この記事では、従業員のウェルビーイングに関する従業員調査の回答を分析する方法のヒントを紹介します。AIを使って、調査データを実行可能な洞察に変える実践的な方法をお見せします。
調査分析のために適切なツールを選ぶ
分析のアプローチは、調査データの種類と構造によって大きく異なります。
定量データ：従業員が選択肢を選んだり、1から10の評価をしたり、はい/いいえで答えた場合、回答を合計するのは簡単です。ExcelやGoogle Sheetsを使用して数を集計したり、基本的な統計を行ったり、シンプルなグラフを作成したりできます。
定性データ：ここで面白く、そして難しくなってきます。従業員が全記述式の質問に独自の言葉で回答する場合、何百もの回答を手作業で読むのは実際的ではありません。ここでAIツールが登場し、数時間ではなく、テーマやパターンを見つける手助けをします。これらの回答にはしばしば真の価値があり、バーンアウトやストレスの率直なフィードバック、職場で実際にウェルビーイングを向上させるものが含まれています。
定性データの取り扱いにおけるツールは二つのアプローチがあります：
AI分析用ChatGPTや類似GPTツール
データをコピー＆ペーストしてチャット。回答をエクスポート（csvまたはテキスト）し、ChatGPTや他のGPTベースのAIにテキストブロックをペーストします。ここからAIにテーマを見つけたり、要約したり、従業員のフィードバックを深掘りしたりするよう促します。
利便性 vs. コントロール。小さなデータセットや素早い勝利には機能しますが、大規模な調査には理想的ではありません。大きなテキストの管理、整理、一貫性のあるプライバシーの確保は面倒です。AIのコンテキスト限界に達しないようコンテンツを小さな部分に分ける必要があり、追跡やフィルタリングの機能は組み込まれていません。
全機能型ツールSpecific
会話型調査分析のために設計されています。 Specificを使うと、調査データを収集し、AI駆動のフォローアップ質問を自動的に行い、プラットフォーム内で結果を深く分析するエンドツールを得られます。
設計によるより良いデータ。 SpecificのAIは、各従業員にインタビューし、回答が不明瞭な時や詳細が必要な時にフォローアップします。これにより、分析ができる数字だけでなく、高品質な回答が得られます。AIによるフォローアップの働き方の詳細な議論については、調査における自動AIフォローアップ質問を参照してください。
即時理解。 AIはすぐに要約し、再発テーマを表面化し、洞察を整理します—スプレッドシートの操作は不要です。あなたやチームはAIと結果についてチャットし、部門別、地域別、感情別にフィルタリングし、他のデータセットとクロスリファレンスすることもできます。このワークフローは、現代の人事と従業員エンゲージメントの現実に合っています。
従業員のウェルビーイング調査の回答を分析するために使える便利なプロンプト
AIは、何を探すべきか正確に伝えた時に最も輝きます。以下は、従業員のウェルビーイング調査での私のお気に入りのプロンプトのいくつかです：
コアアイデアのプロンプト—主要テーマを迅速に見つける。これを使用して、従業員にとって最も重要なものを鮮明に要約します：
あなたのタスクは、大胆にコアアイデアを抽出することです（コアアイデアごとに4-5語） + 最大2つの文で説明。
出力要件：
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアについて何人の人が言及したかを明示する（言葉ではなく数字を使用）、最も言及されたものを上に
- 提案なし
- 表示なし
例出力：
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
コンテキストがAIの回答を向上させる。 あなたの会社、従業員の役割、目標（例えば、バーンアウトを減少させる）についてAIに背景を与え、ターゲットグループを指定します（営業チーム、リモートワーカー、または全員）。プロンプトを以下のように調整すると助けになります：
急成長するSaaS企業のウェルビーイングに関する従業員調査を分析しています。目標は、バーンアウトを引き起こす要因を理解し、従業員が提案する変更を把握することです。テーマを抽出し、エンジニアリング、営業、およびカスタマーサポートの回答の違いを示してください。
特定のテーマをさらに深く掘り下げる。 「従業員が言及したバーンアウトテーマについてもっと教えてください」と尋ねて詳細な内訳を得ます。
特定のトピックに対するプロンプト。 特定のアイデア（例：「柔軟なスケジュール」や「メンタルヘルスサポート」）が言及されたか知りたい場合は：
誰か「柔軟なスケジュール」について話しましたか？引用を含めてください。
ペルソナのプロンプト。 同様の懸念を共有している人のタイプを明確にします：
調査回答に基づいて、異なるペルソナのリストを特定し、説明してください—プロダクトマネジメントで「ペルソナ」が使われるように。各ペルソナについて、キーとなる特性、動機、目標、および会話に見られる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。 ブロッカーやフラストレーション（例：ストレス、不明確な期待、または作業負荷）を発見：
調査回答を分析し、最も一般的な痛点、フラストレーション、または課題をリストアップします。それぞれを要約し、発生頻度やパターンを記録してください。
動機とドライバーのプロンプト。 あなたのチームをエンゲージさせている要因を明らかにする：
調査会話から、参加者がその行動や選択をする主な動機、願望、または理由を抽出します。同様の動機をグループ化し、データからの証拠を提供します。
感情分析のプロンプト。 全体的な従業員の気分を把握：
調査回答に表現された全体的な感情（例：肯定的、否定的、中立的）を評価します。各感情カテゴリに寄与する主要なフレーズやフィードバックをハイライトしてください。
提案とアイデアのプロンプト。 チームのクリエイティブな考えを引き出す：
調査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。トピックや頻度で整理し、関連する場合は直接引用を含めます。
未満のニーズと機会のプロンプト。 ウェルビーイングプログラムから欠けているものを明らかにする：
調査回答を検討し、回答者によって強調される未満のニーズ、ギャップ、または改善の機会を明らかにします。
調査の作成にインスピレーションが必要な場合は、私たちの従業員ウェルビーイング調査ジェネレーターを試してみてください。質問の言い回しに自信がない場合は、従業員向けのウェルビーイング調査質問ガイドを参照してください。
Specificが質問タイプ別に定性データを分析する方法
開かれた質問（フォローアップありまたはなし）: SpecificのAIは、フォローアップ質問によって収集された明確化や深い洞察を組み合わせ、全ての回答を横断的に要約します。これにより、分析はテーマだけでなく各回答の「なぜ」も捉えることができます。
選択肢付きのフォローアップ： 従業員が複数の選択肢から選んだ場合、Specificは各選択肢に対するすべてのフォローアップをまとめて要約します。たとえば、「作業負荷」を主要な問題として選んだ全ての人に対するテーマの要約を、改善のための提案と一緒に見ることができます。
NPS質問： それぞれのグループ—批判者、中立者、プロモーター—が独自の要約とコアテーマを持つため、原因を根本から解決しやすくなります。ChatGPTや他のAIを使って同様の質問ごとの詳細分析を行うこともできますが、コピーペーストとプロンプトの書き直しが必要なより手動のプロセスです。
これらの方法での調査設計について更に深く掘り下げたい場合は、この従業員ウェルビーイング調査を作成するためのガイドをご覧ください。
大規模な調査データセットにおけるAIのコンテキスト制限の管理
AIモデルは、一度に処理できるテキスト（「コンテキスト」）に限界があります。かなりの規模の従業員調査では、その限界にすぐに達してしまいます。私はこのボトルネックを以下の方法で切り抜けます：
フィルタリング： Specificでは、調査データをフィルタリングできます—特定の質問に答えた従業員のみを分析したり、特定のチームの回答を見たりできます。この方法で、AIはデータのスライスに焦点を当て、入力制限を下回るようにします。
トリミング： ある質問に関連する洞察のみを分析したいことがあります。AIに渡す質問をトリミングすることで、その質問に限定した分析ができます。ノイズを減らし、明確さを増し、コンテキストの溢れをゼロにします。
SpecificのAI調査回答分析ツールにはこれらの機能がビルトインされており、見識に集中し、形式的な物流を意識せずにすみます。
従業員調査回答を分析するための共同機能
調査分析は、特にウェルビーイングを扱うHRやマネージャーにとってはチームプレーです。 ソロで取り組んでいる場合、ニュアンスを全て捉えるのは難しいです。バーンアウトやメンタルヘルスの問題には、チーム横断の会話とコンテキスト共有が必要です。
チャット駆動のワークフロー： SpecificではチームがAIとチャットするだけで従業員調査データを分析できます。各チャットは質問、感情、または回答者タイプでフィルタリングできるため、異なるリーダーが自分の調査の流れに従うことができます。
多視点に対応する複数チャット： チーム内で目的やフィルターごとに複数のチャットを立ち上げることができます。各チャットスレッドは誰が開始したかを示し、何が話されているか、誰が話しているかを全員が把握します。協力者は即座に誰が何を言ったかを確認でき、インサイトや推奨事項を追跡しやすくします。
一目で見える可視性： どの分析を誰が貢献したか知りたいですか？AIチャットでは、すべてのメッセージが送信者のアバターと共に表示されます。ウェルビーイング改善についての大きな決定が必要な時、誰がどの知見をまとめたのかが明瞭で、不明点がなくなります。
最新の発見に基づいて調査を調整するのがどれだけ簡単かを見るには、私たちのAIパワード調査エディターを探検してください。
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今日から始めましょう—Specificを使用して、次の従業員ウェルビーイング調査からインスタントで深い分析を解放し、チームが実際に感じる変化を始めるのです。
