この記事では、大学生のアンケートからキャリアサービスに関する回答を分析する方法についてのヒントを提供します。どのツールを使用するか、役立つAIプロンプト、そして今日から実行可能なステップについて分解してご説明します。
分析に最適なツールの選択
最善のアプローチとツールは、データが構造化されているか（定量的）か、自由形式であるか（定性的）によって異なります。
定量データ：クローズドエンドの回答（「これらのうちどれがあなたに当てはまりますか？」やNPSスコアなど）を見ている場合、ExcelやGoogle Sheetsのようなツールで集計しやすいです。何人の学生が特定のキャリアサービスを選択したか、またはそのサービスをどれだけ効果的と評価したかを簡単に分解できます。
定性データ：自由回答質問、長い回答、またはフォローアップ説明を大規模に手動で消化することは不可能です。何十人もの—場合によっては何百人もの—学生が詳細なフィードバックを提供している場合は、AIを活用したツールでテーマ、パターン、有用なインサイトを浮き彫りにすることをお勧めします。
定性アンケート回答を分析するための主なアプローチは2つあります：
ChatGPTや同様のGPTツールを用いたAI分析
データをエクスポートしたら、それをChatGPT（または類似のGPTベースAIツール）に貼り付けて、AIと共に結果を話し合うことができます。
最大の欠点は、ファイルとAIモデル間を移動するのが煩雑であること。大規模なデータセットのコンテキストウィンドウを管理するのはすぐに混乱します。入力サイズの制限に達することが多いため、バッチで分析を行うか、データの部分を何度もコピー＆ペーストしている必要があります。
定性分析用の他の注目すべきAI駆動ツールには、NVivo、MAXQDA、ATLAS.ti、Delve、Looppanelが含まれます。これらのプラットフォームは、自動コーディング提案、感情分析、テーマ特定、および視覚化などの機能を提供します。特にNVivoとMAXQDAは、その強力なAI駆動のテキスト分析機能 [1]のため、オープンエンドな学生アンケートに取り組む学者や研究者に非常に人気があります。
すべてが一つになっているツール：Specific
Specificは定性フィードバックの収集と分析のために作られたAIネイティブソリューションです。
データを収集するだけでなく、AIを利用してその場でフォローアップの質問を行い、大学生からの回答を豊かにし、キャリアサービスの経験についての洞察を深めます。AIフォローアップ機能の動作はこちら。
SpecificのAI駆動のアンケート回答分析を使用すれば、スプレッドシートを行き来したりツールをまとめたりすることなく、最も非構造化された回答からすぐに要約、重要なテーマ、有用なインサイトを得ることができます。
ChatGPTのようにAIと直接チャットできるだけでなく、送信されるデータをフィルタリングし、コンテキストを管理し、特定のセグメントを基にチームと協力する機能も備えています。
Specificは、従来のアンケートツールと真の定性的なインサイトのギャップを埋めています。特に、会話的で深入りしたデータが必要な場合、学生のキャリアサービスを向上させるのに役立ちます。
大学の学部生キャリアサービスアンケート分析に役立つプロンプト
Specificを使用するかChatGPTのようなものを使用するかにかかわらず、適切なプロンプトはAIツールからのより多くの価値を引き出します。私が最も効果的と感じるものを紹介します：
コアアイデアのプロンプト：大規模なデータセットから主要なテーマを浮き彫りにするのに最適です。Specificでのデフォルトの分析プロンプトですが、ChatGPTまたは同様のツールでも同様に機能します。
あなたの任務は、コアアイデアを太字で抽出することです（コアアイデアは4-5語）＋最大2文の解説文。
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（言葉ではなく数値を使用）、最も言及されたものが上位
- 提案なし
- 指示なし
例の出力：
1. **コアアイデアのテキスト：** 解説テキスト
2. **コアアイデアのテキスト：** 解説テキスト
3. **コアアイデアのテキスト：** 解説テキスト
AIは、関連するコンテキストを与えると常により良い結果を出します—アンケートの目的、対象者、何を知りたいのかを説明してください。例として：
私たちの大学でのキャリアサービスについての大学生のアンケート回答を分析してください。私の主な目的は、どのサービスが最も価値があると評価されているか、共通の課題や改善の機会を発見することです。
テーマについて深掘りする：コアアイデアを持ったら、「XYZ（コアアイデア）について教えてください」とプロンプトを出します。AIは例となる引用と詳細な説明を提示します。
特定のトピックについてのプロンプト：「Xについて誰かが話していましたか？」を使用すると、特定の課題や提案が出てきたかを確認できます。「引用を含める」を追加して、実際の回答からの証拠をサポートすることもできます。
問題点と課題のプロンプト：現在のキャリアサービスに対する大学生の不満点を明確にリスト化したい場合に使用します：
アンケート回答を分析し、言及された最も一般的な問題点やフラストレーション、または課題をリストアップし、各々を要約し、発生頻度やパターンを記録します。
動機とドライバーのプロンプト：キャリアサービスの利用を促す理由を理解するのに役立ちます—例えば、学生がキャリアガイダンスを求める理由、履歴書のワークショップに参加する理由、キャリアカウンセラーと会う理由などを理解するのに役立ちます：
アンケートの会話から、参加者が行動や選択を行う主な動機、願望、または理由を抽出します。似たような動機をグループにまとめ、データからの証拠を提供します。
提案やアイデアのプロンプト：学生が望んでいる改善をAIに見つけ出させます：
アンケート参加者が提供した全ての提案、アイデア、リクエストを特定しリスト化し、トピックまたは頻度で整理し、関連すれば直接引用を含めます。
未満のニーズと機会のプロンプト：特に欠けている部分や新しい価値を生み出すことができる場所を見つけるために役立ちます：
回答者が強調した未満のニーズやギャップ、改善の機会をアンケート回答から発見します。
プロンプトやアンケート質問の作成にもっとインスピレーションが欲しい場合は、大学生キャリアサービスアンケートのための最良の質問ガイドをチェックしてください。
Specificがあらゆる種類の質問から定性データを分析する方法
Specificの魔法は、AIがあなたのアンケート論理を深く理解していることにあります—自由回答質問から、フォローアップのある選択形式、NPS評価まで。各方法での分析の仕組みは以下の通りです：
自由回答質問（フォローアップありまたはなし）：AIはすべての回答と関連するフォローアップ回答を要約します。表面的な回答だけでなく全体像を得ることができます。
フォローアップ付きの選択肢：フォローアップを追加した選択肢形式の質問（「なぜXを選びましたか？」）では、選択ごとの要約が得られます。50人の学生が履歴書ワークショップを選んだ場合、彼らがそれを便利だと感じた理由や感じなかった理由のインサイトが得られます。
NPS：推奨者、批判者、消極的な者それぞれが個別に要約されます。不満を持っている学生の間のテーマやキャリアサービスのファンが何を評価しているのかを見ることができます。
技術的には、ChatGPTを手動で使用することでこれを再現できますが、はるかに労力がかかります。このようなアンケートを一から構築する方法について知りたい場合は、大学生キャリアサービスアンケートの作成方法のステップ・バイ・ステップのガイドがあります。
多くの回答を分析する際のAIコンテキスト制限の対処法
大規模言語モデル（GPT-4やChatGPT）のコンテキストサイズ制限には常に注意を払っています。すなわち、一度に貼り付けることのできるデータ量に制限があります。何百もの自由回答は多くの場合収まりきらないため、役立つ方法は以下の通りです：
フィルタリング：分析の前に会話をフィルターします—AIに送信するのは最も重要な質問への回答だけ、または「インターンシップ」と言及した学生だけです。Specificでは、このための組み込みフィルターツールが用意されています。
切り詰め：AIに送るデータを制限します—最も関心のある選択された質問にだけ分析を絞ります。これにより、トークン制限以下に抑えることができ、含まれる各回答のより豊かな分析が保証されます。
良いAI駆動アンケートツール（ツールのセクションにリストしたものや特にSpecific）がこれらのコンテキスト管理機能をネイティブで実装しています。「ChatGPTにアップロードして期待する」というアプローチとの差別化につながる重要なポイントです。
大学の学部生アンケート回答の分析における共同機能
多くの場合、プロジェクトはチームで行われます：プロダクトマネージャー、機関研究者、キャリアサービススタッフがアンケート結果を深堀りする必要があります。しかし、分析での協力は大きな課題です—膨大なスプレッドシートを共有したり、更新されたレポートをメールで送り続けたりするのでは不十分です。
Specificを使えば、AIとチャットするだけで大学生のデータを仲間とリアルタイムで分析できます。単一のスレッドに縛られることはありません。チームの各メンバーが同じデータについて独自のチャットを持つことができ、特定のフィルターを使用して（例：「1年生のみ」、「履歴書ワークショップに参加した学生のみ」）。どのチャットも誰が作成したかを表示し、チームのワークフローを明確にします。
送信者の可視性とアバターにより、コラボレーションが自然に感じられます。AIチャットでは、すべてのメッセージが送信者のアバターを表示するため、どの同僚がどの質問をしたり、どのインサイトを共有したかをすばやく確認できます。この小さな工夫により、グループ分析は混乱が少なく、はるかに実行可能になります。特定のトピックに関する複数の並行スレッド—例えば「インターンシップ求職者の問題点」や「STEM専攻のフィードバック」—を作成し、各スレッドはその作成者とすべてのフォローアップを記録し、本当の責任感を持たせます。
自分でアンケート作成と分析を試したい場合は、大学生キャリアサービスのためのAIアンケートジェネレーターをチェックしてください。
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