この記事では、交通およびインフラニーズに関する公務員調査の回答を分析する方法についてのヒントを提供します。AIを活用した調査分析により、組織にとって最も重要な実行可能な洞察や課題を迅速に明らかにできます。
適切なツールの選択: 調査回答データに適した分析の選び方
調査回答の分析方法は、収集したデータの種類に大きく依存します。データの種類ごとに実用的に解説してみましょう:
定量データ: 公務員が交通問題に関する特定のストレスレベルを報告した数をカウントする場合、ExcelやGoogle Sheetsが最適です。これらのツールは、パーセンテージ、NPSスコア、構造化された選択データを迅速かつ正確に処理します。
例えば、2022年の公務員調査によれば、交通およびインフラプログラムの回答者の77％が対人問題による業務関連のストレスを感じていないと報告し、4％が中程度のストレスを経験しています。これらの数字を簡単にビジュアル化やクロスタブに変換できます。 [1]
定性データ: 自由記述の回答や会話追跡は別物です。公務員が実際の交通の課題を説明したり、改善提案を行ったりする際には、すべての回答を読むことやテーマを手作業で取り出すことは不可能（かつ疲弊）であり、データセットが増えるにつれてさらに困難です。ここでは、AIを活用したツールが、雑多なテキストから洞察を得るための唯一の現実的な解決策です。
大規模なオープンエンドのフィードバックでは、AIを分析に利用する方法が2つあります:
ChatGPTまたは類似のGPTツールを用いたAI分析
データをコピー＆ペースト。 調査から公務員の回答をエクスポートし、それをChatGPTに入れることができます。そして、ターゲットを絞ったプロンプトを使用してテーマや問題を掘り下げます。
柔軟だが使いにくい。 回答が少数の場合、この方法は有効です。しかし、数百の会話に成長するにつれて、データの管理、構造化、再ペーストが急速に面倒になっていきます。ペーストがAIが一度に処理できる量を超える場合、手動でデータをフィルタリングして分割する必要があります。分析を組織化し、再現可能にするのは難しいです。
Specificのようなオールインワンツール
調査データ向けに目的設計されたツール。 SpecificのAI調査回答分析のようなツールは、会話形式の調査と構造化された回答を一緒に取り扱うために設計されています。Specificは公務員に対してチャット形式で調査を行うだけでなく、AIを使用してリアルタイムに追跡質問を行い、回答を明確化・深掘りし、最初からよりクリーンで豊かなデータを生成します。
自動AIによる分析。 回答が届くと、Specificは即座にオープンエンドのフィードバックを要約し、主要な問題を抽出し、行動可能な洞察にまとめます。スプレッドシートやスクリプトと格闘することなく、トレンドや迅速な要約に即アクセスできます。
結果と直接チャット。 ChatGPTのように、調査データと「対話」し、特定の質問をAIに尋ねたり、サブグループを掘り下げたり（例えば、道路メンテナンスについてのみ言及する人々）、AIへのデータの文脈供給を管理することで、特定の分析を行うことができます。それは共同作業フロー用に設計されており、すぐに使えるため、数百人、数千人の公務員の回答を抽出する際に特に役立ちます。
これらの機能をスムーズに開始するには、公務員の交通とインフラニーズ向けAI調査生成ツールをご覧ください。
公務員交通およびインフラニーズ調査分析における有用なプロンプト
AIはあなたの考えを自動的には読みません—分析を指示するには的確なプロンプトが必要です。多くの公務員インフラ調査を分析してきた中で、最も洞察を引き出す有用なプロンプトパターンを以下に示します:
核となるアイデアの抽出: これは数百の調査回答から主題を抽出するのに最適なすべてのプロンプトの基本です。おすすめの実際のプロンプトは次の通りです:
あなたのタスクは、各アイデアを太字（各アイデア4-5語）で抽出し、最大2文で説明することです。
出力要件:
- 不要な詳細を避ける
- どれだけ多くの人が特定のアイデアを言及したかを指定する（数字で、言葉ではなく）、最も多く言及されたものを上位に
- 提案は不要
- 示唆も不要
例の出力:
1. **コアイデアテキスト:** 解説テキスト
2. **コアイデアテキスト:** 解説テキスト
3. **コアイデアテキスト:** 解説テキスト
ヒント: あなたの調査についてAIにできるだけ多くの文脈を与えましょう。都市部の道路安全の改善を目指していますか？メンテナンスの遅延に関するインサイトが欲しいですか？それを伝えれば、AIはそれに基づいて結果をカスタマイズします。例:
あなたは、都市メトロ地域の交通渋滞とインフラメンテナンスの遅延に関する市役所の公務員からの調査回答を分析しています。私の目的は、最も緊急な課題に対応できるように、政策立案者が緊急性のある課題を特定することです。
コアアイデアへのフォローアッププロンプト: 主題を確認したら、「[コアイデア]についてさらに詳しく教えてください」と言ってみましょう。AIがそのトピックを詳しく分析します。
特定のトピックについての直接プロンプト: 時には、特定の問題が言及されている可能性を察することもあります。例えば、「自転車レーンの混雑」など。単に聞いてみましょう: 「誰かが自転車レーンの混雑について話しましたか？引用を含めてください。」
痛点と課題向けのプロンプト: スタッフが日々直面する困難を浮き彫りにするのに最適です。
調査回答を分析し、言及された最も一般的な痛点、フラストレーション、または課題を列挙してください。各概要を要約し、出現頻度やパターンをメモしてください。
提案とアイデア向けプロンプト: 公務員からの改善アイデアや推奨事項を合成するのに使用します。
調査参加者が提供したすべての提案、アイデア、または要求を特定し、リストアップしてください。トピックや頻度で整理し、関連する場合には直接の引用を含めてください。
ペルソナ向けプロンプト: インフラについて異なるタイプの公務員（例: プランナー対フィールドエンジニア）がどのように話すかを理解したいときに。
調査回答に基づいて、製品管理で使われる「ペルソナ」のように、明確なペルソナのリストを特定して説明してください。各ペルソナについて、主要な特徴、モチベーション、目標、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。
これらの種類の調査に対する素晴らしい質問の書き方に関するさらなるアドバイスは、公務員交通およびインフラ調査のための最適な質問形式をご覧ください。
Specificが調査質問タイプごとに行う分析の取り扱い
Specificや同様のプラットフォームは、質問タイプごとに調査データを詳細化します。そのため、インサイトがよりターゲットを絞ったものになります:
オープンエンドの質問（AI追跡なしまたはあり）: すべての回答の要約に加えて、各追跡質問に対する詳細が提供されます。これにより、高度な概要とトピックの詳細な分析を確認できます。
選択の追跡込み: 「どの交通インフラが最も問題を引き起こすのか？」のような質問では、各選択肢がオープンテキストの追跡（例: 「道路メンテナンス」に関するすべてのフィードバックが1つにまとめられ、別の「公共交通」は別にまとめられる）と組み合わされます。
NPS質問: Specificは関係者、受動的、推奨者のために分析を分け—各グループの追尾コメントを要約し、推奨者が喜ぶ要因や不満を抱く要因を浮き彫りにすることができます。
ChatGPTでも同様の詳細化が可能ですが、選択やNPSセグメントによる要約を得るには追加の手動コピー＆ペーストと整理が必要で、大きなデータセットでは面倒になることがあります。
Specificの多段階分析がどのように機能するかの詳細については、AIを利用した調査回答分析をご覧ください。
AIのコンテキスト制限に対応した大規模な調査データの取り扱い方法
もう1つの現実的な課題: AIツールには「コンテキストウィンドウ」（記憶サイズ）があるため、多すぎる回答をコピーすると、AIが最後のバッチを見逃したり（または処理を拒否する）する可能性があります。これは特に、何百、何千人もの公務員の回答がある交通とインフラ調査で関連します。
これを解決するために、以下のステップを実行できます:
データのフィルタリング: AIに送るのは、例えば「道路の遅れ」を報告した人や「ボトルネック」についてオープンなフィードバックを提供した人など、関連する会話のみです。これにより、データが集中し、モデルのメモリ制限内に収まります。
AI分析のための質問クロッピング: 完全な会話を貼り付ける代わりに、選ばれた調査質問からの回答のみを送信します—例: オープンエンドの改善アイデアだけ—そうすると、より多くの回答が単一のAIパスに収まります。
Specificにはこれらのフィルタリングとクロッピングオプションが組み込まれているので、巨大なデータセットでもAIの制約に収まるように剪定できます。簡単なデモを見るには、AIによる調査回答分析ページをご覧ください。
インフラにおけるAIの役割の例として、最近の「衛星画像を使用した舗装状態評価のためのディープラーニング」に関する研究が舗装状態を評価する際に90％以上の精度を達成しました—AIは大規模な調査テキストだけでなく複雑なインフラデータも処理できることを証明しています。 [2]
公務員調査回答の分析におけるコラボレーション機能
公務員交通およびインフラ調査の分析は、データを共有する必要がある部門や、質問や優先事項の異なるステークホルダーにとって一人で行う作業ではありません。ここでは、コラボレーティブ機能がワークフローをどのように軽減できるかを紹介します:
AIと並行してチャット Specificでは、AIとチャットすることで調査フィードバックを分析できます。しかし、各会話は特注可能です—いくつかの異なるAIチャットスレッドを設定し、各チャットにカスタムフィルターを適用（たとえば、「オーバーパスのメンテナンスに言及した回答」）、チーム全体で分離されたが見えるディスカッションを保つことができます。
参加を追跡。 複数のコラボレーターがチャットを開き、各チャットがユーザー別にラベルシート（誰がどの質問をしたかを表示）で表示され、各チャットが履歴を示し—どの分析を誰がリードしたかを追跡したり、別の人が行った分から再開したりするのに役立ちます。各メッセージには送信者のアバターも含まれるため、誰の意見もノイズの中で失われることがありません。
簡単なレビュー、重複の削減。 各チャットからの所見を比較して組み合わせることができます—既に誰かがNPSの批評的な意見を要約していた場合、同じ作業を再度行うことなくすぐにわかります。
ワークフローに関するアイデアの詳細は、公務員インフラニーズ調査の作成方法ガイド、およびカスタマイズされた質問を作成・管理するためのAI調査エディターを参照してください。
今すぐあなたの公務員対象の交通とインフラニーズ調査を作成
高品質で実行可能なフィードバックを収集し、AIが分析と協力を担うことで、時間を節約し、トレンドを迅速に見つけ、実際の公務員の洞察に基づいた自信のある判断を下せるようになります—ぜひ今すぐ始めましょう！