この記事では、AIを活用したツールとスマートなワークフローを使って、オンラインコースの学生アンケートの技術サポートに関する回答を分析するためのヒントを紹介します。
分析に適したツールの選択
使用するツールとアプローチは、データの種類に大きく依存します—数字を扱う場合や自由回答のフィードバックを扱う場合などです。
定量データ：技術サポートの選択肢を選んだ学生の数を数えるなどの単純な統計には、ExcelやGoogle Sheetsのようなクラシックなツールが迅速かつ効率的に役立ちます。
定性データ：自由回答の質問に対する回答や詳細なフォローフィードバックについては、状況が複雑になります。これらの洞察は、大規模に手作業で読んで要約することができないため、AIツールはここで本領を発揮し、時間と手間を大いに節約します。
定性データを扱うときには、ツールのアプローチが2つあります：
AI分析用のChatGPTまたは類似のGPTツール
エクスポートしたデータをChatGPTまたは類似のツールにコピー＆ペーストして、議論を始めます。
データがあまり多くない場合の迅速な分析には便利ですが、いくつかの問題があります。フォーマットの問題やコンテキストサイズの制限、スレッドを手動で追跡することが分析を遅らせます。データセットが大規模である場合や、このようなアンケートを定期的に実施する場合には理想的ではありません。
Specificのようなオールインワンツール
Specificは調査分析に特化したAIプラットフォームであり、データを収集・分析します。
Specificでアンケートを実施すると、AIエージェントがリアルタイムでフォローアップの質問をします。これにより、通常のフォームよりもはるかに深く明確なデータが得られます。その後の結果を要約し、重要なテーマを見つけ、瞬時に洞察を提供します—手動でスプレッドシートを処理したり結果を統合したりする必要はありません。結果についてAIとライブチャットし、詳細な分析を行うためにコンテキストを制御することも可能です。
調査回答分析機能の詳細についてこちらをご覧ください。アンケート回答のAIを使ったオールインワンのワークフローをお望みなら。
このユースケースのための独自のアンケートを作成したい場合は：技術サポート調査向けに特化したアンケートジェネレーターで迅速に開始するか、さまざまなシナリオに対応したAIアンケートビルダーを試してみてください。
技術サポートに関するオンラインコース学生のフィードバックのための調査分析に使えるプロンプト
AIとチャットする際にプロンプトはあなたの大きな武器です。調査の傾向、問題点、感情を分析する際に最も効果的な方法をご紹介します。
核心的なアイデアのためのプロンプト：定性的な回答のセットから大テーマを抽出するのに使います。
あなたのタスクは、各核心的アイデアを太字にして抽出し（核心的アイデアごとに4-5語）、最大2文で解説します。
出力要件：
- 不要な詳細を避ける
- 特定の核心的アイデアを何人が挙げたかを明示する（数字を使用、文字は使用しない）、最も多く挙げられたものを上位に
- 提案はなし
- 示唆はなし
例：出力
1. **核心的アイデアテキスト：** 解説テキスト
2. **核心的アイデアテキスト：** 解説テキスト
3. **核心的アイデアテキスト：** 解説テキスト
AIは、より多くの背景を提供するほど良い結果を出します。例えば、調査の目的やオンラインコースの学生に関する関連情報をAIに伝えましょう。以下にこのコンテキストを提供する方法を示します：
この調査は、オンラインコースの学生を対象に技術サポートに関する問題点と品質について詳細なフィードバックを収集するために実施されました。最終的な目標は、改善が必要な領域や学生が本当に期待していることを特定することです。オンライン学習での技術サポート体験に最も関連する主要テーマと問題点に焦点を当てた要約を行ってください。
トピックへの深入り：主要テーマをつかんだら、核心的アイデアを直接参照してフォローアップの質問をしてください。
XYZ（核心的アイデア）についてもっと教えてください
特定のトピックに関するプロンプト：「迅速な対応時間」「FAQ」「24時間サポート」など、誰かが何かについて言及したか確認したい場合：
[特定のトピック]について誰か話していましたか？引用を含めてください。
ペルソナのためのプロンプト：このプロンプトはオンラインコースの学生の間に再発するユーザータイプを特定するのに役立ちます：
調査回答に基づいて、製品管理で「ペルソナ」が使われるように、特定のペルソナのリストを特定し、説明してください。ペルソナごとに、主な特徴、動機、目標、関連する引用や会話で観察されたパターンをまとめてください。
問題点と課題のためのプロンプト：技術サポートの問題点を特定するために必要です：
調査回答を分析し、挙げられた最も一般的な問題点、フラストレーション、または課題をリストアップします。各項目を要約し、パターンやその発生頻度に注意してください。
動機と推進力のためのプロンプト：学生が特定のサポート機能を気にする理由を学ぶのに役立ちます：
調査会話から、参加者がその行動や選択に表す主な動機、欲求、理由を取り出してください。同様の動機をまとめてデータからの証拠を提供してください。
感情分析のためのプロンプト：気分は主にポジティブなのか、それとも学習者は失望しているのか？
調査回答で表現された全体の感情を評価します（例：ポジティブ、ネガティブ、中立）。各感情カテゴリ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。
提案とアイデアのためのプロンプト：技術サポートに関する学生からの直接的な提案を見つけてください：
参加者から提供されたすべての提案、アイデア、リクエストを特定し、リストアップします。テーマや頻度別に整理し、関連する場合は直接引用を含めてください。
満たされていないニーズとオポチュニティのためのプロンプト：ギャップや改善のためのアイデアを見つけてください：
調査回答を調べ、回答者が強調した満たされていないニーズやギャップ、改善の機会を発見してください。
異なる質問タイプから定性データを分析するSpecificの方法
Specificの強さは、技術サポート調査で使用する質問形式に応じた柔軟性にあります：
自由回答式の質問（フォローアップあり／なし）： Specificはすべての学生回答の要約を提供し、主な質問に関連する追加のフォローアップフィードバックも要約します。これにより、大きなテーマを速やかに見つけることができます。強力な自由回答式の質問の作成方法については技術サポートアンケートのベスト質問をご覧ください。
フォローアップ付きの単一選択または複数選択の質問： 学生が選んだ各選択肢ごとに、Specificは関連するフォローアップコメントのターゲットを絞った要約を提供します。これにより、学生の考えを窺い知るだけでなく、その理由も見えるようになります。
NPS（ネット・プロモーター・スコア）： Specificは、ディストラクタ、パッシブ、およびプロモーターからの定性的な回答を自動的に分析し、各グループのフォローアップ入力を別々に要約します。これにより、誰が満足しているのか、誰がサポートを必要としているのかが簡単に比較できるようになります。
これらの分析をChatGPTで再現することも可能ですが、自分でデータをグループごとにセグメントし、回答を順番に貼り付ける必要があるため、時間がかかり、エラーも発生しやすくなります。
AIコンテキストリミットへの対処：分析を集中させる
アンケートの回答が多い場合、ChatGPTのようなAIツールでコンテキストサイズの制限に直面する可能性があります。これによってチャットで一度にすべての回答を収めることができず、完全なデータセットの有意義な分析を妨げることがあります。これは一般的な課題です。
これに対処するための2つの効果的な方法があります（Specificに組み込まれています）：
フィルタリング：ユーザーが特定の質問に回答した会話のみを含めます。フィルタリングされた分析により、AIを最も関連性の高いサブセットに集中させることができます。例えば、技術的な問題を報告したユーザーや中立のNPSスコアを提供した学生など。
クロッピング：ある特定の質問または一連の質問にのみ分析を制限します。すべてのデータを送信するのではなく、興味のある領域に関連するものだけを送信します—これにより、よりターゲットを絞った洞察が得られ、コンテキストサイズの壁を回避できます。
これらのワークフローと、なぜ教育調査研究に適しているのかについては、AIアンケート回答分析に関するこの詳細な記事をご覧ください。
オンラインコース学生アンケートの共同分析機能
技術サポートアンケートをチームで実施する際、共同分析は現実の課題です—データが多く、スケジュールが忙しく、誰もが明確で実行可能な結果を求めています。
AIとチャットしながら一緒に分析：Specificでは、調査結果が迅速に共同利用可能になります。AIとチャットを開始し、一緒に結果を深掘りします—無限のExcelチェーンは不要です。
複数のチャット、各チャットはフィルターと所有権付き：技術サポートのアンケートの異なる部分に焦点を合わせた複数のチャットを設定できます（NPSディストラクタ、ライブチャットサポートに関する回答、特定のコースの学生のみなど）。各チャットが誰によって作成されたかを示して、チームワークを明確かつ組織化します—これにより、プロダクトマネージャーがコース担当者や技術サポート担当責任者と連携しやすくなります。
可視化されたコラボレーション：Specificは、誰が何を言ったかをAIチャット内で送信者のアバター付きで表示します。この透明性により、フィードバックループと意思決定が容易になり、調査分析が業務間で利用される場合—CX、インストラクター、およびITが同じデータに基づいて深堀りし、発見を注釈できます。
行動に変えるインサイト、データの塊ではありません：このセットアップにより、無駄な調査分析がフォーカスされたチームワークに変わります—オンライン学習者の56％がインストラクターの応答性を満足の主な要素と考え、サポートの不備で55％がコースを中途退学するという事実など、主要な課題に迅速に対処できます。
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オンラインコース学生からのより豊かで、より実行可能なインサイトを得てください—深い質問を行い、よりスマートなフィードバックを収集し、AIに分析の重労働を任せましょう。より迅速で簡単に、チームとすぐにコラボレーションできます。
