この記事では、AIを活用したアンケート分析ツールとこのコンテキストに合わせたプロンプトを使用して、イベント後のフォローアップに関する会議参加者のアンケート回答を分析する方法についてのヒントを提供します。
アンケート回答を分析するための適切なツールの選択
アプローチと使用するツールは、アンケート回答データの構造に依存します。以下の場合があります：
定量データ（特定のイベント後フォローアップオプションを選んだ人数など）：ExcelやGoogle Sheetsを使用して、すばやく数を集計し、割合を計算することができます。これらの古典的なツールは、クリーンなデータを迅速に処理する際に今でも優れています。
定性データ（何がうまくいったか、または改善の余地があるなどの自由記述コメント）：何十または何百ものテキスト回答を手動で処理することは避けたいものです。特に大規模なイベントでは、AIツールを使用して回答を読み、分類し、フィードバックのテーマを要約することが求められます。
定性的な回答を扱う場合、ツールには2つのアプローチがあります：
AI分析用のChatGPTまたは類似のGPTツール
コピーしてチャット：自由記述のアンケートデータをエクスポートし、それをChatGPT（または他の大規模言語モデル）に直接貼り付けて即座にAIによる分析を行います。質問をしたり、トレンドを探したり、簡単な感情チェックを行うことができます。
欠点：この方法で全ての回答データを扱うと、特に大量の応答がある場合に複雑になります。フォーマット、コピー、コンテキスト制限に収まるようにデータを分割する必要があります。データが変更されたり、他者と共同作業を行いたい場合、毎回最新のデータを手動でリロードする必要があります。
オールインワンツール「Specific」
アンケート作成とAI駆動の分析を一つのプラットフォームで：Specificは、AIアンケート生成器を使用して会議参加者のフィードバックを収集し、同じプラットフォーム内で即座に回答を分析できる点で際立っています。それは単に回答を記録するだけでなく、Specificの会話エンジンはより深い洞察を得るために賢いフォローアップ質問をします。自動AIフォローアップについてもっと知ることができます。
瞬時のサマリーとChatGPTスタイルの分析：SpecificのAIアンケート分析は、全ての回答（フォローアップも含む）を要約し、主要なイベント後のテーマを特定して、数秒で行動可能な洞察を提供します—スプレッドシートも手動のコピー＆ペーストも不要です。より深く掘り下げたい場合は、ChatGPTのようにAIとデータについてチャットでき、文脈制御とチームの議論のための特別な機能を利用できます。
会議参加者のイベント後フォローアップアンケート分析に使用可能な有用なプロンプト
Specificまたは標準的なGPTツールを使用する場合、プロンプトが全てです。ここに、会議参加者のイベント後フォローアップアンケートに信頼できる非常に効果的なプロンプトのクイックセットがあります：
コアアイデア用のプロンプト：大量のフィードバックから大きなテーマを得たいときに使用します。これはSpecificのデフォルトプロンプトですが、ChatGPTでも機能します：
あなたのタスクは、太字のコアアイデア（各4〜5語）を抽出し、最大2文の説明を追加することです。
出力要件:
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアを言及した人数を指定（単語ではなく数字を使用）、最も言及されたものを上位に
- 推奨はなし
- 示唆はなし
例の出力:
1. **コアアイデアテキスト:** 説明テキスト
2. **コアアイデアテキスト:** 説明テキスト
3. **コアアイデアテキスト:** 説明テキスト
コンテキストを追加してAIの結果を改善：アンケートの背景を明確に記述すればするほど、AIはより良いパフォーマンスを発揮します。例：
145人の会議参加者から得た、我々の年次イベント後のフィードバック会に関する自由記述の回答を分析します。目標は、フォローアップコミュニケーションに関する主要なテーマを見つけ、次回のために何を改善すべきかを把握することです。
フォローアップ質問をする：テーマについてより深く知りたい場合は、以下を使用してください：
[コアアイデア]についてもっと教えてください。
特定のトピックのプロンプト：特定の分野が言及されたかどうかを確認し、引用を求めます：
ネットワーキングや他の参加者との接続について誰かが話しましたか？引用を含めてください。
ペルソナ用のプロンプト：参加者のセグメントを定義したい、または誰が何を言っているかを理解したい場合は、以下を使用してください：
アンケート回答に基づいて、製品管理における「ペルソナ」のように、具体的なペルソナを特定し、要約します。各ペルソナについて、その主要な特徴、動機、目的、観察された会話の中の関連する引用やパターンをまとめてください。
問題点や課題を探るプロンプト：イベント後のフォローアップに対する満足度に影響を与えた可能性のある障壁を明らかにする：
アンケート回答を分析し、言及された最も一般的な痛点、不満、または課題をリストアップします。それぞれを要約し、パターンや出現頻度を記録します。
動機と推進力のプロンプト：フォローアッププロセスに参加した（またはしなかった）理由を明らかにするには：
アンケートの会話から、行動や選択に対する主要な動機、欲求、または理由を抽出します。類似の動機をまとめて、データに基づく証拠を提供します。
感情分析のプロンプト：ポジティブまたはネガティブな体験の全体像を得る：
アンケート回答で表現された全体的な感情（ポジティブ、ネガティブ、中立など）を評価します。各感情カテゴリに寄与する重要なフレーズまたはフィードバックを強調します。
提案とアイデアのプロンプト：今後のイベントに対する直接的な提案を迅速に収集する：
アンケート参加者から提供された全ての提案、アイデア、または要求を特定し、リストアップします。トピックや頻度によって整理し、関連する場合は直接の引用を含めます。
これらのプロンプトを組み合わせたり、特定の目的に適宜修正することを学ぶことは、より深い分析において重要です。
他のサンプル質問やヒントリストについては、会議参加者向けイベント後フォローアップアンケートのベストクエスチョンをご覧ください。
Specificが定性的データの異なる質問タイプをどのように分析するか
Specificは、アンケートのユニークな構造に基づいて、自動的に回答を整理し要約します：
自由記述（フォローアップの有無にかかわらず）：全ての直接の回答とフォローアップから得られたより深い文脈が組み合わさった豊富なサマリーを得ることができます—重要なものは何も失われません。
選択肢付きのフォローアップ：各オプションにはそれ自体のサマリーがあり、その選択肢に関連するフォローアップからのみ引き出されます。この分離により、なぜ人々が特定のオプションを選んだのかを比較しやすくなります。
NPS質問：評価の自動化：評価者、中立、推奨者の各グループごとに、フォローアップの返信に基づいてフォーカスされたサマリーが作成されます。このアプローチにより、特定のNPSグループを駆動する要素が容易に確認できます。
これをChatGPTでも行うことは可能ですが、データを手動で分割するなど、手間がかかります。
フィードバックアンケートを設計する際には、ブランチロジックとフォローアップをサポートするツールが必要です。これが初めての場合は、このオーディエンスとトピックに向けたSpecificのアンケートジェネレータを確認するか、イベント後フォローアップのためのアンケート作成方法を調べてください。
AIのコンテキスト制限に対処する方法
GPTやChatGPTを含むAIツールにはコンテキスト制限があります：多くの会議参加者の回答がある場合、一度にすべてを分析することはできません。これに対処する方法は以下の通りです（どちらの方法もSpecificに組み込まれています）：
フィルタリング： AIのためにデータセットを制限し、特定の質問に実際に回答した参加者の会話のみを分析します。これにより、空白の回答や重要でないデータにコンテキストスペースを無駄にせずに済みます。
クロッピング： 分析のために選択された質問（とそれに関連する回答）のみを送信します。これにより、AIのコンテキストウィンドウに収まる会話数を最大化し、フォーカスされたトピックについて必要な詳細を取得します。
このアプローチは、AIアンケートツールが大規模な会議データセットからも高品質の洞察を提供できる理由の一つです。実際、AIベースのアンケートの完了率は70-80%に達し、従来フォーマットは45-50%に過ぎません—そして、放棄率は従来のアンケートの40-55%に対し、15-25%にまで減少します。これは、できる限り多くの出席者から新鮮なフィードバックを得たいイベント後のフォローアップアンケートにとって大きな効率の向上です。[2]
技術的側面：混合手法や高度な定性的機能が必要な場合、NVivoやMAXQDAのような特化したAI分析ツールもありますが、通常は追加のセットアップが必要です。ほとんどのイベント後の使用において、Specificは迅速かつフレンドリーです。
会議参加者のアンケート回答を分析するための協力機能
イベント後フォローアップフィードバックを分析する際の最大の痛点の一つは、チームでの作業です—調査結果の共有、アイデアの交換、同じデータを表示し、議論する際に全員がページを一致させること。
チャットベースの分析：Specificでは、あなたと同僚はアンケート回答をAIとチャットで直接やり取りできます。この流れるようなチャット形式では、生データをエクスポートする必要はありません。質問をし、即座に回答を得ることで、全ての（フィルタリングされた）応答を文脈として利用できます。
サブグループ分析のための複数のチャット： 各ディスカッションスレッドは独自のフィルターを持つことができます—全出席者用、VIP用、またはセッションごとなど。各チャットは誰が開始したかを表示し、どのチームメイトがどのような洞察を導いたかを迅速に確認できます。
即時の可視性、透明なチームワーク： コラボレーション中、すべてのメッセージは送信者のアバターを表示するため、誰がどの質問や解釈に貢献したかを知ることができます。これにより、チーム内での透明性と責任が大幅に向上します。
これらすべての機能により、データの専門家とイベントの主催者の両方が分析のループに参加しやすくなり、全員がよりインフォームドされた意思決定を行えるようになります。アンケートを開始する前に改善を望むなら、AI駆動のアンケートエディタを使用して協力的に繰り返しを行うことができます。
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