この記事では、AIと最新ツールを使用してオフィスアワー参加者の調査トピックに関するアンケートの回答を分析する方法についてのヒントを提供します。
調査回答の分析に最適なツールの選択
調査分析に最適なアプローチとツールは、データの形式と構造によります。いくつかの回答は標準的なスプレッドシートで簡単に処理できますが、その他の回答にはより強力なAIツールが必要です。
定量データ: 構造化されたデータ（選択肢、評価、NPSなど）を収集する質問は、ExcelやGoogle Sheetsなどのツールを使って簡単に数えたりチャート化したりできます。これらのツールを使うことで、割合、平均値、分布をすばやく見つけることができます。
質的データ: 自由回答やフォローアップの返信は深い洞察を引き出しますが、手動で読むことや並べ替えることが難しいです。特に何十人、何百人もの回答者がいるときにはそうです。このような場合、AIによって支えられたツールが真価を発揮します。これらは主要なテーマを要約し、各エントリを自分で読み通すよりも速く、信頼性の高い意見を明らかにします。
質的な回答を扱う場合、ツール選択には2つの主なアプローチがあります：
ChatGPTや似たようなGPTツールを用いたAI分析
エクスポートした調査データをChatGPTや類似の大規模言語モデルに貼り付けることができます。これは機能しますが、それほど便利ではありません。コピーペーストの手間やスプレッドシートのクリーンアップ、コンテキストサイズの制限に悩まされることがあります。データセットが大きい場合や質問ごと、回答者グループごとに詳細な分析を希望する場合、混乱を招きます。
この方法で開放型分析を行う方もいますが、本当の洞察やセグメント特化の情報を得るには、より誘導されたツールと、繰り返しのデータエクスポートおよび手動フィルタリングが必要です。
特定のようなオールインワンツール
Specificは会話型調査と調査回答分析のために目的に応じて作られたAIツールです (詳細はこちら)。質的データをどのように扱うかを以下に示します:
収集とフォローアップ: 回答を収集する過程で、スペシフィックな調査が巧妙なフォローアップの質問を投げかけ、得られるデータをより深く、より行動可能にします。これらの技術に興味がある方は、自動AIフォローアップ質問に関する記事をご覧ください。
自動分析: AIはすべての回答を即座に要約し、共通テーマを見つけ、議論のトピックについて本当に意味があることを明らかにします。スプレッドシートの処理は不要で、面倒もありません。要約、感情、重要ポイントがすぐに見えます。
プロのように調査についてチャット: AIにデータについて質問すると、明確でカスタマイズされた回答が得られます。フィルタを結合したり、その場で何を分析するか正確に管理できるので、同じワークスペースからすぐに操作できます。
市場には他のAIソリューションもあり、NVivo、MAXQDA、Delve、Canvs AI、Insight7などがあり、すべてAIによるコーディング、感情分析、テーマ洞察を質的研究に提供しています。今これらのツールを活用すれば、オープンテキストのフィードバックをほぼ即座に解釈でき、スプレッドシートに取り組む必要はありません。[1][2]
オフィスアワー参加者ディスカッショントピック調査データを分析するための有用なプロンプト
プロンプトを使用してAIへの質問をよりフォーカスさせることができます。ChatGPT、Specific、または任意の分析ツールを使用する場合も同様です。オフィスアワー参加者のアンケートについて実効性のあるプロンプトテンプレートを以下に示します：
コアアイデアのプロンプト（テーマを浮き彫りにするのに最適）：
太字（4〜5語のコアアイデア）＋最大2文の説明文でコアアイデアを抽出することが使命です。
出力要求:
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアを言及した人数を示す（単語ではなく数字を使用し、最多者を上位に）
- 提案なし
- 示唆なし
例出力:
1. **コアアイデアのテキスト:** 説明文
2. **コアアイデアのテキスト:** 説明文
3. **コアアイデアのテキスト:** 説明文
より良い洞察のためのコンテキストを詳述する：提供する背景が多いほど（オーディエンスについて、調査の目的、フィードバックを収集する理由など）、AIの分析は鋭くなります。たとえば：
こちらがコンテキストです: この調査は、オフィスアワーに出席した参加者に対して、どのディスカッショントピックに最も関心があるか、そしてその理由を理解するために送信されました。分析の際に使用してください。
テーマに深く掘り下げるためのプロンプト：キーアイデアを取得した後、次のようにフォローアップしてください：
[コアアイデア] についてもっと教えてください。
特定のトピックを検証するためのプロンプト：
[トピック]について誰かが話していたか？引用を含めてください。
ペルソナのプロンプト（参加者タイプでセグメント化する場合に便利）：
調査の回答に基づいて、製品管理で使われる「ペルソナ」に似た個別のペルソナを列挙し説明してください。各ペルソナについて、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てください。
痛点と課題のプロンプト：
調査回答を分析し、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、それぞれを要約し、パターンや出現頻度を記載してください。
提案やアイデアを募集するプロンプト（セッションに人々が希望することを特定するため）：
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、リスト化してください。トピックまたは出現頻度で整理し、該当する場合は直接の引用を含めてください。
もっとアイデアが欲しいですか？オフィスアワー参加者のための最適な調査質問のガイドをチェックするか、AI調査ジェネレーターで話題調査のテンプレートを使ってみてください。
Specificによる質問タイプ別の質的調査データの要約方法
自由回答（フォローアップの有無にかかわらず）： スペシフィックはすべての自由テキストから主なアイデアを要約し、それらのポイントを明確にしたり拡張したりするフォローアップの回答をグループ化します。これにより、高レベルのテーマと自動的に微細なコンテキストの両方が得られます。
フォローアップ付きの選択肢: 各オプションについて、スペシフィックはその選択に関連するすべてのフォローアップ回答の個別の要約を提供します。例えば、「プロダクトロードマップ」という議論のトピックがあり、何人かの参加者が詳細を述べる場合、そのテーマの下にその収集された理由が要約されます。
NPSとカテゴリ別のフィードバック: 調査がNPSタイプの質問を使用する場合、スペシフィックは推奨者、受動者、批判者それぞれの説明に基づいて異なる要約を作成します。そのため、なぜそのように評価されたのかをすぐに確認できます。
この種のステップ・バイ・ステップアプローチはChatGPTでも再現可能ですが、手動でのセグメント化、コピーアンドペースト、および集約が必要となります。自動化と信頼性のためには、Specificのような目的に応じたAIツールが時間を節約し、ミスを防ぐのに役立ちます。
このようなアンケートを一から作成する方法については、リンクされたウォークスルーの作成ガイドをご覧ください。
AI調査分析でのコンテキスト制限の課題の管理
ほとんどのAIモデル（GPTなど）にはコンテキストサイズの制限があります。つまり一度にペーストしたり分析したりできるデータの量が限られています。大規模な調査では、この問題がすぐに現れる可能性があります。
フィルタリング: 分析の前に特定の質問や回答者をフィルタリングすることで、AIが関連するサブセットのみを確認することを保証します。たとえば、参加者が特定のトピックに言及した回答や特定のフォローアップに答えた回答のみをレビューします。Specificでは、分析を実行する前にフィルターオプションを選択するのは簡単です。
クロッピング: 分析のためにAIに送信する質問をクロップまたは選択してください。たとえば、「どのディスカッショントピックに最も興味がありますか？」という質問に対するすべての回答のみを分析し、今は無関係な質問を無視するかもしれません。
これらの2つの機能は、回答者リストが増えてもアクション可能な分析を保ち、AIコンテキストの壁にぶつかったりテーマの要約で精度を失ったりする心配をする必要がありません。
自分でこのような調査を作成したい場合は、当社のAI調査ビルダーを使用して最初から分析の可能性を最大化する質問を構造化してください。
オフィスアワー参加者のアンケート回答を分析するための共同作業機能
リアルな共同作業は従来の調査ワークフローにはしばしば欠けています。 イベントオーガナイザー、モデレーター、ファシリテーターを含むチームがディスカッションテーマのフィードバックを確認し解釈する必要があるとき、スプレッドシートの共有や静的な結果はすべてを遅くします。
単独でなくチームとして分析: Specificを使用すると、AIと会話しながら回答を掘り下げることができます—グループのメンバー各々がAIとチャットし、異なる質問を探求し、リアルタイムで興味深い発見にタグを付けたりハイライトしたりできます。
複数のチャットと細分化された共同作業: 特定の視点ごとに別々のAIチャットを持ち、各ビューにはそれぞれのフィルター（たとえば、特定のセッションや参加者タイプによる）があります。誰がチャットを開始し、何を探っているのか一目でわかるので、分析が透明に維持されます。
誰が何を言ったか常に把握: アバター表示により、メンバーからのすべてのメッセージとインサイトが明確に属性付けされます。謎のスプレッドシートはもう必要ありません—データからアクションへと移行する際のシームレスなトレーサビリティを楽しめます。これにより、オフィスアワーオーディエンスが最も関心を寄せるディスカッションの洞察を簡単に共有し洗練することができます。
コンバースショナル調査を開始し、チームの分析ワークフローを強化する方法を当社のAI調査エディターで学びましょう。
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AIに重い処理を任せることで、より深く行動可能な洞察を得ましょう—より良い質問をし、より豊かな回答をキャプチャし、オーディエンスが本当に関心を持っていることを即座に発見できます。自身の調査を作成し、次回のセッションでのよりスマートな意思決定を解放してください。