この記事では、トピックに関するマスタクラス参加者の調査結果をAI調査応答分析を使用して分析するヒントを紹介します。
調査応答分析のための適切なツールの選択
アプローチと選択するツールは、トピックに関するマスタクラス参加者の調査から収集するデータの構造に依存します。
定量データ: 構造化された回答（評価や各トピックを選んだ人数など）については、簡単です。ExcelやGoogle Sheetsにエクスポートして、すぐに統計とチャートで作業を開始できます。
質的データ: 開かれた質問への回答や詳細なフォローアップについては、難しくなります。数十件—または数百件の返信を手動で読むのは現実的ではありません。この時点で目的に特化したAIツールが必要です。AIは大量のテキストをスキャンし、パターンを浮き彫りにし、手動で抽出するには時間がかかったり見逃したりするような重要なアイデアを要約します。
質的な応答に対処する際には、ツーリングに関する2つのアプローチがあります：
ChatGPTや類似GPTツールによるAI分析
エクスポートされた調査データを直接ChatGPTにコピーして結果について質問できます。
あまり便利ではない: 実際の調査データをこの方法で扱うには、コピー、貼り付け、再フォーマットが必要です。長い応答はコンテキストサイズの制限を超える可能性があり、必要な情報を得るためには注意深くプロンプトを設定する必要があります。出席者のタイプでセグメント化したり、特定のトピックに言及している回答のみを見てみるのが必要な場合、各実行ごとにデータを準備するために時間をかけることになります。
Specificのようなオールインワンツール
Specificのようなツールでは、会話型AIを使用した調査でマスタクラス参加者の回答を収集し、それをAIによって即座に分析できます。
より深いデータ、即座の洞察: 調査自体の体験が向上し、AIが適切なフォローアップをその場で行うため、より豊かな回答が得られます。それは重要です。なぜなら、豊かなデータは参加者が本当に関心を持っていることを発見する可能性を高めるからです。
マニュアル作業ゼロ: SpecificのAIを使った分析では、開かれた回答とフォローアップの回答を要約し、主要なテーマを抽出し、瞬時に実行可能な概要を提供します。スプレッドシートや複雑な出力で苦労する代わりに、Survey結果についてAIと会話するだけで、ChatGPTのように、フィルタリング、セグメント化、データとコンテキストの流れを管理するための目的に特化したコントロールを備えています。AIが調査分析をどのように変革するかについては、AI調査応答分析の概要をご覧ください。
最近の研究によると、AI駆動の調査ツールは、手動の方法と比較して70％以上速く大規模な質的テキストを分析し、感情分類などのタスクで90％の正確性に達します。これにより、リアルタイムの解釈が可能になり、次のマスタクラスセッションの前に関連する事項について行動するのに役立ちます。 [1][2]
他に検討すべきAIツールとして、NVivoがあり、テーマの自動識別と感情分析を提供し、MAXQDAが質的および量的データを強力なワークフローに結合しています。 [3]
トピックに関するマスタクラス参加者の調査を分析するための有用なプロンプト
プロンプトは、Specific、ChatGPT、または高度なAI調査分析ツールを使用するときの情報交換を導きます。適切なプロンプトをマスターすることで、ノイズをカットして実際に重要な調査結果に焦点を当てることができます。マスタクラス参加者の調査結果を分析するのに特に有効なのは次のプロンプトです:
コアアイデアのプロンプト: 全ての開かれた応答の中で最も重要な洞察を浮き彫りにするためにこのプロンプトを使用してください。これは質的調査分析の基盤であり、Specificがその見出し結果を得るために使用する方法です。データをChatGPTに投入するか、単にSpecificを使用して、みんなが話している内容の迅速な地図を取得します:
あなたのタスクは、主要なアイデアを太字で抽出し (コアアイデアにつき4〜5語) + 最大2センテンスの説明文を付けることです。
出力要件:
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアが何人に言及されたかを簡潔に示す (言葉ではなく数字を使用)、最も多く言及されたものをトップに
- 推奨なし
- 示唆なし
出力例:
1. **コアイデアのテキスト:** 説明文のテキスト
2. **コアイデアのテキスト:** 説明文のテキスト
3. **コアイデアのテキスト:** 説明文のテキスト
AIは、調査内容と目標に関するより多くのコンテキストを提供すると、常により優れた成果を出します。例えば、マスタクラスの概要を提供したり、目標とするテーマを述べると良いでしょう。以下のようにできます:
この調査は、マスタクラスの参加者に将来のセッションにおいてどのトピックをカバーしてほしいかを学ぶために送信されました。コンテンツの好み、学習形式、時間制約、およびその他の繰り返しの参加者のニーズに関連するパターンの抽出に焦点を当ててください。
コアアイデアを知った後、さらに詳しく掘り下げたい場合はこちらを試してください:
「XYZ (コアアイデア) についてもっと教えて」 — XYZを掘り下げたい特定のトピックやテーマに置き換えてください。
特定のトピックのプロンプト: 特定の件が言及されたか、ゲストスピーカーや手法が出てきたかを確認するにはこちらを使用します:
誰かが [TOPIC] について話しましたか？引用を含めてください。
ペルソナのプロンプト: マスタクラス参加者のオーディエンスは決して単一文化的ではありません。次のプロンプトでどのグループが出現するか調べてください:
調査応答に基づいて、製品管理で"ペルソナ"として使われる方法に似た、個別のペルソナのリストを識別し、説明してください。各ペルソナについて、主要な特性、動機、目標、および応答で観察された引用やパターンを要約してください。
課題とチャレンジのプロンプト: 人々は学習や参加を妨げる要因をよく示します:
調査応答を分析し、最も一般的な課題、挫折、またはチャレンジを挙げてください。各課題を要約し、発生頻度やパターンを示してください。
動機と推進力のプロンプト: 人々がマスタクラスのプログラムに参加したり続けたりする理由の見解を見てみましょう:
調査会話から、参加者が表明する行動や選択の主な動機、願望、理由を抽出してください。類似した動機をグループ化し、データからの証拠を提供してください。
感情分析のプロンプト: 参加者の一般的な感情を把握するのは有用です:
調査応答で表現される全体的な感情を評価します（例: 肯定的、否定的、中立）。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。
提案とアイデアのプロンプト: 参加者は提案の宝庫です—ただ頼むだけで良いです。
調査参加者によって提供された全ての提案、アイデア、要求を識別しています。それらをトピックや頻度で整理し、関連する場合には直接の引用を含めてください。
未満のニーズとチャンスのプロンプト:これらは、欠けていることや改善できることに関するコメントでよく出現します:
回答者が指摘したような未満のニーズ、ギャップ、または改善の機会を見つけるために調査応答を検討します。
さらにプロンプトや質問の設計のアイデアが必要ですか？この実用的なガイドをチェックしてください: トピックに関するマスタクラスの参加者の調査のためのベストな質問.
質問タイプごとのSpecificの分析方法
Specificは自動的にAI駆動の分析を調査構造に合わせて適応させます:
フォローアップありまたはなしの開放型質問: 各メイン質問に対する完全な要約を取得し、それから派生する全てのフォローアップ質問にも別々の要約を得られます。深いフォローアップのやり取りからテーマとアイデアが直接浮き出てきます。
フォローアップ付きの選択肢質問: 各選択肢は自分自身のブレイクダウンとフォローアップ応答の要約を得ます—つまり、なぜ特定のトピックが好まれるのかや、なぜいくつかの参加者が特定の形式を常に避けるのかを見ることができます。
NPS (Net Promoter Score): 格下げ者、中立者、推進者からのフィードバックは専用のセクションに要約されます。これにより、興味があるセグメントに応じて、問題点や熱狂的な推薦について詳しく知ることができます。
ChatGPTのようなツールでも同様の結果を得ることができますが、回答タイプごとに整理するためにもっと多くの手動作業が必要であり、各カテゴリごとに繰り返しプロンプトを行います。
これは実際にどのように見えるかを知りたい場合、マスタクラス参加者のためのすぐに使える調査を生成し、リアルタイムで応答を分析できます。
調査の分析におけるAIのコンテキスト制限問題の克服
調査でAIを使用する問題の一つはコンテキストサイズの制限です。応答が多すぎると、AIが一度に全てのデータを消化できないかもしれません。現代のツール—Specificを含む—を使用すれば心配する必要はありません。大きなデータセットで分析が成功することを保証する2つの方法があります:
フィルタリング: ユーザーが特定の質問に答えたときや特定の回答を選んだときのみ会話をAIに送信します。これによりノイズが減少し、関連する部分にのみ焦点を合わせることができます。
クロッピング: AIが考慮する質問だけを選択します。これによりコンテキストウィンドウ内に収まると同時に、狙ったセクションから必要な洞察を得ることができます。
これがどのように機能するかの詳細は、AI調査応答分析の機能のガイドを参照してください。
マスタクラス参加者の調査応答を分析するための協力的な機能
トピックに関するマスタクラス参加者の調査応答の共有分析を古いツールで行うのは苦痛です。コメントのメールスレッドが飛び交い、スプレッドシートがフォークされ、誰がどの洞察をデータから引き出したのか決してはっきりしません。
チャット駆動のコラボレーション: Specificでは、すべての分析はAI駆動のチャットで行われます。したがって、あなたと同僚は調査結果を検討し、質問をし、リアルタイムで所見を共有できます。各チャットでは誰が何を聞いたかが示され、異なる調査ラインのために個別のAIチャットを立ち上げることができます。
コンテキストに理解したチームワーク: 各チャットにカスタムフィルタを適用することができ、一人の同僚が例えば初参加者に焦点を当て、もう一人が高いエンゲージメントのテーマを探求することができます。各チームメンバーの洞察（およびチャットアバター）が分析に表示されているため、進捗が透明で、ワーキンググループ全体の進捗を簡単に確認できます。
構造化されたワークフローが好ましい場合は、調査を即座に微調整または改善できるようにいつでも変更できます—SpecificのAI調査エディターを使用して、分析中に学んだことに基づいて変更を即座に行います。
セットアップに関する全体的な説明を希望する場合は、トピックに関するマスタクラス参加者の調査を迅速に作成する方法を学ぶをご覧ください。
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インサイトを収集し、参加者の優先事項を即座に特定し、次回のマスタクラスで最も重要なことに注力し、深く行動可能な分析のために構築されたAI駆動型の会話型調査を開始してください。
