この記事では、AIを使用したイベントコミュニケーションに関するカンファレンス参加者調査の回答を分析するためのヒントと、調査回答分析のベストプラクティスを紹介します。
調査データを分析するための適切なツールを選ぶ
調査回答を分析するための最適なアプローチとツールは、データの形式と構造によります。私が探しているものは次の通りです：
定量データ：単に「非常に満足」や「満足していない」を選んだ人数などの数値データを扱っている場合は、ExcelやGoogle Sheetsのような従来のツールが、結果を数えたり可視化したりするのに便利です。ほとんどのケースでは、ソート、フィルター、および基本的なグラフが役立ちます。
定性データ：自由記述の質問やフォローアップに関しては、すべての回答を読むのは大規模な場合には非現実的です。大量のテキストを理解し、重要なアイデアを抽出し、人間が見逃すまたは数時間かかるパターンを表面化させるためにAIツールが必要です。
定性回答を扱う際には、AIを活用したツールを使用する2つの主要なアプローチがあります：
ChatGPTや類似のGPTツールによるAI分析
すばやくインサイトを得るためのコピー＆ペースト。生の調査回答をスプレッドシートやCSVにエクスポートした場合、大量のデータをChatGPTや他のGPT搭載ツールにコピーできます。
自由形式の探索—しかしときには散らかる。これらのツールはデータに関するあらゆる質問をすることができますが、処理やフォーマットは不格好です。多くの回答をChatGPTに貼り付けるのは面倒で、コンテキストサイズに制限があり、結果を比較したり回答者タイプでフィルタリングしようとすると煩雑になります。それでも、特にシンプルなプロジェクトにはお手軽解析の出発点として合理的です。
Specificのようなオールインワンツール
AI調査分析専用に設計されています。Specificは会話型の調査とAI搭載の分析を1か所でシームレスに結びつけます。ここで調査回答を収集すると、AIが自動的にフォローアップ質問を行い、より深い洞察を得る—データの量と質の両方を向上させます。SpecificでAIフォローアップ質問がどのように機能するか学ぶ。
自動AI要約と即時の洞察。回答が入力されると、SpecificのAI要約が主要なテーマ、回答パターン、実用的な洞察を示してくれます—スプレッドシートや手作業のソートは不要です。結果のあらゆる側面についてAIにチャットすることができ、質問、回答、またはユーザーデータによってフィルターまたはセグメント化することさえ可能です。
データの質とワークフローの向上。Specificでは、AIに送信する内容を簡単に管理でき、明確性とコラボレーションが向上します。調査の作成から実用的な洞察までのシームレスなプロセスを求める場合、手作業の貼り付けや汎用GPTツールからの大きなステップアップだと考えています。
この種の作業に最適化されたソリューションをお探しなら、SpecificでのAI調査回答分析の姿をご覧ください。
カンファレンス参加者イベントコミュニケーション調査分析に役立つプロンプト
調査回答データを分析する際に、プロンプトは私の秘密兵器であり、AIツールを誘導して重要な点を引き出します。
コアアイデアのプロンプト：すべての回答から大きなテーマを抽出します。これが試して一貫して使えるプロンプトです（Specificで頻繁に使用していますが、ChatGPTや他のGPTでも機能します）：
あなたのタスクは、4-5単語の核心アイデアを太字で抽出し、最大2文の説明を加えることです。
出力条件：
- 不要な詳細を避ける
- 具体的なコア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）、最も言及されたものを最初に
- 提案なし
- 示唆なし
例の出力：
1. **コアアイデアのテキスト：** 説明のテキスト
2. **コアアイデアのテキスト：** 説明のテキスト
3. **コアアイデアのテキスト：** 説明のテキスト
最良の結果を得るために、調査についてAIにできるだけ多くのコンテキストを提供してください。AIが「知っている」ほど、その分析がより良くなります。ここに例を示します：
あなたはイベント研究の専門家です。以下のデータは、イベントコミュニケーションの効果に関するカンファレンス参加者からのものです。私の目標は、トップ3のテーマと改善のための強みと弱点を見つけることです。特にイベント前情報に関して。以下が回答です…
トピックをより深く掘り下げる。コアアイデアが浮上した場合（例：「イベント前の説明が不十分」など）、次を使用します：
「イベント前の説明が不十分」についてもっと教えてください
特定のトピックをスポットチェック。
ライブQ&Aについて誰かが話していましたか？引用を含めてください。
ペルソナを特定。どのタイプの参加者が何を言ったか知りたい場合：
調査回答に基づいて、製品管理における「ペルソナ」のように異なるペルソナを特定し、説明してください。それぞれのペルソナについて、その主要な特徴、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まとめてください。
痛点と課題を見つける。
調査回答を分析し、言及された最も一般的な痛点、フラストレーション、または課題のリストを作成してください。それぞれを要約し、その出現頻度やパターンを記録してください。
動機や推進要因を理解する。
調査の会話から参加者の行動や選択の理由となる主要な動機や欲求、理由を抽出してください。似たような動機をグループ化し、データからの裏付け証拠を提供してください。
感情の概要を得る。
調査回答で表現された全体的な感情（例えば、ポジティブ、ネガティブ、中立）を評価してください。各感情カテゴリーに寄与するキーフレーズやフィードバックを強調してください。
私はこれらのプロンプトを柔軟なビルディングブロックとして利用しています—イベントコミュニケーション調査のさまざまな側面に合わせて調整または組み合わせてみてください。独自の調査とプロンプト戦略を立てるための詳細については、最高の調査質問ガイドをご覧ください。
Specificが質問タイプ別に定性データを分析する方法
Specificは、あなたがする質問の種類によって調査データを組織し、要約します。私が通常これをどのように使用するかは次のとおりです：
自由記述の質問（フォローアップの有無に関わらず）：すべての回答の即時要約を取得でき、何十または何百もの返信をいくつかの重要なポイントに要約します。さらに、AIが自動的に行うフォローアップの回答は、すばやくレビューできるように主要な質問とグループ化されます。
フォローアップを伴う選択質問：「メール」対「ステージ上でのリマインダー」のような各選択肢には、関連するフォローアップの回答の個別の要約が付属しています。これにより、参加者が何を選んだかだけでなく、なぜそう感じたのかも確認するのに非常に役立ちます。
NPS質問：回答は推奨者、受動者、および批判者に分類され、それぞれに専用の要約があります。それにより、各グループがフォローアップで何を言っているかを直接比較できます。
ChatGPTを使用して同様の結果を達成できますが、これには手動で回答セットを分割、ラベリング、処理する必要があります。Specificでは、このグループ化が箱から出してすぐに行われます。
AIのコンテキストサイズ制限を扱う
AIの課題の1つはコンテキストサイズです：大規模モデルは、1つのプロンプトで無制限のデータを処理できません。たくさんの調査回答がある場合、すべてが収まるわけではありません。プロフェッショナルの68％がAIがすぐにイベント計画を劇的に変えると言っているため、効率的なワークフローが必要です[2]。
これに対処するために、私はSpecificで2つの主要なアプローチを使用しています：
フィルタリング：ユーザーが私が気にかけている質問に応答した会話、または特定の回答を選択した会話のみを含めることができます。これにより、AIは関連するものだけを分析し、無関係なデータに気を取られることはありません。
トリミング：AIに見せたい質問だけを選択します。これにより、ノイズが減り、データが集中し、さらに多くの会話がコンテキストサイズ制限内に収まります。
この方法で作業することで、分析をシャープに保ち、AIツールが「圧迫」されないようにします。これがSpecificが大規模またはマルチクエスチョンの調査に非常に効果的である理由の一部です。
カンファレンス参加者調査回答を分析するためのコラボレーティブ機能
イベントコミュニケーションの回答を分析するのは多くの場合チームスポーツです—PMは実用的な洞察が、マーケティング担当者はメッセージングの微調整が、主催者はロジスティクスのフィードバックが必要です。これらすべての声を調整するのはすぐに混乱しがちです。
AI駆動のグループ分析。Specificでは、AIとチャットするだけでデータを共同で分析できます。特定のセグメントやトピックごとにフィルタリングされた複数のチャットを同時に行うことで、データをあらゆる角度から取り組むことができ、お互いの邪魔をせずに済みます。
ワークフローを管理し、他の人の洞察を見ましょう。各チャットスレッドには誰が作成したかが表示され、メッセージには送信者のアバターが表示されます。これにより、どの洞察がどのチームメンバーから来たのかすぐに分かり、最も重要なスレッドに飛び込むことができます。
不格好なエクスポートは不要です。すべてがクラウドで行われ、スプレッドシートが配布されることもなく、バージョン管理の混乱もありません。これはタイムゾーンや部署を超えて作業をしているチームにとってはゲームチェンジャーです。
この共同作業のワークフローによって、イベントマネージャー、コミュニケーションリーダー、デジタルマーケターなど、各チームが自分の役割に関連するものを正確に見られ、通常はファイルの整理や重複分析に費やす時間を節約します。最初から独自のワークフローを構築したい場合は、イベントコミュニケーション用AI調査ビルダーを使用してください。
今すぐイベントコミュニケーションに関するカンファレンス参加者調査を作成しましょう
イベントインサイトをより早く見つける—Specificの会話型AIを使用して独自のカンファレンス調査を作成・分析し、即時要約を取得し、データとチャットし、チームとシームレスに共同作業を行いましょう。