この記事では、ピアサポートプログラムに関する警察官の調査の回答をAI調査分析ツールを使用して分析する方法についてのヒントを紹介します。
調査回答を分析するための適切なツールを選ぶ
調査データを分析するための方法とツールは、データの構造に大きく依存します。私のアプローチをご紹介します：
定量データ: 調査が単純なカウント、例えば特定のオプションを選んだ警察官の数やプログラムを高く評価した数の場合、ExcelやGoogle Sheetsで簡単に処理できます。標準的なスプレッドシート機能で基本的なソート、フィルタリング、グラフ作成が可能です。
定性データ: オープンエンドの回答や詳細なフォローアップコメントを扱う場合、それが難しくなります。すべてを目視で確認しようとすると、特に数が多くなるにつれて、詳細を見逃しがちです。ここでAIツールが活躍し、膨大な回答を明確な洞察に変えるのに役立ちます。
定性回答を扱う際には、2つのツールアプローチがあります：
AI分析用のChatGPTまたは類似のGPTツール
ChatGPTや類似のAIモデルを使用すると、エクスポートされた調査データをブロックで貼り付け、その後、会話を始めて要約、テーマ化、または人々が何を言っているのかを分解することができます。
ただし、いくつかの問題があります：
まず、データは多くのクリーニングが必要です。フォーマットが崩れます。コンテキストサイズの制限があり、回答が多い場合、小さく意味のない部分に分割する必要があります。また、Excel、CSVファイル、AIチャット間で行ったり来たりするのは余計な摩擦を生みます。
Specificのようなオールインワンツール
Specificはこのワークフローのために構築されています。 調査を作成し、回答を収集し、すぐに分析することができます。スプレッドシートのわずらわしさを感じることなく、AI調査分析の利点を得られます。
特に目立つ点は以下です：
アンケートを実施すると、AIが自動的にフォローアップの質問をするため、表面的な回答だけでなく、「なぜ」を得ることができます。
SpecificのAI駆動型調査回答分析では、データと直接チャットし、回答を要約し、コアテーマを引き出し、フィードバックをアクションに変えることができます。コピー＆ペーストや再フォーマットの手間はありません。
汎用ツールよりもさらにコントロールが可能です。フィルタリングやグループ化、AIに渡すデータの管理を行い、より深い分析が可能です。
警察官のピアサポートプログラム調査をゼロから構築したり洗練させたりする場合は、ピアサポート調査のための最良の質問アイデアや警察官のピアサポートプログラムのためのステップバイステップAI調査ビルダーガイドをチェックしてください。
現代のAIベースのツールを選ぶことは単なる利便性の問題ではありません。法執行機関におけるピアサポートプログラムは、メンタルヘルスの汚名を減らし、警察官の幸福を改善するために重要性が増しています。そのため、これらのプログラムについての分析が正確で実用的であることを確保するために、最良のツールを使用することが必要です。調査によると、ピアサポートを利用した警察官のほぼ90%がそれを有用であると感じており、多くは職務のパフォーマンスや家庭生活の改善を報告しています。[2]
ピアサポートプログラムに関する警察官調査回答を分析するのに役立つプロンプト
AIツール（ChatGPTやSpecificなど）は、明確なプロンプトで導くと最良の結果を出します。調査回答から洞察を引き出すための私のお気に入りのプロンプトを紹介します。
コアアイデアのためのプロンプト: これは、データセットの中の主要なアイデアやテーマを表面化するための定番の手法です。（Specificのデフォルトプロンプトでもあり、GPTツールでも使えます。）
あなたの課題は、コアアイデアを太字で抽出し（各コアアイデアあたり4-5語）+ 最大2文の説明をつけることです。
出力要件：
- 不必要な詳細は避ける
- 特定のコアアイデアを述べた人数を明確にする（数字を使用、言葉は使わない）、最も多く述べられたものを上位に
- 提案は不要
- 指示は不要
出力例：
1. **コアアイデアテキスト:** 説明テキスト
2. **コアアイデアテキスト:** 説明テキスト
3. **コアアイデアテキスト:** 説明テキスト
最良の結果を得るためには、調査についての追加のコンテキストをAIに常に提供してください。調査の目標、学びたいこと、回答者の性質を説明します。例えば：
これはピアサポートプログラムに関して警察官から得た回答のデータセットです。警察官がピアサポートを利用する動機、最大の課題、仕事の満足度と幸福感に対するこれらのプログラムの影響を理解したいと考えています。
次に続けて、このようなプロンプトを使用してフォローアップします: 「XYZ（コアアイデア）についてもっと教えて」 またはAIに浮上したトップテーマを掘り下げてもらいます。
何か特定のことを深掘りたい場合、この直接的な質問を使用します：
特定のトピックのためのプロンプト:
「XYZについて話した人はいますか？」（例えば、「機密性についての懸念を述べた人はいますか？」）
ヒント: 実際の警察官のコメントを見たい場合は、「引用を含めてください」と追加してください。
さらに詳細に掘り下げたい場合は、以下のプロンプトを使用できます。この種の調査では非常に効果的です：
ペルソナのためのプロンプト:
「調査回答に基づいて、製品管理で使用される「ペルソナ」に似た特徴のあるペルソナリストを特定し、説明します。各ペルソナに対して、その主要な特徴、動機、目標、および会話で観察された関連する引用またはパターンを要約します。」
痛点と課題のためのプロンプト:
「調査回答を分析し、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アップします。各々を要約し、パターンや発生頻度を示してください。」
動機と推進力のためのプロンプト:
「調査会話から、参加者が行動や選択をする際に表現した主な動機、願望、または理由を抽出します。同様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。」
感情分析のためのプロンプト:
「調査回答に表現される全体的な感情（ポジティブ、ネガティブ、中立など）を評価します。各感情カテゴリに寄与する主要なフレーズまたはフィードバックを強調表示します。」
提案とアイデアのためのプロンプト:
「調査参加者から提供されたすべての提案、アイデア、またはリクエストを特定し、リストアップします。トピックや頻度ごとに整理し、関連する場合は直接引用を含めます。」
未満られるニーズと機会のためのプロンプト:
「調査回答を検討し、回答者によって指摘された未満られるニーズ、ギャップ、または向上の機会を明らかにします。」
Specificが異なるタイプの調査質問を分析する方法
AIが定性データを解釈する方法は、質問の種類に合わせるべきです。Specificでの動作（そして少し手間がかかりますが、ChatGPTでも同様の論理適用が可能です）をご紹介します：
オープンエンドの質問、フォローアップの有無を問わず: AIは包括的な要約を提供し、最初の回答とフォローアップの詳細の両方を分解します。ここにはプログラムの強み、動機、文化の変化がよく現れ、感情の奥にあることを理解するために必要です。
選択肢の質問とフォローアップ: 各々の選択には、それに関連するフォローアップ回答のための独自の要約があります。つまり、警察官が「はい、私はピアサポートを利用しました」を選んだ場合、彼らの理由と結果の詳細な分析が見られ、「いいえ」の回答者についても別の洞察が得られます。
NPS (ネットプロモータースコア) 質問: システムは、自動的にフィードバックを推奨者、中立者、批判者に分類します。各グループのコメントが個別に要約されるため、ピアサポートを積極的に勧める警察官と沈黙する警察官の間でのパターンが即座に見つけられます。
ピアサポートのような敏感なプログラムでは、これらの回答を分離して比較することが、実際に重要な改善を設計する鍵となります。証拠も示している通り、非批判的なサポート環境は警察官のメンタルヘルスを話す意欲を向上させ、汚名を軽減し、全体の信頼を築くのに貢献します。[1]
これらの質問形式を試してみたい場合は、Specificの警察官のピアサポートプログラムのためのNPS調査ジェネレーターが素早く始める方法です。
AIのコンテキスト制限に直面した際の洞察を最大化する方法
AIを用いて調査データを分析する際の最大の技術的障壁はコンテキストサイズです。もしあなたの調査が数百ものストーリーを集めている場合、一度に分析できるデータの量には厳しい制限があります。
これを解決するための主要な戦略が2つあります（Specificにはこれらが組み込まれています）：
フィルタリング: 最も重要な会話や回答に焦点を当てて分析を行います—例えば、ピアサポートを利用した警察官だけ、または特定の課題に言及した場合だけを対象とします。データセットを絞ることで、コンテキストサイズの問題が解決し、より正確な洞察が得られます。
質問の切り取り: AIに全体の対話ログを投げ込む代わりに、最も重要な質問やトピックのみを選択します。これにより効率よく進められ、関連性の低い会話を避けつつ、分析能力を失うことはありません。
ChatGPTを使用する場合、手動でデータを分割する必要がありますが、Specificでは簡単な選択ステップで済み、異なるデータの断片での分析を即座に再実行できます。
ピアサポート調査では、ピアサポートを利用した（または利用しなかった）警察官にすぐにズームインできることを意味します。興味深いことに、最近の研究では、77.1%の警察官がピアサポートを利用しなかった理由が、必要性を感じなかったためであることが多いですが、利用した場合のフィードバックは圧倒的にポジティブでした。[2]
警察官の調査回答を分析するための協力機能
協力がピアサポートプログラム調査の本当の価値を引き出すボトルネックとなることがよくあります。 アンケートを実施し、すべてのデータをダウンロードして、その後—そのデータが誰かの受信箱に放置されることが多すぎます。
Specificでは、分析はチームスポーツです。 AIと一緒にデータセットを分析し、そのチャットをプラットフォーム上で共有し、議論することができます。各チャットはクリエーターのアバターが表示され、どのチームメンバーがどの発見を推進したかが簡単にわかります。フィルター設定は各チャットに固定され、一つのグループは「勤務中」の経験に焦点を当て、別のグループはピアサポートでの「勤務外」の課題を探求することができます。
透明性が組み込まれています： 誰が何を言ったのかを見失うことはありません。複数の分析スレッドにより、考えを整理し、重複や洞察の見逃しを防ぎます。
忙しい法執行チームにとって視覚的な手がかりが大切です—分析の進行状況や、誰が責任を負っているのか常に把握でき、時間とともに知識ベースを築くことができます。
より良い調査ワークフローを構築することに興味があるなら、警察官のピアサポートプログラムのためのAI調査ジェネレーターをチェックするか、他の内部プログラムのためのAI調査メーカーを利用してください。
今すぐ警察官のピアサポートプログラムに関する調査を作成する
今日から法執行チームからの誠実で実行可能なフィードバックを収集し、手作業の手間なくピアサポートプログラムの有効性に対する深い洞察を得ることで、現実の警察の課題に合わせて設計されたAI駆動の分析の力を解き放ちましょう。
