この記事では、AIや最新のツールを使用して、従業員エンゲージメントに関する従業員調査の応答とデータを分析するためのヒントを紹介します。
従業員エンゲージメント調査分析に適したツールの選択
従業員エンゲージメント調査の応答を分析するために使用するアプローチとツールは、データの種類と構造に依存します。詳しく見ていきましょう：
定量データ： これには、評価尺度や複数選択式（例：「職場でどれくらいエンゲージメントを感じていますか？」）などが含まれ、ExcelやGoogleスプレッドシートで簡単にカウントできます。シンプルなチャートやピボットテーブルを使用して、トレンドを見つけたり、時間の経過による変化を追跡できます。
定性データ： 自由回答（例：「職場でのエンゲージメントを高めるには何が必要ですか？」）については、詳細に価値がありますが、すべてを手動で読み解くのは難しいです。数十件以上の回答がある場合、すぐに圧倒されます。ここでAIが定性的な価値を解き放ちます。
定性的な回答を扱う際の主なアプローチは2つあります：
ChatGPTや類似のGPTツールによるAI分析
自由回答をエクスポートし、ChatGPTにコピーして会話を開始します。
これは広くアクセス可能ですが、AI分析のために調査データをコピー・ペーストして構造化するのはあまり便利ではありません。多くのスクロールやコピー・ペーストが必要で、提出する質問や回答を一度に慎重に管理する必要があります（GPTは一度に無限のテキストを処理できません）。特定のグループやテーマを探検したい場合は、手動でフィルタリングを行う必要があります。
Specificのようなオールインワンツール
Specificのような目的に特化したAI調査ツールは、全プロセスを簡略化します。 従業員のエンゲージメントデータを収集し（AIがフォローアップを担当し、より豊かな洞察を提供）、内蔵AIを使用して回答を瞬時に分析できます。
SpecificのAI駆動分析が重労働を代行： インスタント要約、コアテーマの検出、頻度分析、実行可能な洞察を得られます。スプレッドシートや手動のワードクラウドは不要です。結果についてAIと直接会話でき、分析に使用するデータやコンテキストを管理するための独自機能も備えています。
フォローアップの質問が重要： 会話型ロジックのおかげで、調査はリアルタイムでフォローアップを求めます。これにより回答者はより深いストーリーを共有し、質の高い洞察を得られます。このアプローチの詳細を知りたいですか？自動AIフォローアップを探索し、スマートなプロービングがデータ品質をどのように向上させるか確認してください。
従業員エンゲージメント調査を分析するために使用できる有用なプロンプト
AIを使うことで、適切に質問を行うことでより大きな価値を得られます。以下のプロンプトは、従業員エンゲージメント調査データを分析する際に非常に効果的です。これはChatGPTやSpecificのようなプラットフォームで使用できます（AI駆動の調査分析についてもっと知る）。
コアアイデアのプロンプト： 大規模テキストデータセットから主なトピックや問題を浮き彫りにするために使用できます（これはSpecificが自由回答を分析する際の基本構造です）：
あなたのタスクは、太字でコアアイデアを抽出することです（コアアイデア毎に4〜5単語）+最大2文の説明を付けてください。
出力要件：
- 不要な詳細は避ける
- 具体的なコアアイデアを何人が言及したかを示す（数字を使用、単語は使用しない）、最も言及されたものが上位にくるようにする
- 提案なし
- 指示なし
例出力：
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
ヒント： AIは、お客様の調査の背景（なぜ実施したのか、目標、回答者、職場文化など）を教師することで、より良いパフォーマンスを発揮します。例：
「あなたは人事のアナリストです。これらは英国のテック企業での従業員エンゲージメント調査からの回答です。チームの士気や動機に最も影響する要因を知りたいです。」
テーマをより深く掘り下げるには： XYZについて教えてくれ（コアアイデア）。これにより、上記で特定されたテーマを詳しく掘り下げることができます。
特定のトピックのプロンプト： 「XYZについて話した人はいますか？」または「バーンアウトについて誰かが言及しましたか？」と聞いてください。引用を含めることができます。これは、仮説を検証または却下するのに最適です。
苦境や課題のプロンプト： 質問：「調査の回答を分析し、言及された最も一般的な苦境、不満、または課題をリストアップしてください。」これは実際の障壁を明らかにし、特に43%の従業員がバーンアウトを感じており、37%が仕事のパフォーマンスに影響を及ぼすと報告しているため、重要です。[1]
動機と要因のプロンプト： 試み：「調査の会話から、参加者の行動や選択に対する主な動機、欲望、または理由を抽出してください。類似の動機をまとめ、データからの証拠を提供してください。」これにより、ディスエンゲージメントに対処するための重要な洞察を得られます。エンゲージした従業員は、エンゲージしていない従業員よりも40%以上のパフォーマンスを発揮します。[1]
感情分析のプロンプト： 「調査の回答に表れた全体的な感情（例：ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）を評価してください。それぞれのカテゴリにおけ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。」これにより、士気の変化を見つけることができ、エンゲージメント率が世界的に低下している現在、特に重要です。[1]
提案とアイデアのプロンプト： 「調査参加者提供のすべての提案、アイデア、または要求を特定し、リストアップしてください。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も含めてください。」これにより、次のアクションロードマップが生まれることがよくあります。
Specificが従業員エンゲージメント調査の定性データを分析する方法
フォローアップあり/なしの自由回答: すべての回答の要約を得られます。これは各自由回答に関連付けられたフォローアップ回答の詳細な内訳を含み、単なる単語リストではなく、真の意見の整理されたビューを提供することで、より微妙な意思決定をサポートします。
フォローアップ付きの選択肢: 事前設定されたオプションとフォローアップ質問を含む場合は、それぞれの選択肢ごとに要約が提供され、各選択肢を選んだ理由、包括的なテキストによる考察や物語が含まれる診断が行われます。
NPS質問: 回答はカテゴリ（異論者、消極者、推奨者）ごとに自動的に要約されます。これは、ファンが何を愛しているか、何が一部の人々を犠牲にしているのか、なぜ異論者が退屈しているのかを正確に示しています。従業員エンゲージメントのためのNPS調査をすばやく作成するための方法が1クリックで行えます。
これらのプロンプトでChatGPTでこれを実行できます。特に構造が必要で、質問、選択肢、または結果ごとに回答をセグメント化したい場合には、より手動での労力と注意が必要です。
AI分析におけるコンテキストサイズ制限の克服
AIコンテキストウィンドウの制限: どのGPTベースのツールを使用しても、一度にAIが処理できるデータ量には上限があります（最大で数千件の回答を想定）。会社が四半期ごとに何百件、何千件もの回答を収集する場合、AIに送信する前にデータを縮小またはフィルタリングする方法が必要です。それ以外の場合、手で小さい部分に分割することを余儀なくされます。
Specificでは、賢い2つのアプローチがあります：
フィルタリング： 特定の質問に対する返信だけをAIに見せるように選択する（例：「『コミュニケーション』について言及した従業員やエンゲージメントを3以下と評価した従業員のみを表示」）。これにより、分析前にデータセットを絞り込み、より鋭い結果を生成します。
クロッピング： AIに分析させたい質問だけを選ぶことができます（例えば、「リーダーシップ」や「ウェルビーイング」に関する自由回答のみ）。これにより、コンテキストを緊密に保ち、より多くの会話を一緒に調べることができます。
これらのフィルタリングとクロッピングはSpecificのワークフローに組み込まれているため、AIコンテキストの制限に一人で格闘することはありません。
従業員調査の応答分析のための共同機能
オープンエンデッドのフィードバックが多く、複数の人が関わる必要のある調査データを部門横断で分析しようとすると、共同作業は度々停滞します。
AIとチャットしてデータを分析する: Specificでは、AIと単に会話して結果を分析することができます。まるで専門の研究パートナーがオンデマンドでいるかのようです。
複数の共同チャット: チームが必要なだけ多くのAIチャットを開くことができます。例えば「マネージャーのフィードバック」についてのチャットと、「ワークライフバランス」についての別のチャット。それぞれのチャットには独自のフィルタがあり、どのチームメンバーが開始したかが明示されているため、誰がどのインサイトに焦点を当てているかがわかります。
チャットの明確な帰属とコンテキスト: 共同作業をしている場合、各チャットメッセージにそれを送信した人とアバターが表示され、スレッド化されたディスカッションがより明確になり、誰が何を尋ねたのか、または決定したのかの混乱が減少します。忙しい人事チームや分散組織にとって、これは大きな時間の節約となる可能性があります。
これらの調査の設計に関するインスピレーションを探している場合は、質問選択やステップバイステップの調査構築ガイドを確認してください。
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