この記事では、AIを活用して効果的で実践可能な調査応答分析を行い、社会サービスのアクセスに関する公務員調査からの回答をどのように分析するかについてのヒントを提供します。
分析のための適切なツールを選ぶ
調査応答分析の適切なアプローチとツールは、データの形式と構造によって異なります。ここで知っておくべきことは次のとおりです:
定量データ: 調査に数値回答が含まれる場合—「1〜5のスケール」や「月に何回」など—ExcelやGoogle Sheetsなどのツールで簡単にカウントや可視化ができます。シンプルな数式やチャートで通常は十分です。
定性データ: 自由回答やフォローアップ質問（「サービスをどう改善しますか？」など）のために、手動のレビューでは時間がかかりすぎます。ここでAIツールが重要となります—多くの文書化された回答を構造的な洞察に変換できます。
定性応答については、ツールの選択に2つのアプローチがあります:
ChatGPTまたは類似のGPTツールによるAI分析
データのコピペ: 調査応答をエクスポートして、ChatGPTにペーストし、会話を始めることができます。
ワークフローの摩擦: これが機能する間はうまくいきますが、この方法はシームレスではありません。スプレッドシート、コンテキストプロンプトを操作し、おそらくコンテキスト制限によるデータ分割を試みることもあります。本格的にリサーチを拡大しようとすると、すぐにぎこちなくなることがあります。
Specificのようなオールインワンツール
調査分析専用: Specificは、調査データを収集しAIで分析するために設計されたAIツールです。エクスポートやインポートは不要—定性分析はデータを収集する場所で行われます。
スマートなデータ収集: 応答に基づいて自動でカスタマイズされたフォローアップ質問を行い、データの質を向上させつつ、会話を流れるように保ちます。AIを活用した調査を使用する企業は、応答率が25%向上し、満足度も30%向上しました。[4]
即時分析と深い洞察: SpecificでのAIを活用した調査応答分析により、システムは直ちに応答を要約し、主要なテーマを強調し、ChatGPTのようにデータをまたいでチャットできますが、重要な追加機能として: 高度なフィルタリング、チャットコンテキスト、手作業のいらない操作があります。
データの制御と探索: 応答のフィルタリング、セグメント化、参照が可能です。プロンプトの管理やその背景にあるコンテキストは、特にチーム間で協力する際にスムーズです。
白紙から始めるか、公務員チーム向けの調査テンプレートを探索したい場合は、この公務員向けの社会サービスアクセスAI調査ジェネレーターまたはこの社会サービスへのアクセスに関する公務員調査作成ガイドをチェックしてください。
社会サービスへのアクセスに関する公務員調査応答の分析に使える有用なプロンプト
定性データを最大限に活用するには、賢いプロンプト設定がスタートです。ここでは公務員調査分析に頼りになるプロンプトを紹介します:
コアアイデアプロンプト: 大量のオープン回答から主要テーマを抽出するのに使用します—高レベルの要約に適しています。
あなたのタスクは太字でコアアイデアを抽出すること（コアアイデアは4〜5語）＋最高2文の説明を書きます。
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明記する（語ではなく数字を使用）、最も多いものを上位に
- 提案はなし
- 指示なし
例として出力:
1. **コアアイデアテキスト:** 説明文
2. **コアアイデアテキスト:** 説明文
3. **コアアイデアテキスト:** 説明文
プロンプトコンテキストが重要: AIは、調査や目標、コンテキストについて詳細を提供した方がより良い結果をもたらします。試してみてください:
社会サービスのアクセスに対する公務員の認識を理解するために応答を分析し、特に農村地域、デジタルアクセス、サービス品質に焦点を当てます。私の目標は、省庁の計画に対する実行可能な改善点を見つけることです。
掘り下げプロンプト: テーマやアイデアを特定した後、さらに深く掘り下げるには:
[コアアイデア]について、参加者からの引用とともに詳しく教えてください。
トピック検証プロンプト: データに現れたトピックを確認するには、次のように始めます:
デジタルアクセシビリティの課題について、誰かが話しましたか？ 引用を含めて教えてください。
ペルソナの特定: 調査で異なる作業環境について質問した場合、次を利用します:
調査の応答に基づいて、異なるペルソナの一覧を特定し、記述して下さい—製品管理で使用される「ペルソナ」に似たものです。各ペルソナについては、主要な特徴、動機、ゴール、および公務員からのフィードバックに見られる引用やパターンを要約します。
痛点のプロンプト: フラストレーションやシステムの課題を要約するには:
調査の応答を分析し、公務員が社会サービスを提供または利用する上での共通の痛点、フラストレーション、問題点をリストアップします。それぞれを要約し、パターンがあるかどうかを記録します。
動機プロンプト: 調査の会話から、社会サービスのアクセスに対するアプローチの主な動機や理由を抽出します。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。
効果的な質問や高度なプロンプト戦略に関するさらなるヒントについては、公務員の社会サービスアクセス調査のためのベスト質問をご覧ください。
Specificが質問タイプに基づいて定性応答を分析する方法
Specificは質問タイプに応じて調査分析を構造化しています。最も多く遭遇するタイプについての使い方は次のとおりです:
自由回答（フォローアップありまたはなし）: すべての応答と関連するフォローアップを要約して初期フィードバックだけでなく、明確化や根本的な理由も確認できます。
選択肢付きのフォローアップ: 各回答選択肢（「公共交通」や「医療」など）は、コンテキストに関連するフォローアップ応答を集約したターゲットサマリーがあります。
NPS（ネットプロモータースコア）付きのフォローアップ: 各グループ—批判者、受動者、推奨者—は、それぞれのフィードバックおよびサポートコメントに基づいた個別のサマリーを取得します。
ChatGPTでも同様のブレークダウンを達成できますが、各応答セットのコピー、フィルタリング、コンテキスト設定により多くの手動作業が必要です。
このプロセスを合理化する機能の詳細については、自動AIフォローアップ質問およびSpecificでのAI調査応答分析を参照してください。
AIのコンテキストサイズ制限による課題に取り組む方法
大規模な調査はAIのコンテキスト制限に直面することが多く—無限のテキストをAIに一度に供給することはできません。効果的なのは次のことである（そしてSpecificに組み込まれている）:
フィルタリング: 分析前に会話をフィルタし、参加者が選択した質問に答えた場合や特定のオプションを選んだ場合のみがAIによって分析されるようにします。この方法で分析を集中させることができます。
質問のトリミング: AIに分析したい質問だけを選びます。関連性の低い応答を除外することで、コンテキストサイズ制限を下回り、分析された会話の数を最大化します。
フィルタリングとトリミングを使用することで、どのツールを使用しても、インサイトを失うことなく効率的に進むことができます。（実際の活用法については、SpecificでのAI調査応答分析を参照してください。）
実際、さらに多くの公共サービス専門家がAIを使用し始めており—最近の調査では22%がアクティブユーザーでした—これらの技術的現実に立ち向かっているのはあなただけではありません。[3]
公務員調査応答を分析するための協働機能
社会サービスアクセシビリティに関する調査結果を分析することは、特に複数の公務員やステークホルダーが共同で作業する場合にはすぐに圧倒されがちです。伝統的なアプローチは多くのメールスレッドや共有ドキュメントを伴い—意思決定やインサイトの追跡が難しくなります。
AIを活用した協働: Specificでは、調査データについてAIと単にチャットするだけです。すべてのチームメンバーが個別のチャットを開始し、自分の興味や調査の角度を追求できます。それぞれが自分のフィルターを適用できるため、ビューをめぐる争いや誰かの探求の線を失うことはありません。
明確な所有権と透明性: 各チャットスレッドは、誰が作成したかを明示しています。透明でありながら、チーム全体での協働を可能にします。部門のアクセシビリティに取り組んでいる場合でも、同僚が地域のバリエーションを掘り下げているときでも、互いの邪魔をすることはありません。
リアルタイム協働: インサイトを議論したりレポートを作成したりしている間は、AIチャットの各メッセージの横にアバターが表示されるため、誰が貢献したかわかります。調査分析を真のチームスポーツに変え、データ探しで終わることはありません。
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