この記事では、帰属意識に関する社員アンケートからの回答をどのように分析するかについてのヒントを提供します。本当に役立つデータを得たい場合（ただの生の回答の壁ではないもの）、AIを活用し、効果のあるプロンプトを使用するための実用的なアプローチを見つけることができるでしょう。
分析のための適切なツールの選択
アンケート分析のアプローチは、社員から収集したデータの種類によって大きく異なります。
定量データ：特定の選択肢を選んだ人数のような構造化された回答を見る場合、ExcelやGoogle Sheetsのような従来のツールを使えば、カウントやパーセンテージの内訳を簡単に行えます。
定性データ：より深い洞察が必要な場合、長い自由回答や深堀りのフォローアップでは、手動で読むことは現実的ではありません。その場合はAIツールが活躍し、大量のテキストを数分で分析し、意味を抽出することが可能です。
定性データの分析には2つのツールアプローチがあります：
ChatGPTまたは類似のGPTツールによるAI分析
データの直接エクスポートと分析：エクスポートされたアンケートデータをChatGPTや類似のAIツールに直接コピーして回答についてチャットすることができます。これにより、「どのテーマが最も話題に出たか」や「リモートワークについて言及されたか」などの質問をすることができます。
制限事項：正直なところ、このプロセスは特に大量の社員アンケートを管理している場合において便利とは言えません。大きなデータブロックを貼り付けてはコンテキストの制限に達し、おそらくプロンプトの構造や生テキストの整理に多くの時間を費やすことになるでしょう。
Specificのようなオールインワンツール
アンケート分析用に設計されたツール：AIツールであるSpecificは一箇所でアンケート回答を収集し分析するために設計されています。データを収集する際には自動的にフォローアップ質問を行い、従来の形式では達成できない、社員からのより豊かで完全なフィードバックを得ることができます。 (自動AIフォローアップ質問がどのように機能するか学ぶ。)
シームレスなAI駆動の洞察：Specificは全てのアンケートデータを即座に要約し、主要なテーマを見つけ、行動可能なインサイトを提供します。スプレッドシートも手作業も不要です。さらに、ChatGPTのように結果についてAIとチャットしながら、管理やフィルタリング、関連パターンの表示に特化した機能を利用できます。 (AIアンケート回答分析の詳細な内訳を見る。)
便利さと深さ：このプラットフォームは、アンケートワークフロー全体を管理し、社員の回答の編成、回答タイプ別のフォローアップ、詳細分析、チームとのコラボレーションを行います。ゼロから始める場合には、社員の帰属意識に関するアンケートの生成ツールが適切なアンケートを迅速に開始するのに役立ちます。
社員の帰属意識アンケート回答を分析するために使用できる便利なプロンプト
適切なプロンプトがあれば、AI分析において特に帰属意識などの敏感なトピックに関する社員データで大きな成果を上げることができます。以下に紹介するいくつかのプロンプトは、Specific内であろうとGPTツールにエクスポートを貼り付けているときであろうと、効果的に機能します：
核心アイデアのためのプロンプト：社員の回答に繰り返し現れる主要なテーマを抽出するためにこれを使用します。Specificでのデフォルトのプロンプトですが、どこでも同様に有効です：
あなたのタスクは、核心のアイデアを太字で（各核心アイデアは4〜5語）+最大2文の説明文を抽出することです。
出力要件：
- 不要な詳細を避ける
- 特定の核心アイデアが何人に言及されたかを指定する（数字で、言葉ではなく）、最も言及されたものを上に配置
- 提案なし
- 示唆なし
例の出力：
1. **核心アイデアのテキスト：** 説明文
2. **核心アイデアのテキスト：** 説明文
3. **核心アイデアのテキスト：** 説明文
ヒント：AIは、コンテキストを共有することで常により正確で役立つ結果をもたらします。生の回答をただ投入する代わりに、会社の業務内容、アンケートの目標、帰属意識がチームにとってなぜ重要かについて数文で前置きしてください：
私たちの帰属意識に関する社員アンケートからの回答を分析してください。中規模のテック企業として、社員の定着率と職場体験の向上、包括性の重視、アイデアをオープンに共有できる環境作りに取り組んでいます。主要テーマを抽出し、リモート対オフィスワークのスタッフに特化したパターンがあるかどうか教えてください。
さらに深く探る：テーマを得た後には、より深い洞察を得るためのターゲットを絞ったプロンプトでフォローアップしてください。例えば：「経営サポートに関するフィードバックについて詳しく教えてください。」または視点を絞ることができます：
特定のトピックのためのプロンプト：特定の懸念や肯定的な点に言及されたかどうかを確認します。例えば：
誰かが心理的安全性について話しましたか？引用を含めてください。
課題やチャレンジのためのプロンプト：社員の帰属意識に影響を与える挫折や障害を引き出します：
アンケートの回答を分析し、言及された最も一般的な課題やチャレンジを列挙してください。それぞれを要約し、パターンや頻度を指摘してください。
動機とドライバーのためのプロンプト：肯定的なフィードバックの背後にある“なぜ”や帰属意識の主要なドライバーを明らかにします：
アンケートの会話から、職場で帰属感を感じる主な動機を抽出します。類似した動機をグループ化し、サポートする引用を提供してください。
感情分析のためのプロンプト：全体的なムードと感情の手がかりを見抜きます：
社員アンケートの回答の全体的な感情を評価します（肯定的、否定的、中立）。それぞれを示す主要なフレーズを強調します。
未満のニーズと機会のためのプロンプト：ギャップを見つけ、社員がより多くの包容や尊重を感じるための行動可能な方法を発見します：
アンケートの回答を調査し、社員によって強調された未満のニーズ、ギャップ、または改善の機会を明らかにしてください。
さらにターゲットを絞ったプロンプトのアイデアに飛び込みたい場合や最適なフィードバックを得る社員の帰属意識質問へのインスピレーションが必要なら、帰属意識質問設計ガイドをチェックしてください。
Specificによる質問タイプ別分析の管理方法
定性的な社員アンケートデータを分析する場合、そのアプローチは質問タイプによって変わります。Specificでの方法は次のようになります（ChatGPTを使用する際には手動で再現できます）：
自由回答：Specificは全ての回答や関連するフォローアップを自動で要約し、すべての回答にわたる大きなテーマを抽出します。AIは似たコメントをグループ化し、パターンを特定し、「なぜ」何度も登場するのかを問いかけることができます。
フォローアップ付きの選択肢質問：各回答の個別の要約を得ることができ、また選択肢を選んだ社員がフォローアップ質問で言ったことの内訳も得られます。特に「はい」、「いいえ」、または「多分」を選んだ理由を掘り下げるのに便利です。
NPS質問：帰属意識のためにNPSを実施している場合、Specificは推奨者、受動者、批判者それぞれのカテゴリーの要約を提供し、スコアを促した要因に焦点を当てて分析を直接引用したフォローアップでサポートします。(NPS帰属意識アンケートを開始する。)
ChatGPTでこのような内訳を行うことは確かに可能ですが、データを自分で整理し、カテゴリーごとにコピー＆ペーストを行い、進行中のテーマを追跡する必要があります。このためのツールは、ワークフローを簡素化して構造化し、社員が本当に求めているものを理解することに集中できるようにします。
AIのコンテキスト制限による課題への対処法
数百の社員アンケート回答がある場合、AIのコンテキスト制限という現実に直面します。AIツールは一度に一定量のデータしか読み取れないため、分析を管理可能で的を絞ったものにする方法が必要です。
これをどのように処理するか—これらのオプションはSpecificに組み込まれていますが、手動で作業している場合にも適応可能です：
フィルタリング：選択された質問に回答した、または特定の答えのオプションを選択した社員の会話のみを含めて、データセットを絞り込みます。たとえば、帰属感を感じなかったと答えた人や管理について言及した人だけを見ることができます。
切り取り：AIに分析用として送るアンケートの質問やセクションを選択します。関連性のために切り取りを行うことで、AIの制限をしっかりと保持し、その特定の側面に対する鮮明な洞察を取得できます。
このターゲットを絞ったアプローチは、実用的な問題やプライバシーの問題を解決し、会話を集中させ、何が最も重要かを発見することを可能にします。
社員アンケート回答を分析するための協力的な特徴
協力は、社員の帰属意識アンケートを理解しようとする際の大きな痛点の一つです。特に分割されたスプレッドシートやメールスレッドがある場合、協調がすぐに混乱することがあります。
リアルタイムAIチャット：Specificを使用すると、AIとチャットするだけでアンケートデータを協力して分析できます。一人がすべての作業を行うのではなく、チームの誰もが飛び込んで、回答を見直し、共にインサイトを生成できます。
複数のAIチャット：複数の同時チャットセッションを立ち上げることができ、それぞれに独自のフィルタが適用されます。たとえば、一つのチームはリモートスタッフを見る、別のチームは女性のフィードバックを見る、またはオフィスの場所やマネージャーによって掘り下げるなどです。各チャットには、誰が作成したかが表示され、所有を指示し、並行分析を追跡するのに役立ちます。
明確なチームの可視性：すべてのAIチャットでは、メッセージに送信者のアバターがラベル付けされます。誰がどのプロンプト、洞察、フォローアップを共有したかがわかり、逆行の混乱がありません。ブレインストーミングとインサイト収集は、ソロ作業ではなく、チームスポーツになります。
このアプローチは、帰属意識と包括が優先事項となっている企業に特に影響を与えます。結局のところ、88％の社員が帰属意識が最高の仕事を生み出すと考えている—それはあなた自身の分析プロセスにおいても関連する声をすべて含めることが理にかなっているでしょう。[1]
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