この記事では、AIを活用した調査回答分析を行い、大学学部生のメンタルヘルスとウェルビーイングに関する調査の回答をどのように分析するかのヒントを提供します。これにより、データから実際の洞察に迅速に移行できます。
調査分析に適したツールの選択
必要なアプローチとツールは、調査回答の形式と構造によって完全に異なります。それぞれのタイプには異なるアプローチが必要です。
定量データ: 「先月、何人の学生が圧倒されたと感じましたか？」などのデータを扱っている場合、これらはExcelやGoogleスプレッドシートのようなツールで簡単にカウントして要約できます。チャートを作成したり、ピボットテーブルを実行することで基本的なパターンを見つけることができます。
定性データ: オープンエンド質問（「メンタルヘルスの課題を説明してください」）や詳細なフォローアップがある場合、それは全く異なるものです。サンプルサイズが大きくなると、自分自身で各回答を読むのは現実的ではありません。これは、まさに洞察が最も求められるときです。ここで強力な**AIツール**が役立ちます：彼らは数百もの会話を読み、テーマを見つけ、微妙なフィードバックを要約することができます。
定性回答を扱う際のツールのアプローチは2つあります:
ChatGPTまたは同様のGPTツールを用いたAI分析
コピーペーストに便利だがワークフローに制限あり。 Googleフォームやその他の調査ツールから調査データをエクスポートし、それをChatGPTや同様のプラットフォームにペーストします。その後、パターンを見つけ、重要な要点を要約し、特定のフォローアップ質問に答えるようにプロンプトを設定します。
クイッククエリに便利だがデータが多いと煩雑。 調査が成長するとき—たとえば、数十または数百の学生が長文の回答を書いた場合—コピーペーストが面倒になります。データを分割し、プロンプトを繰り返し、コンテキスト制限を管理し、すでに分析したものを追跡する必要があります。また、フォローアップとその主要な回答の間の接続が失われるリスクもあります。
Specificのようなオールインワンツール
調査収集と分析のために設計されています。 Specificはこのユースケースのために設計されています：対話型（AI駆動）の調査を通じて、リアルタイムのフォローアップ質問を含む調査データを収集し、データをよりリッチで文脈的にします（自動化AIフォローアップについて学ぶ）。
AI駆動の構造分析を最初から。 圧倒的なスプレッドシートの代わりに、即座にAI要約を取得します。プラットフォームは、すべての回答（オープンエンド回答とフォローアップを含む）から洞察を抽出し、主要なテーマを浮き彫りにし、簡単に報告できるように引用をサポートするグループを作成します。
会話型分析体験。 ChatGPTのように結果とチャットできますが、追加の機能があります：質問でフィルタリングし、会話をセグメント化し、より簡単にコンテクストを維持します。詳細はAIによる調査回答分析をご覧ください。
エクスポートや手動での取り扱いは不要です。 分析は調査データが存在する場所ですぐに利用可能になり、時間を節約し、すべてをコンテクストに保ちます。
大学生のメンタルヘルスとウェルビーイング調査データを分析するために使用できる有用なプロンプト
調査の回答が集まったら、適切なプロンプトでツールに関係なく実用的な洞察を得られます。ChatGPTを使用している場合でも、Specificのようなプラットフォームで組み込みの分析を使用している場合でも、これらは効果的です:
核心的なアイデアのプロンプト: 大量の回答から中心的なテーマを浮き彫りにするのに最適です。私はこれを出発点としてお勧めします:
あなたのタスクは、核心的なアイデアを太字（核心的なアイデアごとに4-5語）で抽出し、最高2文の説明を付けることです。
出力要件:
- 不要な詳細を避ける
- 特定の核心的アイデアを何人が言及したかを指定する（単語ではなく数字を使用する）、最も言及されたものを上位に表示する
- 提案なし
- 指摘なし
例の出力:
1. **核心的なアイデアのテキスト:** 説明文
2. **核心的なアイデアのテキスト:** 説明文
3. **核心的なアイデアのテキスト:** 説明文
AIは調査、状況、目標に関するコンテキストを提供するほどよりよく機能します。たとえば、データを単に転送するだけでなく、まず1行の簡単な説明を与えてください:
「これは2023-2024年度の間に大学生から取得したメンタルヘルスとウェルビーイングに関する調査データです。回答者の多くは米国の公立大学の1年生または2年生でした。主要な問題を理解し、最も一般的な提案を知りたいです。」
テーマを深掘りするためのプロンプト: アイデアやパターンを見つけた後（「学業ストレス」はよく出てくる）、AIに展開を求めてください:
学業ストレス（中心的なアイデア）についてもっと教えてください
特定のインサイトを得るためのプロンプト: 特定のトピックが話題に上がったかどうかを確認したい場合に試してください:
カウンセリングサービスについて誰かが話しましたか？引用を含めてください。
ペルソナのプロンプト: 学生グループを理解したいときに試してください:
調査回答に基づいて、製品管理で使用される「ペルソナ」のような異なるペルソナのリストを識別して説明してください。各ペルソナについて、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てください。
痛点と課題のプロンプト: 言及された主要な問題をリストするために:
調査回答を分析し、最も共通した痛点やフラストレーション、または課題をリストしてください。それぞれを要約し、パターンまたは発生頻度を記録してください。
感情分析のプロンプト: 全体的なムードを分類するために:
調査回答に表現された全体的な感情を評価してください（例: ポジティブ、ネガティブ、中立）。各感情カテゴリーに寄与する重要なフレーズやフィードバックを強調表示してください。
満たされていないニーズや機会のプロンプト: これは介入や政策変更の計画には不可欠です:
回答者によって強調された満たされていないニーズ、ギャップ、または改善のための機会を明らかにするために調査回答を調べてください。
高品質で分析可能なデータを得るための質問の作成や調査のフレーミングの深堀りについては、大学生のメンタルヘルスとウェルビーイング調査のためのベストな質問と大学生向け調査作成のヒントのリソースをご覧ください。
Specificが質問タイプごとに定性調査データを分析する方法
Specificは、調査が持つかもしれない様々な構造を自動的に理解するように設計されています。以下はその方法です:
フォローアップの有無にかかわらずオープンエンド質問: すべての回答に対する完全な要約が得られ、動的なフォローアップ質問からの洞察も含まれます—初期の回答とより深いコンテキストの両方が見られます。
フォローアップ付きの選択肢: 複数選択肢（例：「主なストレス原因は何ですか？」）があり、学生が追加フィードバックを提供する場合、Specificは各選択肢に対する回答を要約し、たとえば学生が学業を選ぶ理由と財務を選ぶ理由を比較できるようにします。
NPS質問: ネットプロモータースコア分析は推奨者、中立者、および批判者ごとに分解され、各グループのフォローアップ回答が個別に要約されるため、忠誠心と不満の原因を簡単に特定できます。
ChatGPTのようなツールでも同じ分析が可能ですが、それぞれの質問と回答カテゴリについて手動でのソート、フィルタリング、再プロンプティングが必要になります。
この対象者向けのNPS調査を作成したいですか？Specificの大学生のメンタルヘルスとウェルビーイングに関するNPS調査または完全な機能を備えたAI調査ジェネレータを使用してみてください。
大規模な回答セットにおけるAIコンテキスト制限対策
GPTのようなAIツールを使用するときの実用的な問題の一つはコンテキストサイズの制限です：まとめてモデルに送れるテキストの量には限りがあります。調査が多数の回答を受け取った場合、その上限に達し、洞察を逃すリスクがあります。
分析を管理可能に保つための2つの主要な方法があり、どちらもSpecificによって標準で提供されています:
フィルタリング: AIに分析用に送る会話のサブセットを選ぶ—たとえば、「ストレス」について話し合った学生や低いウェルビーイングスコアの学生だけ。このようにして最も重要なデータに絞り込めます。
質問のクロップ: AIがレビューするための最も重要な質問や回答スレッドだけを選ぶ。これにより、コンテキスト制限を超えることなく、迅速で集中的な分析が可能になります。
これらの戦略は、幅広いオープンエンドデータセットでも深さと広がりを確保します。ChatGPTを使用して手動で分析する場合、フィルタリングとクロップワークフローを自己で再現する必要があります。
初めから容易に分析できるように調査を作成するガイダンスが必要な場合は、AI調査ジェネレータまたはAI調査エディタをご利用ください。
大学生の調査回答の分析のための共同機能
大学のメンタルヘルスとウェルビーイングに関する調査分析を共同で行うことは、迅速に混乱を招く可能性があります—特に複数の研究者、スタッフ、または学生の支持者がデータを掘り下げ、結論を出し、変更を推奨したい場合です。
簡単な共同AI分析。 Specificで、あなたの調査回答についてAIとチャットし、チームの誰もが参加できます。スプレッドシートを送ったり、引用をメールスレッドにコピーペーストする必要はありません。
複数のチャット、複数の視点。 各メンバーは、彼らのユニークな焦点に対してフィルタリングされた別個の分析「チャット」を作成できます—たとえば、不安のトリガーに関するチャット、金融ストレスに関するチャット、支援を求める行動をターゲットにしたチャットなど。どのスレッドを誰が開始したか、どのフィルタが適用されているかが常に表示されます。
コミュニケーションの明確化。 Specificの分析インターフェイスでチームがチャットするとき、各メッセージは誰が書いたかを示します—アバターを使って明確な責任とスムーズな共同作業を実現します。それは学生サービス、カウンセリングセンター、行政間での合意形成や深掘りタスクの分割に最適です。
この動的なワークフローは、今日の学生集団における深刻な現実に対処するために特に役立ちます：たとえば、2023年には大学生の76%が中度から重度の心理的苦痛を経験し、学業の課題に直面する8人に10人以上がそれが相当な苦痛を引き起こしていると述べています[1][2]。適切な洞察を迅速かつ協力的に引き出すことは、良い意図と意味のある行動の違いを生むことがしばしばあります。
今すぐ大学生向けのメンタルヘルスとウェルビーイング調査を作成しましょう
リッチで実用的なフィードバックを収集し、AIに重作業を任せましょう—詳細な洞察を収集し、チームと協力し、データが結果をもたらす学生のウェルビーイングを向上させます。独自の対話型調査を作成し、迅速で正確な回答分析の力を今日体験してみましょう。