この記事では、AIを使用してオンラインイベント参加者アンケートのディスカッションテーマに関する回答を分析するためのヒントを提供します。これにより、数値的な洞察とニュアンスのある会話的なフィードバックの両方を得ることができます。
アンケートデータを分析するための適切なツールの選択
オンラインイベント参加者からディスカッションテーマについて収集する回答の種類に応じて、取り組む方法と必要なソフトウェアが異なります。
定量データ：「どのディスカッションテーマに最も興味がありますか？」のような簡潔な質問に対応している場合、ExcelやGoogle Sheetsのようなツールで簡単に分析できます。参加者が選んだオプションの数をすぐに集計し、シンプルなチャートを実行し、数値でトレンドを把握することができます。
定性データ：オープンエンド質問（例えば、「どんなテーマを深く議論したいですか？」）では、手作業では解析が不可能なほど豊かなニュアンスのあるデータが生成されます。たとえ50人の参加者でも、それぞれがユニークなストーリーを持っています。このため、AI技術を活用するツールの使用は贅沢ではなく必需品です。AIは人的バイアスや疲労のリスクを軽減し、より徹底的でリアルタイムの洞察を提供します。実際、AIと自然言語処理（NLP）の統合はアンケート分析の革命をもたらし、迅速に深い感情を捉えることが可能になっています [1]。
定性回答を扱う際のツールは二つのアプローチがあります：
AI分析のためのChatGPTまたは類似GPTツール
コピー・ペースト・チャット：定性回答をスプレッドシートにエクスポートし、それをChatGPT（または類似のツール）にペーストできます。AIと対話してテーマを分析したり、人々が述べたことを要約します。
あなたが得られるもの：柔軟性と最先端の大規模言語モデル（LLM）へのアクセス。しかし、コピー＆ペーストはすぐに手間がかかり、長いアンケートやデータ形式が乱雑な場合にはコンテキストの把握が容易ではありません。
コンテキスト管理は手動：対話を整理し、貼り付けるデータの量を管理し（コンテキストサイズには制限があります）、場合によっては大規模データセットを分割する必要があります。
Specificのようなオールインワンツール
アンケート分析専用設計： Specific は、最先端のAIを使用して定量および定性のアンケートデータを収集、管理、分析するために特別に設計されています。会話型のアンケートを開始し、同じワークスペース内で即座に結果を分析できます—スプレッドシートは不要です。
より良いデータ、より良い洞察：プラットフォームは、アンケートを完了する参加者にスマートなAI搭載のフォローアップ質問を出すことで、データの深さと質を自動的に向上させます。（自動フォローアップ質問 の仕組みについて詳しくはこちらをご覧ください。）
即時サマリーと深部分析：回答が届くと、AIが主要テーマを抽出し、個人およびグループの回答を要約し、実用的な発見を表面化し、参加者にとって実際に重要なことをすぐに発見できるようにします。
会話型分析：アンケート結果についてAIと直接対話し、フォローアップの指示を出したり、各クエリに含めるデータを管理することができます。もはや無限にカット＆ペーストしたり、ツールを切り替えたりする必要はありません—分析は本当にインタラクティブです。
よりハンズオン的なアプローチを望んでいる場合や、プロンプト駆動のアンケート作成を探求したい場合は、オンラインイベント参加者向けAIアンケートジェネレーターを試してみるか、メインのAIアンケートジェネレーターページを訪れ、ゼロからカスタムアンケートを作成してください。
オンラインイベント参加者アンケート分析に役立つプロンプト
ChatGPTを使う場合でも、Specificのようなツールを用いる場合でも、プロンプトはディスカッションテーマに関する定性アンケートデータを理解するための秘密兵器です。
コアアイデアのプロンプト：これは大規模な回答データセットから要約テーマを抽出するために優れたSpecific実証済みの基本プロンプトです：
あなたのタスクは、コアアイデアを太字で抽出し（コアアイデアごとに4〜5語）＋最大2文の説明を行うことです。
出力要件：
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアを述べた人数を指定（単語ではなく数字を使用）、最も多く述べられたものを上位に表示
- 提案なし
- 指示なし
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
より良い結果のためにさらなるコンテキストを追加：アンケートやイベントに関する具体的な詳細を常に追加しましょう。次のように：
これは私たちの年間バーチャルサミット向けの事前アンケートです。参加者のほとんどはソフトウェアエンジニアおよびプロダクトマネージャーです。私たちの目標は、どのディスカッションテーマが最も共鳴するかを発見し、アジェンダに対する提案を収集することです。テーマと説明をそれに応じて抽出してください。
より深く掘り下げるプロンプト：特定のアイデアを探求したい場合に使用します：
XYZ（コアアイデア）についてもっと教えてください。
これにより、AIはそのテーマに関する関連するサブトピック、ニュアンス、および参加者の引用をすべて見つけることができます。
特定のトピックの言及に対するプロンプト：特定の主題が言及されたかどうかを確認し、実際の参加者の引用を得たい場合には：
[キーワード]について誰かが話しましたか？引用を含めてください。
ペルソナのプロンプト：参加者を興味や背景に基づいてセグメント化し、特に多様な参加者がいるイベントで役立ちます：
アンケートの回答に基づいて、類似の「ペルソナ」が製品管理で使用されているように、異なるペルソナのリストを特定して説明してください。各ペルソナについて、その主な特性、動機、目標、および会話で観察された関連する引用またはパターンを要約してください。
痛点と課題のプロンプト：ディスカッションテーマやイベントアジェンダに関して、参加者が最も苦労している点を特定：
アンケートの回答を分析し、最も一般的な問題点、不満、または挙げられた課題をリストアップしてください。それぞれを要約し、パターンまたは出現頻度を記録してください。
動機とドライバーのプロンプト：特定のディスカッションに参加する理由を掘り下げる：
アンケートから、参加者が行動または選択を行う主な動機、欲望、または理由を抽出してください。類似の動機をグループ化し、データからの裏付けを提供してください。
提案とアイデアのプロンプト：ディスカッションテーマを真に参加者主導にしたい場合、AIにすべての提案や創造的なアイデアを引き出してもらいましょう：
アンケート参加者から提供されたすべての提案、アイデア、または要求を識別してリスト化してください。トピックまたは頻度で整理し、関連する引用を含めてください。
質問作成に関する詳細情報を希望しますか？インスピレーションを得るためにオンラインイベント参加者アンケートの質問のベストプラクティスを参照してください。
Specificが各質問タイプに基づいて定性データをどのように処理するか
Specificは、あなたが尋ねる質問のタイプに合わせて定性アンケートデータを自動的に分類し分析します。
フォローアップの有無に関わらずオープンエンド質問：各オープン質問ごとに、すべての回答のまとめプラスAI生成のフォローアップ会話の合成を得ることができます。これは予期しないトピックやより深い参加者ニーズを発見するのに最適です。
フォローアップ付きの選択肢質問：選択された各オプションには、関連するフォローアップ回答の専用の要約が付与されます。例えば、「ネットワーキングの機会」を選ぶと、特定されたフォローアップを受け、そのスレッドが整理され、参加者の各セグメントの動機を把握するのが容易になります。
フォローアップ付きのNPS（ネット・プロモーター・スコア）： NPSカテゴリの各々—批判者、受動者、推奨者に、自分がどの理由をフォローアップで声高にしたのかの要約がそれぞれ用意されています。これにより、ポジティブまたはネガティブな感情をもたらすものが一目でわかります。
ChatGPTでも同じようなことが可能ですが、データを分割して複数のスレッドに貼り付け、調査結果を整理するのは手作業です。Specificはそれを自動で行います—操作不要です。NPSの利用例を見たい方は、オンラインイベント参加者向けNPSアンケートビルダーをチェックしてください。
AIのコンテキストサイズ制限への対処方法
大規模なアンケートは、GPTスタイルのAIのコンテキスト制限を超えることが多く、すべての回答を一度に分析することができません。最高のLLMでも、1つのプロンプトで処理できるトークン（単語や句読点）の最大数があります。この問題に対し、Specificは2つの方法で対処します：
フィルタリング：特定の質問に回答した、または特定の回答をした参加者だけに会話をフィルタリングできます。例えば、「パネルディスカッション」を言及した参加者のみを分析したり、ネットワーキングに関する質問に回答した参加者だけを分析します。
クロッピング：AI分析に送るアンケート質問を限ります。完全なデータセットを送信する代わりに、フォーカスしたいテーマの質問を選択して、LLMの処理ウィンドウ内にとどまり、AIの注意を本当に重要なエリアに集中させます。
これにより、より多くのデータを分析し、細かなトレンドを見つけ、コンテキストサイズがイベントとともにスケールする分析を妨げることを防ぐことができます。
オンラインイベント参加者アンケート回答の分析におけるコラボレーティブ機能
オンラインイベントの参加者のディスカッションテーマに関するアンケートを分析する際、洞察について一致するのは難しいことがあります—特にファイルやコメント、異なるツールやタイムゾーンで別々に分析スレッドが走っている場合などです。
コラボレーションをシンプルに：Specificでは、アンケートデータについてAIとチャットして共同作業を行います。各チャットは異なるアングルを取り、1つのチャットではアジェンダの提案、別のチャットではコンテントの感情、さらに別のチャットではセグメント特有のフィードバックを扱います。
洞察を引き出すのは誰かを確認：各チャットにはその作成者のアバターが表示されるので、誰が何をしているのか常に明確です。もし同僚がネットワークトピックを要求した参加者のみを分析したい場合、そのセグメント専用のフィルターチャットを作成できます。チャット間および見解間をシームレスに移動できます。
チャットログの透明性：コラボレーションする際、各メッセージは誰が何を言ったかを記録します。そのため、アイデア、編集、および発見は常に帰属が明確です。迷子のコメントや混乱した分析はもうありません。
分析前にチームでアンケートをデザインしたい場合は、簡単な言語で説明するだけで質問を作成できる会話型AIアンケートエディターを試してみてください。
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