この記事では、会議参加者のスケジュールの明確さに関する調査を分析するためのヒントを紹介します。イベント参加者が実際にどう思っているのかを知りたい場合、効率的で効果的な方法が必要です。
分析に適したツールの選定
アプローチとツールは、あなたの調査回答の形式と構造に依存します。信頼性の高い実用的なインサイトを得るには、各データタイプに適した戦略が必要です。
定量データ: ここでは数字が頼りです。「非常に明確」または「不明確」とチェックした参加者の数が知りたいだけなら、ExcelやGoogle Sheetsのようなツールを使用して、並べ替え、フィルタリング、簡単なビジュアル化を行うことができます。
質的データ: 自由記述の回答や追跡質問は別物です。参加者のフィードバックを段落ごとに読み取るのは大変で、すべてを読むのもスケーラブルではありません。代わりに、AIを使えば、数百または数千の自由回答を迅速かつ一貫して処理することができます。
質的回答を扱う際のツール選択には二つのアプローチがあります。
AI分析用のChatGPTや類似GPTツール
コピー＆ペースト＆チャット: 回答をテキストエクスポートし、ChatGPTまたは類似のAIチャットボットにペーストすることで、追跡質問、要約、洞察の抽出が可能になります。しかし、反応がページ単位で、質問が複数ある場合は、圧倒されます。データを大きな非構造化ブロックとして扱うのは手間がかかります。コンテキストサイズの制限を気にする必要がありますし、ブロックを再貼り付けし、どの出力がどの質問に対応しているかを追跡する必要があります。可能ではありますが、シームレスではありません。
Specificのようなオールインワンツール
目的特化のAI調査ツール: Specificのようなツールは、データ収集とAI駆動の分析を一つの場所で統合しています。データ収集中に、AIがコンテキストに応じた追跡質問を行い、質の高いフィードバックを得ることができます。実際、AI調査は完了率が70-80%に達し、従来の調査の45-50%と比較しても高い成果を上げています—つまり、より多くの、より良い反応を分析することができます。[1]
自動洞察と豊富なインタラクション: 反応が集まると、Specificは即座に自由記述回答を要約し、繰り返しテーマを引き出し、実用的な提案を提供します。AIと直接チャットして、任意のトピックを深掘りできます。ChatGPTのように使えるが、調査専用の機能を備えているため、データ管理が簡単で、フィルターを適用し、どの質問がどのフィードバックを引き起こしたのかを確認できます。手動での選別やスプレッドシートのアクロバティックな操作は必要ありません。
コンテキストの管理: Specificであれば、AIに送信する質問やデータのサブセットを選択できるため、常に制限範囲内に留まり、コンテキストを見失わずに済みます。これは特に、質問が多く規模の大きな調査では便利です。
スケジュールの明確さに関する調査回答を分析するための有用なプロンプト
AIはプロンプトの優劣が成果の半分を決めます。以下は、会議参加者のフィードバックから価値を引き出すために証明されているプロンプトです。Specificや他のデータを分析する場でも役立ちます。
主要なアイデアを抽出するプロンプト: たくさんの自由回答から大きなテーマや問題点を浮上させるのに理想的です。これはSpecificのデフォルトのプロンプトです:
あなたの仕事は、主要アイデアを太字(コアアイデアごとに4-5語)で抽出し、2文以下の説明文をつけることです。
出力要件:
- 不要な詳細を避ける
- 特定の主要アイデアをどれだけの人数が言及したかを指定する(数字を使い、最も多いものをトップにする)
- 提案なし
- 示唆なし
例示出力:
1. **コアアイデア本文:** 説明文
2. **コアアイデア本文:** 説明文
3. **コアアイデア本文:** 説明文
あなたの調査についてのコンテキストを追加すれば、AIの性能は常に向上します。例えば、以下のような説明文を前置きします:
こちらは、スケジュールの明確さに関する会議参加者からの調査回答です。私たちの目標は、イベントのスケジュールがどれほど明確だったのかを知り、参加者がスケジュールをより理解できるようにするための改善点を見つけることです。
主要テーマが得られたら、次に掘り下げるために:
特定のテーマを掘り下げる:
[XYZコアアイデア]についてもっと詳しく教えてください。
特定のトピックについてのプロンプト: AIに特定の側面に対する言及があるかどうかを尋ねてください。
セッションのタイミングについて話している人がいましたか？ 引用を含めてください。
ペルソナのプロンプト: フィードバックを基に参加者の「タイプ」を識別してください。
調査回答に基づいて、プロダクトマネジメントでの「ペルソナ」と同様に、異なるペルソナのリストを特定し記述してください。それぞれのペルソナの主要な特徴、動機、目標、および会話で観察された引用やパターンをまとめてください。
痛点と課題のプロンプト: イベントでなぜスケジュールの明確さが問題になるのかを明らかにしてください。
調査回答を分析し、最も一般的な痛点、フラストレーション、または課題を列挙してください。それぞれをまとめ、パターンや発生頻度を記録してください。
感情分析のプロンプト: フィードバックのポジティブまたはネガティブの感情を掴む:
調査回答に表現されている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)。それぞれの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ハイライトしてください。
提案とアイデアのプロンプト: 参加者から新たなアイデアを引き出します。
調査参加者から提供された提案、アイデア、またはリクエストをすべて特定してリストアップしてください。トピックや頻度ごとに整理し、関連する場合には直接の引用を含めてください。
未満のニーズ＆機会のプロンプト: あなたのスケジュールで不足しているものを見つける:
回答を調べ、回答者によって指摘されたニーズの不足、ギャップ、または改善の機会を明らかにしてください。
Specificでの質問タイプによる分析の違い
Specificは、調査の構造に関係なく実用的な要約を提供するように設計されています。以下は、一般的な質問タイプに対する動作の概要です:
自由回答の質問(フォローアップの有無にかかわらず): すべての反応をクリーンで人間が読みやすい形に要約します。また、各質問に関連するより深いフォローアップの内訳が個別に表示されます。
選択回答のフォローアップ: 各選択肢が独自のフォローアップフィードバックのコレクションを生成し、Specificはそれぞれにターゲットを絞った要約を提供しますので、なぜ人々がその選択をしたのかがわかります。
NPS質問: 会議参加者を対象としたNPS調査や別の測定方法を使用している場合にも、各グループ(プロモーター、中立者、批判者)の反応をセグメント化して要約し、それぞれの独自の動機や混乱のポイントが見られます。
ChatGPTでも同じことが可能ですが、手動でのソートやコンテキスト管理が必要になります。Specificでは、最初から組み込まれています。
AI調査分析でコンテキストサイズの制限に対処する
すべてのAIツール—including ChatGPT and Specific—にはコンテキストサイズの制限があります。つまり、反応が大量にある場合、そのすべてを一度に処理することはできません。対処方法は以下の通りです:
フィルタリング: 参加者が最も重要な質問に回答した会話や特定のセレクションをした会話に分析を集中させます。ボリュームは絞り込まれますが、洞察は鋭くなります。Specificはリアルタイムでフィルターをかけ、特定のサブセットを分析することができます。
質問のカット: 分析を最も重要な質問だけに絞ります。調査全体を分析する代わりに、行動できるフィードバックを提供する可能性が最も高い質問を選択することができます。これによりコンテキストの制限内に留まり、分析が鋭くなります。
これらの戦略を活用することで、AIの力を最大限に活用できます。Specificはこれらのステップを自動化しますが、他のツールではデータの準備が必要です。
会議参加者の調査回答を分析するための共同作業機能
チームの共同作業は課題であることが多い: スケジュールの明確さに関する調査の分析において、無数のメールスレッドや巨大なスプレッドシートにより混乱することが多いです。
リアルタイムのAIチャットで皆が同期: Specificでは、チーム全員がAIと会話形式で調査フィードバックの分析を行うことができます—ターゲットはスケジュールの明確さ調査データです。
複数のチャット、明確な所有権: それぞれが独自のトピック、質問セット、またはフィルターを備えた複数の分析チャットを展開できます。どのチャットも誰が作成したのかをはっきりと表示し、イベント開催者が全体のテーマを必要とする際や、ブレークアウトリーダーが詳細な参加者の意見を必要とする際、チームワークが円滑で追跡可能になります。
誰が何を言ったかは常に明確: 共同作業を行う際、各AIチャットのメッセージには送信者のアバターと名前が表示されます。「誰が何を尋ねたか」やコンテキストが失われることはなく、チーム間での洞察が明確になり、将来のイベントに関するスケジュールデザインについてのアクションに結びつきます。
今すぐ、スケジュールの明確さについての会議参加者調査を作成してください
率直な参加者のフィードバックを引き出し、AI分析で詳細に掘り下げ、次のイベントが迫る前にデータを明確なアクションに変えましょう。
