この記事では、マッチメイキングの効果についての会議参加者アンケートからの回答を分析するためのヒントを提供します。特にAIアンケートを使用して迅速に実行可能な洞察を得たい場合、これは実際に有効な方法です。
アンケート分析のための適切なツールを選ぶ
アンケートの回答を分析する方法は、収集するデータの種類と構造によって異なります。私のアプローチを以下に示します：
定量データ: 「マッチメイキングにどれだけ満足しましたか？」というような質問では、数値や選択肢を選んでもらいます。私は回答を集計するだけです。ExcelやGoogle Sheetsのようなクラシックなツールは、この目的に適しており、すぐに合計、平均、フィルターを実行できます。
定性データ: 「何がうまく機能しましたか？うまくいかなかったのは何ですか？」のような自由回答の質問や、さらに深いフォローアップチャットについては、回答がひと握り以上ある場合にすべてを読むことは不可能です。ここでAIツールが役立つのです。大量のテキストを迅速に理解し、主要なアイデアをグループ化し、フィードバックを要約します。
定性回答を扱う際のツールのアプローチは2つあります:
AI分析用のChatGPTまたは類似のGPTツール
オプション1は、ChatGPTや他の汎用GPTツールを使用することです。 エクスポートしたアンケートデータをChatGPTにコピーして質問を始めるだけで使えます。特に小さなデータセットに有効です。要約、主要テーマ、感情分析を求めることができます。
しかし、この方法でアンケートデータを処理するのは非常に便利ではありません。 エクスポートを注意深く整理する必要があり、ChatGPTのコンテキスト制限が大規模なアンケートではトリッキーです。また、質問や参加者のタイプ別にセグメント化するサポートが組み込まれていないため、コピー、貼り付け、プロンプトを繰り返すことになります。
特定のためのオールインワンツール
これは、アンケート分析用に目的設計されたソリューションです。 Specificは、会話形式のアンケートデータを収集し、瞬時にAIで分析するように設計されています。Specificを使用すると、アンケートエンジンがフォローアップ質問を自動的に処理するので、最初から深く高品質な回答を得ることができます。
SpecificのAI駆動分析は、回答を瞬時に要約し、主要なテーマを見つけ、データを実行可能な洞察に変える—スプレッドシートや手作業は必要ありません。 エクスポートの構造を気にする必要も、反復的なプロンプトを走らせる必要もありません。結果は質問、セグメント、またはNPS評価別に自動的に整理され、フィルターやセグメントをクリックすれば使えます。AIと回答についてチャットする—ちょうどChatGPTのように—フレキシビリティを提供しつつ、コンテキストを管理し、整理を保つのに役立つツールも手に入ります。
それがどのように機能するのかについてさらに詳しく知りたい場合は、AIアンケート回答分析 in Specificをチェックしてください。
AIツールはイベントのフィードバックのゲームを急速に変えています。 最近の調査によると、AIベースの参加者マッチメイキングはネットワーキング効果を40％向上させ、48％の主催者がすでにAI駆動の感情分析を使用して参加者の反応を評価しています—手作業の分析は追い付けないからです。[1]
マッチメイキング効果についての会議参加者アンケートの回答を分析するために使える有用なプロンプト
アンケート回答データが揃ったら、特に自由回答を含む会話形式のアンケートを使用した場合、AIは正しいプロンプトを使用する際に輝きます。いくつかの実証済みの方法を以下に示します:
コアアイデアのプロンプト: フィードバックの山から主要テーマを理解するための定番（私たち自身の分析もこの方法で実行されています。ChatGPTやSpecificのようなツールで使えます）。これを貼り付けるだけで済みます:
あなたのタスクは、コアアイデアを太字で抽出することです（コアアイデアごとに4～5単語）+最大2文の解説をつけます。
出力要件:
- 不必要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアを取り上げた人の数を指定（単語ではなく数字を使用）、最も多く言及されたものをトップに
- 提案なし
- 指示なし
例の出力:
1. **コアアイデアのテキスト:** 解説テキスト
2. **コアアイデアのテキスト:** 解説テキスト
3. **コアアイデアのテキスト:** 解説テキスト
AIは、アンケートや状況、知りたいことについてのコンテキストを多く提供するほどもっと良く機能します。たとえば、以下のように始められます:
私たちは、プロの会議でのマッチメイキングの効果についてのアンケートを実施しました。回答者の大多数は初めてイベントに参加するテクノロジーのプロフェッショナルです。主な目標は、何が成功または困難だったのか、そして今後のマッチメイキングを改善するために何を改善できるかを明らかにすることです。最も繰り返されたアイデアを抽出してください。
フォローアッププロンプトでさらに深く掘り下げる: テーマを特定したら、「XYZ（コアイデア）についてもっと教えて」と尋ねるだけで、AIがそのポイントを詳述します。
特定トピックのプロンプト: 一般的なポイント（たとえばアプリの使いやすさ）が言及されたかどうかを調べたい場合、次のように使います:
マッチメイキングアプリの使いやすさについて誰かが話しましたか? 引用を含めてください。
ペルソナのプロンプト: アンケートのフィードバックを基に参加者のタイプを分類したい場合に役立ちます:
アンケートの回答に基づいて、製品管理における「ペルソナ」と同様に、異なるペルソナのリストを特定して説明してください。各ペルソナについて、その主な特徴、動機、目標、そして会話の中で観察された関連する引用またはパターンを要約してください。
苦痛点と課題のプロンプト:
アンケートの回答を分析し、言及された最も一般的な苦痛点、不満、または課題を一覧にしてください。各項目を要約し、パターンや発生頻度もメモしてください。
動機とドライバーのプロンプト: なぜ参加者がマッチメイキング機能に関与したのかを理解するのに有用です:
アンケートの会話から、参加者が表現した主な動機、欲求、または選択の理由を抽出してください。類似の動機をグループ化し、データからの裏付けとなる証拠を提供してください。
感情分析のプロンプト: 感情の温度を調べるために、特にAIを使用した感情分析が参加者の満足度を85％の精度で検出することができるため有用です。 [2]
アンケートの回答で表現された全体的な感情（例：前向き、否定的、中立）を評価してください。各感情カテゴリに寄与する主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。
会議マッチメイキングに特化した質問のアイデアについては、会議参加者に対するマッチメイキングの効果に関するベストなアンケート質問に関するこの記事を読んでください。
質問タイプ別に定性アンケートの回答を分析する方法
AIアンケートプラットフォームであるSpecificが質問タイプに応じてデータをどのように理解する手助けをするのかを説明しましょう:
フォローアップがあるかないかに関わらず、自由回答の質問: Specificは、すべての回答について凝縮された要約を自動的に生成し、フォローアップの質問に対する回答についても二次的要約を提供します。たとえば、「あなたの最大の課題は何でしたか？」という質問に対して、高レベルのテーマの内訳を見たり、さらに質問した際に何が言われたかの要約を見ることができます。
フォローアップ付きの選択肢: 例えば、「ネットワーキングセッション」が最も効果的であると選択した場合、その回答をしたすべての回答に対して別々の要約をもとに、参加者がフォローアップで共有した内容も加味することができます。これにより、たとえば、なぜネットワーキングが一部の人に効いたのか比較することが容易になります。
NPS（ネットプロモータースコア）: NPSスタイルの質問（「このマッチメイキング体験を推奨する可能性はどれくらいですか？」）に対して、Specificは非推薦者、中立者、推奨者による自由回答のフィードバックを分けて要約するので、グループ間の感情と提案の違いを即座に把握できます。
ChatGPTでも同様の分析が可能ですが、多くのセグメントや回答ごとの長いフォローアップスレッドがある場合、準備に時間がかかり手作業が増えます。
自動フォロ アップがどのように機能するかについての概要は、AIフォローアップ質問がアンケートの質を向上させる仕組みを参照してください。
もしカンファレンス参加者アンケートを一から作成したい場合は、マッチメイキングの効果についてのAIアンケート生成ツールをお試しください。
AIアンケート分析におけるコンテキスト制限の課題をどのように処理するか
大規模なアンケートはしばしばコンテキストサイズの問題に直面します—AIツールは一度に把握できる情報の量が限られています。何百もの会話がある場合、壁にぶつかります。
AI分析がまだ機能するようにするための効果的な方法は2つあります:
フィルタリング: ユーザーが選択した質問に回答したり特定の選択をした会話だけを分析します。これにより、リッチなフィードバックを持つ会話にデータセットが絞られ、より関連性の高い分析が可能になります。
質問の切り取りによるAI分析: 選択された質問への回答だけをAIに送信します。これにより、処理可能な最大コンテキストサイズ以下にすべてを維持できます。フィルタリングとクロップはSpecificのワークフローに組み込まれており、追加の手順はありません。
この方法を使えば、コンテキストサイズの問題に悩まずに大量の回答を処理できます。
（効率的な分析ワークフローのための詳細ガイドについては、AIアンケートエディタの使い方をチェックしてください。）
会議参加者アンケートの回答を分析するための共同機能
共同で分析することは大きな課題です。特に、マッチメイキング効果アンケートを扱う忙しいイベントチームにとってそうです。 参加者のフィードバックをグループで合成する必要がある場合—セッションごとに発見をセグメント化したり、各アナリストがどのような発見をしたかを追跡する場合—物事が混乱しやすくなります。
Specificを使用すると、AIとチャットするだけでアンケートデータを分析できます。ちょうど協力者と話すように。 チームの全員が独自のチャットを開け、カスタムフィルター（最初の参加者からのフィードバックや、プロモーターのみなど）でチャットを作り出した人を確認できます。これにより分析を並列化し、互いに干渉し合うことを防ぎます。
これらの共同AIチャットでは、発言した内容が誰によるものか即座にわかります。なぜなら、各メッセージが送信者のアバターでタグ付けされているからです。 これにより作業を分担することが簡単になり、一人がペルソナを探り、別の人が苦痛点を探り、重複作業をせずに発見を相互参照できる最速の方法です。全員が整然と一致するよう保つ最速の方法です。
ワークフローの例やカスタマイズされたアンケートの作成を開始するには、会議参加者向けNPSアンケートビルダーを開いてください。
マッチメイキング効果についての会議参加者アンケートを今すぐ作成する
より良いフィードバックと実行可能な洞察を今日から収集し始めてください—参加者の本当の声を捉え、効果的なネットワーキングを実現する要素を明らかにし、次のイベントを忘れられないものにするAI駆動のアンケート分析を即座に実施しましょう。