この記事では、政府のコミュニケーション効果に関する公務員調査の回答を分析する方法についてのヒントをお伝えします。調査回答の分析、調査ツール、プロンプトに関する実践的なステップが知りたい方は、続きをお読みください。
調査回答を分析するための適切なツールの選択
私は常に、収集したデータの種類を確認することから始めます。なぜなら、調査回答の構造に応じてアプローチやツールが完全に変わるからです。
定量データ: 数値に基づいた回答（例えば「1から5の間でどれだけ満足していますか？」）は簡単です。Excel や Google Sheets のような信頼できるツールで集計、可視化、比較が簡単に行えます。分布をプロットし、平均を計算し、グループごとにセグメント化するのも最小限の努力で済みます。
定性データ: これが難しいところです—自由回答や微妙なフォローアップの回答は重要な情報の宝庫ですが、何百ものコメントを手作業で読んでいくのはほぼ不可能です。ここにAIが役立ちます。AIツールは大量のテキストデータセットを分析し、主要なパターンを抽出、回答を感情で整理し、自由回答やフォローアップ質問から隠れたテーマを浮き彫りにします。
定性回答に対応するためのツールには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
調査データをエクスポートし、ChatGPT、GPT-4、Claude、もしくはお好みの大規模言語モデルに貼り付けることができます。 これにより、データとの対話が可能になります: AIにテーマを見つけさせたり、ポイントを要約させたり、その場でフォローアップ質問に答えさせたりできます。
しかし、未フォーマットの調査データの取り扱いはあまり便利ではありません。 データ準備に手間がかかり、エラーを誘発します。さらに、多くのチャットインターフェイスは質問間のコンテキストを覚えておらず、また、大規模チームに対話の結果を整理することはすぐに混乱を招きます。
Specificのようなオールインワンツール
SpecificはAIを使って調査データを収集・分析するために特化されたソリューションです。 そのシステムは対話型調査を実行します—AI自体がスマートなフォローアップ質問を行い、徹底的に洞察を引き出し、データの質を向上させます。数百もの未構造の回答を探る代わりに、ほぼ瞬時に構造化された高品質な対話型データを取得できます。
AIによる分析が組み込まれています。 プラットフォームは回答を要約し、再発するテーマを見つけ、複雑な公務員のフィードバックを行動可能な洞察に変換します—スプレッドシートや手作業なしで。
強力なチャットベースの分析が可能です。 ChatGPTのようにAIと直接対話しつつ、調査回答データに特化したより深いフィルターとオプションが用意されています (AIによる調査回答分析についてさらに学ぶ)。
政府のコミュニケーション効果について調査を実施している人にとって、このオールインワンアプローチは、特に自由回答やフォローアップが含まれる場合に迅速で、より堅牢で、手間が少ないです。
注目すべきは、シンクタンクの専門家の90%が今や主要な分析作業にAIを使用しており、主にライティング、編集、定性データのレビューのために使用しています。[2] 公共部門がAI駆動の調査を使用することで、回答率（最大25%）と品質（最大30%）の向上を報告しています。[4]
公務員調査の回答データを分析するための有用なプロンプト
プロンプトは政府のコミュニケーション効果についての公務員調査回答から詳細な洞察を抽出するための秘訣です。AIエンジニアである必要はありません—ただ正しい質問をすればいいのです。ここでは私のお気に入りの質問をいくつか、そして目標に合わせてカスタマイズする方法を紹介します：
コアアイデア用プロンプト: 大量の回答からトピックを浮かび上がらせるための基本的な方法です。Specific がテキストを分析する際のコアです。ChatGPTでも使用できます：
あなたのタスクは、コアアイデアを太字で抽出し（コアアイデアごとに4〜5語）＋最大2文の説明を行うことです。
出力要件:
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアを言及した人の数を指定する（数字、言葉ではない）、最も多く言及されたものを先に
- 提案なし
- 指示なし
例示出力:
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
AIは常により多くのコンテキストと一緒に動作します。 可能であれば、常にAIにあなたの調査の聴衆、目的、学びたいことに関する背景情報を伝えましょう。例：
政府の内部コミュニケーションの効果を評価する公務員からのこれらの調査結果を分析します。目標は主要な痛点、認識された強み、および改善のアイディアを特定することです。類似のテーマをまとめ、簡潔にまとめてください。
さらに深く掘り下げる: コアアイデアを取得したら、詳細を知りたい場合は、AIに"XYZ（コアアイデア）についてもっと教えて"とプロンプトをかけてください—詳細に掘り下げてくれます。
特定のトピックやテーマに関するプロンプト: 仮説を検証したい場合（例：「誰かがメールコミュニケーションの問題を言及したか？」）、尋ねてみてください：
内部のメール問題について誰かが話しましたか？ 関連する場合は直接の引用文を含めてください{
