この記事では、AIを使用してツールとリソースに関する従業員調査の応答データを分析する方法についてのヒントを提供します。定量的、定性的、または混合フィードバックがある場合でも、結果を理解するための実践的な手法とツールを学ぶことができます。
調査データを分析するための適切なツールの選択
調査データをどのように分析するかの選択は、収集した応答の種類によって大きく異なります。アプローチと必要なツールは、「どれくらい」についての質問なのか、「なぜ」と「どのように」についての質問なのかに基づいて異なることがあります。
定量データ: 調査がチェックボックスや評価スケールのように明確で構造化された回答を収集する場合、それらをExcelやGoogle Sheetsで合計することが簡単です。たとえば、どれだけの従業員が特定のツールを使用しているか、リソースを十分だと評価しているかを簡単に確認できます。
定性データ: 調査にオープンエンドの質問やフォローアップを含む場合、痛点やアイデアについての物語的な回答を考えてみると、大規模に手動で読み取ることは不可能です。特にすでに約85％のアメリカの労働者が職場でAIツールを使い始めているため、経験豊富なチームが数百の非構造化応答を効率的に処理することはできません。
定性応答を扱う場合、二つの主要なツールの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
エクスポートされたデータをChatGPTや類似のツールにコピー/ペーストする: これは「DIY」アプローチです。調査結果をエクスポートし（通常はCSVやテキストファイルとして）、テキストをChatGPTに貼り付けます。「コラボレーションツールに関する従業員フィードバックの主なテーマは何ですか？」などの質問をすることができます。
欠点: 大きなデータセットがすぐにコンテキストの制限に達し、不便になります。ChatGPTを使用する場合、データが分析されるかを管理し、自分で分割する必要があり、容易に見失います。また、機密の従業員データを保護する責任があり、最適なプロンプトに導く構造はありません。
Specificのようなオールインワンツール
従業員フィードバック分析に特化: SpecificのようなAIプラットフォームはこの仕事のために設計されています。会話型のチャットインターフェースを利用してリソースを収集し、AIを使って瞬時に応答を分析します。
自動フォローアップ質問: 従業員が回答すると、SpecificのAIが賢明なフォローアップ質問を投げかけ、より豊かなアクション可能なデータを得ることができます。「何が問題か」だけでなく、「なぜか」と「改善方法」も収集できます。詳細はこちらをお読みください。
瞬時AI分析: 応答が得られると、ツールがすべてのフィードバックを要約し、主要なテーマを強調し、定量結果を表示します。スプレッドシートも手動コード化も不要です。AIと直接チャットすることができ、ChatGPTと同様の分析ができるのですが、データに統合されています。
データコンテキストの管理が容易: Specificは、AIに送信されるデータを管理し、フィルタリングし、セグメント化することができるため、関心のある会話や質問にのみ焦点を当てることが可能です（複数のツールやトピックを一つの調査で使用する際に便利です）。
これらの機能は、67％以上の企業が従業員のワークフローにAIを統合している場合に特に価値があります。従業員はすでにAIを分析に活用することに慣れているのです[2]。
ツールとリソースに関する従業員調査の応答を分析するために使用できる有益なプロンプト
ChatGPTやSpecificを含むAIツールは、アクション可能な洞察を提供するためにプロンプトに大きく依存しています。これらは調査分析を強化するための基本的なプロンプトタイプです。
コアアイデアに関するプロンプト: 調査データから繰り返し現れるテーマと主な発見を構造化された要約として得るために使用します。Specificでも使われる正確なプロンプトですが、ChatGPTや他のGPT搭載ツールでも同様に機能します。
あなたのタスクは、コアアイデアを太字（コアアイデアごとに4～5語）と最大2文の説明を抽出することです。
出力要求:
－ 不要な詳細は避ける
－ 特定のコアアイデアを言及した人の数を指定する（単語ではなく数値を使用）、最多言及のものが上位
－ 提案なし
－ 示唆なし
出力例:
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
AIにより多くのコンテキストを与えると、より適切な回答を得られます—従業員調査の目的、部署、対象となるツール、特定の分析目標を説明してください。例えば次のように試してみてください：
私たちの会社では、ツールとリソースについての社員調査を実施しましたが、従業員が好んでいるツール、摩擦を引き起こしているツール、欠けているリソースを知りたいです。これを念頭に置いて、これらのオープンエンドの応答を分析してください。
コアアイデアのリストを確認した後、AIとのチャットで深掘りしてください。「XYZ（コアアイデア）についてもっと教えてください」といった形で最も多く言及されたテーマの背後にある内容を発掘することができます。
特定のテーマに関するプロンプト: 「コラボレーションツール」や「モバイルデバイスサポート」のような特定のテーマを確認したい場合は：
[テーマ]について話していた人はいましたか？引用を含めてください。
痛点と課題に関するプロンプト: 摩擦点とブロックを明らかにするために使用：
調査応答を分析し、言及された最も一般的な痛点、いら立ち、または課題を一覧にします。各課題を要約し、パターンや発生頻度を記録してください。
提案とアイデアのプロンプト: 従業員の提案の迅速なリストを得たい場合は：
調査参加者が提供したすべての提案、アイデア、またはリクエストを特定して一覧化します。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を含めてください。
感情分析のプロンプト: 現在のツールに関する全体的な士気や態度を測定：
調査応答で表現された感情（例：積極的、否定的、中立）を評価してください。それぞれの感情カテゴリに貢献す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。
ペルソナのプロンプト: 新しいツールを展開する際に役立つ、行動や態度に基づくユーザータイプの特定：
調査応答に基づいて、製品管理で使う「ペルソナ」に似た異なるペルソナのリストを特定し、説明してください。各ペルソナの主要な特徴、動機、目標、会話で観察された関連する引用やパターンを要約します。
これらのプロンプトは、従業員調査データから深い洞察を得るのに役立ち、ワークフローが何であれ役立ちます。専門家が作成した調査と質問テンプレート、そしてプラグアンドプレイのプロンプトを備えたものをご希望なら、従業員フィードバックのための最高の調査質問または従業員ツールとリソースのAI調査ジェネレーターに関する記事をご覧ください。
質問タイプ別にSpecificが定性データを分析する方法
定量的な回答はフィルタリングや図表化は簡単ですが、本当に価値ある情報はしばしばオープンテキストフィールドに埋もれています。Specificの分析エンジンが異なる質問タイプを自動的に処理する方法をご紹介します：
フォローアップの有無に関わらずオープンエンドの質問: AIは質問に関連するすべての応答を要約し、フォローアップがある場合はその説明も含めます。各フィードバックの裏にあるものを豊かに眺めることができます。
フォローアップ付き選択肢質問: 各選択肢（例：好ましいツールまたはリソース）は、そのグループの書かれた応答に基づいてAI生成された要約を受け取ります。どのアイテムが機能している、欠けている、またはユーザーセグメントごとに苛立ちを引き起こしているかを明らかにします。
ネットプロモータースコア（NPS）: 推奨者、受動者、および批判者はそれぞれ独自のフィードバックセットをテーマ化して要約され、どのツールについて従業員が称賛しているか、または不満を感じているかを正確に知ることができます。
これをChatGPTで手動ですべて行うこともできますが、応答をコピーして貼り付け、分類するのに何時間も費やすことになります。すでに半数以上の従業員がAIツールが生産性を向上させたと言うとき[3]、定性調査分析のための専用プラットフォームを使用する方が理にかなっています。各方法の詳細な分析をご希望の場合は、AIによる調査応答分析のガイドをご覧ください。
AIのコンテキストサイズ制限を回避する方法
AI調査分析での大きな課題は、大規模な調査が単一のAI「コンテキストウィンドウ」に収まらないことです。一度にChatGPTや他のLLMが処理できる応答が多すぎるかもしれません。Specificはこれを二つの方法で解決します：
フィルタリング: ユーザーの回答に基づいて会話をフィルタリングでき、選択した質問（または回答）に対する調査応答だけをAIに送信して分析させます。特定のリソースに関するフィードバックだけを見たい場合は、そのリソースを使用しているスタッフでフィルタリングします。
クロッピング: 調査全体ではなく特定の質問だけがAIと共有されます。これによりコンテキスト制限内に収まり、より多くの応答を一度に分析できるようになりますが、焦点を失うことはありません。
これらの戦略を使用することで、データを自分で切り出してコピー＆ペーストする手間を避けることができます。これにより、従業員からの学習にもっと時間を割くことができ、手動の雑事に時間をかけずに済みます。
従業員調査応答を分析するための協調機能
協力は、ツールとリソースに関する従業員調査から実行可能な洞察を引き出す最も困難な部分です—特に複数のチーム、マネージャー、または利害関係者が同じ会話セットから異なる答えを求める場合には。
Specificでは、協力が組み込まれています: データをAIとチャットで分析し、単一の調査で複数のチャットを開くことができます。各チャットは独自のフィルターを持つことができ、例えばIT部門からのフィードバックだけ、またはオンボーディングツールの否定的なコメントだけを取り出します。誰がどのチャットを作ったかが明確ですので、他の人の出発点を取り上げたり、側面を比較したりするのが簡単です。
貢献の可視性が簡単: チームメイトと作業しているとき、AIチャットの各メッセージには送信者のアバターが表示されます。誰がどの質問を提起したか、どの要約を求めたか、どこから具体的な洞察が得られたのかを常に知ることができます。クロスファンクショナルチームが調整する必要がある場合や、調査洞察に基づいてどのように決定がなされたかを文書化したい場合にはこれが貴重です。
ゲートキーピングやサイロ化はもう不要: チャットベースの分析では、誰でも自分の質問を投げかけ、発見を共有し、洞察を共同で作り上げることができます—経験豊富な研究者でもAI調査ツールに不慣れな人でも。
この種のコラボレーションワークフローを設定する方法については、ツールとリソース用の従業員調査を作成するステップバイステップガイドをご覧ください。
今すぐツールとリソースに関する従業員調査を作成してください
豊かな洞察をより速く得てください: AIパワーの会話型調査を作成し、従業員が自由に意見を述べられるようにします—AIによる瞬時の分析とチームコラボレーションを活用しながら。