この記事では、AIを活用したサーベイ応答分析を用いて、規制の負担とコンプライアンスに関する公務員アンケートの応答を分析する方法に関するヒントを提供します。それでは早速始めましょう。
アンケート応答を分析するための適切なツールの選択
すべての分析は、データの構造を理解することから始まります。適切なアプローチと最適なツールは、数値データを見るか、オープンエンドの応答を見るかによって異なります。
定量データ: 特定のオプションを選んだ人数のような構造化された回答がある場合、ExcelやGoogle Sheetsのようなスプレッドシートが役に立ちます。選択を集計するだけで、主要なテーマがすぐにわかります。
定性データ: オープンエンドやフォローアップ質問の応答の場合は、状況が異なります。数十、数百の公務員の長い応答を手動で精査するのは圧倒的で、正直に言って実用的ではありません。そこで、AIが規制の負担とコンプライアンス調査における深い分析に唯一の実用的な選択肢として登場します。
定性応答を扱う際のツールには2つのアプローチがあります:
AI分析のためのChatGPTまたは類似のGPTツール
アンケートのエクスポートをChatGPTにコピーしてデータに関する会話を行い、インサイトを見つけます。
この方法は直接的ですが、正確にはスムーズではありません：フォーマットが難しく、データがAIコンテキストの制限を超えることがあり、会話の追跡や他者とのコラボレーションがすぐに混乱する可能性があります。
それでも、柔軟性と迅速な非構造化チェックを好む場合、この「貼り付けとプロンプト」ワークフローは多くの単純なユースケースに適しています。
すべてが一体化されたツール「Specific」
Specificはこれのために構築されています。
人工知能を使用して、公務員の規制の負担とコンプライアンスに関するアンケート応答を< a id="4">収集< 人工知能を使用して、公務員の規制の負担とコンプライアンスに関するアンケート応答を>し、瞬時に< a id="5">分析できます。
<し、瞬時に>
主なメリットはこちら:
データを収集すると、AIによる会話が自動的に賢いフォローアップ質問を行い、従来の形式で得られるよりもはるかに豊かで明確な応答が得られます。これらのフォローアップ質問がどのように機能するかを知りたい場合は、< a id="6">自動AIフォローアップ質問をご覧ください。
< データを収集すると、AIによる会話が自動的に賢いフォローアップ質問を行い、従来の形式で得られるよりもはるかに豊かで明確な応答が得られます。これらのフォローアップ質問がどのように機能するかを知りたい場合は、>
分析する段階になると、 AIはすべての応答を要約し、大きなテーマを見つけ、スプレッドシートの裏技や頭の痛くなる手動カウントなしで実用的なインサイトを提供します。チャットGPTのようにデータと直接会話しながらフィルタリング、セグメント化、ニュアンスの検討を行うことができます。
AIに送るコンテキストを細かく制御するツール、コラボレーションツール、コンプライアンスに特化した調査分析ワークフローを備えています。Specificは、世界中の多くの同僚が増加するコンプライアンス業務を抱える中で、公的部門のチームがますます高まる行政要求に直面するのに特に役立ちます[1]。
公務員アンケート応答分析に使用できる役立つプロンプト
GPTベースのツールを使用してオープンエンドのフィードバックを分析する場合、スマートなプロンプトがゲームチェンジャーです。ここでは、ChatGPT、Specific、または他のAIツールで役立つ、実地でテストされたプロンプトを紹介します。
コアアイデアのプロンプト: 規制の負担について話し合っている公務員の優先事項を素早く把握したい場合、このプロンプトが頼りになります。短く、直接的で、あらゆる規模で機能します:
あなたのタスクはコアアイデアを太字で抽出すること（コアアイデアごとに4〜5語）＋最大2文の説明文。
出力要件:
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアをメンションした人数を示す（単語ではなく数字を使用）最もメンションされたものが上に
- 提案なし
- 示唆なし
例の出力:
1. **コアアイデアのテキスト:** 説明文
2. **コアアイデアのテキスト:** 説明文
3. **コアアイデアのテキスト:** 説明文
コンテキストを提供してより良い結果を得る: 可能な限り、AIにアンケートの目的、回答者、関心事項を伝えましょう。これにより、洞察の質は常に向上します。
規制の負担とコンプライアンスに関するアンケートの応答を分析している。目標は、業務満足度と効率に影響する最も重要なボトルネックと政策の課題を特定すること。応答をそのようにグループ化してください。
特定のテーマの深堀りのためのプロンプト: 要約が「書類作業の増加」をコアアイデアとして示す場合、AIにこう尋ねてください:
書類作業の増加について詳しく教えてください。
トピックの言及を確認するためのプロンプト:
デジタルツールや自動化されたコンプライアンスソフトウェアについて誰かが話しましたか？引用を含めてください。
ペルソナのためのプロンプト: アンケートでメインの回答者タイプを理解するために:
アンケートの応答に基づいて、「ペルソナ」が製品管理で使用されるような、異なるペルソナを特定して説明してください。各ペルソナについて、その主要な特性、動機、目標、および会話で観察された関連する引用やパターンを要約してください。
痛点と課題のためのプロンプト:
アンケートの応答を分析し、最も一般的な痛点、イライラ、または課題をリストアップして、それぞれを要約し、出現頻度やパターン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:
アンケートの会話から、行動や選択の動機、欲求、理由を抽出してください。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:
アンケートの応答に表れた全体的な感情（例：ポジティブ、ネガティブ、中立）を評価します。各感情カテゴリーに寄与するキーフレーズやフィードバックをハイライトしてください。
規制の負担に関する公務員へのベストな質問に関するガイドラインを含むプロンプトのインスピレーションを< a id="7">このアンケート質問デザインガイドで見つけることができます。
<規制の負担に関する公務員へのベストな質問に関するガイドラインを含むプロンプトのインスピレーションを>
Specificが質問タイプ別に質的データを分析する方法
Specificは、質問タイプに基づいて正確な詳細レベルでアンケートフィードバックを掘り下げることができます:
フォローアップの有無にかかわらずオープンエンドの質問: すべての応答とそれに続くフォローアップのやり取りを要約します。新しいコンプライアンスポリシーのような複雑な感情を理解し、行動に移すのがはるかに簡単になります。
フォローアップ付きの選択肢: フォローアップの質問がトリガーされる複数選択の項目では、例として、回答者が「デジタルツールの使用が難しい」と選択した場合、その選択に関連するすべての応答の別の要約を提供します。これにより、分析に高い詳細さが加わり、微妙な痛点やエッジケースが明らかになります。
NPS（Net Promoter Score）分析: 各NPSグループ（批判者、パッシブ、プロモーター）には、それに関連するフォローアップ応答の独自の要約があります。それにより、支援者や批判者が実際に何を言っているかをすぐに把握でき、より鋭い政策フィードバックループを可能にします。
同様のワークフローをChatGPTやその他のツールで実行することは可能ですが、エクスポートされたアンケートデータを注意深くセグメント化する必要があります。しかし、特に規制の負担とコンプライアンスに関する広範な公務員アンケートを実行している場合には、より多くの仕訳やコピー＆ペースト作業が発生します。
公務員の規制の負担とコンプライアンスに関するNPS調査設計の実用的なガイドが必要な場合は、< a id="12">このNPS調査ビルダーをご覧ください。
<公務員の規制の負担とコンプライアンスに関するNPS調査設計の実用的なガイドが必要な場合は、>
アンケート分析におけるAIコンテキストサイズの制限に対処する方法
アンケートデータに大規模言語モデルを使用する際の最大のボトルネックは、そのコンテキストサイズであり、一度に有限のテキストチャンクしか「見る」ことができません。より広範な調査を実施している場合（数十の部署、数百の応答がある場合）、この壁にぶつかります。コンプライアンス調査の中には、コンテキストリミットが大きな問題だったケースも見られました。
これには2つの主要な解決策があります - どちらもSpecificにネイティブに備わっています:
フィルタリング: 特定の質問に公務員が回答したり特定の回答を選んだ会話のみを含めます。これにより、AIによる分析を、最も重要な部分に精確に集中させることができます。例えば、「手動のコンプライアンス書類作業」を痛点として指摘した人々にだけ焦点を絞るなど - 不要なコンテキストスペースを浪費しません。
クロッピング: AIで分析したい質問だけを選択します。このアプローチは、すべての人が改善のアイデアを共有した最後のオープンエンドの質問だけに深く掘り下げたい場合に最適です。
この種の前処理は、公共行政における大規模なコンプライアンス調査を価値を失うことなく、テーマを見逃さずに扱うために絶対に必要です。持続可能性の専門家は現在、規制フィードバックを切り分けるためにAIに広く依存しています[5]。
これらのオプションに関する詳細は< a id="16">AIサーベイ応答分析説明資料でご確認ください。
<これらのオプションに関する詳細は>
公務員アンケート応答分析のための共同作業機能
規制の負担とコンプライアンスに関する公務員を対象としたアンケート調査を担当する人は誰もが、コラボレーションが面倒であることを知っています。古典的なスプレッドシートへの応答のエクスポート、終わりのないメールチェーンの追跡、競合するバージョンの対応により、プロセス全体が遅くなります。
Specificは、これらのコラボレーション障害に正面から対応します。 AIと直接チャットすることで調査結果を分析することができ、作業スペースを離れる必要もなく、エクスポートに煩わされることもありません。
異なるフィルタが適用されたAIチャットを複数立ち上げることができるため、 異なるアナリストや部署が、他の人の作業を妨害することなく、集中的な質問（「ITスタッフはデジタルコンプライアンスプラットフォームについて何を言っているか？」）をすることができます。各チャットは誰が作成したかが表示され、チームワークが透けて見えるようになります。
これらのAIチャット内のすべてのメッセージには送信者のアバターが含まれているため、 特別なコンプライアンスフィードバック分析を運用する場合でも、政策監査を設定している場合でも、誰がそれぞれのリクエストをしたかを簡単に確認できます。AIとのチャットでアンケートを編集することや、従来のAIチャットを参照して、あなたの書類作業の理解がどのように進展したかを見ることができます。
官僚的な負担により公務員は大きな圧力に直面しており、研究は高い書類作業が燃え尽き症候群を増加させることを示しています[1][2]。雇用者は技術を活用した緩和策を積極的に求めています。共同分析ツールを使用すれば、ソフトウェアに時間を取られることが減り、結果の改善により多くの時間を割けます。
この種のアンケートをあなたの公務員チームのために作成する手順の全体像については、このガイドを参照してください：< a id="19">規制の負担とコンプライアンスに関する公務員アンケートの作成方法。
<この種のアンケートをあなたの公務員チームのために作成する手順の全体像については、このガイドを参照してください：>
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