この記事では、スケジュールやタイミングに関する会議参加者調査からの回答を分析するためのヒントを提供します。イベントのロジスティクスを微調整したり、参加者の満足度を最大化したりするためにフィードバックを収集している場合、正しいアプローチが大きな違いを生みます。
調査の回答を分析するための適切なツールを選ぶ
アプローチを選ぶことは、会議参加者から収集したデータに依存します。回答が主に閉じた選択肢である場合（「基調講演にどの日を望みますか？」）、それは定量データであり、非常に扱いやすいです。
定量データ：ここでは数が重要です。それぞれの選択肢を選んだ参加者の数を合計し、ExcelやGoogle Sheetsで結果をチャート化してパターンをすぐに見つけることができます。例えば、29%が火曜日の会議を好み、25%が水曜日を好む場合、その分割を瞬時に確認できます。[1]
定性データ：これは厄介です—オープンエンドのコメントやフォローアップテキストを一つ一つ要約するのは難しいです。何百ものメモを手動で読み取るのは疲れるだけでなく、正直なところ多くのニュアンスを見逃してしまいます。AIツールが登場するのはここです—大量の情報を読むのは機械の方が得意で、テーマを見つけ、人的バイアスを避けることができます。
定性的な回答に直面したとき、ツールリングには2つのアプローチがあります：
ChatGPTや類似のGPTツールでのAI分析
調査からエクスポートしたテキストデータをChatGPTや他のAIツールにコピー&ペーストして、際立った点についてチャットを開始できます。
メリット：柔軟性があり、ほぼ誰にでも適用可能です。あなたが尋ねることを制御できます。
デメリット：あまり便利ではありません—データをコピーし、AIが「見える」ようにフォーマットし、コンテキストの制限を管理するのが面倒です。特定のフォローアップに掘り下げたり、特定の日や参加者の役割でフィルタリングしたい場合は、その準備を毎回自分で行わなければなりません。また、大規模な会議のフィードバックセットでは、AIのコンテキストサイズ制限にすぐ達してしまいます。
Specificのようなオールインワンツール
Specificは、この種の仕事に特化したAI調査プラットフォームです。調査データを収集するだけでなく、内蔵の分析ツールを使ってAIが回答を自動的に要約し、整理します。フィードバックを収集すると、システムは明確化のためにフォローアップ質問も行うので、初めから反応の質が非常に向上します。自動フォローアップ質問がどのように動作するかはこちらで確認できます。
Specificでの分析は簡単です：回答を要約し、主要なテーマを抽出し、AIとデータについてチャットできるようにします—ChatGPTと同様ですが、より良いコンテキスト管理と専門的な機能が備わっています。手動でスプレッドシートを使う必要はなく、コピー&ペーストもありません。また、AIが見る情報を管理し、あなたにとって重要なことに常に焦点を当てられるようになります。SpecificがAI分析をどのように扱うかについて、この概要をお読みください。
全体として、会議参加者からの定量および定性の調査回答を扱い、実行可能な洞察（生データだけではなく）を重視したい場合、これが最良の方法です。
会議参加者のスケジュールとタイミングデータを分析するために使える有用なプロンプト
AIの魔法は、適切なプロンプトから始まります。会議のスケジュールとタイミングのフィードバックに最も効果的なプロンプトについて話しましょう。
核心を抽出するプロンプト：多くのオープンエンドのフィードバックを俯瞰する場合、カバー範囲の広い核心アイデアのプロンプトを使用します。これはChatGPTとSpecificの両方でうまく機能します。
あなたのタスクは、核心アイデアを太字（核心アイデアにつき4-5語）で抽出し、最大2文の説明を加えることです。
出力要件:
- 不要な詳細を避ける
- 特定の核心アイデアを何人が言及したかを指定する（語ではなく数字を使用）、最も言及されたものを上に
- 提案なし
- 指示なし
例：出力:
1. **核心アイデアテキスト：** 説明テキスト
2. **核心アイデアテキスト：** 説明テキスト
3. **核心アイデアテキスト：** 説明テキスト
AIは豊かなコンテキストがあるとより良いパフォーマンスを発揮します。イベントの詳細（規模、形式、過去の問題点）や目標（「中週の疲労を避けたい」「理想的なセッションの長さを特定したい」など）を含めれば、回答は鋭くなります。例：
200人の会議参加者に、希望するセッション時間、ワークショップに理想的な日、およびスケジューリングの問題について調査しました。我々の目標は、エンゲージメントを向上させ、セッションの疲労を減らすことです。主要な痛点と時間スロットの推奨を要約できますか？
最初の要約を取得した後、次の質問をしてみましょう：
セッション疲労の懸念について詳しく教えてください
特定のトピック用プロンプト：特定の日について誰かが言及したかを知りたい？次を使用：
火曜日または水曜日の好みに関して何か言及はありましたか？引用を含めてください。
痛点と課題用プロンプト：スケジュールやタイミングでうまくいかなかった場所や摩擦を見つけるために使用します—非常に役立ちます。というのも、マネージャーの71%がほとんどの会議は非効率的であると述べています。[3]
調査回答を分析し、最も一般的な痛点、フラストレーション、または課題をリストアップします。それぞれを要約し、出現頻度やパターンも記録してください。
ペルソナのためのプロンプト：「早起きスピーカー」や「リモートダイアルイン参加者」などの異なる参加者タイプを理解し、将来の会議タイミングをカスタマイズできます。
調査回答に基づいて、製品管理で使われる「ペルソナ」に似たリストを特定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、および会話中に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。
動機とドライバーのためのプロンプト：午前と午後のセッションを選ぶ理由を探りましょう（プロの70%が午前8時から正午までの会議を好むことを知っていましたか？[2]）。
調査会話から、参加者の行動や選択の主な動機、欲望、または理由を抽出します。類似の動機をまとめ、データからの支持証拠を提供してください。
提案とアイデアのためのプロンプト：スケジュールや技術の問題についての実践的な改善を集めましょう（「長いセッションを分割」「連続する会議を減らす」など）。
調査参加者が提供したすべての提案、アイデア、または要求を特定し、トピックや頻度で整理し、関連する引用を含めてください。
会議参加者に特化したAIプロンプト戦略の詳細については、専用の調査質問ガイドと、この聴衆用の調査作成に関するステップバイステップの記事をチェックしてください。
Specificのアプローチ：定性的調査データをどう組織するか
Specificは、各質問の構造を理解することにレーザーフォーカスしています。会議でのスケジューリングとタイミングに関する一般的な調査質問の扱い方は次の通りです：
オープンエンドの質問（フォローアップを含むまたは含まない）：各回答の要約を提供します。「なぜ？」や「拡張できますか？」のようなフォローアップを追加する場合、その回答もAIによってまとめられます。
選択肢付きフォローアップ：各オプションが独自のテーマ要約を持ちます。例えば、基調講演の日数について尋ねた場合、月曜日を選んだ人のフォローアップがある場合は、全ての「月曜日の人々」が共通して持つか困難を見やすくなります（参加者の47%が月曜日を最悪の会議日としています[1]）。
NPS（ネットプロモータースコア）：カテゴリーごと（批判者、パッシブ、プロモーター）に個別に要約し、すべてのオープンテキストフォローアップを含みます—イベントのスケジュールを気に入った人や嫌いだった人のフィードバックをセグメントするのに役立ちます。
ChatGPTでもこれを行うことはできますが、データとプロンプトの設定を毎回行う必要があります。Specificでは、初めから組織化されています。これらの質問タイプをすべて組み合わせた調査に興味がある場合は、この会議参加者向けのNPS調査ビルダーをご覧ください。
AIのコンテキスト制限への対応策
AIツールに伴う大きな不満の一つは、コンテキストサイズの問題です—一度に「見える」または処理できるテキストの最大量です。大規模な会議のフィードバックでは、制限を超えるのは簡単です。Specificは、この問題を解決する2つのシンプルながら強力なアプローチを使用します：
フィルタリング：特定の質問に対する回答や特定の日またはセッションを選んだ会話のみを含めます。たとえば、朝のセッションフィードバックのみを分析したい場合や、技術的な遅れ（これが対面参加者の30%を苛立たせます[1]）に関する苦情でフィルタリングしたい場合に役立ちます。
クロップ：調査をクロップし、選択した質問のみをAIに送信して分析します。これにより、余分な情報を削減し、特定のスケジュールまたはタイミングの問題について、何百もの回答があってもより詳細に把握できます。
スマートなフィルタリングを使用することで、常にAIのコンテキストの上限を超えることはありませんが、手動でChatGPTでこれを行うことも可能です。ただし、労力がかかります。この
記事
でコンテキストの最適化とフィルタリングについて詳しく学べます。
会議参加者調査の回答を分析するための共同機能
会議のスケジュールとタイミングに関するフィードバックを分析することは単独では行われません。イベントオーガナイザー、コンテンツマネージャー、ロジスティクス担当者とチームで協力する場合、洞察を調整しフォローアップすることは大きな課題です。フィードバックは無限のメールスレッドやバージョンの混乱の中で失われることがあります。
チームワークのための設計：Specificの分析はAIとの対話だけでなく、組織全体で洞察を共有し、精緻化し、行動に移すことを目的としています。複数のチャットを持ち、それぞれがユニークなフィルターを持つことができます（例えば、「朝のセッションフィードバック」や「バーチャル参加者スケジューリング」など）、それぞれが誰によって作成されたかも確認できます。多様な視点、混乱なし。
明確なメッセージの所有権と可視性：AIチャット内のすべてのメッセージは送信者のアバターを表示し、誰が何を聞いたかを常に把握できます。タイミングに関する推奨を解釈する際に重要です。例えば、一人のチームメンバーがハイブリッドセッションに焦点を当てている場合（ほぼ57%の参加者がハイブリッド会議を好むことを考えると重要です）、もう一人がNPSや「Zoom疲れ」トレンドに専念している場合があります。
簡単な発見と引継ぎ：チームベースのフィルタリング、チャット履歴、および明確な所有権により、無加工のデータから次のステップへ簡単に移行できます。また、セッションスロット、休憩、構造に関する決定を正当化する際にも役立ちます—特に67%の会議が今でも失敗と考えられることを考えると重要です。[3]
これらすべてのコラボレーションが盲点を減らし、行動を増やし、効果的なスケジュール作りを大幅に後押しします。
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