この記事では、中学生を対象にした交通手段やバスの体験に関するアンケートの回答をどのように分析するかのコツを紹介します。行動に結びつくインサイトを迅速に得たい場合、AIを活用してアンケート回答を分析する方法を具体的にお見せします。
分析に適したツールの選定
交通手段やバス体験に関する中学生のアンケートから収集されたデータの形式や構造によって、使用するアプローチやツールが異なります。以下に私の分解方法を示します：
定量データ: バス利用と徒歩や自転車の利用者数を扱う場合、簡単です。ExcelやGoogle Sheetsで手早く合計を出し結果をグラフ化できます。
定性データ: 自由回答を含めたり、学生に感情を説明させたり改善案を提案させたりした場合、テキストの山を目の当たりにすることになるでしょう。すべてを一行一行読むのは現実的ではありません。広範なパターンを見つけ、隠れたインサイトを見逃さないためには、違うアプローチが必要です。
定性回答に関しては、ツールとしては2つの主流のアプローチがあります：
AI分析用のChatGPTまたは類似のGPTツール
アンケートの回答をエクスポートして、ChatGPTまたは他のGPTベースのAIプラットフォームに直接貼り付けることができます。 これにより、チャットを通じて「学生が話しているバスに関する最大の不満は何ですか？」や「肯定的なテーマを見せてください」といった質問が可能になります。しかし、大量のテキストをChatGPTに投入するとすぐに扱いづらくなります。処理可能な量には限界があり、多くの手動作業やコンテキスト設定が必要となります。
使えますが、アンケート分析に最適化されていません。 質問やデモグラフィックごとの整理、セグメント化、フィルタリングが面倒です。もし実験的に取り組む場合や小さなデータセットを扱う場合には、ひとつのオプションと言えるでしょう。
Specificのようなオールインワンツール
Specific は、会話型アンケートの収集だけでなく、GPTベースのAIを使った自動分析も行うAIパワードアンケートプラットフォームです。
自動フォローアップ質問: 学生が回答すると、Specificのアンケート形式に則って即座に明確化や深掘りの質問が行われ、各回答の質と深みが大幅に向上します (AIフォローアップ質問についてもっと知る)。
AIパワード分析: ワンクリックで瞬時に要約、主要テーマ、行動に結びつく洞察が得られ、スプレッドシートの扱いは不要です。AIと結果について対話し (ChatGPTに似ていますが、アンケートに特化しています)、どの回答をAIが見ているかを調整し、データを一箇所でセグメント化できます。これにより今日、わずか33%の米国学生が学校バスを利用している理由、その数は2017年の36%から減少しています [1]、またバスの利用可能性の減少が親や学校に代替手段を探させている状況について洞察を得ることができます (詳細なワークフローについてはAIアンケート回答分析についてをご覧ください)。
中学生の交通手段とバス体験データの分析に利用できるプロンプト
プロンプトはAIとの対話全体を駆動し、得られる洞察の種類を決定します。適切なプロンプトを使用すると、生徒のフィードバックの山を行動に移せる強み、不満、改善案のリストに変えることができます。バス体験について中学生のアンケートを分析する際に使用してきた最良のプロンプトを以下に示します。お使いのツールで試してみてください。Specificを使用している場合、これらのプロンプトはすでに組み込まれています。
コアアイデアのプロンプト: 大量のデータセットからメインテーマを浮き彫りにします。学生が最も話していることは何か？というのが直接的な理解とセンスメーキングの方法です。
あなたのタスクは、4-5語のコアアイデアを太字で抽出し、最大2文の解説を追加することです。
出力要件：
- 不必要な詳細を避ける
- どれだけの人数が特定のコアアイデアを言及したかを示す (単語ではなく数字を使用)、最も言及されたものを上位に
- 提案をしない
- 指示をしない
例:
1. **コアアイデアテキスト:** 解説テキスト
2. **コアアイデアテキスト:** 解説テキスト
3. **コアアイデアテキスト:** 解説テキスト
より良い結果のためにコンテキストを追加: より多くの詳細を提供するほど、AIは賢くなります。例えば、アンケート対象の生徒、どのような質問がされたか、学びたいことを明記することが挙げられます。これによりAIは学校のリーダーや交通調整係のように「考える」ことができます。ぜひ試してみてください：
このアンケートの回答群は、中学生が学校のバスや他の交通手段を利用する際の体験についてです。日々の通学で何がうまくいっているか、何が課題となっているのかを理解し、彼らの体験や安全性を向上させたいという目標があります。表面的なニーズ、痛点、肯定的なフィードバックに焦点を当ててください。
アイデアをさらに探求するためのプロンプト: コアテーマを見つけた場合、「XYZ（コアアイデア）についてもっと教えて」と続けてください。
特定のトピックについてのプロンプト: 「安全性」や「バスの時間厳守性」が言及されているか確認したい場合はどうでしょうか？
安全性の懸念について話した人はいましたか？引用を含めてください。
痛点や課題のプロンプト:
アンケートの回答を分析し、交通手段やバス体験に関する最も一般的な痛点、不満、課題をリストアップしてください。それぞれを要約して、どのようなパターンや発生頻度があるか記載してください。
提案とアイデアのプロンプト:
学生が交通体験を改善するために出したすべての提案や要求を特定し、リストにしてください。トピックや頻度で整理し、関連する箇所には直接引用を含めてください。
感情分析用のプロンプト: 学生がバスシステムについてどのように感じているか（ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）を理解し、学校管理者への報告に役立ててください。
アンケート回答に表れた全体の感情を評価してください（例：ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）。それぞれの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してください。
ペルソナ作成用のプロンプト:
アンケート回答に基づいて、製品管理で使用される「ペルソナ」同様、明確な学生ペルソナのリストを特定し説明してください。それぞれのペルソナについて、その主な特徴、モチベーション、および観察された関連するパターンを要約してください。
プロンプトの多様性とインスピレーションをさらに得たい方は、中学生の交通手段に関するアンケートに最適な質問のガイドをご覧ください。
Specificが異なるアンケート質問タイプをどのように分析するか
AIパワードツールが質問タイプごとにどのようにアンケート回答を分析するかについて混乱していることがよくあります。Specificにおいてどうやってそれを行うか、そしてGPTを使って手動で同様のアプローチを複製する方法（時間がかかりますが）について説明します。
自由形式の質問 (フォローアップの有無に関わらず): Specificはすべての最初の回答に対する要約と、フォローアップ質問からのコメントを生成します。
選択式の質問 (フォローアップ付き): 各可能な回答について、すべてのフォローアップ回答の個別の要約が得られます。例えば、「バスに乗る」、「学校に歩く」が選択肢であった場合、それぞれの道筋がユニークな洞察や説明を示します。
NPS質問: 各NPSグループ（非支持者、中立者、支持者）についてフォローアップフィードバックが持つユニーク性を示す独自の要約が得られます。ですので、何が学生に交通システムを勧めさせるか、または非難させるかの正確な状況を知ることができます。
ChatGPTを使って同じようにセグメント化を行うこともできますが、生のデータを準備しフィルタリングするのに多くの時間を費やす必要があるでしょう。ですので、目的特化型のツール、例えばSpecificを使うと多くの時間を節約できます。
中学生の交通手段に関するアンケートフローをゼロから作成し、自由形式や選択式の質問をどのように使用するかを知りたいなら、我々の交通手段に関する中学生用アンケート作成の実践ガイドをご覧ください。
AIツールのコンテキスト制限課題を解決する方法
あらゆるAIツール（ChatGPTやSpecificでさえ）には、コンテキストサイズの制限があります。学生の回答が何百、何千にも及ぶ場合、壁にぶつかる可能性があります。AIは一度にすべてのテキストを処理することができません。
この課題を乗り越えるための賢い方法は2つあります:
フィルタリング: 学生が特定の質問に答えた会話や特定の回答を選んだものだけに焦点を当てます。これによりデータセットが絞られ、AIが関連するデータのみで作業します。
クロッピング: AIに送信するのは選択した質問のみで、全体の会話ではありません。これにより、コンテキスト制限を守り、1つまたは2つのトピックで完全な深さを捉えることができます。
Specificではこれらのワークフローが組み込まれておりシームレスに行われます。フィルタや質問を選択するだけで、プラットフォームがその後の処理を管理します。ChatGPTを使用する場合、制限に達したら常に手動準備や分割作業が必要になります。
こうして、広い地区で学生フィードバックを収集して交通アンケートを分析する際にも、大量のデータにより幅広いトレンドを見逃すことなく安心して作業できます。たとえば、28%の学生がバスの利用可能性の制限に直面している [2]などの状況も含めてです。
中学生のアンケート回答分析のための共同作業機能
中学生の交通手段アンケートを分析する際、特に管理職、安全スタッフ、教師と一緒に作業する場合は、コラボレーションが難しいです。 複数の視点が重用であり、分析が速く孤立してしまう可能性があります。
Specificを使用すると、AIとチャットするだけでアンケートデータを分析でき、これらのチャットは完全に共同的です。 異なる視点に合わせて別々のAIチャットを作成することが可能です。例えば、一つは安全テーマに焦点を当て、もう一つは学生の時間管理に関するものです。それぞれのフィルターを適用してすぐに見ることができ、誰が各チャットスレッドを作成したかが一目でわかるので、パラレルな分析が容易に行え、チームとして洞察を見直したり統合したりできます。
Specific AIチャットの中では、全員の貢献が見える化されています。 それぞれのメッセージに送り主のアバターと名前が明確に ラベル付けされています。学校職員、PTOリーダー、または地区のコーディネーターにコメントを残したり、新たなフォローアップ質問をタグ付けしたり、次のステップを割り当てたりが簡単です。メールやスプレッドシートのやり取りは不要です。
改善案を推奨する準備ができた際には—たとえば、バスルートを変更して炭素排出を削減する、すでに14%の世界的な温室効果ガス排出に寄与している、年間80億トン以上—こうした共同分析機能により、レビューのプロセスは迅速且つ強固なものになります。
リアルタイムでのフィードバック分析の会話型ワークフローを設定したり、それに基づいたコラボレーションについて詳しく知りたい方は、AIアンケート回答分析ページに詳細があります。
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