この記事では、AIサーベイ応答分析を使用して、従業員の給与と福利厚生に関する調査の回答を分析するためのヒントを提供します。あなたが人事担当者やマネージャーであり、実行可能な洞察を求めているなら、ここで必要な情報を見つけることができます。
分析のための適切なツールを選ぶ
最良のアプローチと使用するツールは、調査の回答の構造によって異なります。
定量データ：数値データを扱っている場合、たとえばどれだけの従業員が特定のオプションを選んだかなど、ExcelやGoogle Sheetsですぐに分析できます。スプレッドシートを使えば、回答を数えたり、測定したり、グラフ化するのが速くて簡単です。
定性データ：自由回答やフォローアップコメントがある場合、課題が増します。大規模な状況で全ての従業員の回答を読むのはほぼ不可能です。ここでAIが役立ちます：煩雑でテキスト多めのフィードバックを理解するためのツールが必要であり、手作業での応答のコーディングに何時間も費やす必要がありません。
定性的な回答を扱う際のツールのアプローチは2つあります:
ChatGPTまたは類似のGPTツールを用いたAI分析
自由記述の調査データをエクスポートすれば、ChatGPTや同様のAIベースのツールに直接貼り付けることができます。AIに、主要テーマの要約、トレンドの発見、または特定の給与および福利厚生の問題についての引用を見つけるよう依頼できます。
ただし、この方法は超便利ではありません。従業員のコメントを数百または数千件コピー＆ペーストするのはすぐに手に余りますし、すべてのフィルタリング、コンテキスト、組織化をツール外で管理しなければなりません。連携を逃したり、手動準備で時間を無駄にするかもしれません。
オールインワンツールとしてのSpecific
Specific
のようなこの目的のために設計されたプラットフォームはすべてを合理化します。これらのソリューションは、調査の収集とAI駆動の分析を単一のワークフローで処理します。
それが輝く場所：従業員がオープンエンドの質問に答える際、SpecificのAIはカスタマイズされたフォローアップ質問を行い、各回答の明確さと深さを向上させます。これにより、従業員のペインポイントと満足の要因に関する詳細に満ちた、高品質のデータセットが生成されます。
分析も即座で実用的です。AIは結果を要約し、重要なテーマを抽出し、ChatGPTとの会話のようにデータについて直接チャットすることを可能にします。また、どのデータをAIに送信するかを管理し、回答をフィルタリングし、難しいトピックを深く掘り下げるためのツールを一括で得ることができます。
インスタントかつインタラクティブなAI分析の仕組みに関する詳細情報については、AI調査応答分析をご覧ください。まだ調査を構築している場合、Specificの給与および福利厚生のためのAI調査ジェネレーターも見る価値があります。
クイックスタット：給与と福利厚生に関する従業員の調査回答を分析することは、従業員の満足度と定着を向上させることを目指す組織にとって重要です。これは職場の幸福に関するGallupの分析によるとされています。[1]
給与と福利厚生の調査分析に役立つプロンプト
AI分析のための適切なプロンプトを作ることは全てを変えます。こちらは給与および福利厚生のフィードバックを分析するために使用できる実用的で文脈に適したプロンプトです。
コアアイデアのためのプロンプト：大規模なデータセットから主要なトピックやテーマを抽出するのに最適です。Specific、ChatGPT、または類似のGPTを使用する場合に役立ちます：
あなたのタスクはコアアイデアを太字（各コアアイデア4-5語）で抽出し、最大2文の説明を加えることです。
出力の要件：
- 不要な詳細を避ける
- 具体的なコアアイデアを述べた人数を指定する（言葉ではなく数字を使い、最も言及されたものを上に置く）
- 提案なし
- 示唆なし
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
AIの分析は追加の文脈がある場合、常により役立ちます。調査目標（「従業員が公正に報酬を受けていると感じているか、給与以外に何が重要なのか理解したい」）をAIに伝え、会社のハイライトや最近の変化を共有すれば、より鮮明で実用的な回答を得られます。例えば：
これらの調査回答は、2024年の従業員給与および福利厚生調査から来たもので、今年の年次レビューサイクル後に全正社員に送信されました。私たちは最近、新しい福利厚生を更新し、改善するべき領域と重要なポジティブ要因を特定したいと考えています。従業員のフィードバックを要約する際にこれらの目標を念頭において分析してください。
特定のテーマを掘り下げたいですか？次を試してみてください：
コアアイデアを展開するためのプロンプト：
Ask: "Tell me more about {core idea}" そしてAIはそのトピックについての文脈、直接引用、ニュアンスを提供します。
特定のトピックのためのプロンプト：
問題が持ち上がったかどうかを確認する：
"柔軟な働き方の話が出ましたか？引用を含めてください。"
もっと深く掘り下げることも可能で、これらの専門化された{