この記事では、AIを活用したアンケート分析技術を使用し、オンラインワークショップ参加者へのアンケートの期待に関する回答を分析するためのヒントを提供します。
アンケート回答を分析するための適切なツールの選択
オンラインワークショップ参加者から得られたアンケートデータを分析するための最適なアプローチは、回答の形式と構造に依存します。それぞれに最適な方法を詳しく見ていきましょう：
定量データ: ある選択肢を選んだ人の数を数える質問では、ExcelやGoogle Sheetsのようなツールで十分です。これらは、得点を集計したり、分布を視覚化したり、基本的な計算を行うのに最適です。
定性データ: 詳細に期待を述べた自由記述やフォローアップ質問の場合、手作業で全ての回答を読むのは現実的ではなく、AIを使用することでプロセスがスピードアップし、見逃していたかもしれないパターンを発見できます。
定性回答を扱う際のツールには2つのアプローチがあります：
AI分析用のChatGPTや類似のGPTツール
エクスポートしたアンケートデータをChatGPTなどにそのままコピーし、回答について会話をすることができます。進むにつれて柔軟な質問をしたり、テーマを掘り下げたりもできます。
マイナス点: あまり便利ではありません。チャットボット用に回答をフォーマットするのは混乱しやすく、プロンプトを何度も調整する必要があります。有用なコンテキストを見逃すリスクもあります。
少数の回答セットには適していますが、多数の自由記述回答や分岐ロジックを含むアンケートには複雑になります。
全てを1つにまとめたツール「Specific」
Specificはアンケート解析専用に作られています。これは回答の収集と分析を一箇所で行うAIツールです。Specificで対話的なアンケートを作成すると、自動でAIによるフォローアップ質問を行い、データの質を向上させます。参加者はより豊かで奥行きのある回答をその場で共有します。
SpecificのAIパワーによる分析では瞬時に全ての回答を要約し、主要な考えやテーマをクラスタリングします。単なるテキストの塊ではなく、実際のインサイトが得られます。スプレッドシートを開いたり、手動でコピー＆ペーストする必要はありません。
また、AIと結果についてチャットすることもできます。ChatGPTと同じように、アンケートデータに特化して設計されています。AIに送信される内容を詳細にコントロールでき、必要なコンテキストを管理しながら、適切な焦点を当てられます。
作成を始めるには、Specificのオンラインワークショップの期待に関するAIアンケートジェネレータをチェックしてみてください。
SurveyMonkeyのような従来型のプラットフォームは4000万人以上のユーザーがいて定量データに優れた機能を持っています[1]が、NVivoやMAXQDAのようなAIファーストのツールは自由回答の分析において自動テキスト解析や視覚化などの高度な機能を提供し、定性フィードバックの解釈が非常に簡単になります[1]。
オンラインワークショップ参加者の期待を分析するための有用なプロンプト
データから回答を引き出す方法を知ることが鍵です。以下は、アンケート回答を分析するために私が使用するサンプルプロンプトです。これらはChatGPTでもSpecificでも特にワークショップ参加者の期待やフィードバックに役立ちます：
核心的なアイデアを引き出すプロンプト: 最大の、そして最も乱雑なアンケートデータセットからトピックを抽出するのに使用してください。ワークショップアンケートでの私の定番です：
あなたの任務は核心的なアイデアを太字で抽出することです（1アイデアあたり4~5単語） + 最大2文の説明を加えてください。
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示す（単語ではなく数字を使用し、最も多く言及されたものから順に）
- 提案なし
- 示唆なし
例の出力：
1. **核心的なアイデアテキスト:** 説明テキスト
2. **核心的なアイデアテキスト:** 説明テキスト
3. **核心的なアイデアテキスト:** 説明テキスト
AIは、あなたのワークショップ、参加者プロフィール、または発見したいことについてより多くのコンテキストを提供すると常により良いパフォーマンスを発揮します。これを試してみてください：
私たちのアンケートでは、オンラインワークショップ参加者に学びたいことや達成したいことを尋ねました。グループには教育者と人事担当者が含まれており、ワークショップはデジタル・ファシリテーションスキルに焦点を当てています。参加者の期待における主要なテーマを抽出し要約してください。
興味深い核心的なアイデアを見つけたら、AIにもっと深く探るように促すことができます：
特定のテーマについて詳細を尋ねるプロンプト: XYZ（核心的なアイデア）についてもっと教えて
特定のトピック検索プロンプト: 誰かが特定のトピックに触れたか確認したい場合は、以下を尋ねてください：
誰かがXYZについて話しましたか？引用を含めてください。
痛点や課題のプロンプト: 参加者の懸念を理解することで、将来のワークショップを適応させられる：
アンケート回答を分析し、言及された最も一般的な痛点、フラストレーション、または課題を一覧にしてください。各項目を要約し、パターンまたは発生頻度を記録してください。
動機やドライバーのプロンプト: 参加者のエンゲージメントを本当に導いているものを知りたい場合：
アンケート会話から、参加者が行動や選択に表した主な動機、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、データからの証拠を提供してください。
感情分析のプロンプト: 今後のワークショップに対する全体的な感情を確認する：
アンケート回答に表れた全体的な感情（例：ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）を評価してください。各感情カテゴリに寄与する主要フレーズやフィードバックを強調表示してください。
提案とアイデアのプロンプト: 具体的な改善提案をキャプチャするためには：
アンケート参加者によって提案された提案、アイデア、または要求を全て識別して列挙してください。トピックまたは頻度によって整理し、該当する場合は直接の引用を含めてください。
満たされていないニーズや機会のプロンプト: 見逃された機会を発見する：
アンケート回答を調査し、回答者が示した満たされていないニーズや欠陥、または改善の機会を明らかにしてください。
アンケート自体のデザインにインスピレーションを得たい場合は、オンラインワークショップ参加者期待アンケートの素晴らしい質問例をご覧ください。
質問形式に基づいてSpecificが定性データを分析する方法
Specificを使用して定性アンケートデータを分析すると、質問形式に基づいてインサイトを適応させます：
自由回答質問（フォローアップの有無にかかわらず）: Specificは、各回答とその質問に関連するフォローアップをまとめて、会話全体で最も重要なポイントを引き出します。
フォローアップを含む選択肢質問: 各回答オプションに対してリンクされているフォローアップへの参加者の回答を個別に要約します。
NPS質問: 各セグメント（ディトラクター、パッシブ、プロモーター）は、それぞれのスコアだけでなく、そうした態度の背景にある要因を示す要約を受け取ります。
前のセクションのプロンプトに従って、ChatGPTを使用して同じことができます。ただし、特にアンケートが大きくなると、労働集約的になります。
Specificがこれをいかにシームレスにするかに興味がありますか？AIによるアンケート回答分析の詳細を確認してください。
AIのコンテキストサイズ制限に対する対策
大きな配慮点：AIツールはコンテキストウィンドウ内で作業します。回答が多すぎると、コンテキスト制限に達し、すべてのデータが一度に分析されない可能性があります。これをどのように処理するか（そしてSpecificがそれを簡単にする方法）です：
フィルタリング: 参加者が特定の質問に答えたり、特定のオプションを選んだ回答にフィルタリングして、最も関連性の高い会話に集中します。それらのみがAIの作業記憶に入り、分析されます。
クロップ: 分析に送る質問を選択できます。これにより、AIのコンテキストウィンドウ内でより多くの会話をカバーでき、分析が焦点を絞り正確になります。
これらの機能はSpecificに組み込まれているため、手作業でデータを切り分ける必要がありません。ChatGPTや類似のツールで独自のワークフローを構築する場合、手動での事前処理、回答の分割、および管理可能なチャンクでの送信が必要になります。
大規模な会話データセットを管理する方法の詳細については、最新のAIツール比較を参照してどのプラットフォームが大容量を最も効果的に処理するかを確認してください[1]。
オンラインワークショップ参加者アンケート回答を分析するための共同機能
コラボレーションは、多くのアンケート分析が破綻する場所です。特に、チームが一緒に参加者の期待を分析しようとする場合、誰が何を尋ねたのか、インサイトがどのように生成されたのかを見失いやすくなります。
チャット駆動の分析: Specificを使用すれば、アンケート結果についてAIと単にチャットすればよく、終わりのないスプレッドシートや文書の必要はありません。すべてのチャットは持続可能で、後で再訪したり、同僚がその会話を再開したりできます。
複数のフィルタ可能なチャット: 必要に応じていくつでもチャットを作成でき、それぞれにユニークなフィルタや特定の焦点を持たせることができます（「NPSプロモーターのみ」、「ハンズオンセッションを期待する人のみ」など）。各チャットは誰が会話を開始したかをログに記録するため、常に視点とコンテキストを把握できます。
アイデンティティと透明性: チームが協力する場合、送信された各メッセージが誰によって送られたかが、インチャットアバターと送信者名のおかげで明確です。これはリサーチやワークショップ計画チームでのブレインストーミングや調査結果の共有において非常に役立ちます。
新しいアンケートを共同で作成したい場合は、AI支援のアンケートエディターを起点として、聞きたいことを簡単に説明するだけで、AIがその内容を作成または更新します。
今すぐオンラインワークショップ参加者の期待に関するアンケートを作成しましょう
次のオンラインワークショップをより賢明なアンケートインサイトで開始しましょう。より豊かな期待を収集し、即座に実行可能な分析を提供する対話型アンケートを作成します。