この記事では、AIを活用した調査回答分析ツールを使用して、メンタルヘルスとカウンセリングサービスに関するコミュニティカレッジ学生調査の回答を分析する方法に関するヒントを提供します。
調査回答分析に適したツールの選択
データから実用的な洞察を得るためには、回答の形状と構造に基づいてツールを選択してください。これにより、調査分析の速度と質に大きな違いが生じます。
定量データ: 「カウンセリングサービスを利用した学生の数は？」のように、数、選択、または評価を見たい場合、ExcelやGoogle Sheetsなどのスプレッドシートが迅速に対応します。単に数えて、加算して、セグメント化します。
定性データ: 自由形式の質問や詳細なフォローアップは異なるものです。何百もの個人的な物語や問題点を手作業で読むことは不可能です。ここでAIツールが登場します。重要なテーマをすばやく発見し、感情を要約し、何千行ものテキストを読める発見に変えることができます。
定性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ツールでのAI分析
エクスポートされたデータをChatGPTまたは類似のAIにコピーし、調査結果についてチャットすることができます。これにより、直接的な質問をし、インスタント概要を得るためのプロンプトを使用することができます。
ただし、これには問題点があります: データをコピーするのは不便で、長い会話がコンテキストの限界に達し、生のテキストやプライバシーの問題を手動で管理する必要があります。
Specificのようなオールインワンツール
Specificのようなプラットフォームは、コミュニティカレッジ学生調査の分析のためにエンドツーエンドで構築されています。AI調査をデザイン、配布、収集でき、自動で関連するフォローアップを尋ね、メンタルヘルスとカウンセリングサービスのデータの質と深さを向上させることができます。
結果を分析する時、Specificは輝きます:
AIが長文回答を要約し、最も共通するテーマをクラスタリングし、即座に実用的な洞察を浮き彫りにします—スプレッドシートの手間は要りません。ChatGPTのようにAIと結果についてチャットできますが、コンテキストがあります。さらに、データをフィルタリング、管理、セグメント化し、再アップロードやフォーマットなしでより詳細な分析を行えます。
調査回答分析専用に設計されており、コミュニティカレッジ学生のメンタルヘルスとカウンセリングサービスに関するフィードバックを定期的に分析する必要があるときに特に優れています。
コミュニティカレッジ学生調査応答を分析するために使用できる役立つプロンプト
調査データから豊かな洞察を得たい場合、プロンプトがすべてです。特にコミュニティカレッジ学生のメンタルヘルスとカウンセリングサービスに関する調査において定性的な応答を分析するためのお気に入りの方法を以下に示します。
コアアイデアのプロンプト: これは私が使用する基本的なプロンプトで、Specificも同じアプローチに依存しています。大きく乱雑なデータセットから重要なテーマを発掘するのに最適です:
あなたのタスクは、コアアイデアを太字で抽出し（各コアアイデアは4〜5語で）+2文までの説明を書いてください。
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し、最も多く言及されたものを最初に）
- 提案なし
- 示唆なし
例の出力:
1. **コアアイデアテキスト:** 説明テキスト
2. **コアアイデアテキスト:** 説明テキスト
3. **コアアイデアテキスト:** 説明テキスト
AIは常に調査サマリー、オーディエンス、または最終目標に関するコンテキストを提供するとよりよく機能します。コンテキストはAIに焦点を合わせ、本当に重要なものを浮き彫りにしてくれます。例えば:
一般情報: これはコミュニティカレッジの学生のメンタルヘルスとカウンセリングサービスに関する調査です。目標は、学生がサポートを受ける際の障壁を理解し、現在のサービスがどのように利用されているか、そしてより多くの学生が成功するために何が役立つかを特定することです。分析をメンタルヘルスのニーズとサービスのギャップに焦点を合わせてください。
主要なテーマを得たら、具体的な内容に掘り下げましょう。例えば、次のように言うことができます:
コアアイデアで言及された財政的な障壁についてもっと教えてください。
特定のトピックのプロンプト: 特定のテーマが誰かによって言及されたかを確認したい場合、「誰かがテレヘルスカウンセリングのアクセスについて言及しましたか？」などのように使用します:
誰かがテレヘルスカウンセリングのアクセスについて話しましたか？引用を含めてください。
ペルソナのプロンプト: このプロンプトは、考え方、感情、行動に基づいて学生のタイプをセグメント化するのに役立ちます。多様なニーズに対応するサービスを計画する際に不可欠です:
調査回答に基づいて、製品管理で使用される「ペルソナ」に似た、異なるペルソナのリストを特定し説明してください。各ペルソナについて、その主要な特性、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てください。
痛点と課題のプロンプト: これは、学生が直面する障壁や不満の迅速な地図を提供します—メンタルヘルス調査では重要です:
調査回答を分析し、言及された最も共通の痛点、不満、または課題のリストを作成してください。各項目を要約し、パターンや発生頻度を確認してください。
センチメント分析のプロンプト: このクイックプロンプトで学生団体の雰囲気を測定します:
調査回答で表現された全体的なセンチメント（例えば、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）を評価してください。各センチメントカテゴリに寄与する重要なフレーズやフィードバックを強調してください。
未充足のニーズと機会のプロンプト: メンタルヘルスサポートに関する調査で最も戦略的なプロンプトかもしれません:
回答者が強調した未充足のニーズ、ギャップ、または改善の機会を明らかにするために調査回答を精査してください。
さらにアイデアが必要ですか？これらの専門家が作成した調査の質問を調べてインスピレーションを得たり、コミュニティカレッジ学生向けメンタルヘルス調査を迅速に組み立てる方法を確認してください。
Specificでの質問タイプ別分析の仕組み
Specificのようなツールを使用すると、質問の論理に沿った要約分析を得ることができます:
自由形式の質問（フォローアップを含むかどうかに関わらず）:
すべての回答の要約を表示し（フォローアップを含めた場合）、特定のフォローアップ応答の個別の要約も表示されます。つまり、なぜ人々が特定の感情を抱くのか、彼らの言葉でより多くのコンテキストを得ることができます。
フォローアップ付きの選択肢質問:
選択に基づいて尋ねられたフォローアップ質問ごとに、独自の集中した要約が得られます。たとえば、「コストが障壁であると選んだ場合、その理由は？」
NPSおよびセグメント化された質問:
プロモーター、パッシブ、ディビトラクターがそれぞれ独自の要約を得られます。各グループがメンタルヘルスとカウンセリングサービスについてどう感じているか、サポートをどのように改善できるかがわかります。
一般的なAIツールを使用しても同様の結果を得られますが、手間がかかります—自分でクロスリファレンスされた回答を分割、再フォーマット、追跡する必要があります。定期的に調査データを分析する人々にとって、この目的に特化したツール（Specificのようなもの）を使用することはまさに画期的です。
AI分析におけるコンテキスト制限の対処法
GPTのようなAIモデルには固定されたコンテキストウィンドウがあります—現在のチャットに入力しなかったものは「忘れ」てしまいます。コミュニティカレッジの学生調査では、何百もの自由形式の回答を一度に処理することはできません。
それでもすべてを分析するにはどうすればいいか？Specificでは、大量の調査回答分析に向けた2つの証明されたアプローチが用意されています:
フィルタリング:すべての会話をまとめるのではなく、回答でフィルタリングしてください。個人的な課題に言及したもの、「コスト障壁」を選択したもの、スティグマに関するコメントを残したものの会話のみを分析します。AIはその後、必要なサブセットだけを読み、要約します。
クロッピング:AI分析に対して関心のある質問のみを送信し、その他は無視します。「カウンセリングが利用できない理由は何か？」に焦点を当て、AIがその痛点に深く深入りし、プロンプトごとにコンテキストサイズ内に収めることができます。
両者を組み合わせることで、コンテキストの制限によって重要な洞察を失うことはありません。このワークフローは、SpecificのAIを利用した調査分析に組み込まれています。
コミュニティカレッジ学生調査応答を分析するためのコラボレーション機能
コラボレーションは通常、調査分析の最も難しい部分です。同僚、教職員、またはカウンセリングセンターと協力して作業している場合、データから洞察までの全体像を全員に伝達する必要があります。
Specificでは、コラボレーションが組み込まれています:AIを使用したチャットで調査応答データを直接分析し、議論できるようにします。各チャットにはフィルターを持たせることができ（たとえば、カウンセリングを利用したことがある1年生学生や経済的ストレスを報告したものなど）、誰がチャットを開始し、スレッドで誰が話しているかを示すことができます。
各メンバーの貢献が見える化されています: AIと主要な発見についてチャットする際、アバターと名前がどの質問を誰がしたのか、誰がどの洞察を共有したのかを示します。この明確さは、非同期で部門をまたいで作業している際にも、共通の理解と決定を進めやすくします。
複数の並行分析スレッド:精神的な健康ケアへの障壁、ポジティブな経験、新しいサービスアイデアなどを探求するためにチャットを開始し、それぞれを個別のチャンネルで追跡できます。メールスレッドやスラックの文章に迷い込むことはありません。
これらの機能は、コミュニティカレッジの学生調査をメンタルヘルスとカウンセリングサービスに関して実行する実際のチーム向けに設計されており、データ駆動のアクションをより容易にします。共同調査分析について詳しくはこちらをご覧ください。
今すぐメンタルヘルスとカウンセリングサービスに関するあなたのコミュニティカレッジ学生調査を作成しましょう
今日から始めて、メンタルヘルスとカウンセリングサービスに関するコミュニティカレッジの学生調査から、より豊かで実用的な洞察を得ることができ、データ収集とAIを利用した分析の両方を自動化できます。
