この記事では、トレーニングと開発に関する従業員アンケートからの回答とデータを分析するためのヒントをご紹介します。アンケート分析、AIアンケート、またはAIを活用したアンケートビルダーの利用に興味があるなら、ここで実用的なアドバイスを見つけられるでしょう。
従業員アンケートの回答を分析するための適切なツールの選択
使用するツールとアプローチは、データが定量的（評価や複数選択肢）であるか、定性的（自由記述の回答）であるかによって異なります。詳細を分解してみましょう：
定量データ:ここでは数値が助けになります。「当社のトレーニングプログラムをどの程度推奨しますか？」のような質問や、従業員が最も価値を感じたコースを数え上げる際には、ExcelやGoogleスプレッドシートのような基本的なツールで対応できます。これらのプラットフォームは、回答を数えたり、平均を計算したり、トレンドを一目で見つけるのが容易です。
定性データ:ここが難しい部分です。自由記述のフィードバックや、従業員がどのように改善したいかに関するコメント、またはフォローアップによる詳細な回答は多くの洞察を持っていますが、何百もの回答を手動で読むのは圧倒され、非効率的です。そこでAIが活躍し、大量のテキストを即座に実用的なテーマやトレンドに蒸留することが可能です。
定性的な回答を扱う場合に使用できる2つのアプローチがあります：
AI分析用のChatGPTまたは類似のGPTツール
コピーペースト法:定性的な回答をエクスポートし、ChatGPT（または他のGPT-4ベースのツール）にコピーしてデータについて会話を始めます。深掘りしたい場合は、要約を取得し、パターンを探るためのプロンプトを使用してください。
欠点:このワークフローはかなり手動です。適度なボリュームの回答を処理するには効果的ですが、数百件の回答や機密の会社データを扱う場合には面倒です。ファイルの管理に手間を取り、プライバシーを心配し、どの質問にどの回答が関連するのか追跡するのが難しいかもしれません。基本的なニーズには対応できますが、スピード、文脈、コラボレーションを求める場合には理想的ではありません。
「Specific」のようなオールインワンツール
目的に基づいたプラットフォーム: Specificのようなツールは、アンケート回答の収集から、AIを利用したフォローアップ質問で回答の質を高めるまで、そして即座に要約を提供するまで、全体のワークフローに対応するよう設計されています。
より良いデータの質: Specificで会話型アンケートを作成すると、AIが各回答者と対話し、詳細を明確にし、掘り下げるため、定性的データは分析開始時からより豊かです（自動AIフォローアップ質問を参照）。
統合された分析: データが入力されると、SpecificのAIはすべてのテキスト回答を要約し、主要なテーマを見つけ、質問、回答者のタイプ、またはカスタムフィルターによって結果を整理します。スプレッドシートや面倒な手作業は必要ありません。また、結果についてAIとチャットする力を得ることができ、ChatGPTのようにチームコラボレーションや文脈、プライバシー、セグメンテーションの処理のための追加機能も備えています。
効率化されたワークフロー: アンケートの作成からデータ分析、結果の共有まで、すべてを安全で統一された環境で処理します。これは、従業員の94％が学習と開発に投資する会社に長く留まりたいと考えていることからもわかるように、フィードバックに基づく改善がいかに重要かを強調しています。[2]
トレーニングと開発に関する従業員アンケートの回答を分析する際に使用できる有用なプロンプト
効果的なアンケート分析は、データとAIアシスタントの両方に適切な質問をすることにあります。ここに、Specificで機能するか、ChatGPTと一緒に使用できるシンプルで強力なテキストプロンプトがいくつかあります。これらは、トレーニングと開発に関する従業員のフィードバックを理解するのに役立ちます：
コアアイデア用プロンプト:このクラシックなプロンプトを使用して、大量の回答から主要なトピックを瞬時に抽出してください：
あなたのタスクは、太字のコアアイデア（4-5語のコアアイデアごと）+最大2文の説明文を抽出することです。
出力要件:
- 不必要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアについて何人が言及したかを指定する（数字を使う、言葉ではなく）、最も言及されたものを上位に
- 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
これがSpecificのデフォルトのプロンプトです。何が重要かがすぐに分かり、例えば、多くのスタッフが「より柔軟なトレーニング形式」または「上級リーダーシップスキル」の必要性を主要テーマとして取り上げたかどうかが一目で分かります。
ヒント: AIは、アンケートの文脈や対象、目標に関する情報を多く提供するほど、より豊かな洞察を提供します。例えば、次のようなことを試すことができます：
「データは、会社主導のスキルアップグレードトレーニングを完了した後にソフトウェアエンジニアに送信されたアンケートから得ています。カリキュラムにおける最も一般的な課題を理解し、改善の可能性を見つけたいです。」
主要トピックへの深掘り用プロンプト:特定のアイデアをもっと知りたい場合は、次のように質問してください：
「職場でのトレーニングの有効性」についてもっと教えてください
特定トピックの検証用プロンプト:詳細やバズワードの議論を探していますか？次を使用してください：
「トレーニングへのAI統合」について誰かが話しましたか？引用を含めてください。
課題と挑戦用プロンプト:従業員をイライラさせたり成長を妨げているものを浮き彫りにするのに最適です：
アンケートの回答を分析し、最も一般的な痛みのポイント、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、パターンや頻度を記載してください。
提案とアイデア用プロンプト:従業員からの具体的なリクエストや革新的なアイデアを発見してください：
アンケート回答者が提供した提案、アイデア、またはリクエストをすべて特定してリストアップしてください。それらをトピックまたは頻度で整理し、関連する場合には直接引用を含めてください。
感情分析用プロンプト:フィードバックがポジティブかネガティブか中立かを迅速に把握してください：
アンケートの回答に表現された全体的な感情（例：ポジティブ、ネガティブ、中立）を評価してください。それぞれの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強調してください。
ペルソナ用プロンプト:回答者の間でのパターンを見つけましょう ― 例えば、「熱心な学習者」や「キャリアに不安を感じている人」。これにより、将来のプログラム設計や結果のコミュニケーションに役立ちます：
アンケート回答に基づいて、製品管理で使用される「ペルソナ」に似た特色のあるペルソナのリストを特定して記述してください。各ペルソナについて、その主な特性、動機、目標、および会話で観察された関連する引用やパターンを要約してください。
これらのプロンプトを組み合わせることで、「人々は何を言ったのだろう？」を超えて「どう感じているのか、何を必要としているのか、より良いプログラムを作るための機会はどこにあるのか？」という洞察に進むことができます。より良い質問を設計したい場合は、従業員トレーニングと開発のためのベストなアンケート質問ガイドをチェックしてください。
質問形式ごとのSpecificによる定性データの分析方法
Specificの利点の1つは、質問の構造に対する認識です。これが具体的な分析方法です：
自由記述の質問（フォローアップありまたはなし）:それぞれの質問について、皆が言ったことをまとめた包括的な要約を提供します。また、フォローアップの回答も詳細にレビューすることで、単に何が言われたのかだけではなく、その理由を理解することができます。
フォローアップ付きの複数選択肢:各選択肢（例：「オンライントレーニングを好む」対「対面授業を好む」）には専用のAI要約があり、その選択をした人々の間で共通のテーマやユニークなアイデアを示します。
NPS質問:ネットプロモータースコア分析は単に数値ではありません。Specificはカテゴリごと（批判者、中立者、推奨者）に要約を提供し、意見を駆り立てる要因を明確化し、フォローアップコメントを掘り下げて豊かな文脈を提供します。NPSアンケートをすぐに開始したい場合は、Specificのアンケートビルダーへのリンクを使用できます。
これらの多くをChatGPTでも実現できますが、時間と手間がかかります。Specificはすべてを効率化し、管理ではなく実行に集中できるようにします。
大規模アンケート分析時のAI文脈制限の克服
AIを使用する際の一般的な課題の1つは、文脈サイズの制限です。これはChatGPTとSpecificの分析の両方に影響を与えます。何百（または何千）ものアンケート回答を一度にAIに投入することはできません。
証明された2つのソリューション:Specificには標準でこれらが含まれていますが、どの高度なツールでも役立ちます：
フィルタリング:データを絞り込みます。特定の質問に回答した従業員や特定のオプションを選んだ回答のみを含めます。これにより、AIは実際に関心を持っているサブセットに集中し、データ量を管理しやすくします。
トリミング:分析に送信するデータを制限します。例えば、「職場での学び」についてのフィードバックを理解したい場合は、その回答のみをAIに送信して深掘りします。このアプローチはすべてのアンケート質問タイプに対応します―オープン、複数選択、またはNPS。
Specificで作業している場合は、これらのフィルターをネイティブに分析インターフェースで適用でき、チームがAIを負荷することなく最適な会話を分析できます。詳細については、SpecificにおけるAIアンケート回答分析の仕組みをチェックしてください。
従業員アンケートの回答分析のためのコラボレーション機能
従業員のトレーニングと開発のフィードバックをチームで合成しようとしたことがある場合、皆が同じページにいることを確認するのが頭痛の種であることが分かるでしょう。
AIで直接チャット:Specificでは、AIとチャットすることで簡単にアンケートデータを分析します。これにより、メールやメッセージスレッドの数が減り、どの洞察が現在のもので関連性があるのかについての推測が不要になります。
複数のチャットセッション: 個別にフィルタリングされたチャットを作成でき、どのスレッドが誰によって作成されたかが分かります。したがって、（人事、L&D、マネージャーなどの）チームが並行して調査を行い、結果をシームレスに共有できます。
誰が話しているかを確認:SpecificのAIチャットでコラボレーションしている際、各メッセージには送信者のアバターと名前が表示されます。これにより、通常はブラックボックスなAI体験がリアルなチームワークスペースに変わり、レビューのスピードが上がり、次のアクションを割り当てたり、発見を報告したりするのが容易になります。
これらの機能を構造化されたアンケート作成（従業員トレーニングと開発のためのSpecificのAIアンケートジェネレーターを参照）と組み合わせることで、質問デザインからデータ収集、コラボレーティブな分析と行動まで、堅牢なワークフローを確立することができます。
いまトレーニングと開発に関する従業員アンケートを作成しましょう
適切なフォローアップ質問をするAI対応の従業員アンケートを設計し、より豊かなデータを提供し、分析を容易にし、トレーニングプログラムを改善し、初日から維持改善を行えます。