この記事では、小学生向けの図書館の時間についてのアンケート結果を分析する方法についてのヒントをお届けします。AIを活用したアンケート結果の分析手法に深く踏み込み、研究者だけでなく誰にでも実用的なインサイトを得ることができるようにします。
アンケート結果を分析するための適切なツールを選ぶ
小学生向けアンケートデータを分析する最良の方法は、収集した回答の種類に依存します。以下で詳細を確認してみましょう：
定量データ: アンケートに選択式や評価質問（例えば、「図書館にどのくらいの頻度で訪れますか？」）が含まれている場合、これらはExcelやGoogle Sheetsなどのツールで簡単にカウントしたりチャート化したりできます。訪問頻度をチャート化したり、満足度を評価したり、どの活動が最も人気があるかを集計することが可能です。
定性データ: 自由回答形式の質問（「図書館の時間で最も好きなところは？」や「図書館をどう改善すれば良いか？」）を集めると、伝統的なツールでは不十分です。特に大規模なアンケートでは、全ての回答を手で読むのはすぐに圧倒されるでしょう。こうした場面ではAIツールが役立ちます——数百の回答を読み取り要約したり、主要なテーマを見つけたり、見逃しそうなパターンを発見したりできます。
定性分析の際に使用するツールには2つのアプローチがあります：
AI分析用のChatGPTや類似GPTツール
アンケートデータをエクスポートしてChatGPT（またはお好みのGPTツール）に貼り付け、回答について質問を行う。 特に小さなデータセットでは機能しますが、継続的な分析にはそれほど便利ではありません。データを手動でフォーマットしたり、貼り付け可能な量の制限に注意したり、新しい回答が入るたびにプロセスを繰り返す必要があります。また、コンテクストを失うことにもなります：複数の質問を簡単に比較したり、フォローアップを要約したり、複数のフィルターとコホートによるインサイトを簡単に追跡することはできません。
Specificのようなオールインワンツール
Specificはこのワークフローのために特化されています。 会話型AIによるアンケートで回答を収集し、AIで即座に定量および定性データを分析します。
会話型フォローアップ: データを収集する際、Specificのアンケートは自動的にAIによるフォローアップ質問を行います。これにより、より豊かな学生の回答が得られます——子供たちは単に「本が好き」と言うだけでなく、AIがなぜそう思うのか、または例を出すように優しく促します。この文脈によってインサイトの質と深さが向上します。 自動AIフォローアップ質問のガイドで詳細を学んでください。
AIによる分析: Specificの分析エンジンは自由回答のコメントを要約し、共通のテーマをクラスタリングし、実用的なインサイトを抽出します——エクスポートや手作業は不要です。ChatGPTと同様にAIと結果について会話することができますが、データを整理し、フィルタリング、保存、共有、AIモデルに送信される内容を管理するための追加機能を提供します。詳しくはAIアンケート回答分析をご参照ください。
その他の専門ツール: NVivo、MAXQDA、Atlas.ti、Looppanel、Delveなどのオプションには、定性データのコーディング、要約、マッピング用の高度なAI機能が備わっています。NVivoのようなツールは、自動化されたコーディング提案と視覚マップを提供します；LooppanelとDelveは迅速で直感的なテーマ抽出に優れています。これらは深い研究プロジェクトに適したオプションであることがありますが、SpecificやChatGPTのようなプラットフォームと比べると、習得が難しく手作業が多くなることもあります。
小学生向け図書館の時間アンケートを分析するために使用できるプロンプト
GPTベースのツールを使用する際は、良い質問——またはプロンプトをすることです。アンケート回答の分析に役立つプロンプトをいくつか紹介します。これらは、ChatGPTやSpecificの内蔵分析機能を使用しても効果的です。
コアアイデアのプロンプト: このプロンプトは主なテーマを取り出し、学生が最も頻繁に述べていることとその理由を示します：
あなたのタスクは、コアアイデアを太字（コアアイデアごとに4〜5語）+ 最大2文の説明を抽出するものです。
出力要件:
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアに何人が言及したかを指定する（単語ではなく数字を使用）、最も言及されたものを上部に
- 提案なし
- 指示なし
例の出力：
1. **コアアイデアのテキスト:** 説明テキスト
2. **コアアイデアのテキスト:** 説明テキスト
3. **コアアイデアのテキスト:** 説明テキスト
プロ・ヒント: AIにアンケートや状況、目標についてより多くの文脈を提供することで、より良い結果が得られます。ここに例があります：
図書館の時間に関する小学生40名にアンケートを実施し、最も楽しんでいることや図書館をより良くするために何が必要かを聞きました。回答は以下の通りです。私の目標は図書館を改善するためのパターンを見つけることです。
特定のアイデアを探求するためのプロンプト: 興味深い点が見つかったら、さらに掘り下げます：
もっと教えてください XYZコアアイデア
テーマの言及を確認するためのプロンプト: 特定のトピックについて学生が言及しているかを確認します：
誰かがXYZについて話しましたか？引用を含めてください。
痛点と課題のプロンプト: 図書館の時間について学生が感じる不満や困難を特定します：
アンケート回答を分析し、言及されることが最も多い痛点、不満、または課題を一覧にし、それぞれを要約し、パターンや発生頻度を記録します。
提案とアイデアのプロンプト: 学生が図書館体験に望んでいるものを発見します：
アンケート参加者によって提供されたすべての提案、アイデア、またはリクエストを特定しリストアップします。トピックまたは頻度別に整理し、関連する場合は直接の引用を含めます。
ペルソナのプロンプト: 場合によっては、学生の間で異なる図書館利用者のタイプを識別することが役立ちます。これは改善のための施策を調整するのに役立ちます。
アンケート回答に基づいて異なるペルソナ——製品管理における「ペルソナ」の使用法に似たリストを特定し、記述します。各ペルソナについて、その主な特徴、動機、目標、会話で観測された関連する引用やパターンを要約します。
図書館の時間アンケートの準備と分析に関するさらに多くのインスピレーションは、小学生用の図書館時間アンケートのベスト質問に関する記事で見つけられます。
質問タイプによるSpecificの定性データ分析方法
Specificは、アンケートの構造に基づいて分析を自動的に調整します。
自由回答質問（+フォローアップ）: AIは大きなテーマとパターンをまとめた全体的な要約を提供し、各主要な質問に関連する特定のフォローアップ回答も掘り下げます。
