この記事では、チームのコラボレーションに関する従業員調査の回答を分析する方法についてのヒントをお届けします。適切なAIツールとプロンプトを使用して強力なインサイトを得る簡単な方法をお見せします。
調査分析に適したツールの選択
従業員調査データの分析方法は、収集した回答の形式と構造に依存します。その内訳は以下の通りです：
定量データ: 結果が数値的または簡単に分類できる場合（例：「ハイブリッド勤務を好む従業員の数vs.オフィス勤務を好む従業員の数？」）、これらをExcelやGoogle Sheetsで簡単に要約し、チャート化できます。これらのツールはカウント、平均、およびトレンドの視覚化に最適です。
定性データ: 自由記述の回答—開放的な質問や追跡質問への回答のようなもの—は実際の深度を持っていますが、大規模に読むことは不可能です。数十または数百の回答を理解するためには、AI対応のツールが必要です。
定性回答を分析する際には、考慮すべき2つの主要な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
調査回答をエクスポートし、それをChatGPT（または他のGPTベースのチャットツール）に貼り付けて分析することができます。
このアプローチは機能しますが、非常に便利とは言えません。回答をAI向けにフォーマットすると、すぐに乱雑になります。投入できるデータの量には制限があり、コンテキストやトークンの制限に達します。また、調査構造を失い、質問、追跡、参加者のメタデータをリンクするのが難しくなります。すばらしい質問をすることでインサイトを抽出できますが、データを整理するのに時間がかかります。
Specificのようなオールインワンツール
SpecificのようなオールインワンのAIツールは会話形式の調査に特化しており、豊富なデータを収集して一度に分析します。
高品質なデータ収集: SpecificのAIはリアルタイムで追跡し、回答を掘り下げて明確化します。それにより、回答者はより考え抜かれた実行可能なインプットを提供します—AI追跡質問機能をご覧ください。
AIを活用した分析: 結果が届くとすぐに、サマリー、テーマ、実行可能な提案が得られます—スプレッドシートは不要。AIと直接結果について対話でき、各分析やチャットで使用するデータの部分を管理できます。
特に、チームのコラボレーションに関する従業員調査では、定性的なインサイトがしばしばポジティブな変化を促進します。Specificは初心者でも専門家でもプロセスを合理化します。このような調査を作成したい場合は、AIを活用した従業員コラボレーション調査テンプレートをご覧ください。
従業員はコラボレーションが重要であることに同意します: 75%がより良いコラボレーションが生産性を向上させると信じており、コラボレーションチームは50%生産性が高いです—これらのインサイトを浮き彫りにすることは、職場の結果に直接影響を与える可能性があります。[1]
チームのコラボレーションに関する従業員調査結果を分析するための有用なプロンプト
従業員のフィードバックを分析するのは、ターゲットを絞ったプロンプトを使用することで、より簡単で洞察に満ちたものになります。こちらは、ChatGPTまたはデータと話せるSpecificのようなツールで、自分の回答に使用できるプロンプトアイデアです。
核心を押さえたプロンプト: このプロンプトはすべての回答から主要トピックを抽出するのに役立ちます。特にチームのコラボレーションに関する従業員調査の場合には、これが出発点としてお勧めです。
あなたのタスクは、太字で核心のアイデアを抽出することです（各核心アイデアに4-5語）＋最大2文の説明。
出力要件:
- 不要な詳細を避ける
- 特定の核心アイデアをどれだけ多くの人が言及したかを明確に（数字を使用）、最も多く言及されたものを上位に
- 提案なし
- 示唆なし
出力例:
1. **核心のアイデアのテキスト:** 説明のテキスト
2. **核心のアイデアのテキスト:** 説明のテキスト
3. **核心のアイデアのテキスト:** 説明のテキスト
AIは調査の背景、目標、質問の背後にある状況を伝えるときに常により良く機能します。以下は、従業員のチームコラボレーション調査に追加のコンテキストを追加する方法の例です：
この調査は、顧客サポートチームがリモートでの協力に際して直面する実際の課題を理解するために実施しました。目標は、生産性の障害やスムーズなチームワークのためのアイデアを特定することです。それに基づいて回答を分析してください。
重要なトピックへの深い掘り下げ: トレンドを見つけたら（例えば、「チーム間のコミュニケーション遅延」）、フォローアップ質問をしてください：
回答で言及されたコミュニケーション遅延についてもっと教えてください。
特定のトピックのプロンプト: トピックが取り上げられたかどうかを迅速に検証するには、次のように使用します：
知識共有について話した人がいますか？引用を含む。
痛点と課題のプロンプト: コラボレーションに関する従業員のフラストレーションの実態を浮き彫りにするには、以下を使用します：
調査回答を分析し、言及された最も一般的な痛点、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、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: チームからの実行可能なアイデアを迅速に要約します：
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てリストアップします。トピックや頻度ごとにまとめ、関連する場合は直接引用を含めます。
感情分析のプロンプト: コラボレーションに関するチームのムードや態度を把握するには、以下を使用します：
調査回答で表現された全体的な感情（例：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寄与する主なフレーズやフィードバックを強調します。
追加のアイデアについては、従業員調査におすすめのコラボレーションに関する最適な質問ガイドをご覧ください。
Specificが質問タイプ別に回答を分析する方法
Specificは、質問に認識を持つAIを使って分析を合理化します：
自由記述の質問（追跡付き・なしの両方）: すべての質問に対してAIサマリーが得られ、関連する追跡質問の内訳も得られます。ツールは回答を自然にグループ化するので、大局的な視点と詳細な例の両方が見られます。
選択肢付きの追跡: 最も一般的な選択肢だけでなく、それぞれの追跡回答のサマリーも見ることができます。これは、チームコラボレーション調査での個人の選択の背景を見るのに最適です。
NPS: Specificは、各カテゴリ（プロモーター、パッシブ、批判者）に対してサマリーを提供し、組織全体で何がうまくいっているか、何が問題かを把握しやすくしています。スムーズに始めたい場合、チームコラボレーションに関する従業員向けのNPS調査テンプレートをお試しください。
これらの分析手法をChatGPTで使用することもできますが、通常はコピーペーストやプロンプトの調整が多く必要になります。Specificはこれを自動化していますが、常に詳細なソースデータも見せてくれます。
AIコンテキストの制限を回避する方法
すべてのAIツール—ChatGPTやSpecificを含む—には、一度に分析できるデータの量に制限があります。従業員調査の回答が数百に及ぶ場合、その制限に達するかもしれません。それでも包括的な結果を得るための方法は以下の通りです：
フィルタリング: 特定の質問に答えた社員や特定の選択をした社員だけの回答を分析します。例えば、「リモート会議」について言及した人や「現在のツールに不満足」と回答した人だけを見ます。これにより、分析はフォーカスを維持し、AIの容量内に収まります。
質問をAIに合わせて切り取る: すべてのQ&AペアをAIに送る代わりに、サブセットを選びます—例えば、「チーム会議に関するすべての自由記述質問」。これにより、深く一度に一つのトピックを分析できます。
Specificは両方のオプションをネイティブに提供しており、迅速に反復でき、技術的な制限を感じることはありません。手動プロセス（ChatGPTにエクスポートなど）を使用する場合は、データをチャンクに分割し、重要なトピックまたはセグメントに焦点を当てて一度に分析することを検討して最良の結果を得てください。
過負荷を避けたスマートな調査のデザインについて詳しくは、チームコラボレーションに関する従業員調査を簡単に作成する方法の記事をご覧ください。
従業員調査の回答を分析するための協力的な機能
インサイトからアクションに移るプロセスは、多くの場合停滞します。従業員チームのコラボレーション調査からの結果を共有したり物語を議論したりするのは散らかりやすいからです。従来の方法は、無限のスプレッドシートやコメントスレッドを伴い、チームのアラインメントが困難になります。
Specificは協力的な分析を容易にします。 調査結果について、まるでチームミーティングのようにAIと対話できます。各チャットは共有可能で、複数のチャットをセットアップでき、それぞれに異なるフィルター、フォーカスエリア、分析目標を持たせることができます。各チャットの所有者は明示されており、誰が何を掘り下げているのか常に把握できます。
リアルタイムのコラボレーション: AIチャット内では、すべてのコメントにアバターが付与され、透明性が確保されます。これにより、チームの明確性が高まり、互いの解釈を基に新しいスレッドを見つけることができます。
調査を送信する前に共同で編集または更新する必要がある場合は、AIを活用した調査エディタを試して、リクエストをチャットし、AIにリアルタイムで変更を行わせてください。
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より豊かなインサイトと実際の変化を引き出します—AIを活用したプロンプト、カスタマイズされた調査タイプ、コラボレーティブなワークフローを利用して、従業員のコラボレーションを迅速に分析しましょう。