この記事では、アジェンダの好みに関するコミュニティコール参加者のアンケートから得られた回答/データを分析するためのヒントをご紹介します。参加者が本当に求めていることを理解したい場合、アンケートの回答データを正しく分析することが重要です。
分析に適したツールを選ぶ
使用するアプローチとツールは、常にアンケート回答のタイプと構造に依存します。ここに簡単な内訳があります：
定量的データ: ほとんどの質問が多肢選択式の場合（例：「どのトピックに最も興味がありますか？」）、データのカウントは簡単です。ExcelやGoogle Sheetsのようなツールでこれらの回答をすぐに分析できます。
定性的データ: 自由記述やフォローアップの質問がある場合、状況が複雑になります。特に活発なコミュニティコールの場合、すべての回答を読むのは不可能です。パターンを見るためには、複雑な定性的データを処理し、要約できるAIツールを使用したいところです。これにより、参加者のアジェンダの好みにおける深みとニュアンスを解き明かします。
定性的な回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や類似のGPTツールでAI分析
アンケート回答をエクスポートし、ChatGPT、Claude、Geminiなど、類似のGPTを搭載したツールにデータを貼り付けて分析を行うことができます。これにより、データについて「チャット」しながら要約を求めたり、パターンやサンプルの引用を求めたりできます。
ただし、必ずしも便利とは限りません。 データ形式を手動で管理し、文脈サイズに収めるために回答を分割し、新しい質問に対するコピー＆ペーストを繰り返さなければなりません。アンケートロジック（例えば、フォローアップ回答をグループ化すること）の組み込み構造がないため、編成とフィルタリングに追加の作業が必要です。
AI分析に初めて取り組む場合、このアプローチは素早く成果をもたらしますが、大規模なアンケートや定期的なワークフローに対しては拡大しません。
オールインワンツール「Specific」のようなツール
このようなアンケートのために設計されたAIツールは、単純により良い結果を出します。 Specificのようなソリューションを使用すると、会話型アンケートを作成し、深い洞察を得るために分析することができます。
Specificはあなたのためにハードワークをします: 回答を集める際、スマートなAI生成のフォローアップ質問を自動的に尋ねます。これにより各回答の質が向上し、良いコミュニティコールのアジェンダを作るための豊富な詳細をキャッチすることができます。動作詳細については、自動AIフォローアップ質問機能概要をご覧ください。
分析は瞬時に行われます: Specificはすべての回答を要約し、主要テーマを見つけ、参加者のフィードバックを明確で実行可能な洞察に変換します。スプレッドシートの編成やデータのコピーに時間を費やす必要はありません。代わりに、AIと会話してフォローアップを尋ねるだけです（例：「来月の主要テーマは何？」や「未解決のニーズはあるか？」）—ChatGPTと同じですが、アンケートの文脈内でです。また、データをフィルタリングし、AIチャットを整理し、どの回答を分析するかを洗練するための追加の制御も得られます。
アジェンダ好みについて定期的または大規模なアンケートを実施している場合、この種のAI駆動のワークフローは大幅な時間節約になり、より情報に基づいた参加者主導のコールに繋がります。
NVivo、MAXQDA、QDA Miner、Thematicのような既存のソリューションも存在し、AIコーディング、高度な可視化、テーマ抽出機能を提供していますが、一般的なコミュニティコールの使用例では、より深い学習曲線や手動でのセットアップが必要な場合があります。 [1][2][3][4]
アジェンダ好みに関するコミュニティコール参加者のアンケートデータを分析するための便利なプロンプト集
AIを使用してコミュニティコール参加者のアジェンダ好みの回答を分析する際、強力なプロンプトが大きな違いを生みます。ここではSpecificのAIと話す際やChatGPTでエクスポートしたデータを使用する際に私が手に取るセットを紹介します：
コアアイデアのためのプロンプト: 主要なトピックと、どれだけの人がそれに関心を持っているかを迅速に把握するためには、次のようにします：
あなたのタスクは、コアアイデアを太字で抽出することで（コアアイデアごとに4-5語）+ 最大2文の説明を提供することです。
アウトプットの要求事項：
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアを述べた人数を示す（数字を使用し、単語は使用しません）、最も述べられたものを上位に配置
- 提案なし
- 表示の示唆なし
例のアウトプット：
1. **コアアイデアのテキスト:** 説明テキスト
2. **コアアイデアのテキスト:** 説明テキスト
3. **コアアイデアのテキスト:** 説明テキスト
常に文脈を提供しましょう—AIはそれをもとにより良く機能します。 アンケートの目標と対象をAIに伝えると、より正確な答えが得られます。設定方法は以下の通りです：
アジェンダ好みに関するコミュニティコール参加者のアンケートの回答を分析してください。私の目標は、来月のコールの優先事項を特定することです。どのアジェンダ項目が最も望まれているのか、未解決のニーズがあるか、これまで何がうまくいっているかを知りたいです。
さらに掘り下げる: コアアイデアを見つけた後、ターゲットを絞った質問で拡大しましょう：「XYZ（コアアイデア）についてさらに教えてください」というと、AIはサポート詳細や引用を拡大します。
特定のトピックのためのプロンプト: AIが何かを見逃したか確認したい場合：
専門家のゲストスピーカーについて誰かが話しましたか？引用も添えてください。
問題点や課題へのプロンプト: 参加者の心にある問題を直接把握：
アンケート回答を分析し、最も一般的な問題点、不満、または課題を列挙してください。それぞれを要約し、パターンや発生頻度を記録してください。
動機と推進力のプロンプト: 参加者のモチベーションを理解する：
アンケート会話から、参加者がその行動や選択をする主な動機、欲求、理由を抽出してください。類似の動機をグループ化し、データからの証拠を提供してください。
感情分析のためのプロンプト: ムードをキャッチして熱意、躊躇、またはネガティブな要素を迅速に把握します：
アンケート回答に表された感情（例：ポジティブ、ネガティブ、中立）を評価します。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。
提案およびアイデアのプロンプト: 創造的な入力を表面化し、新しいアジェンダトピックを迅速に発見：
アンケート参加者が提供したすべての提案、アイデア、要求を特定してリスト化してください。トピックや頻度で整理し、関連する場合は直接の引用も含めてください。
もっと知りたいですか？アジェンダ好みアンケートのためのベスト質問を確認するか、コミュニティコール参加者アンケートを一から作成する方法に飛び込んでみてください。
質問タイプ別の定性データ分析方法（Specificの場合）
SpecificのAIは、アジェンダ好みを分析する際にはすべてのアンケート質問が同等でないことを認識しています。
自由記述の質問（フォローアップの有無にかかわらず）: AIはすべての回答に基づいて要約を提供し、主要なテーマ、サポートとなる詳細、推奨される引用も見えます—手作業で選別することなく。
フォローアップのある選択肢: 各選択肢（例えば、「パネル」対「ワークショップ」）は、関連するフォローアップ回答の概要をそれぞれ取得します。参加者がアジェンダの各部分について感じていること、そしてその理由がわかります。
NPS: スコアの内訳（批判者/中立者/推奨者）は、それぞれのグループのフォローアップ回答の要約が伴います。これにより、満足度レベルと実際に人々がコールに何を求めているかが結び付きます。
このアプローチをChatGPTや類似のAIツールを使用して模倣することは可能ですが、回答を保ちつつ編成するためにはさらに多くのコピー＆ペーストとデータ操作が必要です。
AIのコンテキストサイズ制限に対応する方法
コミュニティのために大規模または定期的なアジェンダ好み調査を行う場合、AIのコンテキストサイズ制限にすぐに行き当たります—GPTツール（および強力なAI調査プラットフォーム）でも一度に処理できるデータに限界があります。この制限が洞察を妨げることはありません。
この問題に対処する証明された方法が2つあります—どちらもSpecificのワークフローに組み込まれています：
フィルタリング: ユーザーの回答や特定の回答で会話をフィルタリングします。つまり、AIは特定の質問に回答した参加者や特定の回答をした参加者に限り会話を分析します（「Q&Aが増えたほうが良い」と言った人だけを分析）。重要なことに焦点を当て、AIをオーバーロードしません。
クロッピング: AI分析用に質問をクロップします。選択したアンケート質問だけを送信することができ（例えば、新しいトピックに関する自由記述の回答だけ）、分析をシャープに集中させ、AIのコンテクストウィンドウ内に収めます。
技術的なソリューションが必要な場合や独自のシステムを構築する場合、分析前にデータを手動で分割する必要があります—手間はかかりますが可能です。
コミュニティコール参加者アンケートの回答を分析するための協力機能
アジェンダ好みに関するコミュニティコール参加者アンケートの回答を分析しようとすると、フィードバックが散在し、スプレッドシートが同期せず、異なるチームメンバーがAIに異なる質問をし（誰が何を尋ねたかの記録がない）と、コラボレーションが難しいことを知っています。
Specificでは、アンケート分析はコラボレーティブに設計されています。 AIとチャットするだけでアジェンダ好みデータを分析できます。しかし、そのチャットはあなただけのものではありません—特定のトピック、フィルタ（例えば「ブレイクアウトルームを望む人」）または使用例に焦点を当てた複数のチャットを作成できます。
各チャットは帰属されています: 各分析スレッドを作成した人がすぐにわかり、アバターがAIの要約の隣に表示されます。これにより、プロダクトマネージャー、ファシリテーター、またはオーガナイザーが研究分野を分担し、調査結果を比較し、関連する知見を共有するのが簡単です—Slackやメールでの無限のやり取りなしに。
チャット履歴は保持されます: 新しいアジェンダアイデアをフォローアップするときや先月のコールの感情を再訪する際、すべてのAI会話をスクロールバックできます。変更点や新しいチャットはチーム全体に見えるため、洞察が失われたり重複したりすることがありません。
試してみたいですか？まだお試しでない場合、チーム向けワークフローのために特化して構築されたSpecificの協力型AIアンケート回答分析ツールを探索してみてください。
今すぐコミュニティコール参加者アンケートを作成し、アジェンダ好みを把握しましょう
コミュニティからリッチでアクションにつながる洞察を収集し、参加者が本当に望むアジェンダに変えましょう。適切なAI駆動のアンケート分析で、際立ったコールを提供できます—それが、次に何が重要かを理解するためのショートカットです。
