この記事では、カンファレンス参加者調査における「意向」を分析する方法についてのヒントを紹介します。調査から貴重なインサイトを得たい場合、ここがおすすめです。
調査データ分析に最適なツールの選択
分析に使用するアプローチとツールは、調査データの構造に依存します。以下はニーズに合った選択を助けるためのクイックブレークダウンです：
定量データ：カンファレンス参加者調査に「満足度を1～10で評価してください」のような質問や、事前に定義された選択肢のある質問が含まれている場合、ExcelやGoogle Sheetsのようなツールで簡単に処理できます。参加者が戻る意向がどの程度あるのかや、体験評価がどうであるのかを集計するのは、基本的なチャートやピボットテーブルを使えば簡単です。
質的データ：「来年も参加したい理由は何ですか？」のような自由回答の質問は、多くの記述フィードバックを生みます。全てを自分で読むのは現実的ではありません。この場合、私はAIツールをお勧めします。これにより、人々が何を（なぜ）言っているのかを即座に浮き彫りにすることができます。たとえ調査で長文のテキスト回答が数百件集まったとしても、対応可能です。
質的回答を扱う際のツーリングアプローチは2つです：
AI分析のためのChatGPTや類似のGPTツール
エクスポートされた回答をChatGPT（または他のGPT系ツール）に直接コピー＆ペーストし、質問を始めましょう。 データについてチャットしたり、気軽に感情を読むことができたり、同僚とのやり取りのように後続の質問をすることができます。
ただし、この方法はいつも便利とは限りません。 大きなデータセットを管理するのは面倒です：コンテキストの制限に達したり、フォーマットが複雑になったり、元の調査の構造を失いやすいです。ただ、新しいソフトウェアをインストールせずに、もしくは小規模な自由回答を探査したい場合は良い選択肢です。
Specificのようなオールインワンツール
Specificはこの仕事にぴったりです。回答を収集し、AI分析を行うために作られたツールです。「意向」を対象としたカンファレンス参加者調査にぴったりです。 調査のワークフローに合わせて作られているため、以下を得ることができます：
自動フォローアップ質問が文脈を探り、フィードバックの質と深さを向上させます（詳細は自動AIフォローアップ質問を参照）。
即時AIによる分析で、大量のフィードバックを要約し、主要テーマを強調し、行動可能な要約を提供します—スプレッドシートの行を延々とスクロールする必要はありません。
AIと直接チャットして調査結果について議論できますが、追加のツールがあります：AIに送信する内容をフィルタリングしたり、質問ごとにセグメント化したり、データを整理できます。
全てが統一されています。データのエクスポートも、コピー＆ペーストも、面倒なことはありません。詳細はAI調査回答分析で確認できます。
カンファレンス参加者調査には、Qualtrics XM Discover、Looppanel、Thematicのような専門AIツールがNLPと大規模言語モデルを活用して、トラブルポイントや感情のトーンを自動で抽出し、手作業によるコーディングの時間を節約します[1][2][3]。実際、最近の調査では、AIを活用したプラットフォームが会議のようなフィードバックが多いイベントで、テーマ検出と感情分析のプロセスと精度を劇的に向上させることが示されています。
カンファレンス参加者意向調査の分析に役立つプロンプト
カンファレンス参加者からの調査回答を分析する際にはAIの力をフルに引き出すために、ターゲットを絞ったプロンプトを使用することを常にお勧めします。以下のお気に入り（そして何を尋ねるべきか）を紹介します：
コアアイデア用プロンプト： 参加者が話していることの素早い要約が欲しい場合はこれを使ってください。Specificがデフォルトで使用するプロンプトと同じですが、ChatGPTにもそのまま使えます：
あなたのタスクは、太字でコアアイデア（コアアイデアごとに4〜5語）を抜き出し、2文以内で説明を付けることです。
出力要件：
- 不要な詳細を避ける
- 指定されたアイデアを言及した人数を具体的に（数字でなく単語で）、最も多く言及されたものを上位に
- 提案はしない
- 示唆はしない
出力例：
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
AIは調査、イベント、その目的についての文脈でプログラムしたほうが、より良い結果を出します。例えば分析プロンプトの前に以下を含めてください：
「このデータは『カンファレンス参加者調査』の『意向を知るための』調査からのものです。我々のゴールは、人々を戻す要因と、戻らない可能性のある要因を浮き彫りにすることです。この文脈を要約に活かして下さい。」
「もっと教えて」プロンプトでさらに深掘り： コアアイデアを入手した後、ChatGPTに「ネットワークの機会についてもっと教えて」と尋ねてください。より詳細や回答からの直接引用を得ることができます。
特定のトピックについてのプロンプト： 誰かが食べ物について触れているか知りたいですか？ただ聞いてください：「食事の質について話した人はいますか？」完全な透明性と証拠を求める場合：「食事の質について話した人はいますか？引用を含めてください。」
ペルソナ用プロンプト： AIは異なる参加者タイプをクラスタ化できます。「調査の回答に基づき、プロダクトマネジメントで用いられる『ペルソナ』のように、異なるペルソナを識別し、説明してください。各ペルソナについて、その主な特徴、動機、目標、および観察された会話の傾向または引用を要約してください。」
痛点と課題用プロンプト： みんなは摩擦を解消したがっています。「調査の回答を分析し、最も一般的な痛点、苛立ち、または課題をリストアップしてください。各項目を要約し、パターンや頻度の発生を記録してください。」
動機とドライバ用プロンプト： プレゼンが意向を引き出すように作成されている場合（例：カンファレンス参加者のためのベストな質問を参照）、このプロンプトは行動可能なレバーを明らかにします：「調査の会話から、参加者がその行動や選択をする主な動機、願望、理由を抽出してください。類似した動機をまとめ、データの証拠を提供してください。」
感情分析用プロンプト： 気温をチェックしたいですか？「調査の回答に表現されている全体的な感情（ポジティブ、ネガティブ、中立など）を評価してください。各感情のカテゴリーに貢献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。」
提案とアイデア用プロンプト： アクションを起こすための生のアイデアを集める：「調査参加者が提供したすべての提案、アイデア、またはリクエストを識別し、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、関連する場合直接引用を含めてください。」
満たされていないニーズと機会用プロンプト： 隠れた機会を見つける：「調査回答を調査し、回答者によって強調された満たされていないニーズ、ギャップ、または改善の機会を明らかにしてください。」
調査の作成にお困りの際や良い調査プロンプトのインスピレーションを求める際には、カンファレンス参加者のためのAI調査生成ツールを参照してください。
Specificはカンファレンス参加者調査の質問タイプごとに回答をどのように分析するか
カンファレンス参加者調査を分析するためにSpecificを使用している場合、質問の構造によって自動的に要約がソートされます：
自由回答（フォローアップがある場合もない場合も）： 主な質問とそのフォローアッププローブすべてに対する単一で明確な要約を取得します。これは、「会議で気に入ったところは何ですか？」のような意向に関する質問、およびAIが尋ねた「なぜ？」や「どうやって？」のフォローアップに最適です。
選択にフォローアップがついている場合： 各選択肢（例：「非常に可能性が高い」、「たぶん」、「可能性は低い」）に独自のミニレポートがあり、選択した時に人々が具体的に何を言ったのか、それに対するフォローアップの回答が示されています。
NPSスタイルの質問： 回答は、批判者、傍観者、推奨者によって分類されます。各グループのフォローアップの回答が個別に要約され、それぞれがなぜそのように回答したのかが正確にわかります。
質問ごとにグループ化されたデータをエクスポートすれば、ChatGPTでも同様の分析を行うことができますが、Specificでは全て出来た状態で提供されます—手作業が少なく、頭痛も軽減されます。
意向を確認する調査をすぐに作成したいですか？カンファレンス参加者調査のステップバイステップガイドを参照してください。
大規模な調査データを分析する際のAIコンテキストサイズ制限の対処法
ChatGPT、Thematic、あるいはSpecificのようなAIツールは全て、コンテキストサイズの制限があります。カンファレンス参加者調査に長文の回答が多数含まれている場合、一度に全てを分析しようとすると制限に達するかもしれません。しかし、2つの非常に効果的なソリューションがあり、Specificはその両方を自動で提供しています：
フィルタリング： 参加者の回答に基づいて会話をフィルタリングします。典型的な例：参加者が「おそらく戻らない」と回答した場合や、施設について詳細なコメントを残した回答のみを分析します。
切り取り： たった数のターゲットとなる質問の分析に限定します（「NPS質問とそのフォローアップのみをAIに送信する」）。これにより、コンテキストの制限内に収まりつつ、最も重要なフィードバックポイントから深いインサイトを引き出します。
これにより、分析は集中し、実行可能でスケーラブルになります—いかにあなたの参加者が多弁であろうとも。
カンファレンス参加者の調査回答を分析するための共同作業機能
意向調査の分析をチームで行っていますか？共同作業はしばしば崩壊します—多すぎるファイル、バラバラのノート、誰も最新のバージョンがどれなのか分からない等。
Specificでは、AIとチャットして分析できます—まるで同僚と話すように。 複数人のチームがある場合でも、全員が参加できます。各チャットセッションには独自のフィルタがあり、誰が会話を開始したのかを表示します。これにより、分析が集中したままになります—あるチームは「戻る可能性の高い人」に、もう一方は「不満を抱いている人」に。
誰が何を言ったのかを即座に把握できます。 コラボレーティブなチャットの各メッセージには送信者のアバターとコンテキストが表示され、チームがスレッドを見失うことはありません。異なるステークホルダーが異なるフィードバックテーマに関心を持つカンファレンス参加者調査では、この透明性が非常に重要です。
散らばったGoogleドキュメントも、失われたチャットスレッドももうありません—あなたの分析は、調査データがある場所に存在します。
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