この記事では、「期待」に関するマスタークラス参加者のアンケートの回答を分析するためのヒントをご紹介します。AIツールを使用してアンケートデータを最大限に活用する方法や、散らかった回答を行動可能なインサイトに変える方法を学びます。
アンケート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、マスタークラス参加者アンケートから収集したデータの種類に合ったものであるべきです。簡単に説明しましょう：
定量データ：回答がほとんど閉じた形式の場合（例：複数選択や評価）、それらをExcelやGoogle Sheetsで簡単に分析できます。マスタークラスを「10」と評価した参加者の数を数えるのは素早く、一般的な方法です。
定性データ：自由記述形式の回答（例：「マスタークラスで何を学びたいですか？」）やフォローアップの質問への回答ははるかに複雑です。何百ものコメントを手作業で読み解釈するのは現実的ではありません。ここではAIツールを使って非構造化フィードバックを理解する必要があります。
定性応答に関するツールの利用には2つの主なアプローチがあります：
AI分析のためのChatGPTまたは類似のGPTツール
エクスポートした自由回答をChatGPTまたは類似のGPT対応ツールにコピーできます。チャットを開始し、要約や分類、インサイトの抽出をするためのプロンプトを使用します。
難点は？あまり便利とは言えません。入力のためにデータを整形するのは面倒です。特に多くのアンケート回答があると、コンテキストの長さの管理が難しいです。また、要約やテーマの追跡は自分自身で行う必要があり、組織化されていません。
Specificのようなオールインワンツール
目的に特化したAIアンケートツールであるSpecificは摩擦を減少させます。データを収集（会話形式のAIアンケートを使用）し、一箇所で回答を分析することができます。
特に際立つ点：回答を集める際、Specificは詳細を明らかにするため、パーソナライズされたフォローアップ質問を行います—量より質を重視します。
分析面では、AIが即座にデータを要約し、重要なテーマをグループ化し、回答をすぐに活用できるインサイトに変えます。スプレッドシートの整理は不要です。結果についてAIチャットで意見を交わすことができ、AIに送信された情報を管理するための追加機能があります。
より技術的な読者のために、一般的な研究のワークフローとの統合や詳細な分析、チームでの共同作業が組み込まれています。
AIと自然言語処理（NLP）は本当にゲームを変えました：今日のAIツールはすぐに自由記述の回答を解釈できるようになり、データの質を向上させ、手作業を劇的に減らしました。[1]
期待に関するアンケートデータを分析するために使える有用なプロンプト
AIから有用な出力を得るためには、何を質問するかが鍵です。こちらに、お使いいただける実践的なプロンプトをご紹介します。
中核アイデア用プロンプト：大規模な定性データセットから中核となるテーマを要約するための基本的なプロンプトです。Specificでも使用されており、ChatGPTでも同様に効果的です：
あなたのタスクは、太字の中核アイデア（中核アイデアあたり4～5語）を抽出 + 最大2文の説明を行うことです。
出力要件：
- 不要な詳細を避ける
- 特定の中核アイデアを指摘した人数を正確に示す（数字を使用、最も多いものから表示）
- 提案なし
- 示唆なし
出力例：
1. **中核アイデアのテキスト:** 説明文
2. **中核アイデアのテキスト:** 説明文
3. **中核アイデアのテキスト:** 説明文
プロ・ティップ：アンケートについてAIに詳細を提供するほど、分析が向上します。
例えば、プロンプトの始めにあなたの対象者と目標の説明を追加します：
このアンケートは、デジタルマーケティングのオンラインマスタークラスでの参加者の期待について質問しています。参加者にはスキルアップを望むマーケターや小規模事業者が含まれます。彼らの学習目標、困難点、このイベントを最も価値のあるものとする要素を理解したいと考えています。
詳細用プロンプト：見つかったテーマについてさらに掘り下げるようAIに依頼します—例：「『ネットワーキングの機会』についてより多く教えてください。」
特定のトピック用プロンプト：特定の分野が言及されているか確認したい場合は次を使用します:
誰かが高度な分析について語りましたか？ 。”引用を含めてください。”
ペルソナ用プロンプト：動機ごとにオーディエンスをセグメント化するのに最適です—
アンケートの回答に基づいて、製品管理で使用される「ペルソナ」と同様に、明確なペルソナのリストを特定して説明してください。各ペルソナについて、その主要な特徴、動機、目標、および会話で観察された引用またはパターンを要約してください。
痛点と課題用プロンプト：問題箇所を特定するために次を尋ねます:
アンケートの回答を分析し、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、パターンや出現頻度を示してください。
動機と推進要因用プロンプト：オーディエンスを推進するものを解体します：
アンケートの会話から、参加者が表現する主な動機、欲望、または行動選択の理由を抽出します。類似の動機をグループ化し、データからのサポートを提供します。
感情分析用プロンプト：オーディエンスの感情的な気分をキャプチャ：
アンケートの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）を評価してください。各感情カテゴリーに寄与する主要なフレーズやフィードバックを強調します。
満たされていないニーズと機会用プロンプト：改善と革新のために役立ちます：
アンケートの回答を調査して、回答者が示した満たされていないニーズ、ギャップ、または改善のための機会を探ります。
さまざまなプロンプトを試して、マスタークラスのデザインに最も適したインサイトが得られるものを発見してください。「期待のアンケートで質問すべきベストな質問」のリストをチェックし（およびその理由）、専門家のガイドをご覧ください。
Specificが異なる質問タイプからデータを分析する方法
Specificは質問の構造に応じた分析を行います。こちらがマスタークラス参加者の期待アンケートでよく見られる回答の取り扱い方です：
フォローアップの有無に関わらず自由回答：すべての回答の包括的な要約を取得し、AIが行う明確化またはフォローアップ質問も含まれます。テーマの要約にはすべての関連詳細が表示されます。
選択肢のフォローアップ：各選択肢（例：「ネットワーキング」、「ディープダイビング」）が参加者のフォローアップの回答の要約を持ち、優先順位の比較に役立ちます。
NPS質問：評価者、パッシブ、推奨者からのすべてのフォローアップがカテゴリごとに分析されます。推奨者が何に動機づけられ、評価者が何を心配しているのかが一目でわかり、各グループ向けのターゲット要約が提供されます。
ChatGPTを使用して手動で行うことも可能ですが、フィルタリングやバッチ処理する必要があります。Specificでは、これらのプロセスが自動化されており、きれいにパッケージ化されているため、重要なことが忘れられることはありません。
初めてアンケートを作成する場合は、「マスタークラス参加者期待アンケート用のプリセットジェネレーター」を試して迅速に開始するか、「AIアンケートエディターとチャットしてアンケートをカスタマイズ」しましょう。
AIコンテキストサイズの限界を克服
GPTのようなAIには「コンテキストリミット」があり、1セッションで処理できるテキスト量には制限があります。大規模なアンケートの場合、詳細な分析や参加者の回答の膨大な数を含めたいときには容易に上限に達します。
Specificでは、これに対処するための簡単な方法が2つあります（他のAIツールでも同じ原則が使用できます）：
フィルタリング：特定の質問や回答に関連する回答だけを送信します。たとえば、「あなたのトップの期待は何ですか？」または「ネットワーキング」を選んだ人だけをフィルタリングします。これにより、集中した分析が可能となり、データセットを管理可能に保ちます。
切り取り：選択した質問のセットに絞り込み、最も関連性の高いパーツだけがAIに送信されます。これにより、最大限のカバレッジを維持しつつ、コンテキストウィンドウをオーバーベアしません。
他の主要な定性分析ソリューション、例えばNVivo、MAXQDA、およびInsight7では、同様のフィルタリングと切り取りメカニズムが、大規模なアンケートデータに利用されています。[2] [3]
より実践的なワークフローをお望みですか？SpecificにおけるAIアンケート回答分析の仕組みをご覧ください。
マスタークラス参加者アンケートの回答を分析するための共同機能
クロスチーム分析は混乱を招きがちです。 複数の人がアンケート回答を分析するとき、たとえばイベントプランナー、マーケター、学習デザイナーがいる場合、インサイトやコンテキストは引き継ぎ時に失われがちです。
共同分析のためのAIチャット：Specificではアンケートの結果をAIと直接チャットしながら分析します。各チャットには独自のフィルターを適用できます（例：「初回参加者からの回答のみを表示」または「NPSフォローアップに焦点を当てる」）、各チームメンバーが最も重要な質問に集中できるようにします。
チームワークの透明性：すべてのチャットには作成者が表示され、すべてのメッセージには送信者のアバターが表示されます。誰が何を提供したかを全員が見られるようになり、分散した研究や報告がよりシンプルになります。
マスタークラス参加者の期待をチーム間で分析している場合、このアプローチは全員を同じページに保ちます— もう迷子になったスプレッドシートや重複した要約、アドホックなSlackコメントは不要です。
どのように始めるか知りたい方は、ステップバイステップガイドで数分でマスタークラス参加者アンケートをセットアップし、実行方法を説明します。
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