この記事では、最高のAI調査回答分析方法を使用して、企業文化についての従業員調査から回答を分析する方法に関するヒントを提供します。
分析に適したツールの選択
使用するアプローチとツールは、収集する調査データの種類とその構造に大いに依存します。
定量データ: 複数選択式の回答や数値評価（「この職場を薦める可能性はどのくらい？」）を見ている場合は、ExcelやGoogle Sheetsのようなツールで簡単に数を数えたり、フィルタリングしたり、グラフ化したりできます。これらの数字は明確で迅速な成果をもたらし、単純な平均値やパーセンテージがトレンドを明らかにし、ほとんどの組織がここから始めることがわかります。
定性データ: 開放型の回答やフォローアップ質問への充実した回答（従業員の感情の金鉱）は、まったく異なるゲームです。自分で各回答を読むのはスケーラブルではありません。時間があるチームでさえすぐに圧倒されます。この種のフィードバックを解析、クラスター化、および要約するためには、AIツールが必要不可欠です。特に回答数が数十または数百に達する場合に役立ちます。これらのツールは、通常は見えないパターンを発見し、言葉の背後にある「雰囲気」を実用的な形で抽出するのに役立ちます。
定性応答を扱う際のツール選択には2つのアプローチがあります:
AI分析のためのChatGPTまたは類似のGPTツール
エクスポートされた従業員調査データをそのままChatGPTまたは他のGPTツールにコピー/ペーストして、チャットすることができます。
この方法では、プロンプトをすばやく実行して、要約や感情のスナップショットを取得できます。 しかし、調査に多くの回答者や長い回答があった場合には、コンテキストサイズの制限に苦しむことがあります。また、消費者ツールに機密性のある従業員データを送信していないことを確認する必要があります。セグメントを比較したり、回答をフィルタリングしたり、繰り返し質問を追跡したりする場合、それはすぐに混乱を招きます。
すべてを1つにまとめたツール: Specific
調査分析のために構築されたAIツール（Specificなど）は、このワークフローのために特別に設計されています。 従業員調査を実行してAIで分析できるすべてを一箇所で行うことができ、プライバシー、構造、データ管理の手間を大幅に軽減します。
私が好きなのは、Specificがリアルタイムでフォローアップの質問を自動的に行い、各回答の質と豊かさを高めることです。 まるで研究者が各従業員の隣に座って、なぜそのように回答したのかを理解しようと頑張っているようです。従業員が心を開くことができ、より強力な証拠と文脈を手に入れることができます。
結果を分析するとき、Specificは瞬時に主要なテーマ、トレンドを要約し、データに出現するアイデアの頻度を追跡します。エクスポートも手動タグ付けもスプレッドシートのクリーンアップも不要で、ChatGPTのようにAIと結果についてチャットすることができます。フィルタリングや会話の整理のために追加機能があり、重要な点に焦点を絞るのが簡単です。 結果として、時間を大幅に節約でき、頭痛を回避し、フィードバックからのアクションを迅速に実行することができます。
従業員の企業文化調査分析に役立つプロンプト
現実を直視すると、AIまたはGPTツールの本来の力は、それをどのようにプロンプトするかにあります。目標は、数百の雑然とした調査回答を実行可能な企業文化のインサイトに変えることです。ここではSpecificや一般GPTツールで使用する最も効果的なプロンプトを紹介します。ここにあるすべてのプロンプトは従業員調査でテスト済みです。
コアアイデアのためのプロンプト: 従業員にとって最も重要なことの大局を要約するために使用します。私はいつもこの方法で定性的な調査分析を始めます。回答のバッチをペーストして次のように使います:
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単語）で抽出し、最大2文の説明を加えることです。
出力要件:
- 不要な詳細を避ける
- 具体的なコアアイデアを何人が言及したか（数字を使用，上位に多数が言及したもの）を明記する
- 提案なし
- 示唆なし
例の出力:
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
最良の結果を得るためのコンテキスト付与: 調査が何のためで、どのように実施され、全体の目標が何かを話すと、AIのインサイトが向上します。例えば、次のようにメッセージを先に添えると良いでしょう:
これは、私たちの年次従業員調査から得られた企業文化に関するオープンエンドの回答の集まりです。私たちの組織文化が強いか、改善が必要な領域を特定したいと考えています。従業員によって提起された文化的要因と問題にのみ注力してください。
テーマが現れたら、通常フォローアップの質問をします:
より深く掘り下げるプロンプト: 「[コアアイデア]についてもっと教えてください」。関心のあるコアアイデアをペーストして、AIにそのテーマの背後を解析させ、代表的な引用やパターンをリストにします。
特定のトピックに関するプロンプト: フィードバックで何かが出てきたかどうか知りたいときは、以下を尋ねます:
[特定のトピック]について話した人はいますか？引用を含めてください。
試してみるべきプロンプト:
ペルソナ/タイプ用: 「調査回答に基づいて、プロダクトマネジメントで使われる"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、その主な特徴、動機、目標、観察された関連の引用やパターンを要約します。」
痛点と課題: 「調査回答を分析し、最も一般的な痛点、不満、または言及された課題をリストアップします。それぞれを要約し、それぞれがどれだけ頻繁に発生するかを記録してください。」
動機と原動力: 「調査会話から、参加者が会社での行動や選択に対して示す主な動機、願望、または理由を抽出してください。」
感情分析: 「従業員調査の回答に表れている全体的な感情（ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）を評価し、それぞれの感情カテゴリーに寄与する主要なフレーズやフィードバックを強調してください。」
提案とアイデア: 「従業員が提供したすべての提案、アイデア、または要求を特定してリストアップします。トピックや頻度ごとに整理し、関連する場合は直接の引用を含めてください。」
満たされていないニーズと機会: 「従業員によって指摘された従業員調査回答から、未充足のニーズ、ギャップ、または改善の機会を探ります。」
Specificが質問タイプごとに定性データを分析する方法
SpecificのAIアプローチは、あらゆる質問タイプに適応し、異なるインサイトを容易にターゲット化します:
オープンエンドの質問（フォローアップありまたはなし）: すべての回答に関する詳細な要約とこの質問に関連するフォローアップの回答の別個のブレークダウンを得られます。
選択肢付きのフォローアップ: 各選択可能な選択肢がその特定のフォローアップへの回答の要約を取得します。たとえば、「最も重要な会社の価値は何ですか？」という質問に続けて「なぜですか？」と尋ねると、それぞれの価値に関する要約が表示されます。
NPS: 支持者、受動者、および批判者それぞれが、満足または不満の原因を示す彼ら自身の言葉での要約を得ることができます。
ChatGPTを使用して同様の分解された要約を行うことも可能ですが、回答を自分でコピーし、フィルタリングする必要があります。労力が多く、誤りの可能性も高まります。
会社文化フィードバック調査を自作する予定がある場合は、企業文化についての従業員調査を作成する方法についてのガイドを読むことをお勧めします。または、会社文化フィードバックのためのベストな調査質問のリストを確認してください。
AIのコンテキストリミットの課題を解決する
AIによる分析は、データセットが大きい場合に「コンテキスト限界」に直面することがあります。 私が行うこと（そしてSpecificが標準的に行うこと）は以下の通りです:
フィルタリング: 従業員が特定の質問に回答したり、特定の回答を選んだ会話のみを含めます。例えばリーダーシップや多様性についての回答に集中することができます。
クロッピング: 分析のために選択された調査質問だけをAIに送信します。必要のないところだけを軽減するスマートな方法で、何百もの会話を解析でき、GPTの最大入力サイズを超えることを避けられます。
企業文化フィードバックの一面を深く掘り下げたいが、すべてを1つのチャットウィンドウやプロンプトに収めることができない時に非常に役立ちます。
従業員調査回答を分析するための協力機能
大きなチームでの調査分析の本当の苦労？協力すること—全員が同じページにいて、インサイトを共有し、重複作業や失われたコンテキストを避けること。 特に企業文化の調査では、HR、経営陣、ピープルマネージャーが同時に答えを探ることが多いため、その重要性が高まります。
Specificを使用すると、まるで文化アナリストと通話しているようにAIと直接対話して従業員調査データを分析できます。 しかし、さらに良いのは、複数のチャットを持つことができ、それぞれに部門、コホート、またはトピックでフィルタリングされます。各チャットを開始した人を確認でき（分析がブラックボックスではない）、同僚がスレッドに参加し、過去のインサイトを読んで、そのコンテキストを目に見えるものに保つことができます。
各AIチャットでは誰が何を言ったかが表示されます: チームメイトが協力する際—AIに質問を残し、フォローアップを掘り下げたりコメントをしたりする際—、各メッセージは送信者のアバターでタグ付けされます。このような共有インターフェイスは混乱を減らし、全員が分析の流れを見ることができます。集合的な意味づけをより容易にするようになっています。
Specificを使用していない場合でも、分析のための協力プロトコルを設定することをお勧めします。調整が孤立を上回るのは明らかです。
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