この記事では、AIサーベイ応答分析ツールを使用して、パフォーマンスフィードバックに関する従業員調査の応答を分析する方法についてのヒントを提供します。収集したデータを理解しようとしているのなら、正しい場所に来ています。
調査応答分析のための適切なツールを選ぶ
必要なツールは、調査の形式や従業員の応答に依存します。以下にその仕分け方法をご紹介します:
定量データ: 調査に単純で閉じた質問（たとえば「上司を1～5で評価してください」）が含まれている場合、ラッキーです。ExcelやGoogle Sheetsなどのスプレッドシートツールを使用して、応答をすばやくソート、カウント、視覚化できます。迅速で簡単に基本的なトレンドを把握できます。
定性データ: オープンエンドの質問に答えたり、追加の詳細をフォローアップで提供したりする場合、事態が複雑になります。数十または数百の応答を手動で読むことはスケーラブルではありません—特に再発テーマを理解したいのであれば、興味深い引用を探すだけでは不十分です。ここでAIの出番です。
定性応答を扱う際のツーリングには2つのアプローチがあります：
AI分析のためのChatGPTまたは同様のGPTツール
コピーとペーストで分析: すでにアンケート結果をエクスポートしている場合は、ChatGPT（または任意の大規模言語モデル）にオープンエンドの回答をコピーしてペーストし、データについてチャットすることができます。それは共通のトピックを抽出し、感情を要約したり、問題点のリストを生成したりすることができます。
手動の重作業: 自分でトレンドを目で探すよりは優れているものの、小さなデータセット以上のものには少しかさばることがあります。エクスポートを整理してデータをクリーニングし、結果が大きすぎる場合は分割し、進行に合わせて再度ペーストします。この方法でも動作しますが、もっと簡単な方法があります。
Specificのようなオールインワンツール
調査用に特別に設計: ここでSpecificのようなツールが本領を発揮します。ツール内で調査を作成し配布します。回答を集計し、AIによる会話形式のフォローアップ問題のおかげで、基本的なフォームよりも豊かで深みのある回答を得られます。(自動AIフォローアップ質問について詳しくはこちらを参照してください。)
即時のAI分析: 応答が届き始めると、Specificは結果を要約し、主要なテーマを強調し、自然言語でデータと対話できます—ChatGPTと同様ですが、すべての情報は自動的に統合されています。さらに、分析に含める応答をフィルタリングできるので、特定のチームやフィードバックトピックに対する洞察を得るのが簡単です。
良いとこ取り: Specificを使うと、チャットベースの分析が可能で、さらにAIに送信する内容をコントロールできるため、コンテキストの制限を超えないようにし、意図的でないデータが分析されるのを防ぎます。チャット形式であるため、「正しい」分析プロンプトを知る必要はなく、ただデータと会話するだけで済みます。
従業員のパフォーマンスフィードバック調査を分析するために役立つプロンプト
オープンエンドの応答をすべて手に入れたら、AIに対して何を尋ねるかが勝負の分かれ目です。明確で目的にかなったプロンプトは、SpecificまたはChatGPTであれ、より良い分析を引き出します。従業員のパフォーマンスフィードバック調査に使用する実用的なプロンプトを以下に示します：
コアアイデアのプロンプト: これは大量のフィードバックで主要なテーマを浮かび上がらせるのに最適なデフォルトです。私は全体像を把握したいときはいつもここから始めます：
あなたのタスクは、太字でのコアアイデア（各コアアイデアごとに4〜5語）を抽出し、説明文を2文までに収めることです。
出力要件:
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアを言及した人数を数値で指定（単語ではなく数字を使用）、最も多く言及されたものを優先
- 提案なし
- 指示なし
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
コンテキストは重要: AIモデルは、いくらかのバックグラウンドを提供することで、より良いパフォーマンスを発揮します。誰が調査を埋めたのか（あなたの会社の従業員）、調査の目的、および何を学びたいかを記載してください。例えば：
この調査は、3つの部門の従業員を対象に、現在のパフォーマンスフィードバックプロセスの何が機能し、何が改善が必要かを理解するために実施されました。このコンテキストを念頭において応答を分析してください。
テーマの深堀: 興味深い点を見つけて詳細を知りたい場合：
XYZ（コアアイデア）について詳しく教えてください
特定のトピックの検証: 特定の詳細や噂に焦点を当てるためのゴートゥーです：
XYZについて誰かが話しましたか？引用を含めてください。
痛点と課題のプロンプト: パフォーマンスフィードバックが難しい、またはフラストレーションを感じる原因を強調するのに最適です。例えば：
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てください。それぞれを要約し、パターンや発生頻度を記載してください。
提案とアイデアのプロンプト: パフォーマンスフィードバックの改善に関する従業員の提案を探る:
調査参加者が提供したすべての提案、アイデア、または要求を特定し、トピックまたは頻度で整理し、関連する場合は直接引用を含めてください。
感情分析のプロンプト: 全体のトレンドを迅速にカテゴライズ—フィードバックがポジティブまたはネガティブトレンドにあるかを確認するのに役立ちます:
調査の回答に表現されている全体的な感情（例えば、ポジティブ、ネガティブ、中立）を評価します。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。
動機とドライバーのプロンプト: パフォーマンスフィードバックプロセスに支持者がいる場合、その理由を理解する必要があります：
調査対話から、参加者が行動や選択を表現する主な動機、欲求、理由を抽出します。類似の動機をグループ化し、データからの裏付け証拠を提供します。
新規で調査を作成したい場合は、このAIサーベイジェネレーターを試してみてください。あるいは、パフォーマンスフィードバック調査のための実績のある提案（またはその場で使えるテンプレート）をこちらから取得してください。
各質問タイプに対するSpecificによる定性データの分析方法
従業員調査データを分析する方法は、質問の種類によって変わります。以下はSpecificが各タイプをどのように扱うかです：
オープンエンドの質問（フォローアップの有無に関わらず）: Specificは、主要な質問および任意のフォローアップへの全応答を統合し、まとめた要約を作成します。これにより、高レベルのテーマと追加の質問からの詳細な文脈の両方を捉えます。
選択肢付きフォローアップ: 多肢選択型の質問（例えば、「四半期毎のレビューをどう感じますか？」を選択肢と必須の「理由は？」と共に）については、Specificは各選択肢に関連するフィードバックを要約します。これは、人々が何を選んだかだけでなく、それぞれの選択の背後にある理由やストーリーも確認するのに優れています。
NPSスタイルの質問: パフォーマンスフィードバックに関する従業員ネットプロモータースコア（NPS）を実施する場合、各グループ—反対者、中立者、推奨者—にはそれぞれ独自の要約とトップテーマがあります。これにより、どのグループがどのように感じているかを比較するのがはるかに簡単です。
もしChatGPTを使用する場合でも、このような深い分析が可能ですが、それには各質問とセグメントのデータを手動でグループ化し整理することが必要であり、より時間と労力がかかります。
調査分析におけるAIのコンテキストリミットの管理方法
数百の従業員回答を受け取った場合、主な課題に直面します：GPTのようなAIモデルには「コンテキスト」サイズの制限があります。データが収まりきらない場合の戦略が必要です。私は2つのシンプルなテクニック（いずれもSpecificに組み込まれています）に依存しています：
フィルタリング: 分析に最も関連するデータのみを含める。たとえば、特定の部門に関して詳細を提供した従業員の応答のみをフィルタリングしたり、特定の質問に答えた者のみをフィルタすることができます。これにより、データ量を管理可能にし、分析をより関連性のあるものに保ちます。
質問のトリミング: AIにすべての質問と答えを送信する代わりに、分析したい質問のみを選びます（例：パフォーマンスフィードバックに関するオープンエンドの応答すべてを選択し、人口統計情報を除外）。これにより、会話の分析数を最大化しつつAIの負担を軽減します。
これらのツールを活用すれば、データファイルを分割して時間を無駄にしたり、AI分析の品質を失ったりすることがありません。
従業員調査の応答分析のためのコラボレーション機能
従業員のパフォーマンスフィードバック調査分析のコラボレーションは混乱しがちです：何度もやり取りするメールや、多すぎるGoogle Doc、バージョンの混乱、「どの報告書が最終版か」といった議論。
Specificでは、AIとともにチャットするだけで調査データを分析します。 チーム全員がAIチャットを開始でき（自身の質問セットやフィルタリングされた応答にフォーカス）、たとえば「マネージャーの有効性」や「評価基準の明確さ」といったテーマの洞察を並行して探ることができます—各チャットにはそれが誰によって設定され、何にフォーカスしているかが明示されており、誰がどの探求をリードしているかを推測する必要はありません。
フィルタと複数のチャットストリーム: たとえば、HRはプロダクトチームからのフィードバックにフォーカスしたフィルタチャットを希望するかもしれませんし、マネージャーは会社全体のエンゲージメントドライバーについてAIとチャットしているかもしれません。それぞれのスレッドの所有者が明確で、結果を簡単に共有できます。
明確な著者とアバター: 各AIチャットのすべてのメッセージには著者のアバターが表示され、異なる質問ラインを簡単にフォローすることができ、誰が各探求をリードしているのか推測する必要はありません。その視覚的なクリアさが全員の同期を支援します。
まだ従業員調査を作成していない場合は、ガイドを参照してください：パフォーマンスフィードバックに関する従業員調査を作成する方法。このプロンプトプリセット付きのAIサーベイジェネレーターを使用するか、パフォーマンスフィードバックに関するNPS従業員調査をワンクリックで作成してください。
パフォーマンスフィードバックに関する従業員調査を今すぐ作成
賢い方法で実用的な洞察を得て、コアテーマや応答の背後にある「なぜ」を即座に発見し、チーム間で協力し、パフォーマンスフィードバックプロセスを改善し始めてください。