この記事では、AV品質についてのイベント参加者調査からの回答をAIを活用したアプローチと実際のプロンプトを使用して分析するためのヒントを提供します。
分析に適したツールの選択
選択するアプローチとツールは、データの形式と構造に依存します。もしあなたが持っているデータが以下のようなものであれば：
定量データ：数値、評価、またはカウント（「このオプションを選んだ人の数」のような）など、扱いやすいです。ExcelやGoogle Sheetsにデータを投入するだけで、パターン、集計、平均を手間なく発見できます。
定性データ：自由回答やフォローアップの返信を考えてください。手動で読むのはすぐに圧倒されがちで、微妙なフィードバックもよく見落とされます。そこでAIツールが輝きます：大量のテキストを解析し、テーマを表出させ、主要なポイントを要約し、さらに潜在的な感情や感情を検出します。現代のAI調査分析ツールは、AV品質についての参加者の本音を確実に明らかにし、見落としがちな微妙な点さえも捉えます。[1]
定性回答を扱う際のツールアプローチは二つあります：
ChatGPTまたは類似のGPTツールを使ったAI分析
調査データをエクスポートした場合、これらの回答をChatGPTまたは他の汎用GPTツールにコピー＆ペーストして、研究アシスタントと話すように対話できます。
必ずしも便利ではありません。 小さなフィードバックセットであれば機能しますが、データが増えると、エクスポートを整理したり、会話ごとに分割したり、AIを正しい方向に促すのに多くの時間を費やします。AIに送られるコンテキストを管理する賢い方法がないため、重要なニュアンスが失われたり、切り捨てられることがあります。
これらのツールは調査データ専用ではない。 プロンプトを作成し、データを自分で構造化する必要があります。このプロセスは面倒になりやすく、パターンを見落としたり、フィードバックを誤解したりするのは簡単です。
Specificのようなオールインワンツール
Specificはこれに特化して設計されています。会話型の調査データ、AV品質のフィードバックを含むものを収集し、AIで瞬時に分析することができます。SpecificでのAIを活用した調査回答分析の詳細を学ぶ。
最初からより良いデータ。 フォローアップ質問を自動的に行うことで、Specificは単純なフォームよりも豊かな回答を収集します。これにより会話の質が向上し、分析時により深い実行可能な洞察が得られます。自動AIフォローアップ質問がどのように機能するかについてさらに詳しく読む。
瞬時の実行可能な分析。 AIはフィードバックを要約し、パターンを特定し、すべてを明瞭で実行可能な洞察に蒸留します—手動のコピー＆ペーストは不要です。チャットベースの分析体験は、ChatGPTと対話するのと同じように感じられますが、調査データに特化されています。フォローアップ質問も可能で、データを分割し、AIコンテキストを細かく調整して重要なことに焦点を当てることができます。
オールインワンのワークフロー。 Specificの統一されたプラットフォームは、作成、フォローアップ、分析、チームとのディスカッションを管理します—エクスポート、メール、またはスプレッドシートとの格闘はもう不要です。自分で調査をゼロから設計したい場合は、AI調査ジェネレーターを試してみてください。
イベント参加者のAV品質フィードバックを分析するために使用できる有用なプロンプト
よく設計されたプロンプトを使用することで、SpecificやChatGPTのようなツールをより有効に活用できます。
コアアイデア用のプロンプト： AV品質調査回答の主要なテーマを抽出するためにこれを使用します。これはSpecificの洞察を支えるコアプロンプトですが、どこでも効果があります：
あなたのタスクは太字のコアアイデア（コアアイデアごとに4-5単語）＋最大2文の説明文を抽出することです。
出力要件：
- 不要な詳細は避ける
- 特定のコアアイデアについてどのくらいの人が言及したかを指定する（単語ではなく数字を使う）、最も多いものを先頭に置く
- 提案はなし
- 示唆なし
例出力：
1. **コアアイデアのテキスト:** 説明文
2. **コアアイデアのテキスト:** 説明文
3. **コアアイデアのテキスト:** 説明文
コンテキストを追加し、より良い結果を得る。 AIにあなたの調査、イベント、関心のある内容を伝えるほど、その回答はターゲットに絞られます。たとえば：
私の調査は、ハイブリッドテックカンファレンスのイベント参加者に送られ、AV品質のどの側面が彼らの全体的な体験に最も影響を与えたかを理解するものでした。技術的な問題、全体的な明瞭さ、参加者の改善提案を優先してください。
詳細を求めるプロンプト： コアトピック（例：音声の問題）をより深く理解するために、以下を使用します：
XYZ（コアアイデア）についてもっと教えてください。
特定のトピックに関するプロンプト： 特定のAV要素、たとえばマイクのフィードバックに誰かが言及したかを確認するために、このプロンプトを使用します：
誰かがマイクのフィードバックを話題にしましたか？引用を含めて。
ペインポイントと課題のプロンプト： AV品質に関するフラストレーションや頻繁な不満を探るのに最適です：
調査回答を分析し、AV品質に関して言及された最も一般的なペインポイント、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。各項目を要約し、パターンや発生頻度をメモしてください。
提案とアイデアのプロンプト： 将来のイベントでのAV改善のための参加者からの提案を抽出します：
AV品質を改善するために提供されたすべての提案、アイデア、または要求を特定し、リスト化します。それらをトピックや頻度によって整理し、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： 人々の全体的な感情の概要を確認するのに便利です：
調査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、ニュートラル）を評価します。各感情カテゴリーに寄与する重要なフレーズやフィードバックを強調表示します。
質問設計とプロンプトのさらに多くのヒントについては、AV品質についてのイベント参加者調査におけるベスト質問の内訳をチェックしてください。
AI（およびSpecific）が異なるタイプの調査質問をどのように処理するか
調査分析で得られるものは、質問の構造に大きく依存します。以下は、タイプ別の分析内訳です：
オープンエンド質問（フォローアップあり/なし）： AIはすべての回答を要約し、フォローアップ質問から得られたより深い洞察とともに提示します。Specificでは、各オープンテキストプロンプトに対して簡潔なテーマ要約が表示され、すべてのフォローアップ返信の横並びの内訳が示されます。
フォローアップ付きの選択肢： 各オプション（例：「音質が悪かった」、「画質は許容範囲」）には、フォローアップ回答の独自の要約が表示されます。これにより、人々が選んだものだけでなく、なぜそうしたかを一目で確認できます。
NPS： AIは、減少者、パッシブ、およびプロモーターからのフィードバックを分離し、支持者と批評家を区別するものを明確に示します。
一般的なAIツールでも、フィルタリングされたデータ（たとえば特定の選択肢に関連付けられた回答のみを含む）をコピーしてテーマ分析も行うことができますが、手動でのソートとセットアップにより多くの労力を費やす必要があります。
調査作成のステップバイステップガイドについては、AV品質についてのイベント参加者調査の作成方法を参照してください。
AIのコンテキスト制限に対応する方法
ChatGPTでもSpecificのようなプラットフォーム内ソリューションでも、AIモデルには一度に「送信」できるデータの上限があります。AV品質の調査に多くの回答がある場合、壁にぶつからないようにする方法は以下の通りです：
フィルタリング： 特定の主要な質問に回答したユーザーの会話だけを選び、関連するデータのみを分析するようにします。
クロッピング： AIにレビューを依頼する質問を選択します。「遭遇した最大のAVの課題は何ですか？」に対する回答のみを分析し、それ以外のものはスキップすることで、1度の分析バッチにより多くの会話を収めます。
Specificはこれらの機能を即座に提供し、データをコンテキスト制限に収めるために手動でチャンク化する手間を省きます。
イベント参加者の調査回答を分析するための共同機能
イベント参加者のAV品質調査フィードバックを分析する際に、コラボレーションはしばしば痛点となります。 ファイルが増え、コンテキストが失われ、重要な発見がメールのスレッドやスプレッドシートのタブに埋もれてしまいます。
Specificでは、AIと対話するだけで誰でも調査データを分析できます。 しかし、チームがあれば、リアルタイムで共同作業を行うことも可能です。各チャットには独自のフィルターセットがあり（たとえば、ハイブリッドセッションの参加者に焦点を当てている場合や、同僚が対面の問題を掘り下げている場合）、誰が特定のチャットを作成したかを常に確認でき、イベントスタッフやAVパートナー間のコラボレーションを合理化します。
透明性が組み込まれています。 各チャットメッセージには、送信者のアバターが表示され、誰が何を尋ねたかを明確にします。チームでのインサイトレビュー時に役立ち、同僚が残した地点から簡単に作業を引き継ぐことができ、フィードバックや解釈が伝わらずに失われることはありません。
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