この記事では、AIを使用して医療アクセスと質に関する公務員調査の回答を分析する方法に関するヒントを紹介します。これにより、オープンおよびクローズドの回答をすばやく理解することができます。
分析に適したツールの選択
選択するアプローチとツールは、医療アクセスと質に関する調査の回答で得られるデータの種類によって大きく変わります。
定量データ：複数選択式の質問（「どのくらいの頻度でXを使用しますか？」）を見ている場合は、カウントが主になります。私の知っているほとんどの人はExcelやGoogle Sheetsを利用しています。回答を集計し、パーセンテージを算出したら完了です。
定性データ：本当の課題は、自由回答やチャットベースの回答がある場合です。公務員が多く調査対象の場合、全ての回答を読むのは不可能です。ここで必要なのが、特にAIベースの専門ツールで、膨大な単語からパターンと洞察を抽出します。
しかし、定性的な回答を扱う際には、2つの主要な分析ツールの選択肢があります：
AI分析のためのChatGPTまたは同様のGPTツール
チャットにコピーペースト。 1つの方法は、すべての文章回答をエクスポートしてChatGPT（またはClaudeのような他のGPTベースのチャットツール）に貼り付けることです。チャット内で調査データについて直接質問できます。
大規模データセットには不向き。 回答が数十件程度ならこれでうまくいくかもしれません。しかし、正直言って、それ以上のスケールでは管理が難しくなり、文脈の制限があり、データの構造化ビューがありません。データを分割してフォーマットを管理するのに時間を費やしますが、調査の文脈を多く失います。
Specificのようなオールインワンツール
調査用に設計。 Specificのようなツールは、調査回答を理解するために地元設計されています。調査を開始すると、Specificが自動的にAIを使用して、深掘りするためのスマートなフォローアップを通じて高品質なデータを収集します。
即時AI駆動分析。 結果が出ると、Specificは自動的に回答を要約し、主要テーマを浮き彫りにし、AIと医療アクセスと質に関する調査について会話できるようにします。通例のGPTツールではなく、調査分析のために構築されたシステム内でこれができます。また、詳細を掘り下げるためにフィルタリング、セグメンテーション、エクスポートも可能です。
より多くの文脈、より良い洞察。 データの一部だけを文脈に送ることができ、コピー＆ペーストや制限を気にする必要がありません。調査特有の構造化により、一般的なGPTツールに比べ時間を節約します。結果？実用的な発見が得られ、スプレッドシートのジムナスティックスは不要です。[1]
AIフォローアップ機能がどのように機能し、なぜデータ品質を向上させるのかを探るために、自動フォローアップ質問に関する詳細な分析をご覧ください。
医療アクセスと質に関する調査を分析するために使用できるプロンプト
AIはプロンプト次第です。ChatGPTやSpecificのようなオールインワンツールでうまく機能するいくつかの効果的なプロンプトを以下に示します。それぞれがなぜ機能するのか、そして公務員調査の文脈にどのように適応できるかを説明します。
核心アイデアのプロンプト: テキストの壁を実行可能なテーマに絞り込むための私の定番プロンプトです。すべての回答セットを貼り付け、AIに次のように指示します：
あなたの作業は、核心アイデアを太字（各4-5単語）で抽出し、2文以内の説明をします。
出力要件：
- 不要な詳細を避けること
- 特定の核心アイデアを述べた人数を（単語ではなく数字で）指定し、最も多く述べられたものを上に置くこと
- 提案不要
- インディケーション不要
例出力：
1. **核心アイデアテキスト:** 説明テキスト
2. **核心アイデアテキスト:** 説明テキスト
3. **核心アイデアテキスト:** 説明テキスト
AIはあなたの調査に関する文脈、対象者、達成したいことを提供すると常に良い答えを返します。例：
我々の調査は、公共医療サービスのアクセスと質に関する英国の公務員からの回答を収集しました。目的は、課題や改善機会を明らかにすることです。3〜5の核心アイデアを抽出し、政策または日々の運営に関連付けるようにすること。
どんなアイデアでも深く掘り下げる: 核心アイデアを得たら、AIに「XYZ（核心アイデア）についてもっと教えてください」と尋ねることで、いかなる洞察についても深く掘り下げます。
特定のトピックのプロンプト: 特定の問題が浮上したかどうかを確認するには、以下を使用：
誰かが待ち時間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: 公務員の異なる“タイプ”が異なる反応をしたかを理解したい場合に役立ちます。
調査結果に基づいて、製品管理で使用される「ペルソナ」に類似した、区別されるペルソナのリストを識別し、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、観察された会話の中の関連する引用またはパターンを要約してください。
痛点と課題のプロンプト: 人々を阻んでいるものを抽出します。
調査結果を分析し、最も一般的な痛点、フラストレーション、または挙げられた課題をリストしてください。それぞれを要約し、パターンまたは頻度を指摘してください。
感情分析のプロンプト: 回答全体のムードを把握します。
調査結果に示された全体的な感情を評価します（例：ポジティブ、ネガティブ、中立）。各感情カテゴリーに寄与する主なフレーズやフィードバックを強調してください。
公務員の医療アクセスと質に関する調査に最適な質問の作成にもっとアイデアを得るには、医療アクセスと質に関する公務員調査用のベスト質問を確認してください。
Specificが質問タイプによって定性データをどのように分析するか
Specificはグローバルな要約だけでなく、各調査質問の形式に合わせて分析を行います。
自由回答（フォローアップありまたはなしの場合）： すべての回答の要約を得ることができ、また、回答者の理由を探ったり追加の意見を提供したりするフォローアップスレッドのグループ化されたフィードバックもあります。
フォローアップ付き選択肢： 各選択肢に結びついたすべてのフォローアップ回答の別々の要約を確認できます。例として、選択肢が「医療アクセスが悪いと評価された」で、誰かがその理由を詳しく述べた場合、それらの詳細がその回答の下にグループ化され要約されます。
NPS調査質問： 結果はカテゴリ別に分類されます：ディトラクター、パッシブ、プロモーター。各グループは関連するフォローアップ回答に基づいた独自の要約を得て、満足度または不満足度の駆動要因を一目で見つけることができます。
もちろんこれをChatGPTでも行うことができますが、データを手動でグルーピングし、出し入れするのに時間をかけることになります。実行可能ですが、効率を求める場合や利害関係者と結果を共有する必要がある場合には最適ではありません。
この対象とトピックに特化した完全なNPS調査を検討している場合、公務員用のSpecificのNPS調査ビルダーを試してみてください。
調査分析におけるAIの文脈制限を克服する方法
AIチャットツール—ChatGPTを含む—は一度に分析できるテキスト量に厳しい上限があります。数十件以上の回答がある場合、すぐにこの壁にぶつかります。Specificは2つの重要な方法でこの問題を自動的に解決します：
フィルタリング： ユーザーが関心のある質問に回答したり、特定の選択肢を選んだ会話（回答）だけがAIに送信されます。これにより、分析が迅速化され、常に関連するデータを扱っていることが保証されますので、文脈制限内に留まることができます。
クロッピング： AIによって分析される調査質問を選択することができます。これにより、高優先度のトピックは大規模データセットであっても完全にカバーされ、AIのメモリを超えることはありません。
AI調査分析を試みるための自分でファネルを構築する場合、データを事前に準備して、エクスポートをフィルタリングし切り取ってからChatGPTにフィードする必要があります。反復作業に備えましょう！
詳細については、SpecificのAI調査応答分析ガイドをご覧ください。
公務員調査応答を分析するためのコラボレーティブ機能
特に大規模な公務員の医療アクセスと質に関するプロジェクトでは、同僚との調査分析はしばしば混乱に陥ります：無限のメールチェーン、重複するフィードバック、失われた文脈。
チャット駆動のコラボレーティブ分析。 Specificは、AIと直接チャットしてデータを分析できます。全員を共有スプレッドシートやドキュメントに誘導する必要はありません—結果についていつでもチャットを立ち上げるだけです。
独自の文脈を持つ複数のチャット。 Specificの各分析チャットはカスタムフィルターをサポートしています：待ち時間に関する回答だけに集中することができたり、特定の部門に関することに集中することができ、他の分析スレッドを妨げることはありません。誰がどのチャットを作成したかも確認できるので、誰が特定のフォローアップや要約の取り組みを担当しているのかが明確です。
チームの可視性と存在感。 コラボレーションしている際、AIチャットの全メッセージには送信者とそのアバターが表示されますので、どのチームメンバーが何を貢献したのかが正確に分かります。これは責任の明確化、オンボーディング、重要な洞察が見逃すことがないようにするために非常に重要です。
調査の作成とチームコラボレーションを促進するためのハンズオンガイダンスを求めている場合、医療アクセスと質に関する公務員調査の作成方法をご覧ください。
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