この記事では、政府の透明性と説明責任に関する公務員調査の回答とデータを分析するためのヒントを紹介します。何を見ればよいのか、どのツールが最適か、AIを利用して回答の意味を実際に理解する方法を解説します。
分析のための適切なツールの選択
調査の分析方法はデータの種類と構造によって異なります。取り扱っているものに基づいてツールを選択しましょう:
定量データ: データが数値に関するものであれば—例えば、何人の公務員が特定の選択肢を選んだか、透明性をどのように評価したかのスケールに—数えたり視覚化したりするのは簡単です。Excel や Google Sheets などのツールはこのタイプに最適です。「はい」と答えた人をすぐに集計したり、平均を計算したり、グラフを作成することができます。
質的データ: 調査が自由回答やフォローアップの回答を含む場合、大量のテキストが得られます。すべての回答を詳細に読むことは不可能です。ここでAIが活躍します—AIは読んで、要約し、手動では気づかないパターンを見つけることができます。
質的な応答を処理する場合には2つのアプローチがあります:
ChatGPTや類似のGPTツールによるAI分析
エクスポートした自由回答をChatGPTまたは他のGPT系AIにコピペし、「政府の透明性についての一般的な懸念は何ですか？」 または「最大の問題を要約してください」などの質問を投げかけます。
しかし: 大規模な調査に対してこの方法で作業するのは正直面倒です—たくさんのコピペをしなければならず、数十件以上の回答があるとコンテキストのサイズ制限にもすぐに達します。
応答の管理とセグメント化は厄介です。質問、回答者、またはグループ別に回答を簡単に詳細に分析することはできません。
オールインワンツールであるSpecific
**Specific**は、まさにこの種のデータを収集し分析するために設計されたオールインワンの調査作成およびAI駆動型分析ツールです（AIによる調査回答分析の説明）。
データ収集が賢くなります: Specificの会話型調査は固定質問を行うだけでなく、AIを使用してスマートなフォローアップを行います（自動AIフォローアップ質問について学ぶ）、これにより、より深く高品質な回答を公務員オーディエンスから得ることができます。
AI駆動型分析が即時に行われます: 応答が届くとすぐにSpecificが自動的にデータを要約し、重要なテーマを抽出し、実行可能なインサイトを生成します—コピペなし、スプレッドシートなし、ただリアルタイムの明確な発見です。
AIと直接チャットできます: Surveyの結果についてAIとChatGPTのように会話できますが、会話はサーベイに直接つながっており、回答ごとのフィルタリングや機密データの除外、コンテキストを意識した検索などの高度な機能を利用できます。
これがどのように機能するか知りたい場合やより深いインサイトを求めている場合は、 AIによる調査回答分析の完全ガイドを読むを参照してください。
政府の透明性と説明責任に関する新しい公務員調査を作成する必要がある場合、SpecificはテンプレートとAI駆動のビルダーを提供しています。
政府の透明性および説明責任調査分析に使用できる便利なプロンプト
AI駆動の分析は、適切な質問をすることにかかっています。使用するプロンプトは、得られるインサイトに影響を与えます。特に透明性をめぐる公務員の調査では次のプロンプトが役立ちます（少しアレンジする方法も含めて）：
コアアイデアを引き出すプロンプト
大量の自由回答から主要なトピックを抽出する際に使用します。Specificではデフォルトで、この方法は他のGPTモデルでも優れています:
あなたのタスクは、太字でコアアイデアを抽出（各コアアイデアは4-5単語）+最大2文の説明をつけることです。
出力要求:
-不要な詳細を避ける
-特定のコアアイデアを述べた人の人数を示す（語ではなく数を使用）、トップは最も多く言及されたもの
-提案なし
-表示なし
例出力:
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には常に多くのコンテキストを与える: AIが調査について知っている背景情報—回答者が誰であるか、目標が何か、透明性や説明責任に関する重要な方針や基準—が増えるほど、より良い仕事をします。例えば：
アメリカの公務員に関する2024年の透明性および説明責任に関する調査の回答を分析してください。私たちの主な目標は、意思決定における透明性に影響をもたらす最も緊急な問題を特定することです。回答者が何が欠けていると感じているのか、どのような実際の変化を望んでいるのかに焦点を当ててください。
主要なテーマを把握したら、次のようなフォローアップを行ってください:
部門間の不十分なコミュニケーションについて詳しく教えてください。
特定のトピックの検証プロンプト: 回答者が特定の問題（例:内部告発者に関するポリシー）について話したかを確認したい場合:
誰かが内部告発者について話しましたか？引用を含めてください。
ペルソナ向けプロンプト: 回答しているのは誰なのか—初級スタッフ、政策管理者、テクノロジー専門家？これらのグループが何を望むのか、何について不満を持っているのかを理解してください。
調査の回答に基づいて、製品管理で使用される「ペルソナ」と同様の個別のペルソナのリストを特定し説明してください。各ペルソナについて、彼らの主要な特性、動機、目標、および会話で観察された関連する引用またはパターンを要約します。
障害や課題のプロンプト: AIに、透明性と説明責任に関して公務員が言及する障壁、懸念、または課題を見つけるよう依頼します。
調査の回答を分析し、言及された最も一般的な痛点、フラストレーション、または課題の一覧を作成します。それぞれを要約し、パターンまたは発生頻度を記録してください。
動機と推進要因のプロンプト: 公務員が透明性を重視する理由や、どのような改善を望んでいるかを根本的に理解します。
調査の会話から、参加者の振る舞いや選択の理由や動機を主要にして抽出してください。類似の動機をグループ化し、データからの裏付けを提供してください。
感情分析プロンプト: フィードバックが全体的にポジティブなのか、ネガティブなのか、中立なのか？AIは各感情の代表的な引用を強調表示できます。
調査の回答で表現された感情全体（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に貢献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。
提案とアイデアのプロンプト: 公務員の視聴者が提案する全ての明るいアイデアや要求を素早く表面化してください。
調査参加者から提供されたすべての提案、アイデア、または要求を特定しリストアップします。トピックまたは頻度で整理し、関連する場合は直接引用を含めます。
満たされていないニーズと機会のプロンプト: AIに透明性と説明責任がまだ不足している分野を特定させ、改善が最も影響をもたらす可能性がある場所を表面化させます。
回答者が強調した、満たされていないニーズ、ギャップ、または改善の機会を探るため、調査の回答を調べます。
このオーディエンスに最適な質問を書くインスピレーションが欲しい場合は、公務員向けのトップ調査質問のガイドをご覧ください。
AIが調査分析におけるさまざまな質問タイプを処理する方法
Specific（および類似のAIツール）は、質問の種類に基づいて分析を構造化し、さらに一歩進んでいます:
自由回答（フォローアップの有無にかかわらず）: すべての回答の詳細な概要と、各回にAIが行ったすべての関連する フォローアップ質問の要約が得られます。
選択肢とフォローアップ: 複数選択の質問では、AIが各特定の選択に付随するすべてのフォローアップ回答の個別の要約を生成します。
NPS質問: 各NPSカテゴリ（デトラクター、パッシブ、プロモーター）が個別に要約されます。例えば、「デトラクター」 がフォローアップでどのように述べたのかを「プロモーター」との比較で見ることができます。
十分な忍耐があれば、ChatGPTでも同じことができますが、はるかに手間がかかります（各グループの回答をコピーして1回ずつ要約する必要があります）。
これらの質問を作成する必要がある場合や、特定のテンプレートがどのように構造化されているか確認したい場合は、公務員透明性調査の ステップバイステップガイドをご覧ください。
AI分析のコンテキスト制限に対処する方法
現実を見てみましょう—AIツール（ChatGPTを含む）が一度に処理できるコンテキストは限られています。何百もの調査回答がある場合、この制限に簡単に達することがあります。
フィルタリング: AIに分析させる会話を選択します。例えば、特定のフォローアップに返信した回答者や、特定の回答を選んだ人の回答のみを処理します。
質問の絞り込み: AI分析を最も重要な質問だけに限定します。信頼に関するリーダーシップや改革のための提案など、コアな問題に関する会話だけを送るようにし、フルサーベイに限定しないようにします。
これらの抜け道により、議論の幅を失うことなく、より大きなデータセットを分析することが可能であり、Specificが調査インサイトを管理する方法に組み込まれています。
ご自身でお試しになりたいですか？私たちのAIサーベイジェネレーターは、クロッピングとフィルタリングを標準でサポートしています。
公務員調査回答を分析するための協力ツール
政府の透明性についての調査結果を分析するのは一人ではできません。 公務員調査には通常、優先事項が異なる分析者、政策立案者、コンプライアンス関連の方々のチームが関わるため、チーム間の協力が重要です。
SpecificはAIとチャットすることで調査データを協力して分析することができます。
調査ごとの複数チャット: 特定の機関の回答者やデータプライバシーについて言及した人々に限定して、カスタムフィルタを適用したAIチャットを多数生成できます。
チャットの所有権と帰属: すべてのチャットセッションは作成者とともに明確に示されるため、どの探求の手掛けを誰が行っているかが簡単にわかります。共同作業する場合に、各AIチャットメッセージには送信者のアバター（同僚の顔やイニシャル）が表示されるため、共同分析がスムーズで透明性があります。
共有、参照、繰り返し: チームメンバーは異なるスレッド間を簡単に行き来し、互いのインサイトを築くか、市民のフィードバックから直接引用をレポートやプレゼンテーションのために抽出できるようになります。
これにより、データ収集から協力的なアクションへの移行が容易になり、部門、政策関係者、チームの枠を超えた協力が促進されます。
今すぐ政府透明性と説明責任のための公務員調査を作成
より豊富なインサイトを得て、リアルタイムでの応答を分析し、SpecificのAI駆動のツールを使用してチームと協力しましょう—公務員にとって本当に重要なことを発見し、透明性と説明責任における意味のある変革を推進するために設計されています。