オンラインワークショップ参加者のアンケートで、ディスカッションテーマに関する回答をAIで分析する方法

この記事では、AIを活用したアンケート解析ツールを使用して、オンラインワークショップの参加者アンケートのディスカッショントピックに関する回答を分析するためのヒントを紹介します。

アンケート回答を分析するための適切なツールの選択

アンケートデータの分析方法は、回答の構造や形式に大きく依存します。シンプルに考えましょう:

• 量的データ: 例えば、どのくらいの参加者が特定のトピックを選んだかや、セッションの評価に関する数字を見る場合、ExcelやGoogle Sheetsのようなクラシックなツールが適しています。カウントやチャートを簡単に行えます。

• 質的データ: 自由記述の回答や詳細なフォローアップの回答については、複雑になります。手作業で何十、何百ものコメントを読むのは大変で、すべてのニュアンスや再発テーマを把握するのは不可能です。ここでAIが役立ちます。自由記述のフィードバックを高速かつ正確に解析します。

質的アンケート解析のツールには、基本的に2つのアプローチがあります:

ChatGPTや類似のGPTツールを使ったAI解析

エクスポートしたアンケートデータをChatGPT（または他の大規模言語モデル）にコピーして貼り付けることができます。そして、回答についてAIと「チャット」し、テーマや概要、感情分析を求めることができます。

欠点? あまり便利ではありません。長いアンケートをコピー＆ペーストするのは面倒で、フォーマットが崩れたり、大規模なデータセットがAIのコンテキストウィンドウを超えてしまうことがあります。どの回答がどの質問に関連するのかを見失いやすく、スコープやコンテキストのミスが起こりやすいです。

一体型ツール Specific

Specificはこのワークフローに最適化されています。プラットフォーム内でAIを使用して回答を収集し分析することができ、フォローアップの質問があるアンケートの解析に特化しています。これにより、より質の高い洞察に満ちた回答が得られ、AIにとっての解釈が容易になります。

SpecificのAI解析は、瞬時に回答を要約し、主要なテーマを特定し、スプレッドシートや手作業なしでアンケートデータをアクション可能な洞察に変換します。 ChatGPTのようにAIと結果について「チャット」できますが、調査データに特化した文脈管理や特定の質問や回答者グループのフィルタリングが追加されています。

この解析機能の詳細な解説に興味がある場合は、SpecificにおけるAI調査応答解析に関するこのガイドをチェックしてください。

ツールを直接比較したい場合、次の情報を参考にしてください:

このようなAIアンケート解析ツールは、感情分類のようなタスクで最大90％の精度を提供し、より信頼性の高い洞察を迅速に提供します [1]。

他の著名なアンケート解析ツールにはNVivo、MAXQDA、およびQDA Minerがあります。これらのプラットフォームはテーマの特定や感情分析を自動化することができます。 [2][3][4]

オンラインワークショップ参加者のディスカッショントピック解析に使用できる便利なプロンプト

プロンプトはAI解析が威力を発揮するところです。コンテキストを多く与えるほど、より良い回答を得ることができます。オンラインワークショップのディスカッショントピックに関するアンケートで効果的なエッセンシャルプロンプトを以下に紹介します:

コアアイデアを抽出するためのプロンプト–参加者のコメントやフィードバックから主要なアイデアを直接抽出するために使用します:

あなたのタスクは、コアアイデアを太字（コアイデアあたり4〜5語）で抽出し、2文までの説明を添えることです。

出力要件:

- 不要な詳細を避ける

- 特定のコアイデアを言及した人数を特定する（数字を使用し、最も言及されたものを上に）

- 提案はしない

- 表示はしない

出力例:

1. **コアイデアテキスト:** 説明テキスト

2. **コアイデアテキスト:** 説明テキスト

3. **コアイデアテキスト:** 説明テキスト

AIに目標やワークショップの性質に関する詳細を提供すれば、より良い結果が得られます。例えば:

このアンケートはリモートクリエイティブワークショップの参加者によって完了されました。最も共鳴したディスカッショントピックや今後のセッションへの提案に興味があります。新しいテーマを強調し、参加者の感情を要約してください。

主要なアイデアを特定したら、「X（コアイデア）について詳しく教えてください」と指示し、AIに頻繁に上がるトピックを展開させることができます。

特定のトピックが取り上げられたか確認が必要ですか？この簡潔なプロンプトを使用してください:

「セッションのインタラクティビティについて誰かが話しましたか？」（文脈のために引用を含めることもできます）

ワークショップディスカッショントピックに関するアンケートに役立ついくつかのターゲットプロンプトを以下に紹介します:

ペルソナのプロンプト: フィードバックに基づいて参加者を区別されたタイプに分類します:

アンケート回答に基づいて、製品管理で使われる「ペルソナ」と同様に、異なる特徴を持つペルソナを特定し記述します。それぞれのペルソナに対して、その主な特徴、モチベーション、ゴール、観察された会話のパターンや引用を要約してください。

痛点と課題のプロンプト: 参加者が言及した一般的な障害や不満を特定します:

アンケートの回答を分析し、最も一般的な痛点、不満、または課題を列挙します。それぞれを要約し、発生頻度やパターンを記録します。

モチベーションとドライバーのプロンプト: なぜ参加したのか、またはディスカッション中に何に興奮するのかを理解します:

アンケート会話から、参加者が行動や選択をする主な動機、欲望、または理由を抽出します。類似の動機をグループ化し、データからの支援証拠を提供します。

感情分析のプロンプト: 一般的なトーン（ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）をキャプチャし、サポートする引用を提供します:

アンケート回答に表現された全体的な感情（例: ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）を評価します。それぞれの感情カテゴリに寄与する重要なフレーズやフィードバックを強調します。

オンラインワークショップ参加者アンケートの作成に関する詳細なヒントが必要ですか？こちらの記事を参照してください: ディスカッショントピックに対するオンラインワークショップ参加者アンケートのベスト質問。

Specificが質問タイプによって質的データを分析する方法

Specificは、それぞれの質問の構造に基づいて質的データを処理するように設計されています:

• 自由記述の質問（フォローアップありまたはなし）: AIはすべての応答、フォローアップのやりとりを含めて簡潔なインサイトにまとめます。基本的な概要だけでなく、フォローアップによる続きの文脈も提供します。

• フォローアップ付きの選択式質問: 追加のコメントがつけられた各選択肢は、独自の要約を受け取ります。これは、選択肢と選択肢を比較する際のインサイトを容易に得ることを可能にします。

• NPS質問: 支持者、消極的および推奨者ごとに要約がセグメント化されます。それぞれのグループのフォローアップ応答を個別のインサイトにまとめるため、どの要素が忠誠心を促進するか、または不満をもたらすかを容易に識別できます。

ChatGPTや他のAIを使用して同様の構造的な分析を行うこともできますが、通常は生のテキストを自分でコピーし整理し管理する必要があります。

質問設計と分析の実用的なガイド、ワークショップ参加者アンケート中のディスカッショントピックの作成方法に関するこの実践的なガイドを参照してください: オンラインワークショップ参加者アンケート作成に関する詳細。

より大きなアンケートデータに対するAIのコンテキスト制限への対処法

アンケートがたくさんの応答を生成した場合、多くのAIツールで直面するコンテキストサイズの制限に直面します—AIモデルは一度に認識できるデータ量に限りがあります。

具体的には2つの主な戦略があります（Specificに組み込まれています）:

• フィルタリング: 参加者が特定の質問に答えた会話や特定のディスカッショントピックを選んだ会話のみに解析を制限します。これにより、AIにノイズを与えずに最も関連性の高いデータが解析されます。

• トリミング: AIのコンテキストウィンドウに含めるべき質問を選びます。限られた数の重要な質問に集中することで、1つの解析でより多くの会話を詰め込み、全データセットを詰め込もうとする必要が減ります。

これらの技術は、フィードバックが増えるにつれて、解析をタイトかつフォーカスを維持します。ワークショップ参加者アンケートのフォローアップ質問に特に役立ちます。自動AIフォローアップの仕組みに興味がある場合、こちらの自動AIフォローアップ質問に関する詳細を参照してください。

オンラインワークショップ参加者アンケートの回答を分析するためのコラボレーション機能

ディスカッショントピックアンケートの解析で最も難しいのは、フィードバックをチームで意味あるものに解釈することです。異なるファシリテーターやオーガナイザーは、異なるスライスで対話をふるい分けしたいと思うかもしれませんが、全員が同じページに留まるのは難しい場合があります。

チームとしてAIとのチャットをする: Specificでは、誰もが特定の応答のサブセットを解析するための専用チャットを開くことができます。これにより、特定のセッションからのフィードバックのみに焦点を当てたり、特定のディスカッショントピックについての回答のみに絞ることが可能です。それぞれのチャットには独自のフィルタがあり、その作成者に明確に結びつけられ、簡単に追跡できます。

ビジュアルコラボレーション: AIチャット内でコラボレーションする際に、誰が何を寄付したかが即座に明確です。すべてのコメントや質問には、その著者とアバターがタグ付けされ、チームディスカッションにコンテキストを与え、洞察の整理を自然に促します。

このようなコラボレーション機能により、アイデアを迅速に検証し、盲点を特定し、コンセンサスを築くことができます—もしくは、分析のセクションを専門領域の専門家に委ねることもできます。面倒なファイルのマージに費やす時間を減らし、次のワークショップをより良くするための時間を増やします。

独自のアンケートをゼロから作成したい場合、Specificで素早く開始するためにAIアンケートジェネレーターを使用するか、オンラインワークショップ参加者ディスカッショントピックのプリセットを取得し、AIアンケートエディターで微調整を行ってください。

今すぐオンラインワークショップ参加者アンケートをディスカッショントピックについて作成

Specificの対話型AIアンケートプラットフォームを利用して、ワークショップのフィードバックプロセスを開始し、即座に実行可能なインサイトを解析してください—より少ない労力で、より深く、質の高い回答を得ることができます。