この記事では、AIを活用した分析ツールと手法を使用して、会議参加者のシーティングの快適さに関するアンケート回答を分析する方法についてのヒントを紹介します。
アンケート回答を分析するために適切なツールを選択する
アプローチと最適なツールは、アンケートデータの構造と形式に依存します。以下に、その仕分け方法を示します：
定量データ：「どれだけの人が席を快適と評価したか？」や「どの割合がより多くのレッグルームを求めたか？」といった回答を扱う場合、ExcelやGoogle Sheetsのような標準的なツールが非常に役立ちます。これらのデータポイントは簡単にカウントおよびフィルターできます。ピボットテーブルやチャートを素早く作成するだけで十分です。
質的データ：ここで事態はより興味深く、またより挑戦的になります。自由回答形式の質問をし、詳細なフィードバックを収集するとすぐに、すべてのテキストを読むには多すぎる量になります。手作業による分析は実用的でないため、アンケート分析専用のAIツールは大きな変化をもたらします。
質的な回答を扱うためのツールには2つのアプローチがあります：
チャットGPTや類似のGPTツールによるAI分析
エクスポートされた質的データをチャットGPTにコピーして会話を始めることができます。たとえば、すべての自由回答を貼り付け、それにパターンを見つける、フィードバックを要約する、あるいは感情によって並べ替えるように頼むことができます。
しかし、問題もあります：この方法で大量のアンケートデータを処理するのは面倒です。コンテキストの制限に達するかもしれません（チャットGPTは一度に処理できるテキスト量に制限があります）、どの回答がどの質問から来たのか見失う可能性がありますし、データが乱整理しているので管理に手間がかかります。また、プロンプトの繰り返しやサブグループの掘り下げには手間がかかります。
プラス面として、MonkeyLearnやLexalytics Semantriaのようなツールは、アンケートフィードバックに自然言語処理を使って大きく前進してきました。したがって、サードパーティのオプションがありますが、データとの自由な会話にはGPTほど柔軟でないことがほとんどです。 [2]
オールインワンツールSpecific
Specificは正にこの用途のために作られました。このプラットフォームは会話型データ収集と強力なAI分析を組み合わせています。
データ収集時に、SpecificはAIを用いてその場で追質問を行い、参加者のフィードバックの質と深さを向上させます。AIフォローアップの仕組みについて学ぶ。
分析のためには、AIとあなたのデータについてチャットするだけ：瞬時に自由回答を要約し、主要なテーマを発見し、トピックやサブグループでフィルタリングし、実用的なインサイトを得ることができます。スプレッドシートへのエクスポートや散らかったファイルを扱うことなく、ワークフローがシームレスです。
AIの要約と分析はデータを収集した同じダッシュボードに即座に表示されます。いつでも深く掘り下げることができます：フィルタリング、セグメント化、または調査の任意のサブセットについてAIとチャットできます。
フィードバックチーム向けに設計されたSpecificは、複数の分析チャットを管理し、同僚と発見を共有し、すべてのインサイトを元のデータにリンクしたままにすることができます。
Specific AIを使用して質的アンケート回答を分析する方法を探ります。 AIアンケートツールの比較については、LooppanelやQualtricsがアンケートインサイトを蒸留するためにどのように高度なAIを使用しているかもご覧ください。 [1]
会議参加者のシーティングの快適さに関するアンケート分析に使える有用なプロンプト
AIとアンケート結果についてチャットするとき、プロンプトは本当の強力な武器です。以下は会議のシーティング快適さの回答から最大限の情報を得るためのフィールドテストされたプロンプトです：
コアアイデアのプロンプト：大きなテーマが欲しい場合や大量のテキストをスキャンする場合に使用します。
あなたの任務は太字のコアアイデア（コアアイデアごとに4-5語） + 最大2文の説明を抽出することです。
出力要件：
- 不必要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアに言及した人の数を指定する（言葉ではなく数字で）、最も言及されたアイデアをトップに
- 提案なし
- 示唆なし
例出力：
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
AIにより良い結果を得るためには常により多くのコンテキストを提供してください。たとえば、アンケート回答を貼り付ける前に、次のような段落を追加します：
私たちは150人の会議参加者にそのシーティングの快適さについてアンケートを行いました。主な目標は満足または不快の要因を特定することで、快適さのレベル、シーティングレイアウト、要望された改善に焦点を当てました。
その後、「XYZコアアイデアについて詳しく教えてください」と続けて質問します。AIは詳細を展開し、引用と数字を用いて回答します。
特定のトピックについてのプロンプト：参加者が何かを言及したかどうか直接確認したい場合（例：「背もたれサポート」）、次のように使用します：
背もたれサポートについて誰か言及しましたか？引用を含めてください。
痛点と課題のプロンプト：人々が具体的に何を気にしていたのかを知りたい場合：
アンケート回答を分析し、言及された最も一般的な痛点、苛立ち、または課題を列挙します。各要素を要約し、パターンや発生頻度を指摘します。
ペルソナ用プロンプト：あなたの会議参加者をシーティングの快適さに応じてセグメント化したい場合、次のように試みます：
アンケート回答に基づいて、製品管理における「ペルソナ」の使用法に似た、異なるペルソナのリストを特定し、説明してください。各ペルソナについて、彼らの主な特徴、動機、目標、および会話で観察された関連する引用またはパターンを要約します。
あなたのデータセットが成長するにつれて、感情、未満のニーズ、および提案を探索する他のプロンプトも便利です。正しい質問があなたが探していると知らなかったインサイトを明らかにします。インスピレーションが必要ですか？会議のシーティング快適さ調査に最適な質問の記事には多くのヒントが詰まっています。
Specificが各質問タイプ別に質的データを分析する方法
SpecificのAIは、アンケートの質問タイプに基づいて応答を異なる方法で扱います：
自由回答質問（追質問の有無）：AIは、すべての応答と関連するすべての追質問についての要約を提供し、参加者の回答の初期反応と背後にあるより深い理由の両方を把握するのを助けます。
選択肢付き追質問：各回答選択肢が個別の要約が提供され、「椅子が硬すぎる」と選んだ人々が追質問で実際に何を言ったかを発見することができます。パターンを見つけやすく、行動に移しやすくなります。
NPS質問：プロモーター、パッシブ、デトラクターによってフィードバックを分解した要約が提供されます。このコンテキストは、シーティング体験を迅速にターゲットを絞って改善するために重要です。
チャットGPTで同様の分析を行うことも可能ですが、データ構造を最初に整えるのに多くの時間を費やすことを覚悟してください。Specificはこれを自動化してくれるので、より良い質問をすることに集中し、「Why」について深く掘り下げることができます。
アンケートデータのコンテキストサイズ制限を克服する方法
すべてのAIモデル、チャットGPTから高度なアンケート分析ツールに至るまで、コンテキストサイズの制限内で動作します。これは、人気のある会議イベントから長いまたは大量の回答セットを持っているときに問題になることがあります。
大規模なデータセットでもあなたの分析を対話的でスムーズに保つための効率的な方法が二つあります。どちらもSpecificに組み込まれており、シームレスなワークフローを実現します：
フィルタリング：質問の回答を選んだ参加者や特定の回答オプションを選んだ参加者の会話のみをAIに送ることができます。これにより、ごちゃごちゃを乗り越え、最高の価値があるフィードバックに焦点を当てることができます。
クロッピング：現在の分析に最も関連のある質問のみをデータにクロップできます。これによりAIの効率が向上し、コンテキストサイズ制限を快適に超えることがなく、関連性のない情報に溺れることを防ぎます。
このワークフローはSpecificだけのものではありませんが、スプレッドシートをエクスポートしたりプレーンテキストファイルで手動で行ったりすると数時間かかる手間が省けます。
会議参加者のアンケート回答分析のための共同作業機能
会議参加者からの質的回答を分析する際に複数の同僚が協力するのは常に課題です：コメントが失われたり、フィードバックサイクルが混乱したり、どの発見が最も重要であるかを皆が一致することが困難です。
チャット駆動の分析は皆にテーブルを与えます。Specificはそれを非常に簡単にします：アンケートデータについて新しいチャットを始め、結果を即座に共有し、チームメンバーが独自のプロンプトや質問を持ち込むことができるようにします。これに参加しているすべての人、製品マネジャー、イベントオーガナイザー、研究者に対応します。
異なる視点用の複数のチャット。Specificでは1つのチャットセッションに限定されません。後ろの列に座った参加者からのすべてのフィードバックを分析したい場合やプロモーターとデトラクターを比較したい場合、各チャットは独自のフィルタを持つことができ、誰がどの探求をリードしているかが常に明確です。
透明な協力。分析チャットの各メッセージには送信者のアバターが含まれています。誰が何を言ったかが明確なので、フォローアップしたり、草案を共有したり、一緒に早く推奨事項を確定することができます。チームベースのインサイトは、メールで送られるスプレッドシートを一貫して凌駕します。
これらの多くは標準のGPTツールとデータをエクスポートすることで組み立てることができますが、共同作業が重要であるか、分析をソロの努力よりも拡大する場合は、最初からチームワークのために構成されたプラットフォームを使用する価値があります。会議のシーティング快適さアンケートの作成と開始に関するベストプラクティスについては、この詳細な調査を参照してください。
今すぐ会議参加者アンケートを作成する
素早く、実用的なインサイトを得て参加者の満足度を向上させましょう—独自の会議参加者アンケートを作成し、開始から終了までAIに重労働を委ねましょう。