この記事では、中学校の生徒へのカウンセリングサービスに関する調査結果を分析するためのヒントをお伝えします。実際の洞察を得たい場合は、単なる数値を超えて、生徒が実際に言っていることを掘り下げる必要があります。
調査応答分析のための適切なツールの選択
調査データを分析したい場合、アプローチとツールは収集した応答の種類によります。すべてのデータを同じようには扱えず、戦略は適応する必要があります。
定量データ: 閉じた質問がある場合、例えば「1〜5のスケールでどのくらい満足していますか？」これらの数値は、集計して比較するのが簡単です。ExcelやGoogle Sheets、あるいは基本的な調査ダッシュボードで、この種の分析は十分に行えます。
定性データ: オープンエンドの回答や豊富なフォローアップに対処している場合は、別のゲームです。中学校の生徒からカウンセリング経験に関する100以上の段落を持っている場合、誰もすべてを1行ずつ読みたいとは思わないでしょう。ここでAIツールが輝きます。テーマ、問題点、統計の背後にあるストーリーを抽出し、未加工データで溺れることなく掘り出すことができます。
定性データに対応する際には、ツール利用には2つのアプローチがあります:
ChatGPT または類似したGPTツールを用いたAI分析
コピーアンドペースト: 回答をエクスポートしてChatGPT（または同様のモデル）に直接貼り付け、調査データについての会話を開始できます。ChatGPTに「これらの回答の主要テーマを要約して」や「生徒が言及した課題をリストアップして」と依頼することができます。ChatGPTは大局的な動向を見抜くのに優れた仕事をします。
欠点: この方法で扱うのはあまり便利ではありません。サブグループ別に分析したり、結果を共有したり、フィルターを整理したりする場合、ドキュメント間の行き来が必要になり、コピー、ペースト、質問を調整し、スレッドを追跡することになります。それは強力ですが、構造と再現性をすぐに失ってしまいます。
Specificのようなオールインワンツール
仕事に適した作成: SpecificのようなプラットフォームはAIで会話型調査データを収集し分析するために特別に作られています。定量的な質問と定性的な質問の両方を実行でき、フォローアップ質問が自動的に行われるため、生徒からより深く、有意義な回答を得ることができます。
即時AIパワード分析: データを収集すると、プラットフォームは瞬時に回答を要約し、キーテーマを特定し、テキストデータを実行可能な洞察に変換します。データを移動したり、スプレッドシートを管理したり、すべての単語を読む必要はありません。
AIと会話するが、より良く: 結果について直接AIと会話できます(ちょうどChatGPTのように)。しかし、データの可視性をコンテキストで管理したり、会話を保存したり、同僚と共同作業したりするなどの追加機能があります。
その仕組みを知りたい場合は、AIによる調査応答分析を実際に体験してください。利点：手作業ゼロ、大きな洞察の迅速な発見、報告が容易。これは単なる利便性の向上ではなく、本当に重要なエネルギーを使うべきところを示すものです。
調査をこれから計画する場合、中学校生徒向けカウンセリングサービス用のAI調査生成ツールを利用すると、スピーディーにテンプレートから始めることができます。
カウンセリングサービスに関する調査を分析するのに役立つプロンプト
AI (Specificの内蔵チャットやChatGPTのような)を用いて定性応答を分析する場合、結果はプロンプトに大きく依存します。以下は、中学校の生徒からのカウンセリングサービスに関するオープンエンドのフィードバックに取り組むための、戦闘でテストされた方法です:
コアアイデアのプロンプト: 学生がしきりに取り上げる主なポイントのクイックで体系的なリストが欲しい時に使います。全回答セット(またはフィルタリングされたセグメント)を投入し、次のように使います:
あなたのタスクは、コアイデアを太字（コアイデアごとに4〜5語）+ 説明文2文以内で抽出することです。
出力要件:
- 不必要な詳細を避ける
- 特定のコアイデアに言及した人の数を指定(単語ではなく数字を使い、最も言及されたものを上に)
- 提案なし
- 示唆なし
出力例:
1. **コアイデアのテキスト:** 説明テキスト
2. **コアイデアのテキスト:** 説明テキスト
3. **コアイデアのテキスト:** 説明テキスト
AIは、より多くの文脈を提供すると常によりよく機能します—調査の目的、学校や過去の結果についての情報、または特定の目標を説明してください。例えば:
これは、中学校の生徒向けカウンセリングサービスに関する調査です。サービス品質のギャップと新しいニーズを特定することが目的です。アクセス、信頼、フォローアップサポートに関するフィードバックを中心にテーマを要約してください。
特定のトピックを調査: コアテーマを知った後は、「生徒が言及したコミュニケーションの問題についてもっと教えてもらえますか？」または単に「いじめや仲間の圧力について話した人はいましたか？」といったフォローアップをするとよいです。これにより奥深く掘り下げたり、直感を裏付けたりすることができます。引用が欲しい場合は、「引用を含めて」と指定してください。
痛みのポイントと課題に関するプロンプト: 学生が最も苛立たせられていることを浮き彫りにするのに役立ちます。試してください:
調査回答を分析し、最も一般的な痛みのポイント、苛立ち、または課題をリストアップします。それぞれを要約し、パターンや発生頻度を記してください。
ペルソナに関するプロンプト: 学生を「カウンセリングを利用する人」、「排除感を感じる人」などのタイプにグループ化したいですか？以下を使います:
調査回答に基づいて、異なるペルソナのリストを識別し、説明してください—製品管理で「ペルソナ」が使用されるのと同様に。各ペルソナについて、その主な特徴、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ます。
提案とアイデアに関するプロンプト: 学生からアクションアイテムや推奨を集めます:
調査参加者が提供したすべての提案、アイデア、または要求を特定し、リストアップしてください。トピックまたは頻度別に整理し、関連する場合は直接の引用を含めます。
さらなるプロンプトのアイデアについては、カウンセリングサービス調査に最適な質問の選び方に関するヒントをチェックしてください。
質問タイプごとにSpecificが応答をまとめる方法
Specificは調査の構造を理解しているため、AIによる分析が自動的に適応します:
オープンエンドの質問: すべての回答の要約が得られ、そのトピックに関連するフォローアップ質問ごとの内訳が得られます。表現された内容だけでなく、「なぜ」や「どうやって」が浮き彫りになります。
フォローアップ付きの選択肢: 各回答オプションについて、そのオプションを選んだ生徒がフォローアップで書いた内容の別々の要約が得られます。「学校のカウンセラーを利用したことがありますか？はい/いいえ」という質問をすると、各グループの個別の洞察がわかります。
NPS質問: プロモーター、パッシブ、およびディトラクターのそれぞれに基づいたフォローアップの要約セクションがあって、それぞれの考えを瞬時に確認できます。
もちろん、ChatGPTでも同じことが可能です。ただし、それにはコピー、ペースト、整理の往復が多くなることを意味します。
より大きな調査におけるAIのコンテキストサイズ制限への対処
カウンセリングサービスの調査で数百の長い回答を得た場合、AIのコンテキストサイズ制限に達することがあります。GPT-4のような最高のモデルでも1度に処理できるテキストには限りがあります。多くの調査アナリストはこれに不満を感じることがありますが、これを処理するための素晴らしい方法が2つ提供されており、どちらもSpecificに直接組み込まれています:
フィルタリング: AIが特定の質問に回答した学生の反応や、特定の選択を選択した反応のみを分析するように会話をフィルタリングします。例えば、学生がカウンセリングサービスを利用していない理由が知りたい場合、「いいえ」の回答をフィルタリングします。
質問のクロッピング: データをAIに送信する前に、本当に関心のある調査質問だけを選びます。それにより、焦点が絞られ、より多くの会話が分析にフィットすることを確保します。
フィルタリングとクロッピングにより、有用な微細差を失うことなく、適切なサブセットをターゲットにできます。これらのアプローチにより、モデル（またはあなたの頭）を圧倒することなく深く掘り下げることができます。
この方法の詳細については、AI調査応答分析ドキュメンテーションをご覧ください。
中学校の生徒調査応答を分析するための協力的機能
協力がブロッカーになることもある: 学校のカウンセリングチーム内で複数の人がフィードバックを解釈したい場合、事がすぐに混乱しがちです—果てしないメールスレッド、同期していないスプレッドシート、誰が何を分析したのかの混乱。そこでSpecificのワークフローがカウンセリングサービスの調査分析に輝きます。
AIと会話して分析: 静的なレポートを共有するのではなく、あなたとチームは調査データについて直接AIと会話することができます。これにより、アイデアを試し、動向を検証したり、引用をリアルタイムで引き出したりするのが簡単になります—複数の焦点領域にわたっても。
複数の会話、ボトルネックなし: Specificでは、各会話に独自のフィルターを持たせることができます（例えば、8年生の回答だけを見る、カウンセリングを受けたことがある学生だけを見るなど）。各会話は保存され、システムは誰が始めたかを表示するため、他の人の深掘りをフォローしたり、他の人が探索した内容を確認するのが簡単です。学校のカウンセラー、校長、または外部アナリストは、それまでに行ったことを簡単に把握し、自分の意見を加えることができます。
誰が何を言ったかを見る: AIチャットで共同作業する場合、各メッセージには送信者の名前とアバターが表示されます。シンプルで透明性があり、クラシックな「誰がこれをやっているの？」という混乱を排除します。
このように調査を作成または編集してみませんか？AI調査編集ツールを参照してみてください—会話しながら作業します。
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