:** わかりやすい説明テキスト
2. **主要アイデアテキスト:** わかりやすい説明テキスト
3. **主要アイデアテキスト:** わかりやすい説明テキスト
AIは常にコンテキストが多いほど良い成果を出します。調査の意図と達成したいことを説明すると良いです。以下にプロンプトを改善する方法を示します:
この調査は、政府機関で働く公務員を対象に行われました。顧客体験を提供する上での共通の課題点を理解することが目標です。スタッフの視点から分析してください。
フォローアップを求めて深掘り:
待ち時間に対する顧客の不満についてもっと教えてください。
特定のテーマに関するプロンプト: 回答者が特定のテーマについて話したかどうかを確認したい場合に試してみてください:
デジタルサービスのアクセシビリティについて誰か話しましたか？引用を含めてください。
ペルソナのためのプロンプト: 回答者を典型的なタイプにセグメント化するのに役立ち、ユーザー調査でよく使われます:
調査回答に基づいて、典型的なペルソナのリストを識別して説明してください。プロダクト管理で「ペルソナ」が使用されるのと同様に。各ペルソナの主要な特徴、動機、目標、観察された会話の中での引用またはパターンを要約してください。
課題点とチャレンジのためのプロンプト: 政府のステークホルダーに迅速な成果を期待される場合に重要です。
調査回答を分析し、最も共通の課題点、不満、またはチャレンジをリストアップしてください。各課題を要約し、その出現のパターンや頻度を記録してください。
動機とドライバーのためのプロンプト: 回答者が顧客体験を重視する理由を明らかにするのに使用できます:
調査会話から、参加者の行動や選択の主な動機、願望、理由を抽出してください。似た動機をまとめて、データからの支持証拠を提供してください。
感情分析のためのプロンプト: 全体のムードや信頼レベルの感覚を必要とする場合:
調査回答で表現されている全体的な感情を評価してください（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強調表示してください。
質問設計について詳しくは、公務員調査での顧客体験に関するベストクエスチョンを参照し、次の調査のアイデアを得てください。
質問タイプ別にSpecificが定性調査データを分析する方法
異なる質問は異なる分析アプローチを必要とします。特に自由回答を集めたり、フォローアップロジックを使用する場合:
フォローアップの有無に関わらず自由回答の質問: Specificは全ての回答をグループ化し、追加調査からのものも含めて、その質問の明確な要約または主要テーマを提供します。これにより、長い回答の混乱したノイズを取り除き、簡潔な洞察が得られます。
フォローアップ付きの選択肢質問: 回答者が選んだ各選択肢について、すべての対応するフォローアップ回答の専用サマリーを取得できます。これにより、「非常に満足」と「不満」を選んだ人々が何を言ったのか、なぜなのかを瞬時に見ることができます。
NPS: 各NPSカテゴリ—アンチ、パッシブ、プロモーター—には独自のグループ化されたサマリーがあり、それぞれの分野での信頼や不満を生み出している要因を把握できます。
このワークフローはChatGPTでも再現可能ですが、より遅く人間のエラーの余地が増します。Specificはこのプロセスを自動化し、すべてを追跡可能かつ整理された状態で保ちます—詳細については、AIを活用した調査回答の分析をご覧ください。
大規模な調査分析のためにAIを使用する際のコンテキスト制限の処理
AI言語モデルは一度に処理できるテキストの量（「コンテキストウィンドウ」）が限られています。公務員から多数の回答を収集した場合、最終的にこの制約に達し、データセット全体が単一のAIチャットに収まらなくなる可能性があります。
これを克服するための主な選択肢は2つあります（Specificではデフォルトで利用可能）:
フィルタリング: AIに送信する前に回答をフィルタリングし、ユーザーが特定の質問に答えた会話、または特定の部署、テーマ、回答に関連するフィードバックだけを分析します。これにより最も関連性のある会話に焦点を当て、AIの最良の作業を助けます。
クロッピング: 調査から最も重要な質問だけを選択して送信します。これにより、AIの作業負荷を管理可能に保ちながら、より多くの会話を一度に分析することができます。
フィルタリングとクロッピングの組み合わせにより、柔軟性が確保され、重要なポイントを見落とすことがなくなります。深掘りが必要な場合は、特定のフォローアップへの回答をグループ化したり、低いNPSスコアに焦点をあてて、満足度を阻害している要因を探ることができます—顧客体験研究で見られる実践に合わせて。例えば、政府機関は、調査フィードバックを基にサービス問題の解決において年々大幅な改善を報告しています [7]。
公務員調査回答の分析における共同作業機能
公務員調査を分析する際のコラボレーションは困難です。研究者、CXリーダー、およびさまざまなチーム間の調整は難しいです—特にスプレッドシートや無数のメールで埋まっているときは。
Specificを使ってAIとチャットするだけで調査データを分析します。 あなたとチームメイトは異なるデータを分析するための個別のチャットを開くことができます。例えば、特定の部署からのすべての回答に絞ったり、否定的なNPSコメントだけを調べたりします。各チャットにはフィルターが適用されており、会話が集中しており重複しません。
誰が何をしたか常に見ることができます。 各チャットのメッセージに送信者のアバターが表示され、コラボレーションが透明で簡単にフォローできるようになります。誰のインサイトをもとにしているのかがわかることで、反復がスピードアップし、インサイトの理解が迅速化します。
グループ作業、推測なし。 特定のチームが公務のワークフローを改善する任務を担っている場合、チャットがトピックやステークホルダー別にフィルタリングされ、ラベル付けされることで、所見が実行可能かつ取得可能になります—どの質問を誰がしたのか、どの問題を誰が提起したのか追跡に追われることはありません。
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