この記事では、高校2年生の生徒を対象とした学校安全についてのアンケート調査から、回答を分析するためのヒントを紹介します。真の洞察を得るためには、アンケートが明らかにした数字とストーリーをナビゲートするための適切なツールと実践的なアプローチが必要です。
アンケート分析のための適切なツールの選択
アンケートデータを分析するための最適なアプローチとツールは、回答の形式と構造に依存します。定量データを扱っているのか、定性データを扱っているのかを明確にすることで、適切な方法を選択する助けになります：
定量データ: これらはあなたの集計データです。何人の生徒が安全を感じたか、何パーセントがいじめを報告したか、などです。このようなデータは、ExcelまたはGoogle Sheetsを使用して簡単に分析でき、即座に計算、チャート、パーセンテージを得ることができます。
定性データ: ここで物事が深くなります。学生からのオープンエンドの回答や会話形式のフォローアップは、詳細と洞察に満ちていますが、単に「眺める」ことができません。特に数百の会話がある場合、従来のスプレッドシートでは不十分であり、そこでAIが登場します。実際、定性アンケートデータを分析する際のAIの利用は画期的であり、リアルタイムの解釈を可能にし、データ全体の質を向上させています。[4]
何百または何千もの考え深くニュアンスに富んだ回答に直面している場合、定性データ分析に取り組むための2つの主要なツールがあります：
ChatGPTや類似のGPTツールでAIによる分析
シンプルな方法: エクスポートした回答をChatGPTや類似のGPT AIツールにコピーして貼り付け、テーマや要約を得るために質問をしたりプロンプトを実行します。
欠点: この方法でデータを処理すると、すぐに煩雑になります。回答を整理することが難しく、コンテキストが失われることがあり、エクスポート・コピー・ペーストには時間がかかります。さらに、これらのツールには一度に分析できるデータの量に制限があります（AI「コンテキストサイズ」）。つまり、回答を小さなチャンクに分割せざるを得ないことがよくあり、作業が遅く反復的になります。
オールインワンツール Specific のようなもの
アンケート用に作成された: Specificのようなプラットフォームは、このようなユースケースに設計されています。会話形式のアンケート回答を収集し、組み込みAIで自動的に分析します—スプレッドシートもコピー・ペーストも不要で、手元に洞察がただちに得られます。
フォローアップ＝より良いデータ: Specificのチャット型アンケートは、スマートで動的なフォローアップ質問をリアルタイムで行い、固定形式のフォームよりも深く掘り下げます。これは、より豊富で一般的でない回答を意味し、分析のためのより多くの内容をもたらします。より良い質問の構築方法やこれらのフォローアップがどのように機能するかについてのインスピレーションが必要な場合は、AIフォローアップ質問がアンケートの深さをどのように改善するかをチェックしてください。
インスタントインサイト: SpecificはAIを活用して回答を即座に要約し、主要なテーマを強調し、実行可能な発見を提示します—手作業によるコーディング、タグ付け、スプレッドシートの操作は不要です。結果についてAIと直接チャットすることもでき（ChatGPTスタイルで、アンケートの構造とコンテキストを十分に把握しています）、必要に応じてセグメント化またはフィルタリングできます。
ワンクリックでのインサイト管理: AIに送信するデータを制御することができ、重要なものに集中し、大量なデータまたは機密データを効率的に管理することが容易になります。
これらの高度な機能について詳しくは、AIアンケート回答分析の完全な機能をご覧ください。
高校2年生の学校安全アンケートの回答を分析するために使える便利なプロンプト
データをAIに取り込んだら（ChatGPTでもSpecificでも）、適切なプロンプトを用意することで明確で実行可能な洞察を得ることができます。このオーディエンスとアンケートのトピックに対して最も効果的なプロンプトを以下に示します：
コアアイデアのためのプロンプト: 大量の回答から最も重要なトピックを抽出するのに最適です。また、Specificのデフォルトの方法です。AIのチャットインターフェースにこれを貼り付けます：
タスクはコアアイデアを太字（1つのコアアイデアに4〜5語）+ 最長2文の説明文に抽出することです。
出力要件:
- 不要な詳細は避ける
- 特定のコアアイデアを何人が言及したかを指定する（言葉ではなく数字を使用し、最も多く言及されたものを上に）
- 提案なし
- 指標なし
出力例：
1. **コアアイデアテキスト:** 説明文テキスト
2. **コアアイデアテキスト:** 説明文テキスト
3. **コアアイデアテキスト:** 説明文テキスト
AIにもう少しコンテキストを与えて精度を上げる: いつもAIにアンケートと目標についての背景情報を提供してください。たとえば、上記のプロンプトの前に次のように追加することができます。
このアンケートは高校2年生を対象にした学校安全についてのものです。私のゴールは、生徒が直面している最も差し迫った問題を理解することです。特にいじめ、身体的安全、感情的安全、学校文化に関してです。
テーマを深掘りする: 「XYZ（コアアイデア）についてもっと教えてください。」最初のプロンプトで得た重要なテーマのリストを持ったら、AIにそのテーマを拡大したり、具体例や生徒の引用を提供するように頼むことができます。
特定のトピックについてのプロンプト: 特定の問題やイベントについて誰かが議論したかどうかを確認したい場合（例: セキュリティオフィサーの存在やいじめの経験について）、次のように質問してください。
「[特定のトピック] について話した人はいますか？引用を含めてください。」
ペルソナに関するプロンプト: 学生の回答から代表的なペルソナを抽出する。
アンケートの回答に基づき、製品管理のように「ペルソナ」を利用して、異なるペルソナのリストを特定し、説明してください。各ペルソナについて、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。
痛点と課題についてのプロンプト: 欲求不満や課題をより明確に把握したい場合：
アンケートの回答を分析し、最も一般的な痛点、欲求不満、または課題をリストアップします。各項目を要約し、出現頻度やパターンを指摘してください。
動機とドライバーについてのプロンプト: 学生がなぜ特定の動作をしたり意見を発表するのかを理解する。以下を尋ねます:
アンケートの会話から、行動や選択の動機、願望、理由を抽出してください。類似する動機をグループ化し、データから得られた証拠を提供します。
感情分析についてのプロンプト: データのムードや展望を把握する：
アンケート回答に表れている全体の感情を評価する（例： ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）。各感情カテゴリに寄与するキー句やフィードバックを強調表示します。
提案やアイデアに関するプロンプト: 実行可能な知見のためには、以下を使用します：
アンケート参加者から提供されたすべての提案、アイデア、または依頼を特定して一覧化してください。それらを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ます。
満たされていないニーズや機会についての提案: 何が欠けているのか、または改善が必要なところを明らかにするために、試してみてください：
回答者が指摘する未満のニーズやギャップ、または改善の機会を明らかにするために、アンケートの回答を調べてください。
Specificが質問タイプによってデータをどのように分析するか
さまざまな種類のアンケート質問は、異なる分析アプローチを必要とします。Specific—そして真のトップAI能力を持つどのアンケート分析ツールでも—これらをどのように処理するかを以下でご紹介します：
オープンエンドの質問（フォローアップの有無にかかわらず）: すべての回答とフォローアップ質問からのコンテキストをまとめた要約を提供します。これが、深さを得るために重要な要素であり、数字だけではなく全体像を捉えるための鍵です。
フォローアップ質問付き選択肢: 各オプションが個別に分析され、そのオプションに関連するフォローアップ質問への回答が要約され、テーマごとにグループ化されます。
Net Promoter Score(NPS): 批評者、中立者、推奨者が、それぞれその回答に基づいた専用の要約を受け取ります。これにより、NPSが単なる数字以上に、ニュアンスのある実行可能なデータポイントになります。
ChatGPTでも同じことを行えますが、スケールアップするにつれて時間がかかります。
高校のアンケート分析の実例を見たい場合は、高校生のためのベスト質問ガイドでいくつか見つけることができます。
多くのアンケート回答を分析する際のAIコンテキスト制限を克服する方法
すべてのAIには制約があります。 アンケートが大変人気がある場合、または学校全体で実施している場合、AIが一度に処理できる情報量が多すぎる場合があります。GPTベースのプラットフォーム（ChatGPTやSpecificを含む）には「コンテキストウィンドウ」があり、一度に分析できるデータ量には制限があります。[6]
幸い、賢い回避策があります。Specificにはコンテキストを管理するための2つの方法があります。
フィルタリング: 選択された質問に答えたユーザーの会話や、特定の回答を選んだ話にだけ焦点を当てて分析します。たとえば、いじめを報告した学生のストーリーにだけ集中するといったことができます。5年前に比べて、いじめの報告率は5％増加しました。[1]
クロッピング: AIに分析してもらいたい質問のみを選んで送信します。これで、サイズ制限内に収まり、すべての質問を分析することなく重要なニュアンスを失わずにすみます。
これらのオプションを活用することで、回答を無作為に削除する必要がなくなり、学校安全や学生の安全などのセンシティブなエリアの重要なニュアンスを失うことなく、情報を制御することができるようになります。
これを実践的に試したい場合は、高校2年生のための学校安全アンケートを生成することができます。また、他のカスタムトピックに関する便利なプロンプトの一例を 以下に示します。