この記事では、AIを使用してオンラインイベント参加者の期待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。また、正確なインサイトを迅速に得たい場合、なぜそれが重要なのかについて説明します。
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
アンケートの回答を分析するために必要なアプローチとツールは、主にデータの構造に大きく依存します。つまり、主に数値であるか、オープンエンドのフィードバックであるか、その両方を含むかです。
定量データ: アンケートで主に構造化された回答（「すべて選択してください」やスケール評価など）を含む場合、ExcelやGoogle Sheetsなどのツールを使用して分析するのが簡単です。単にそれぞれのオプションを選んだ人の数を数えれば、分布が得られます。
定性データ: オープンエンドやフォローアップの質問に重きを置いた場合、非構造化データに対処していることになります。回答が一握り以上ある場合、すべてを手動で読むことは困難です。この場合、AIツールを使用して重要なインサイトを要約し、浮き彫りにすることが不可欠です。特に参加者のフィードバックが豊富な大規模なアンケートでは、イベントに対して参加者が何を求めているのかを理解するのに役立ちます。
定性回答を扱う際のツール選択には2つのアプローチがあります：
ChatGPTや類似のGPTツールによるAI分析
コピーとチャット: 定性データ—テキストの回答—をエクスポートして、ChatGPTや他の生成AIツールに貼り付けることができます。それから要約やキーパターンを取り出すように要求できます。
限界: このアプローチには摩擦が伴います。コピーペーストの取り扱いやチャットのコンテキストサイズの維持、バージョンや変更の追跡は手間がかかります。数百行のイベントアンケートを扱うのはすぐに手に負えなくなり、有用な回答を得るためにはプロンプトを工夫する必要があります。
Specificのようなオールインワンツール
定性アンケート用に特化: Specificのような専用ツールは、この状況に向けて設計されています。それは収集（アンケート自体）とAIによる分析の両方を処理し、一瞬で要約、テーマ、インサイトを生成します。スプレッドシートを飛ばして手動での選別を避けることができます。
データ品質の向上: Specificの会話型アンケートはAIを使用して、参加者の回答に合わせたフォローアップ質問を行うため、詳細で文脈に豊かな参加者の回答が得られます。参加者が何を期待しているかだけでなく、なぜそう思うのかを明らかにします。（賢明なフォローアップから得られる成果についてはこちらをご覧ください。）
シームレスなAI駆動のワークフロー: 回答が集まると、Specificは要約し、パターンを発見し、結果についてAIと直接チャットすることができます。まるで研究者の共同操縦者を持っているかのようです。分析するデータを管理、フィルタリング、指示するための追加機能があり、大規模なデータセットには特に有益です。
オンラインイベント参加者の期待を分析するための有効なプロンプト
Specificを使用しても、ChatGPTを使用しても、適切なプロンプトを持つことで劇的な違いが生まれます。AIを最大限活用する方法をご紹介します：
核心のアイデアプロンプト: アンケートデータを通じて流れる主なテーマやトピックを発見するために使用します。Specificのデフォルトで、どんなGPTツールでも動作します：
あなたのタスクは、太字で核心のアイデアを（各核心アイデアにつき4〜5語）抽出し、最大2文の解説を追加することです。
出力要件：
- 不要な詳細を避ける
- 特定の核心アイデアを何人が言及したかを指定（単語ではなく数字を使用）、最も多く言及されたものを上位に配置
- 提案はなし
- 表示はなし
例示出力：
1. **核心のアイデアのテキスト:** 解説テキスト
2. **核心のアイデアのテキスト:** 解説テキスト
3. **核心のアイデアのテキスト:** 解説テキスト
AIは文脈があるほど良いパフォーマンスを発揮します。このような短い紹介を追加してください：
今度のオンラインイベントの参加者を対象にアンケートを実施しました。目標は、参加者の期待、どのようなアクティビティやセッションタイプを好むか、また今後のイベントへの推薦や参加につながる要因を理解することです。以下の回答を分析し、主テーマを要約してください。
核心のアイデアをさらに探る: 核心のアイデアを特定した後で、「[核心のアイデア]についてもっと教えてください」と質問してください。これにより、ニュアンス、サブテーマ、具体的な問題が明らかになり、なぜ人々が特定のネットワーキングオプションを求めるのかがわかります。
特定のテーマについて質問する: 直接のプロンプトを使用します: 「誰かが[エンゲージメント、ネットワーキングなど]について話しましたか？」 深く掘り下げるには、「引用を含めてください。」を追加してください。
ペルソナプロンプト: 異なる参加者タイプのスナップショットを希望する場合、次のように質問します：
アンケートの回答を基に、製品管理で使用される「ペルソナ」のように異なるペルソナを特定し、説明してください。各ペルソナについて、その重要な特性、動機、目標、観察された会話からの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: 素晴らしいイベントの障害となるものを発見するには、次のプロンプトを使用します：
アンケートの回答を分析し、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化してください。それぞれを要約し、それらのパターンや発生頻度を記録してください。
動機と推進要因: 人々を引きつける要因を見つけるには、次のプロンプトを使用します:
アンケートの会話から、参加者がその行動や選択を表すために述べている主要な動機、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となる証拠を提供してください。
感情分析: 結果を迅速に浮き彫りにするために:
アンケートの回答で表現された全体的な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に貢献したキーフレーズやフィードバックを強調してください。
この対象に対するプロンプトのインスピレーションをさらに得たいですか？オンラインイベント参加者の期待についてのアンケートのための最良の質問ガイドをチェックしてください。
Specificが質問タイプごとに定性データを分析する方法
Specificは、質問の構造に合わせてAI分析を適応させるように設計されています：
フォローアップありまたはなしのオープンエンド質問: すべての回答をカバーし、フォローアップに深く入り込み、参加者の回答の背後にある理由を明らかにする要約を取得します。表面的な要求だけでなく、動機を理解するために不可欠です。
フォローアップ付きの選択肢質問: 各回答オプションは、フォローアップ質問のためにAIが特化した要約を得るので、「ネットワーキング」を好む人々が本当に求めているものを、別々に「学習セッション」を選んだ人々と比較して見ることができます。
NPS質問: 回答は推奨者、中立者、批判者に分割され、それぞれがなぜ参加者がイベントの期待をどのように評価したのかに関する要約を持っています。これにより、最も重要なセグメントにとって何が重要かを見極めることができます。
ChatGPTを使用して同じことを行うことができますが、遅く、特にイベントアンケートが増加するにつれて、より多くの手動選別が必要です。
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イベントアンケートの回答を分析する際のAIによるコンテキストリミットの課題
AIモデルは一度に処理できる情報量（「コンテキストウィンドウ」）に限りがあります。熱心な参加者からの大量の回答がある場合、これが上限に達するかもしれません。
効率を維持するための信頼性のあるアプローチが2つあります（いずれもSpecificに組み込まれています）：
フィルタリング: 特定の質問に答えた会話や特定の回答を選んだ会話のみを分析します。これにより、ネットワーキングやQ&Aフィードバックにのみ深く入り込みたい場合には、関連する会話のみがAIに送られます。精度が時間、メモリ、頭痛の節約になります。
クロッピング: AI分析に最も関連性のある質問だけを選びます。例えば、期待に関するアンケートが10の質問を持っていたとしても、重要なのはそのうちの2つだけである場合、分析するためにAIに送るのはそれらだけです。これにより、会話を最大限に処理でき、大規模なデータセットにも対処しやすくなります。
Specificはこれらのワークフローステップを簡単にしますが、ChatGPTのようなAIツールを使用して同様のフィルタリングやクロッピング技術を取り入れることもできます（ただし、設定作業が多くかかります）。
深いアンケート分析のためのSpecific AIのコンテキスト管理についてもっと知りたい場合は、AI駆動のアンケート回答分析のハンドブックを読んでください。
オンラインイベント参加者のアンケート回答分析に対する共同機能
共同分析は、特にイベントに対する期待に関する参加者のフィードバックの山を解読するためにチームで作業する場合には、すぐに混乱を招く可能性があります。
Specificを利用すると、ソロモードにとどまることはありません。静的なダッシュボードや分断されたCSVを使う代わりに、あなたと同僚はAIとチャットすることにより回答を分析できます。これは、メールスレッドやスプレッドシートのコメントに慣れているチームにとって流動性の大きな向上です。
複数のチャットは集中と柔軟性を意味します: 各チャットは異なるフィルターを持つことができ、1つの会話がエンゲージメント機能に集中し、別の議論がネットワーキングに集中するなど、常に誰がどのチャットを開始したかを知ることができ、所有権を追跡し、正しい人々を関与させるのが簡単です。
誰が何を言ったかを特定する: アバターがAIチャットで何を尋ねているのかを示してくれます。フィードバックやインサイトは帰属され、複数のチームメンバーが同じプロジェクトに参加したときの混乱を避けられます。
この協力的な方法—即座に定性回答を要約するAIと組み合わせたもの—は急速に動くイベントチームにとって大きな変革をもたらします。
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