この記事では、大学の博士課程学生の調査から部門の雰囲気に関する応答を分析する方法についてのヒントを提供します。AIを活用したアプローチ、実際の事例、および今すぐ利用できるツールを使用してアクション可能な洞察を得る方法をご紹介します。
AI駆動の分析に適したツールを選択する
調査データを分析する最適なアプローチとツールは、応答の形式と構造に依存します。通常、以下のように分類されます：
定量データ： 特定のオプションを選択した人数などの数値とカウントは処理が簡単です。エクセルやGoogle Sheetsで簡単にサマリーを実行し、グラフを生成できます。
定性データ： 自由回答やフォローアップ、長い意見は異なるゲームです。特に、文脈が重要な部門の雰囲気に関する洞察を収集した場合、すべての返信を読むのは現実的ではありません。ここでAIツールがスケーラブルで洞察に満ちた分析を可能にします。
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：
ChatGPTまたは同様のGPTツールによるAI分析
エクスポートしたデータをChatGPTにコピー＆ペーストします。自由回答をペーストし、GPTと共通のテーマ、課題点、ハイライトについて対話できます。アクセスは簡単ですが、回答を頻繁にフィルタリングしたり、サブグループ（例えば女性と男性の学生）を比較したり、質問やフォローアップを追跡したりする場合には不便です。調査が長い場合、すぐに限界に達します。部門の雰囲気調査では、特に博士課程学生の38%が全体的に良い雰囲気にもかかわらず孤独を感じていると報告した [1] 場合など、定性分析が数値の背後にあるストーリーを明らかにします。
Specificのようなオールインワンツール
定性調査分析のために設計されたAI。Specificのようなプラットフォームがこの目的のために作られています。ここで会話型調査を開始し、分析することができ、AIが動的なフォローアップ質問を通じて質の高い詳細な回答を集めます（その仕組みはこちら）。AIはトップのテーマをハイライトし、結果についてチャットし、例えば「支援を受けている」と言及した学生と「孤独」を言及した学生のフィードバックを自動的に識別します。スプレッドシートを使わずに組織化を維持し、インクルージョン、公平性、アドバイザーの満足度を分析する際にも数分で洞察を得ることができます。
ChatGPTと同様にAIと結果についてチャットできますが、フィルタリングや人口統計によるセグメント化、AIに与える文脈の管理などの追加機能があります。 詳細は、AI調査応答分析のSpecificでの作業方法をご覧ください。
大学院生部門の雰囲気調査で使用できる便利なプロンプト
巧妙にデザインされたプロンプトを使うことで、どの調査応答セットからでもより豊かな分析を得ることができます。部門の雰囲気について、以下はChatGPTやSpecificの組み込み分析機能を使用する際の最も効果的なAIプロンプトです：
コアアイデアを引き出すためのプロンプト（多様性、インクルージョン、アドバイザーの満足度などのトップレベルのテーマを浮き彫りにするために最適）：
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言及した人数を指定する（言葉ではなく数字を使用）、最も言及されたものがトップ
- 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
ヒント： AIは追加のコンテキストを与えると常により良く機能します：例えば、部門の規模、期間、主要な質問、目標（例：「部門のサポートに対する高い満足度にもかかわらず、なぜ一部の学生が孤独を感じるのか理解したい」）。例：
我々の部門の雰囲気について、博士課程の学生からの自由回答調査を分析します。それは150人の博士学生を抱える大規模な米国の大学のSTEM部門です。包括感や孤立感に寄与する要因をよりよく理解することが目的です。
コアアイデアを抽出した後、次に「[コアアイデア]についてもっと教えてください」と問い合わせることでさらに深く掘り下げることができます。例えば、「孤立についてもっと教えてください」または「アドバイザーの関係についてもっと教えてください」。
特定のトピックのためのプロンプト（仮定を確認するか直接の引用を得るのに良い）：
[孤立]について話した人はいますか？引用を含めてください。
痛みの点と課題のためのプロンプト： 学生の反復的な問題を特定するためにこれを使用します：
調査の応答を分析し、最も一般的な痛点、不満、または言及された課題をリストします。それぞれを要約し、どのパターンまたは頻度があるかを記載します。
ペルソナのためのプロンプト： あなたのオーディエンス内での異なるグループを理解するために（例えば、部門の雰囲気の認識における性別差が統計的に有意であるため、女性と男性の学生を比較するのに役立つ）：
調査の応答に基づき、製品管理で使用される「ペルソナ」のように、個々のペルソナを識別し記述します。各ペルソナに対して、彼らの主要な特性、動機付け、目標、および会話の中で観察された関連する引用またはパターンを要約します。
感情分析のプロンプト： 正の意見、負の意見、および中立の意見をマップする：
調査の応答に表現された全体的な感情（例：正の、負の、中立）を評価します。各感情カテゴリーに寄与する主要なフレーズやフィードバックをハイライトします。
調査質問のアイデアとプロンプトについてより深く知りたいですか？大学院生の部門についての最適な質問 のガイドをご覧ください。
Specificが異なるタイプの定性調査質問を分析する方法
調査質問の構造が分析のオプションと出力を形作ります。ここではSpecificでの働き方をご紹介しますが、ChatGPTでもこのアプローチを手動で再現できます：
フォローアップの有無にかかわらず自由回答の質問： すべての初期回答の要約を取得し、その質問に関連するフォローアップ回答のチェーンも取得します。例えば、なぜ学生が部門の多様性を高く評価しているのか、またはアドバイザーとの関係に91%が満足している[1]にもかかわらず孤独を感じる学生がいるのかについての詳細なコンテキストが浮き彫りになります。
フォローアップ付きの選択肢質問： 各選択肢（たとえば、「包括的」「不公平」「サポートあり」といった選択肢）は独自の要約を生成し、関連するフォローアップ回答を集約するため、各グループのフィードバックを簡単に比較できます。
NPS質問： 各カテゴリ（批判者、中立者、推奨者）は個別の洞察要約を受け取ります。これはあなたのNPSが高い理由や「中立」グループの学生が部門環境についてより熱心でない理由を理解するために重要です。
Specificはこれを瞬時に行い、それらの洞察を簡単に共有および調査できます。ChatGPTで同じことを行うこともできますが、新しいセグメントを定期的に引き出したり、複数の質問タイプを統合する場合は労力を要します。
調査応答分析でAIのコンテキスト制限を解決する方法
AIツールにはコンテキストサイズの制限があります：一度に分析できる応答の数が技術的な制限に達する前に限られています。これは自由回答のコメントが急速に積み重なる部門の雰囲気調査で大きな問題となります。Specificはこれを2つの主要な方法で自動的に対処します：
フィルタリング： 学生が特定の質問に答えたり、特定の回答を選んだ会話のみにAI分析を限定します（例：「孤独」や「アドバイザーの満足」を言及した人々のみ）。これにより、AIのコンテキストウィンドウ内にとどまりながら、より豊かなサブグループ特有の洞察を引き出します。
クロッピング： 選択した質問への分析を限定します。AIに最も価値のある質問を送信します—例えば、部門サポートに関するフィードバックのみを分析したいなら、無関係なコメントでコンテキストスペースを浪費しません。
これらは、どれだけ多くの学生が回答しても分析を正確、集中、スケーラブルに保ちます。大規模、継続中、またはマルチイヤーの部門の雰囲気研究では、これらの機能が不可欠となります。
大学院生調査応答を分析するための共同機能
部門の雰囲気調査を分析するのは通常、単独での経験ではありません。教員、管理者、および学生リーダーが協力してデータを掘り下げる必要がある場合が多いです—たとえば、気候認識における性差の解消や、なぜ一部の学生が支援されないと感じるのかを詳しく解明するため。
SpecificのチャットベースAI分析は、デフォルトで協力を可能にします。どのチームメンバーも新しいAIチャットを立ち上げ、自分自身のフィルタを適用し、自分の特定の角度（例えばアドバイザー関係や孤独）を調査することができます。各チャットは誰がそれを作成したかを示すので、コラボレーションは透明です。
誰が何を貢献しているのか常に分かります。チャットインターフェース内では、アバターが誰が何を言ったかを示し、ディレクターがインクルージョンに関する分析を見たい場合や、大学院生代表がメンターシップに深く掘り下げる場合、チームの異なるスレッドを見てお互いの作業を基に構築することができます。複数のスレッドを実行する必要がある場合—一つは人口統計、もう一つは問題点のため—問題ありません。
議論は常に文脈的で焦点があります。 リアクションや洞察を見失うことはなく、すべてのチャットは一カ所に保存されるため（会話フィルタが適用された状態で）、作業をゼロから再構築する必要がありません。
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