この記事では、サービス待ち時間やプロセス効率についての公務員調査の回答をAI技術とスマートツールを使って分析するためのヒントを提供します。
調査回答を分析するための最適なツールの選び方
調査回答データの分析方法は主にデータの構造に依存します—したがって、実践的に取り組みましょう。基本的な定量データでは、数えたり並び替えたりすることが重要です。しかし、オープンエンドの回答に取り組むときには、テキストの中に隠されたテーマや苦痛点を本当に理解するために、よりスマートな（理想的にはAI駆動の）アプローチが必要になります。
定量データ: 調査が主に数に関するものである場合—例えば、20分以上待った公務員の数や「不満」と選んだ感情の数など—おなじみのツール、ExcelやGoogle Sheetsで簡単に計算できます。いくつかの数式を使って平均、分布、簡単なグラフを得ることができます。
定性データ: オープンエンドの質問をした場合や調査でAIフォローアップ質問を設定した場合、データは1行ずつ読むことが不可能に急速になります。2024年の報告では、英国人の80%近くが非効率的なサービスに不満を感じていると示されているため、定性データには経験、感情、提案があふれ、整ったカウントダウンはありません。AIは大規模な要約とパターン発見のために必須です。 [7]
定性回答を扱う際のツールのアプローチには2つあります:
AI分析用のChatGPTや類似のGPTツール
ChatGPTにコピー+貼り付け: 調査データをエクスポートしてから、それをChatGPT（または他のGPTベースのツール）に直接貼り付けてデータについての会話を始められます。
長所: 柔軟で、ほぼ誰でも使用できます。
短所: いくつかのオープンエンドの回答をこの方法で管理することは手間がかかります。フォーマットが乱雑になります。公務員調査ではデータセットが大きくなることは簡単で、メッセージの長さの制限に達するか、文脈を失います。特定の回答グループについて質問したり、質問間を移動することは会話というよりも苦労になります。大規模な調査分析にはスムーズな経験はほとんどありません。
Specificのようなオールインワンツール
調査データ専用: Specificはこの状況に正確に設計されています。単なるAIチャットボットではありません；調査の作成から始まります—AI調査ジェネレーターで公務員のサービス待ち時間調査を使用するか、最初からカスタム調査を作成するか。
より多くの文脈で、より良いデータ: 会話の流れでデータを収集することにより、SpecificのAIは自動で明確化質問を行い、定性回答を豊かにします（調査でのAIフォローアップの働き方を参照）。
AI駆動の実行可能な分析: データが集まり始めたら、分析は速やかに行われます。SpecificでのAI調査回答分析は、フリーテキスト回答を即座に要約し、再発するテーマを見つけ、感情を検出し、洞察を整理します—スプレッドシートを開いたり、乱雑なエクスポートと格闘することなく。
会話型クエリ: ChatGPTのように、結果についてSpecificのAIとチャットし、要約を求めたり、回答ごとの内訳や痛点の詳細な分析を求めたりできます。さらに、フィルターと文脈管理を提供し、大きなデータセットを本当に管理可能にします。
より多くのコントロールを求める場合: スプレッドシートにもエクスポートして使用できますが、調査が定性テキストやフォローアップ質問を大量に扱う場合、Specificのオールインワンのワークフローはピースミールのツールと比べて大幅に時間を節約し、洞察を促進します。
公務員のサービス待ち時間調査データを分析するために使用できる便利なプロンプト
適切なAIツールを選んだら、適切なプロンプトが必要になります。洞察の質はしばしばAIに投げかける質問の質で決まります。サービス待ち時間やプロセス効率調査の公務員における良い例は以下の通りです:
核心となるアイデアを見つける: オープンエンドの調査データのテーマや再発するポイントを明らかにするために使用します。このプロンプトはSpecificでのほとんどの初期分析に利用され、ChatGPTや同様のAIモデルでも同様に効果を発揮します:
あなたの任務は、太字で（コアアイデアごとに4-5語）+最大2文の説明を抽出することです。
出力要件:
- 不必要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアを言及した人数を明示する（数字を使用、言葉ではなく）、最も言及されたものを先に
- 提案なし
- 示唆なし
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
あなたの調査についての文脈をAIに与えれば与えるほど、結果は良くなります。例えば：
公務員のサービス待ち時間とプロセス効率に関する調査回答を分析してください。目的は、スタッフと市民の両方にとって一貫して遅延や不満を引き起こすサービス提供の部分を特定することです。
特定のテーマに深入りする: AIが「長い通話保留時間」というコアアイデアを見つけたら、使用します:
プロンプト: 長い通話保留時間とそれがサービス結果にどう影響するかをもっと教えてください。
特定のトピックの検証プロンプト: これにより、調査データに何かが存在するかを確認するのに役立ちます。
プロンプト: デジタルセルフサービスフォームについて話した人はいますか？引用を含めてください。
ペルソナを特定する: プロセス効率が異なるスタッフグループや部門間で大きく異なる場合に役立ちます。
プロンプト: 調査回答に基づいて、製品管理での「ペルソナ」に類似した独自のペルソナのリストを特定し、説明してください。各ペルソナの主要な特徴、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ます。
苦痛点や課題を見つける:
プロンプト: 調査回答を分析し、最も一般的な苦痛点、いらだち、または課題を列挙します。各々を要約し、パターンや出現頻度を記録します。
動機と推進力:
プロンプト: 調査の会話から、参加者が行動や選択に示す主な動機、願望、理由を抽出します。似た動機をグループ化し、データからの証拠を提供します。
プロセス改善のための提案とアイデア:
プロンプト: 調査参加者から提供されたすべての提案、アイデア、またはリクエストを特定してリスト化します。それらをトピックまたは頻度で整理し、関連する場合には直接引用を含めます。
満たされていないニーズと機会:
プロンプト: 応答者が強調する未満のニーズ、ギャップ、または改善の機会を明らかにするために調査回答を検討します。
これらのプロンプトを使用することで、明確で実行可能な分析への道が加速します。より多くの質問アイデアについては、サービス待ち時間とプロセス効率に関する公務員調査のための最良の質問をご覧ください。
Specificは質問の種類に基づいて定性調査データをどのように分析するか
オープンエンドの回答を効率的に扱うには、その調査で尋ねた質問の種類に依存します。Specificがその仕組みをどのようにシンプルにするかを以下に説明します：
フォローアップ有り無しのオープンエンドの質問: すべての回答をまとめて捨てるのではなく、Specificは各質問の回答を要約し、フォローアップ質問の詳細を追加することで、ニュアンスが失われないようにします。
フォローアップ付きの選択肢: 各回答選択肢についてフォローアップ回答の要約を提供し、「非常に不満」と一貫して選ぶスタッフの理由を理解するのに最適です。
NPSスタイルの質問: 各セグメント（批判者、受動者、推奨者）は、個別の要約およびフォローアップビューを取得し、ある従業員や顧客が熱心なファンである理由と、他の人がボトルネックや待ち時間に不満を感じる理由を理解する上で非常に役立ちます。参考までに、英国の一部のエージェンシーの採用プロセスは、基礎を完了するのに平均99日かかります。 [3]
ChatGPTでも同じ効果を達成できますが、異なる回答セグメントを整理して追跡するにははるかに多くの手作業が必要です。Specificはこれを自動的かつ視覚的にリンクし、数分でコアナラティブを提供します。詳細は、AI調査回答分析ガイドをご覧ください。
大規模な調査を分析する際のAI文脈制限の取り扱い
現代のAIモデル（GPT-4など）は「コンテキストウィンドウ」でデータを処理します—つまり、一度に特定の量のテキストしか分析できません。大規模な公務員調査では、この限界に頻繁に達します。以下はそれを回避するためのロードマップです（Specificはこれをボックスから解決しています）：
フィルタリング: 特定の質問に回答したり、特定の回答を選んだユーザーの会話だけを分析します。これにより、AIに送る前にデータセットが狭まり、速度と洞察の質が向上します。
トリミング: AIに送信する関連部分を選択します—たとえば、オープンエンドのフィードバックだけを選択します。不要なフィールドやセクションを除外することで、大量のデータでも集中し、詳細な分析が可能になります。
詳細は、AI駆動の調査回答分析で大規模な定性データセットを扱うためのSpecificのチャットベースフィルターの機能をご覧ください。
公務員調査回答を分析するための協力機能
協力の課題: サービス待ち時間やプロセス効率についての調査を複数の研究者や利害関係者が分析する必要がある場合—矛盾したメモ、複数のコピー、終わりのないコメントスレッドに迷うのは簡単です。
複数のチャット、共有ビュー: Specificでは、調査分析がAIとの会話であり、多くのユニークな「AIチャット」を必要なだけ生成できます。各チャットは独自のフィルターを使用し、異なるオーディエンスグループ（例：「フロントデスクで働くスタッフ」対「マネージャー」）に焦点を当て、作成者の識別情報を表示します—リアルタイムなチームワークのために設計されています。
誰が何を言ったかを知る: チームが並行して作業を進める際、各チャットは誰がどの質問をしたか、あるいはどのフィルターを要求したかを追跡します。チーム設定では、明確な出典（各チャットのアバターとユーザータグ）を持つことで、大規模な分析プロジェクトでの混乱を減らし、アカウンタビリティを支援します。
オールインワンの協力: ファイルを回覧したり、分析を再作成したりする必要はありません。全員が洞察を引き出し、発見を検証し、AIに異なる視点を尋ねることが同じインターフェースでできます—サービス効iciency問題と改善のためのアイデアをより速く、より総合的に理解できます。
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