この記事では、AIを活用した方法を使用して、内部調査プロセスに関する警察官調査の回答を分析するためのヒントを紹介します。もし生のフィードバックを明確かつ実行可能な洞察に変えたいなら、読み進めてください。
調査データを分析するための適切なツールの選択
アプローチとツールは収集された調査データの種類に合致するべきです。数字や選択肢を扱う場合、ExcelやGoogle Sheetsのような従来のツールが役立ちます。しかし、自由回答や長文の回答を扱うときは、AIを呼び込む時です。
定量データ：例えば、「内部調査の遅延を経験しましたか？」や「プロセスの透明性をどう評価しますか？」のような質問では、回答を集計し、パーセンテージを計算し、スプレッドシートで結果を比較することが簡単です。警察官がどのように回答したかをざっと把握できます。
定性データ：警察官に自由にフィードバックを共有してもらうような自由回答の質問は、一つ一つに目を通すことが不可能な場合があります。そこでAI分析の出番です。テーマを抽出し、要約し、最も重要なことをハイライトすることで、すべてのコメントを読む必要がなくなります。専用のAIツールを使うことで、このプロセスを大幅に加速し、複雑な回答を理解しやすくします。例えば、NVivo、MAXQDA、QDA Miner、KH Coderのようなプラットフォームには、大規模な警察調査データを効率的に扱うためのAI機能が組み込まれています。[1]
定性調査応答を扱うとき、ツールには2つの主要なアプローチがあります：
AI分析のためのChatGPTや類似のGPTツール
ChatGPTに直接応答を貼り付けることが可能です。調査ツールからデータをコピーしてChatGPTや他のGPTベースのアシスタントに貼り付け、「どんなテーマが見えますか？」や「最も一般的な問題点は何ですか？」といった質問をすることができます。
デメリット：データセットが大きいと、この方法では扱いづらくなります。フォーマット、データサイズの制限、コンテキストコントロールが欠如しているため、シンプルな調査に適しています。データを小さなバッチに分割したり、AIを適切なセクションに誘導することに注意深くなる必要があります。それでも、迅速で簡単な調査分析にはうまく機能します。
Specificのようなオールインワンツール
初めから終わりまで調査分析のためのAIによるソリューション：システムのようなソリューションは、このプロセスを合理化します。会話形式の調査でデータを収集し、その結果を分析することが同じプラットフォームで可能です。
より良いデータ品質のためのスマートなフォローアップ：回答を収集する際、Specificは警察官にリアルタイムでフォローアップの質問をすることができ、データの質と深さを高めます。この解説で、AIによるフォローアップがどのように役立つか確認してください。
スプレッドシート不要、即時の洞察：データを手に入れたら、Specificは瞬時にAIによる要約を提供し、重要なテーマごとに回答を整理し、AIと直接チャットして結果について質問することができます—手作業の集計や複雑なワークフローは必要ありません。
調査に特化したAIチャット：Specificを使用すると、AIにどのデータを送信するかを管理する強力なツールが使えます。さらに、トピックを瞬時に拡大または縮小できるフィルターなどの追加機能も備わっています。この仕事に最適化されており、10人の警察官の調査でも、1000人の調査でも対応します。
内部調査プロセス調査の分析に使える有用なプロンプト
分析からより多くを引き出したい場合、それはしばしばAIに正しい質問をすることにかかっています。警察官の内部調査に対する回答を分析するために設計された、実証済みのプロンプトと戦略をいくつかご紹介します。
コアアイデアのプロンプト：このプロンプトは、最も繰り返されるトピックと短い要約を浮き上がらせます—大きな自由回答データセットに理想的で、Specificに組み込まれていますが、ChatGPTや他のGPTモデルでも機能します。
あなたの任務は、太字で核心アイデアを抽出することです（コアアイデアごとに4-5語） + 最大2文の説明文。
出力要件：
- 不要な詳細を避ける
- 具体的な核心アイデアを何人の人が言及したかを明記（言葉ではなく数字を使用）、最も言及されたものを上に
- 提案なし
- 示唆なし
出力例:
1. **核心アイデアテキスト:** 説明文
2. **核心アイデアテキスト:** 説明文
3. **核心アイデアテキスト:** 説明文
より良い結果のためのコンテキスト追加：AIは、調査の目的やターゲットとなる聴衆（この場合は警察官）、学習目標を説明すると常にうまく機能します。プロンプトの前に次のように前置きすることができます：
ここに、中規模都市部の警察署での内部調査プロセスに関する警察官からの経験談があります。主なテーマを抽出し、警官が言及した問題や提案をハイライトしてください。
アイデアをさらに深堀りする：AIが興味を引くテーマを見つけたときには、「XYZ[核心アイデア]についてもっと教えてください」と続けます。これにより、何が本当に重要であるかについてのより豊富な情報が得られます。
特定のトピックについてのプロンプト：トピックが言及されたかどうか知りたい場合—例えば「報復の懸念についてコメントした人はいましたか？」—と尋ねます。「引用を含める」と追加すると、支持する生の証拠が得られます。
問題点や課題を見つける：このプロンプトを使って、内部調査プロセスにおいて警官が抱える問題点や障害を表面化させます：
調査応答を分析し、言及された最も一般的な問題点、不満、または課題をリストします。各々を要約し、発生のパターンや頻度を記録します。
ペルソナによるセグメント化：異なる視点を理解することは、プロセスの改善に強力です：
調査の回答に基づいて、製品管理で「ペルソナ」として使用されるように、特定のペルソナのリストを識別し、説明します。各ペルソナの主要な特徴、動機、目標、および会話で観察された関連する引用やパターンを要約します。
満たされていないニーズや機会を発見する：オフィサーが感じるプロセスの変化が必要な場所を見つけるには、次の方法を試してください：
回答者によって強調された未充足のニーズやギャップ、改善の機会を明らかにするために調査の回答を検討します。
このような調査を設計し、分析するためのプロンプトアイデアと戦略については、内部調査に関する警察官調査に最適な質問に関する記事で説明しています。
AI調査ツールによる調査の質問タイプの管理方法
SpecificのようなAIを搭載したプラットフォームは、鋭く関連性のある分析を得るため、異なる質問タイプを独自に扱います。これにより、データが収集された方法に合致する要約が得られます：
フォローアップあり・なしの自由回答問：AIは、主な質問へのすべての回答の要約を提供し、リアルタイムのフォローアップを使用した場合にはそれらも要約します—コンテキストや深みを欠くことがありません。
フォローアップありの選択肢：各回答選択肢にはそれぞれに関連するフォローアップコメントを反映した要約が得られます。例えば、満足度の質問で「不満」と選択した理由を警官達がどのように説明したかを参照できます。
NPS（ネット・プロモータースコア）：回答はディトラクター、パッシブ、プロモーターに分けられ、各グループの付随する自由文フィードバックの要約も提供されます。
これをChatGPTでも行うことができますが、データを構造化し、質問を段階的に入力する必要があります。Specificはこれを自動化し、特に1つの調査で混在する質問タイプに対処する場合には、数時間の時間を節約します。
より深い分析に最適化された会話形式の調査の構築が初めての方は、内部調査プロセス用AI調査ジェネレーターから始めるのがお勧めです。
警察官調査のAIコンテキストサイズ制限の克服方法
現実は次の通りです：すべての大規模言語モデル（GPTなど）には、同時に考慮できる情報の量、すなわちコンテキストウィンドウが固定されています。内部調査に関する詳細な数百の警察官調査が、これらの制限を迅速に超える可能性があります。
この制約を克服するための2つの実証済みの戦略があります（どちらもSpecificの調査分析に組み込まれています）：
フィルタリング：データをフィルタリングして、警官が特定の質問に対してまたは指定された回答をした会話のみを含むようにすることができます。これは、現在の分析に関連するデータセットを削減し、貴重なコンテクスト領域を節約します。
範囲設定：特定の質問にだけ焦点を合わせ、それらだけをAIに送り、全体の応答履歴を送信せずに分析します。これにより、小さな部分集団だけでなく、より多くの警察官からの深く関連性のある洞察が得られます。
これらの技法を使うことで、特定または他のAI環境で手動で行う場合でも、重要なデータを置き去りにすることなく分析を鋭く保つことができます。調査コンテキストの制限を管理する方法についての詳細は、私たちの機能概要をご覧ください。
警察官調査応答を分析するためのコラボレーション機能
内部調査の調査分析における一般的な問題点は、特に異なるチーム、研究者、または利害関係者が関与している場合に、全員が同じページにいることです。
AIと共にチャット：SpecificのAIチャットインターフェースを使用すると、誰がどの質問をしたか、どのフィルター設定が適用されていたかを正確に知ることができ、その視点に簡単に戻ることができます。
複数の会話、明確なコンテキスト：各チャットは、その作成者とフィルター設定がラベル付けされ、作業が整理されます。発見を議論したり提示したりするときには、誰が何を尋ね、後でその視点に簡単に戻ることができます。
誰が何を言っているのかを見る：SpecificのAIチャットインターフェースでコラボレーションする際には、誰が何を送信したのかを表すアバターが表示されます。
コラボレーション機能を含む全体のワークフローを自分で試してみたい場合は、AI調査ジェネレータで始め、そこから構築していきます。
今すぐ内部調査プロセスに関する警察官のための調査を作成しましょう
チームの内部調査の経験をより深く理解しましょう—AIは生のフィードバックから実際の解決策により短時間で移行するのを助けます。強力な分析、自動化された洞察、より良いコラボレーションは、ここから始まります。