この記事では、モバイルアプリのユーザビリティについてのカンファレンス参加者アンケートの回答を分析する方法に関するヒントをお伝えします。AIや専門ツールを用いたアンケート回答分析の最善のアプローチを紹介します。
アンケート回答を分析するための最適なツールの選択
あなたのアプローチとツールは、本当にどんなデータを持っているかによります。アンケート分析には、主に2つのデータタイプがあります。
定量データ: 「どれだけの人が機能Xを使ったか」や「何人のユーザーが10点中7点をつけたか」といったものはカウントするのが簡単です。ExcelやGoogle Sheetsのような単純なツールでこの種の構造化された数値データを処理できます。
定性データ: 一方、自由形式の回答（「アプリを使用した際のイライラを説明してください」）や追跡回答がある場合は混乱しがちです。多数の参加者がいる場合、それらを一つ一つ読んでいくのは現実的ではありません。この場合、AIツールによるアンケート分析が役立ちます。
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。
ChatGPTや類似のGPTツールによるAI分析
エクスポート、貼り付け、チャット:アンケートプラットフォームから回答をエクスポートして、ChatGPTや他のAIチャットボットにコピーできます。そこからAIとデータについて相談し、要約を求めたり、主要なパターンを探したりできます。
最も便利とは言えませんが: しかし率直に言って、アンケートの輸出をコピー＆ペーストするのは楽しいものではありません。多くの回答がある場合、ChatGPTに一度にどれだけのデータを与えることができるかの制限に直面します。可能ではありますが、シームレスとはほど遠く、どのチャットがデータのどの部分をカバーしているかを追跡するのがすぐに混乱する可能性があります。それでも、調査されたフィードバックチームの42.1％がChatGPTのようなツールをフィードバックの分類と分析のために使用していると報告しており、少々手動の側面があっても証明済みのメソッドです。[1]
Specificのようなオールインワンツール
アンケート分析専用に設計された:Specificは会話形式でアンケートデータを収集し、結果をその場でAIで分析します。質の高いデータが得られます。なぜなら、当社の会話型アンケートは自動的にフォローアップ質問を行うため、従来の形式よりも多くの洞察が得られるためです。
即時結果、スプレッドシート不要:我々のツールはすべての回答を即座に要約し、基本的なアイデアを見つけ、重要なテーマを浮き彫りにします。長文を振りかけたり、数式を考える必要はありません。普段の言葉で行動可能な洞察が得られます。ChatGPTのようにAIとデータについてチャットすることもできますが、各分析に何が含まれるかを管理するための追加機能がございます。それがどのように機能するかをご覧になりたいですか？SpecificにおけるAIアンケート回答分析の概要はこちらをご覧ください。
よりスマートで効果的なアンケート:モバイルアプリの専門家の85.2％がすでにフィードバックを集めていますが、複数のフィードバック方法（アプリ内、メール、埋め込みウィジェット）を使用している人々はより良いデータを手にしています。Specificは収集と分析を組み合わせて、フィードバックがまだ新鮮なうちに対応できます。[1]
モバイルアプリのユーザビリティアンケートデータを分析するために使用できる便利なプロンプト
AI調査回答分析の結果を得たい場合—Specific、ChatGPT、または他の何を使用しているにせよ、プロンプトがすべてです。最高のプロンプトは、最も行動に移しやすい洞察を迅速に得るのに役立ちます。
核となるアイデアのためのプロンプト:参加者の回答から主なテーマや苦痛点を直接浮き彫りにしたい場合のバックボーンです。Specificが使用する正確なプロンプトはこちらです（ChatGPTやClaudeでも動作します）。
あなたの仕事は太字（各コアアイデア4-5語）で核となるアイデアを抽出して、最大2文の説明を付加することです。
出力要件:
- 不必要な詳細は避けてください
- 具体的な核となるアイデアを何人の人が言及したかを明記（言葉ではなく数字を使用）、最も言及されたものがトップ
- 推奨なし
- 示唆なし
出力例:
1. **核となるアイデアテキスト:** 説明テキスト
2. **核となるアイデアテキスト:** 説明テキスト
3. **核となるアイデアテキスト:** 説明テキスト
より多くのコンテキスト = より優れた分析:AIはシナリオを設定すると強化されます。分析を実行する前に、アンケートに関する文脈を提供してください（対象者は誰か、なぜ実施したのか、主な目標は何か、さらにはどのトレンドを追跡しているのかなど）。コンテキストを含むプロンプトの例:
我々はこのアンケートを200人のカンファレンス参加者と実施しました。彼ら全員がイベントのナビゲーションとネットワーキングのために私たちのモバイルアプリを使用しました。私たちの目標は、どの機能がうまく機能し、どこで行き詰まったり挫折したりしたのか、そしてなぜアプリ内メッセージ機能を使用した（しなかった）のかを理解することです。機能ごとに分けて可能なら主要なフィードバックテーマを抽出して要約してください。
「もっと詳しく教えて…」面白い核となるアイデアを見つけた場合（例：「ナビゲーションの混乱」）、以下を使って続けて:
ナビゲーションの混乱についてもっと詳しく教えて。
特定のトピックのためのプロンプト:誰かが特定のものについて言及したかどうかを確認したい場合、以下を問いかけてください:
誰かがセッションリマインダーについて話しましたか？引用を含めて。
課題とチャレンジのためのプロンプト:全ての主要な摩擦点を表面化させたいですか？使用してください:
アンケートの回答を分析し、最も一般的な痛点、苛立ち、または言及されたチャレンジをリストしてください。それぞれを要約し、パターンや発生頻度を記載してください。
ペルソナのためのプロンプト:あなたのオーディエンスをグループにセグメント化したい（「ネットワーキングのパワーユーザー」対「アプリに懐疑的な人々」）場合、使用してください:
アンケートの回答に基づいて、プロダクトマネジメントにおける「ペルソナ」がどのように使用されているのと同様に、個々のペルソナを特定し、説明してください。各ペルソナについて、主な特徴、動機、目標、および会話から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。
感情分析のためのプロンプト:調査回答で表現された全体的な感情温度を知りたい場合、以下を問いかけてください:
調査回答に表現された全体的な感情（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強調表示してください。
動機とドライバーのためのプロンプト:異なる会議参加者が何に動機を感じて特定の機能に参加した（または無視した）かに関心がある場合、以下を問いかけてください:
調査会話から、参加者が表現する主な動機、欲求、または行動や選択の理由を抽出してください。類似した動機をグループ化し、データからの証拠を提供してください。
未満のニーズまたは機会のためのプロンプト:新しい機能のアイデアや欠けているものを目立たせたいですか？使用してください:
調査回答を調査して、回答者が強調した未満のニーズ、ギャップ、または改善の機会を明らかにしてください。
自分自身の調査プロンプトを構築するための完全なガイドが必要なら、より深い考察はこちらにあります：モバイルアプリのユーザビリティに関する会議参加者アンケートのためのベストクエスチョン。
問いのタイプに基づいた定性データのSpecificによる要約方法
Specificは、あなたが設定した問いの種類に基づいて分析を構築します：
自由形式の問い（フォローアップありまたはなし）: すべての回答に対して、主要な問いとそれに関連するフォローアップについての詳細な要約が得られます。
フォローアップを伴う選択肢: 各選択肢には、その選択肢に関連するすべてのフォローアップ応答の要約があり、セグメント別の比較が可能です（例：「iOSユーザー」vs.「Androidユーザー」）。
NPS質問:フィードバックは批判者、中立者、推奨者に分類され、そのグループがフォローアップで述べたことの各まとめが提供されます。
これはChatGPTで再現できますが、大量の手動分類とプロンプトエンジニアリングが必要です。そのすべてをスキップしたい場合、自動AIフォローアップ質問がどのようにより豊かなデータ収集を可能にするかご覧ください。こちらをご覧ください。
大量のアンケートでのAIコンテキスト制限の処理方法
AIベースのツールにもコンテキストサイズの制限があります—つまり、ChatGPTやClaudeが一度に処理できるテキストには限界があります。何百もの詳細な回答があった場合、そのデータをAIが処理できる範囲に「フィット」させる必要があります。Specificは、これを解決するための対策を組み込んでいます：
フィルタリング: 話し合いたいセグメントを含める（例：「ネガティブなユーザビリティスコアを付けた人だけを表示」または「メッセージング機能のフォローアップを答えた参加者のみ」）ことができます。AIはこれらのフィルタリングされた返信だけを分析します。
クロッピング:分析する質問を選択できます（例：「自由回答のフィードバックだけを分析」）。これにより、コンテキストサイズを最大にせず、自分が最も優先するものにフォーカスしたインサイトが得られます。
ChatGPTを調査データに手動で使用する場合も、事前またはデータをチャットウィンドウにペーストした後に同様のフィルタリングと刈り込みを行う必要があります。この種の作業のために構築されたAIアンケート分析ツールを使用するだけで、無駄な手間を省き、不要な頭痛を避けることができます。
カンファレンス参加者アンケート回答の分析に役立つコラボレーション機能
チームが一緒にユーザビリティアンケートの結果を掘り下げたい場合、コラボレーションは本当に痛点になることがあります。特に、誰もがCSVをエクスポートし、自分のサマリーを作成し、分析をメールで送っている場合。
チャット駆動のチームワーク: Specificでは、チームメイトと一緒にAIとチャットしてアンケートデータを分析できます。大規模な共有されたトランスクリプトにロックされることはありません—各人がユニークな分析に結び付けられ、自分が好きなようにフィルタリングされた独自のチャットを持つことができます（例：「ダウンロードの痛点を述べたiOSユーザーのみを見てみましょう」）。
透明性と追跡可能性: 各チャットは誰が作成したかを示し、プロダクトマネージャー、研究者、またはUXチーム間の所有権を簡単に追跡できます。コラボレーションを行う際、AIチャットのすべてのメッセージには各送信者のアバターが表示されます—誰がどの質問をしたか、どの洞察やフォローアップがどの同僚に属するか、次のステップをどこで探すべきかが常に分かります。
迅速な意思決定のために最適化:これらの機能は、チームが一緒にユーザビリティデータを意味ある形で迅速に理解するのを助けます。仮説を確認するか、痛点を深掘りするか、主要なテーマのプレゼンテーションを準備するか、すべて1つの場所で行われます—メールスレッドでの行ったり来たりや散らばったGoogleドキュメントは不要です。このユースケースのために調査を設計する方法を学びたいですか？こちらをご覧ください：モバイルアプリのユーザビリティに関する会議参加者アンケートの作成方法。
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フィードバックの収集と分析方法を変えましょう—より深い洞察をシームレスに集め、迅速に行動を起こし、チーム全体で協力して即時のAI分析が可能です。参加者の回答からさらに多くを引き出しましょう。