この記事では、AIを活用したアンケート分析を用いて、ソーシャルイベントについての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。数値データでもオープンエンドのフィードバックでも、そのデータを実際のインサイトに変える方法をお見せします。
アンケート回答分析に適したツールの選択
アンケートデータを分析するための適切なアプローチとツールは、データの構造に完全に依存します。ここで扱う主要な回答タイプを分析してみましょう：
定量データ: これは、複数選択式の質問、評価スケール、またはNPSスコアです。「ソーシャルイベントで何人がコーヒーよりも紅茶を好むか」といった情報を知りたい場合は、ExcelやGoogle Sheetsのようなクラシックなツールが役に立ちます。
定性データ: ここが興味深く、複雑な部分です。オープンエンドの回答や会話形式のアンケート回答は、インサイトの宝庫になり得ますが、数十もしくは数百の回答を読み込み手作業でタグ付けするのは現実的ではありません。ここで、AIツールは絶対的なゲームチェンジャーとなります。
カンファレンス参加者からソーシャルイベントに関する定性データを分析する際には、一般的に2つのツール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
コピーアンドペーストメソッド: オープンエンドのアンケートデータをエクスポートして（例えばGoogle FormsやTypeformから）、ChatGPTや他の生成AIインターフェースに投入し、テーマ分析、感情チェック、またはサマリーテーブルを要求できます。
便益のトレードオフ: 小規模なデータセットには適していますが、大規模なデータセットではコンテキスト長の制限に直面し、各分析のフォーマットが時間を取ります。ツール間をナビゲートすることは、真のインサイトを発見することから注意をそらす可能性がありますし、コンテキスト（例えば、どの質問や回答者を含めるか）の管理はほとんど手作業です。
All-in-oneツールであるSpecific
アンケート分析用に設計されています: Specificはアンケート収集とAIを活用した分析の両方に対応しています。カンファレンス参加者からソーシャルイベントに関する回答を収集する際には、自動的にスマートなフォローアップ質問を行い、すべての回答の深さと質を向上させます。
インスタントAI分析: アンケートが終了するとすぐに、SpecificはGPTを基にしたAIを使用してすべての回答を要約し、主要なテーマを抽出し、実践的なインサイトを提供します。もうスプレッドシートや複雑なエクスポート、コピー＆ペーストは必要ありません。SpecificのAIアンケート分析の詳しい仕組みをご覧いただけます。
結果のための会話型AI: AIとのチャットを通じて結果を探求することができ、トレンドについて尋ねたり、特定の質問に深く掘り下げたり、参加者セグメントごとのサマリーをリクエストしたりできます。ChatGPTと同様に。また、インターフェイス内でAIが見ることができるデータを設定できるため、安全でターゲットを絞った分析が可能です。
AI領域における他のツール: NVivo、MAXQDA、ATLAS.ti、Delve、Looppanelのような従来の定性ツールも、大規模なアンケートデータセットのテーマの特定や感情分析のためにAIを活用しています。これらのプラットフォームは、研究コミュニティにおいて複雑な定性データを構造化された、行動につながる学びへと変換することで広く知られています[1]。
このテーマおよびトピックにおけるアンケート作成方法に関する完全なステップバイステップガイドについてはこちらをご覧ください。
ソーシャルイベントに関するカンファレンス参加者のフィードバックを分析する際に使える便利なプロンプト
定性アンケート回答を分析する際に、適切なプロンプトを設定することが重要だと感じています。そして、これは特にカンファレンス参加者とソーシャルイベントのフィードバックに非常に有効です：
コアアイデアの抽出: 人々が繰り返し言及することの上位レベルの要約が必要な場合、これで始めてください：
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語）+最大2文の説明文を提供します。
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明記する（言葉でなく数字を使う）、最も多く言及されたものを上位に
- 提案なし
- 指示なし
例としての出力：
1. **コアアイデアテキスト:** 説明文
2. **コアアイデアテキスト:** 説明文
3. **コアアイデアテキスト:** 説明文
より良い結果のためにコンテキストを追加: AIはアンケートの目的や具体的な目標、ソーシャルイベントに関する詳細を伝えるとよりよく機能します。例としてのプロンプト：
これは、技術会議中のネットワーキングディナーや非公式なパーティでの経験についてのカンファレンス参加者の回答です。私の目標は、特に雰囲気や活動において何がうまくいっているのか、何がそうでないのかを理解することです。主な要点を要約してください。
主要テーマのフォローアップを求める: 興味深いものを特定したら、このようなプロンプトを使いましょう：
XYZ（コアアイデア）についてもっと教えてください。
トピックバリデーション: 特定のトピックについて誰かが話したかどうかをすばやく確認します：
ユニークな食事の要求について誰かが話したかどうかを確認してください。引用を含めます。
ペルソナの特定: 観客を理解したい場合、このプロンプトで類似した回答者タイプをクラスタリングします：
アンケートの回答に基づいて、製品管理で使用される「ペルソナ」に類似した一意の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、その主な特性、動機、目標、関連する引用や会話で観察されたパターンを要約します。
ペインポイントと課題: 摩擦ポイントを浮き彫りにします：
アンケート回答を分析し、最も一般的なペインポイント、不満、または課題をリストアップします。各要素を要約し、パターンや発生頻度を示します。
動機とドライバー: ソーシャルイベントに人々を引き寄せる要因を明確にします：
アンケートの会話から、参加者が行動や選択をする主要な動機、欲望、または理由を抽出します。類似の動機をグループ化し、データからのサポート証拠を提供します。
感情分析: フィードバックの全体的なトーンをすばやく確認します：
アンケート回答に表現された全体的な感情（例: ポジティブ、ネガティブ、中立）を評価します。各感情カテゴリーに寄与する重要なフレーズやフィードバックを強調します。
提案とアイデア: 未来のソーシャルイベントを改善するために人々が推奨するすべてを確認するには：
アンケート参加者が提供した提案、アイデア、またはリクエストをすべて特定してリストアップします。トピックや頻度によってそれらを整理し、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保存するか、ChatGPTまたはSpecificで直接試して、分析をスムーズに始めてください。
カンファレンス参加者向けのAIアンケートジェネレーターについてさらに読む、またはこのアンケート質問戦略の詳細な解説でどの質問が最良か学びます。
Specificが質問タイプによって定性データを分析する方法
Specificがアンケートの質問タイプに応じて分析を調整してくれることが気に入っています。以下がその動作方法です：
オープンエンド質問（フォローアップの有無にかかわらず）:
Specificはすべての回答のインスタントサマリーと各フォローアップの合成を提供します。これにより、フォーマとExcelでは得られない多層的な視点が提供されます。
フォローアップ付きの複数選択式質問:
各回答選択肢には、その選択肢に関連するすべてのフォローアップ回答のサマリーがつきます。異なるタイプのソーシャルイベントに関する好みを見ている場合、オプション別に観客の動機、躊躇、または提案が表示されます。
NPS（推奨度調査点数）:
Specificはフィードバックをディトラクター、パッシブ、プロモーターに分け、それぞれのグループのスコアの背後にあるユニークな理由を要約します。そのため、観客が楽しいと感じていることや苛立っていることを特定できます。
同じことをChatGPTでも達成できますが、はるかに手動的です：エクスポートし、回答をクリーンアップし、グループ化し、各フォローアップ質問やNPSセグメントのためにこのプロセスを繰り返す必要があります。ここでの自動化は非常に大きな時間の節約です。
フォローアッププラクティスの詳細については、Specificが会話のフォローアップを自動化する方法とアンケートの成果を改善する理由をご覧ください。
アンケート回答を分析する際のAIのコンテキスト制限を克服する方法
すべてのAIツールには「コンテキストサイズ」があります。これは一度に投入できるテキストの制限です。 ソーシャルイベントアンケートの参加者から多くのフィードバックを得た場合、この壁にぶつかります。これを管理する方法（Specificが自動化する内容）を以下に示します：
フィルタリング:
分析に含まれる会話を減らします。例えば、アフターパーティのロジスティクスについての質問に答えた参加者を表示するだけ、または会場についてネガティブなフィードバックをした参加者に絞り容。
クロッピング:
あなたの全アンケートを投入するのではなく、戦略的な1つ（または数個）の質問に限定して分析します。これにより、プロンプトサイズが管理可能になり、関連性が保持され、より鋭いインサイトを得ることができます。
Specificはこれらのアプローチをワークフローに組み込んでおり、質問、セグメント、または応答によるフィルタリングと、分析対象をクロッピングすることができるため、迷子になったりコンテキスト制限で止まったりすることはありません。Delve、MAXQDA、ATLAS.tiのような他の現代の研究ツールも、定性データのフィルタリングやクロッピングの提供を始めています[1]。
ChatGPTで独自のシステムをカスタム構築する場合、事前にフィルタリングとグループ化し、各プロンプトで必要なものだけをコピー＆ペーストしてください。
カンファレンス参加者アンケートの共同分析機能
アンケート結果の分析は通常、一人で行う活動ではありません。 チームでカンファレンス参加者のフィードバックをソーシャルイベントについて分析したいとき、スプレッドシートや長いメールのやりとりはすぐに混乱を招きます。
チャットファーストでの分析: Specificを使用すれば、AIとのチャットだけでチームでアンケート回答を分析できます。技術的なセットアップは不要です。
複数の観点のための複数のチャット: 各ソーシャルイベントセグメントに関するインサイトを比較したり、朝と夜の集まりについての回答を分析したい場合、角度ごとにユニークなフィルターを適用し、誰が各スレッドを作成したのかを確認できる、別々のAIチャットを開くことができ、チーム内の視点を簡単に追跡できます。
誰が何を言ったかを確認: チームチャットでは、各メッセージが送信者の写真と一緒にタグ付けされるため、どのフィードバックがどのコラボレーターからのものかが明確になります。これにより混乱が減り、アンケートデータのすべての独自の解釈を捉えるのに役立ちます。
これらの共同機能により、チームが拡大したりプロジェクトがより複雑化したりしても、アンケート分析ワークフローが整然と維持されます。
SpecificのAIアンケートエディターのアンケート構築と共同分析についてさらに探索するか、チームと共有するためのカスタムアンケートの作成を試してみましょう。
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フォローアップ質問を行い、より豊富なフィードバックを収集し、即座にAIを活用した分析を行う会話型アンケートを作成することで、インパクトのあるインサイトをより早く得ることができます。
