この記事では、キャリアパスの明確さについての従業員調査の回答を、現代の AI ツールを使用して分析し、組織にとって実用的なインサイトを得るためのヒントを紹介します。
調査回答分析に適したツールを選ぶ
使用するアプローチとツールは、キャリアパスの明確さについての従業員調査から収集したデータの構造に大きく依存します。
定量データ: レーティングスケールや複数選択肢のような閉じた質問をした場合、これらの回答は通常、Excel や Google Sheets で簡単にカウントでき、視覚化できます。例えば、従業員の何%がキャリア開発において支援されていると感じているかを計算するのは、どんなスプレッドシートでも簡単です。
定性データ: 自由回答や追記は別問題です。手作業で数百の返信を読み、パターンを見つけるのは現実的ではありません。そこで AI ツールが重要になります。それらは、膨大であろうアンケートフィードバックをまとめ、クラスタリングし、理解するのを助けます。
定性調査回答を扱う際に一般的なアプローチは2つあります:
AI 分析のための ChatGPT などの GPT ツール
ChatGPT (または、GPT ベースの AI) をすでに使用している場合, 調査データをスプレッドシートや CSV としてエクスポートし、回答を直接チャットに貼り付けることができます。それからAIに要約、テーマの抽出、特定のフィードバックを探すことを促すことができます。
欠点? 混雑します。より大きなデータセットは通常、AIのコンテキストウィンドウに収まりません。AI に理解させるための回答のフォーマットに時間がかかり、複数のチャットでフォローアップ質問を追跡するのは面倒です。それは可能ですが、シームレスではありません。特に、徹底的で再現可能な分析を求めている場合や、チームと協力したい場合に。
特定のようなオールインワンツール
調査分析のために設計されたAI搭載ツール、例えば Specific, はプロセス全体を簡素化します。AI搭載の調査を作成し、共有し、Specificはデータ収集中にスマートな追跡質問を自動的に行い、回答の深さと質を向上させます (詳細はこちら)。
分析中のほんとうの魔法: Specificは、オープンエンドの回答を即時に要約し、フィードバックを重要なテーマにクラスタリングし、調査結果についてAIと直接チャットすることを可能にします。GPTを利用した場合とは異なり、データセットをフォーマットしたり管理したりする必要はありません—すべてが1つのワークフローであり、フィルタを追加したり、チャットコンテキストを利用したり、同僚と簡単に協力することができます。
このプロセスがどのように機能するかを詳しく知りたい場合は、従業員キャリアパスの明確さのためのAI調査ジェネレーターを試すか、この調査トピックの最適な質問をチェックしてください。
キャリアパスの明確さに関する従業員調査回答を分析するために使用できる有用なプロンプト
AIからの有意義な分析を得るには、どのように尋ねるか、どれだけのコンテキストをモデルに与えるかにかかっています。以下は、ChatGPT, Specific, または似たツールで回答を分析する際に役立ついくつかの効果的なプロンプトです：
コアアイデアのプロンプト: このプロンプトを使用して、データから高レベルのテーマとコアの問題を抽出します:
あなたのタスクは、太字でコアなアイデアを抽出すること（コアアイデアごとに4-5語）と、最大2文の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
- 特定のコアアイデアに言及した人数を数値で指定する（一番多いものを上に）
- 提案は不要
- 指示は不要
出力例:
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
さらに良い回答を得るためには、次のことを心に留めてください。AIは、より多くのコンテキストを与えれば、より良い仕事をします。 例えば:
この調査はキャリアの進展に関する障壁を理解するために、私たちの従業員 72 人の間で実施されました。特に、人々が次のステップを自信を持って踏み出せない理由と、組織からどのようなサポートを求めているのかに興味があります。頻度で重要なテーマを抽出し、サポートする引用を提供してください。
コアアイデアへのフォローアップのプロンプト: 高レベルのアイデアを抽出した後、次に掘り下げて質問します:
指導不足（コアアイデア）についての詳細を教えてください
特定のトピックについてのプロンプト: 特定のトピックが言及されたかの確認や証拠を求める場合は、次のように尋ねます:
社内移動の機会について、誰かが話したかどうかを確認します。引用を含めてください。
ペルソナのプロンプト: 典型的な回答者のタイプを特定するには、次のようにします:
調査回答に基づいて、人材管理で使われる「ペルソナ」形式で、異なる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、重要な特性、動機、目標、および観察された関連する引用やパターンを要約してください。
痛点と課題のプロンプト: 障害や不満を浮き彫りにするために、以下を試してください:
調査回答を分析し、言及されたいくつかの一般的な痛点、不満、または課題をリストアップします。各項目を要約し、出現頻度やパターンを記録してください。
動機と促進要因のプロンプト: キャリアの明確さに関連するエネルギーや動機を発見するために、次のように質問します:
調査会話から、参加者の行動や選択についての主な動機、欲望、または理由を抽出します。同様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。
感情分析のプロンプト: トーンと満足度を特定するために、次のように質問します:
調査回答に表現された感情全体を評価します（例：ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）。各感情カテゴリーに貢献する重要なフレーズやフィードバックをハイライトします。
提案とアイデアのプロンプト: 実行可能な推奨事項が必要な場合は、次のように行います:
調査参加者が提供したすべての提案、アイデア、または要求を識別してリストアップします。トピックや頻度で整理し、関連する場合は引用を含めてください。
未満のニーズと機会のプロンプト: 介入のための領域を見つけるために、次のようにします:
調査回答を調べ、回答者によって強調された未満のニーズ、ギャップ、改善のための機会を明らかにします。
これらのプロンプトを用いて AI をうまく活用することで、手動レビューでは発見できない結果を解き明かし、数件の回答以上に成長しても重要なフィードバックを逃さないようにすることができます。最新の研究が示すように、組織のサポート、キャリアの進行、または従業員の離職意向のシグナルに関連するフィードバックを逃さないための方法でもあります—たとえば、46% の従業員がキャリア開発でサポートされていると感じている [1]、そして39.1% が定義されたキャリアパスを持っていない [4] という最新の研究で示されているような。
Specificが質問形式で定性回答を要約する方法
Specificは、各質問形式に応じたカスタム要約と分析を提供することで、さまざまな定性調査データを扱う際の面倒を解消します:
自由回答（追記の有無に関わらず）: すべての自由回答について、Specificはすべての回答の要約を提供し、調査フローで行われたAI搭載の追記質問からの洞察を含めます。
フォローアップ付きの選択肢: 複数選択や選択質問の後に「なぜ」とか「もっと教えて」のような質問がある場合、Specificはその選択肢ごとに受けたすべてのフィードバックを要約し、回答をそれぞれの選択肢に関連付けます。
NPS 質問: ネットプロモータースコア (NPS) の質問（例：「この組織をキャリア成長の場所として推奨する可能性はどれくらいですか？」）について、回答を推奨者、中立、批評者にグループ分けします。各グループは彼らの詳細なコメントに基づいて独自の要約を受けます。
ChatGPTを使って類似の要約作業を行うことは可能ですが、データを手動でチャンク化し、フォローアップの回答を手動で整理する必要があります。大きなデータセットや複雑なデータセットでは、それがすぐにフルタイムの仕事となり、分析全体の日々の一貫性が変動します。
関連読書: キャリアパスの明確さについての従業員調査の作り方。
多くの調査データを分析する際のAIコンテキスト制限への対策
AI調査分析における重要な実際的な課題はコンテキストのサイズです。どのAIツールでも、OpenAIモデルを使用するかどうかにかかわらず、一度に送信できるデータ量に制限があります。大量の従業員の返信に達すると、すぐにこの壁にぶつかります。幸い、Specific に統合された 2 つの解決策があります。
フィルタリング: 特定の質問に応じた会話のみを分析したり、特定の回答を選んだ人々のみを含めたりします。これにより、調査の焦点をターゲットに絞り、より多くのデータをコンテキストに収めることができます。
クロッピング: 特定の質問に分析を制限します。例えば、「次のステップを明確にするために管理者にどんな助けが望まれますか？」という質問への返信だけを送信して、より深い分析を行うことができます。
これらの2つのアプローチを組み合わせることで、収まりきれない量のデータをAIが技術的なリミットに到達したときでも避けられます。これは特に、組織が全社的な調査を実施する際や、継続的なパルス調査として繰り返す場合に関連します。(詳細については、AI調査応答分析に関するガイドをご覧ください。)
従業員調査回答分析のための協働機能
キャリアパスの明確さに関する調査分析はしばしば、HR、ピープルマネージャー、リーダーシップチーム間の協力を必要とします。しかし、伝統的な調査ツールやスプレッドシートでは、どの部分が分析済みかを見失わないように保つことは混乱を招きかねません。
チャットベースの分析: Specificでは、AIとチャットするだけでプラットフォーム内で共同作業できます。ファイルを移動させたり、コンテキストを失ったりする必要はありません—マルチ部門プロジェクトにとって大きな時間の節約です。
様々な視点のための複数のチャット: キャリア開発、指導、障害など異なるテーマに焦点を当てたAIチャットスレッドを複数作成できます。各チャットは独自のフィルターを使用できるため、新入社員からのフィードバックを1つのチャットで分析し、他のチャットでは長期間在職した従業員についての議論を行うことができます。チャットはスレッドを開始した人物を示すため、協力は追跡可能です。
一目で貢献者を見える化: AIチャットメッセージごとに送信者のアバターを強調表示する高度な機能があります。実際には、調査「キャリアパスの明確さ」から得られたインサイトをエグゼクティブスポンサーやHRパートナーに共有または提示する必要がある場合に、各調査ラインのインクワイアリーダーが誰であるかを常に知ることができます。
また、作成フェーズにいる場合は、チームメイトと協力して調査を構築または反復するためのAI調査エディターを試してみてください。
すぐにスタートしたい場合、キャリアパスの明確さのためのNPS調査ジェネレーターや、最初から完全にAI調査ビルダーで始めることができます。
今すぐキャリアパスの明確さについての従業員調査を作成
高品質のデータを収集し、コアインサイトを瞬時に明らかにし、Specificを使用したAI搭載の分析であなたのチームがデータ主導の意思決定を行えるようにしましょう - これまでよりも迅速かつ簡単に。
