この記事では、バーチャルプラットフォームの使いやすさに関するカンファレンス参加者調査からの応答を、時間を節約しながら効果的に分析する方法についてのヒントを提供します。
カンファレンス参加者の調査データを分析するための適切なツールの選択
あなたが使用するアプローチとツールは、調査データの構造に完全に依存します。私のアプローチは次の通りです：
定量データ：あなたの調査がカンファレンス参加者に複数選択から選ばせる形式のみであった場合（例えば、「このプラットフォームを1-5で評価してください」）、ラッキーです。これらの結果はExcelやGoogle Sheetsのようなツールで数えたり可視化するのが簡単です。データをエクスポートして数え、チャートを作成します。
定性データ：調査に自由回答形式の質問やバーチャルプラットフォームの使いやすさ体験についての追跡質問が含まれていた場合、それは全く違うものです。何百ものおしゃべりで非構造化な応答を手で読みまとめることは不可能です—少なくとも非常に時間のかかるものです。これにはAIベースのツールが必須です。
定性応答を分析する上で、基本的に二つの方法があります：
ChatGPTや同様のGPTツールによるAI分析
エクスポートして対話する：一つのオプションは、すべての自由回答を（通常CSV形式で）エクスポートして、ChatGPTや同様のGPTツールに貼り付けることです。AIと対話してテーマを抽出したり、感情分析を行ったり、要約を生成することができます。
トレードオフ：これは小規模な調査には有効ですが、次の場合には挫折することがあります：
応答が多すぎてChatGPTのコンテキストウィンドウに収まらない。
サブグループに深く入りたい場合—例えば、技術的課題や低い関与を言及した人々からの応答だけ。
調査設計の元々のメタデータ、構造、詳細を失う。
Specificのようなオールインワンツール
目的に合ったワークフロー：Specificはまさにこのために設計されています。調査応答を会話形式で収集し、関連するAIに基づく追跡質問をリアルタイムで行い（これによりデータの質が向上します）、その後組み込みのAI分析を使用して要約、テーマ、キュレートされた引用が提供されます—スプレッドシートもコピー＆ペーストも不要です。
より深い洞察：SpecificのAI調査応答分析により、AIとデータについて対話し、何らかの回答や属性でフィルタリングし、コンテキストを維持することができます。コア質問やNPSグループごとのフォローアップ内訳などの機能を利用できます。この機能がどのように機能するかの詳細については、AI調査応答分析機能概要をご覧ください。
主なメリット：Specificを使用することで、高品質のAIベースの調査分析は複雑なワークフローではありません。バーチャルプラットフォームの使いやすさに関するカンファレンス参加者のための調査を開始すれば、GPTベースのエンジンがすべての重い作業を引き受けます。
さらに、SpecificのようなAIベースの調査は完了率が非常に高いです。最新の研究によれば、従来のフォームの10-30％に対し、70-90％に達しています。[1] [4]
バーチャルプラットフォームの使いやすさ調査データを分析するための役立つプロンプト
AIを使用してカンファレンス参加者の調査応答から本当の洞察を引き出す方法について話しましょう。ChatGPTまたはSpecificを使用する際、すべては良いプロンプトから始まります。
コアアイデアのプロンプト（普遍的な勝者）：特定のものと同じ方法で統一されたテーマ要約を得るためにこのプロンプトを使用してください。データとこのプロンプトを貼り付けるだけです：
あなたのタスクは、コアアイデアを太字で抽出し（コアアイデアごとに4-5語）＋最大2文で説明文を追加することです。
出力要件：
- 不要な詳細を避けること
- 特定のコアアイデアを言及した人数を特定すること（数値を使用し、言葉ではなく。最も言及されたものを上位に配置）
- 提案はしない
- 示唆はしない
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分析は、調査の目的、状況、またはイベント自体の具体的なコンテキストを提供することで常に向上します。次のようにすることができます：
このデータは、バーチャルイベントプラットフォームの使用体験に関するカンファレンス参加者調査からのものです。摩擦のある領域、技術的な問題、仮想エンゲージメントを向上させるための機会をハイライトすることが目標です。そのコンテキストでサマリーを提供してください。
テーマの深掘り：初期のテーマを抽出した後に質問します：
「技術的課題」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：特定の問題が発生したかどうかを迅速にチェックしたい場合、これは非常に便利です：
「バーチャルミーティング疲れ」について誰か話しましたか？引用を含めます。
ペルソナのプロンプト： AIに参加者をタイプごとにクラスタリングさせます：
これらの応答に基づいて「ペルソナ」がプロダクトマネジメントで使用されるように、参加者のリストを特定して記述します。各ペルソナについて、キーとなる特徴、動機、目標、および会話で観察された引用やパターンを要約します。
苦痛点と課題のプロンプト：
すべての応答を分析し、参加者がバーチャルプラットフォームの使いやすさに関して言及した最も一般的な苦痛点と課題をリストアップします。それぞれを要約し、パターンや頻度を記録します。
感情分析のプロンプト：
調査応答で表現された全体的な感情を評価します（例：肯定的、否定的、中立的）。各感情カテゴリーに寄与するキーとなるフレーズやフィードバックをハイライトします。
未満のニーズと機会のプロンプト：
調査を分析して、仮想会議の体験を改善するための未達成のニーズ、ギャップ、または機会を見つけ出します。
カンファレンス参加者のための優れた調査質問を選ぶためのガイダンスをもっと探してみませんか？Specificの専門家による役立つ情報を提供しています。
Specificによる質問タイプごとの回答分析方法
Specificのような専用プラットフォームを使用することの大きな利点の一つは、各質問（およびフォローアップ）のタイプごとに自動的に処理されることです。以下が自動的になされる内容です：
自由回答質問（フォローアップ付きまたはなし）： AIはすべての応答を要約し、関連するフォローアップ会話の統合的な要約を生成します。
フォローアップ付きの選択肢：各回答オプションは独自の内訳を持ちます。たとえば、「どのバーチャルイベントツールを使用しましたか？」と「それについての好き嫌いは？」を尋ねると、各ツールについての定性分析が行われます。
NPS（ネットプロモータースコア）： AIは、貢献者、受容者、推奨者のためにオープンなフィードバック（およびフォローアップ回答）のすべてを別々に要約します。これは、各グループが仮想プラットフォームの使いやすさをどのように認識しているかを知りたいときに有効です。
ChatGPTで同様のことを手作業で行うこともできますが、非常に労働集約的であり、追跡が難しいです。
調査を構築する場合、Specificはカンファレンス参加者のバーチャルプラットフォームの使いやすさに関する簡単な調査ジェネレーターを提供しており、一クリックでベストプラクティスのロジックがすべて備わっています。
大規模な調査におけるAIコンテキスト制限の克服方法
AIモデル（GPT-4のようなもの）にはコンテキストウィンドウがあり、一度に送信できるデータ量に上限があります。カンファレンス調査で数十の応答がある場合は問題ありませんが、何百もの応答がある場合には壁にぶつかります。Specificはこの問題を次の2つの方法で即座に解決します：
フィルタリング： AIにデータを送信する前に、例えば、技術的な問題を言及したものだけを分析するためのフィルタを用いて会話をフィルタリングします。AIはあなたが気にかける部分のみを分析します。例えば、「技術的な障害がエンゲージメントにどのように影響したか？」のような質問には実用的です。
クロップ機能： 最も重要な質問だけを指示することができます。代わりに全体の会話履歴ではなく、モデルに送信するのはターゲットとした質問/回答のペアのみです。これにより、大量の応答を技術的制約に陥ることなく分析できます。
これらのアプローチにより、手作業で分割したり、膨大なコピー＆ペーストをせずに大規模な定性調査データを扱うことができます。
カンファレンス参加者の調査応答を分析するための協調機能
バーチャルプラットフォームの使いやすさに関する調査応答を分析することは、研究者、イベント主催者、製品チームの間での混乱したやり取りにしばしば変わります。流れを失いやすく、作業を繰り返しがちです。
一か所で一緒に作業する： Specificでは、AIと応答について対話するだけです。共同作業者はリアルタイムまたは非同期で作業し、その発見を共有し、同じ分析ステップを繰り返すことを避けます。
複数のレンズに合わせて複数のチャット： 技術的な痛みのポイントやポジティブな関与を探索する必要がありますか？異なる「チャット」を開くだけです。それぞれが独自のフィルタセットを持つことができ（例えば、推奨者からの応答のみ、または技術的な困難についてのコメントのみ）、スレッドを開始した人物も表示されるので、作業が透明で集中的です。
誰が何を言ったのかを見る： 協調AIチャットでは、各メッセージに出典があり、フォローアップが簡単です。チームメイトが何を尋ねているかを見たり、特定のチャットセッションにリンクしたりして、使いやすさデータの評価や改善努力のフォーカスを議論する際に、皆が同じペ
