この記事では、実用的なAI戦略とツールを使用して、コミュニティコール参加者の期待についてのアンケートの回答を分析するヒントを提供します。
アンケート回答分析に適したツールの選択
使用するアプローチとツールは、収集した回答の構造とタイプに依存します。ここでは、数字を分類したり、思慮深い（しかし未整理な）自由回答を何百と精査して、コミュニティコール参加者アンケートデータの期待に関する理解を深める方法を紹介します。
定量データ： 評価スケールや選択式回答のような構造化されたデータを持っている場合、ExcelやGoogle Sheetsのような伝統的なツールで簡単に分析できます。シンプルなピボットテーブル、棒グラフ、または自動要約統計が役立ちます。
定性データ： 自由回答や詳細なフォローアップレスポンスでは、事態が複雑になります。何十、何百もの返信を読むのは圧倒されます。そこがAIツールの真価を発揮するところです。それらは、手動で何時間（または日）もかかるテーマの抽出、意見の要約、トレンドの発見を助けます。
定性回答に対処する際のツールには二つのアプローチがあります：
ChatGPTまたは類似のGPTツールを使用したAI分析
自由回答のアンケートをエクスポートし、ChatGPTや類似のAIツールに貼り付けることができます。そこから、AIとの会話を通じて意味を引き出し、コアトピックを探り、要約を求めることができます。
制限事項：この手動アプローチはすぐに面倒になります。データエクスポートを扱い、データセットをAIのコンテキスト制限のために小分けにし、チャットを自分で管理する必要があります。この手法は柔軟ですが、すぐに退屈になり、メッセージングアプリ内でスプレッドシートを扱っているような気分になるかもしれません。
Specificのようなオールインワンツール
アンケートデータ専用： Specificは会話形式でアンケート回答を集め、AIを使って即時に分析するよう設計されています。
フォローアップ質問からの品質向上：アンケート中、AIが動的にフォローアップを行い、基本的なアンケートフォームや静的な自由記入欄よりも豊かで詳細な回答を促進します。これがどのように機能するかは、当社の自動AIフォローアップ質問ガイドでご紹介しています。
AIによるインサイト—追加ステップなし：SpecificのAIアンケート回答分析を使用すると、瞬時に要約、重要テーマ、感情の内訳を知ることができ、データ内の何についてでもAIと直接チャットできるようになります。AIに送るデータも細かくコントロールでき、スプレッドシートに触れる必要はありません。
他のツールとの比較： NVivo、MAXQDA、Delveのような専門AIアンケート分析プラットフォームについての詳細は、アンケートデータ分析用AIツールのまとめをご覧ください。これらのプラットフォームは、感情の分析、テーマの抽出、可視化といった高機能を提供し、Specificと同様に、研究者が時間を節約し精度を向上させるのを助けます。 [1]
コミュニティコール参加者の期待についてのアンケートデータを分析するために使用できる有益なプロンプト
AIを活用した分析で最大の効果を得るには、適切な質問をすることがすべてです。以下は、ChatGPT、Specific、または類似プラットフォームでコミュニティコール参加者アンケートデータの期待について利用できる実地検証済みのプロンプトです。
核心理念抽出プロンプト：
大規模なアンケート結果から主要トピックを簡潔に要約するのに適しています。これはSpecificで使用される、背景として便利な手法であり、ChatGPTやGPTベースのAIでも活用できます：
あなたのタスクは、核心理念を太字で（各核心概念4〜5語）抽出し、説明文を最大2文提供することです。
出力要件：
- 不要な詳細を避ける
- 特定の核心理念について言及した人数を指定する（数値を使用、単語ではなく）、最も言及されたものを最上位に配置
- 提案なし
- 示唆なし
出力例：
1. **核心理念テキスト：** 説明テキスト
2. **核心理念テキスト：** 説明テキスト
3. **核心理念テキスト：** 説明テキスト
AIは、アンケート、対象者、目標に関する詳細な背景情報を提供すると、さらに優れたパフォーマンスを発揮します。例えば：
私たちの次回の四半期討論会についての期待をコニュニティコール参加者からのこのアンケートの回答を分析してください。私たちは参加者の関与を高めるためにイベントを開催しており、彼らのトピックへの関心、動機、これまでのコールにおける課題を知りたいと考えています。
興味のあるアイディアを見つけたら、さらなる掘り下げを行うことが賢明です。例えば、ただこう聞いてみてください：
「コールから得られる実行可能な成果」についてもっと教えてください
特定のトピックに関するプロンプト：あなたの推測が人々の意見と一致するか確認するのに役立ちます。
誰かがQ&Aセッションについて言及しましたか？引用を含めてください。
ペルソナのプロンプト： コールやフォローアップを計画する際に、コミュニティを適切なグループに分けます。
アンケート回答に基づいて、製品管理における「ペルソナ」として活用されるような、明確なペルソナを特定し、説明してください。各ペルソナについて、その主要特性、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ます。
課題と障害に関するプロンプト：次回のアンケート体験を改善するために修正が必要な点を明らかにします。
アンケート回答を分析し、最も一般的な痛点、フラストレーション、または課題をリストします。それぞれを要約し、パターンや発生頻度を記録します。
動機と推進要因に関するプロンプト：人々が本当に参加する理由を把握します。
アンケートの会話から、参加者がその行動や選択に対して表明する主な動機、願望、理由を抽出します。類似の動機をグループ化し、データからの裏付けを提供します。
感情分析のプロンプト：コミュニティ全体の気分を把握したい場合に使用：
アンケート回答に表現された全体的な感情（例：ポジティブ、ネガティブ、中立）を評価します。各感情カテゴリに寄与する主要フレーズやフィードバックを強調します。
提案とアイディアのプロンプト：将来的な改善に向けた実践的なフィードバックを特定します。
アンケート参加者から提供された提案、アイディア、リクエストを全て特定し、リスト化します。それらをトピックや頻度で整理し、関連する場合は直接の引用を含めます。
未解決のニーズとチャンスに関するプロンプト：新しいチャンスやパターンのギャップを探します。
回答者が強調した未解決のニーズ、ギャップ、または改善の機会を明らかにするためにアンケート回答を調査します。
Specificが質問タイプごとに定性データを分析する方法
アンケート分析は、オープンエンドやフォローアップの回答が多くなると急激に複雑になります。これらはコミュニティコール参加者の期待を理解するための貴重な情報源ですが、しばしば圧倒的です。Specificがこの分析方法を以下に紹介します：
オープンエンド質問（フォローアップの有無に関わらず）： Specificは主要テーマを全体とフォローアップの両方について要約として生成し、全体像と共有された詳細の鋭い視点を提供します。
フォローアップを伴う選択： 各回答選択に対して、フォローアップ質問への回答をグループ化し、要約します。これにより、人々が何を選んだかだけでなく、なぜそれを選んだかを確認できます。
NPS（ネットプロモータースコア）： 推奨者、中立者、批判者の各グループに、それぞれのフォローアップ回答からのインサイトを含む専用の要約が作られ、「人々が留まる理由」と「人々が去る理由」を迅速に把握できるようにします。
ChatGPTを使用して類似の分析を実行できますが、質問ごとにデータを手動でセグメント化して構成する必要があります—Specificはこのプロセスを自動化し、定性アンケート分析を簡素化します。
期待に関する効果的なアンケートの構築に関するさらに多くのアイデアは、コミュニティコール参加者アンケートに最適な質問ガイドをチェックしてください。
AI分析におけるコンテキストサイズ制限への対処法
コンテキストサイズ制限—AIモデルが一度に処理できる情報の量—が、多くの長大な回答を持っている場合の最大の問題になります。では、どう解決するか？特定はこの問題を最初から解決していますが、他でも類似の戦略を試すことができます。
フィルタリング：ユーザーが選択された質問に回答した、または特定の回答を選んだ会話のみを含めることができます。これにより、AIは特定の質問または仮説に対する最も関連性のあるデータサブセットに焦点を当てることができます。
クロッピング：AIに分析させたい質問（または質問セット）だけを選んでデータ量を減らし、コンテキスト制限が邪魔にならないようにし、分析の鋭さを保ちます。
NVivoやMAXQDAのような多くの研究プラットフォームも、同様の問題に対処するための強力なフィルタリングとセグメンテーション機能を提供し、テキストの山から貴重なインサイトを逃すことを防ぎます。 [1]
Specific内でこのプロセスの様子を見たい場合は、AIアンケート回答分析デモから始めてください。
コミュニティコール参加者アンケート回答を分析するためのコラボレーティブ機能
スプレッドシートやメールスレッド内で誰もが迷子になっているとき、コラボレーションは難しいです。 コミュニティコール参加者の期待アンケートを一緒に分析することは、同僚が取る各ステップが見えるようになると、はるかに効果的になります。
Specificでは、AIとチャットするだけで誰でもアンケートデータを分析できます。複数のチャットスレッドを立ち上げることができ、例えば参加者のフィードバックテーマに焦点を当てたスレッドと未解決のニーズに焦点を当てた別のスレッドを作れます。各チャットは誰が開始したかを追跡し、チームベースの研究に必要なコンテキストを提供します。
各分析スレッド内で誰が何を言ったかが見えます。 コラボレーション時には、プラットフォームは各送信者のアバターとメッセージの履歴を表示します。あなたのチームはアイデアを出し合い、仮説を共有し、発見を検証し、またはチャットを引き継ぎます—データをエクスポートしたり、スレッドを失ったりすることなく。
コミュニティコール参加者アンケートを期待に関して開始またはカスタマイズするためのより多くのアドバイスは、当社のステップバイステップガイドを見るか、当社のAIアンケートエディタの使用方法を学んでください。
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