この記事では、AIを活用したツールと実用的なプロンプトを用いて、警察官のパフォーマンス評価プロセスに関する調査の回答を分析するためのヒントを提供します。
分析のための適切なツールの選択
どの調査を分析するかは、回答の形式と構造に完全に依存します。それでは、詳細を見ていきましょう：
定量データ：これらは評価質問や特定の回答を選んだ人数などです。ExcelやGoogle Sheetsを使えば、平均やパーセンテージの計算、グラフ作成が迅速に行えます—クラシックで使い慣れており、信頼性があります。
定性データ：警察官が詳細なフィードバックを書き込んだり、オープンエンドやフォローアップの質問に回答する場合、従来のスプレッドシートでは十分ではありません。特に大量のコメントをスキャンすることは不可能なので、この部分で実際の洞察を得るためにはAIの使用が唯一の方法です。AIはオープンテキストを通じて隠れたテーマを見つけ、特定の問題をより速く、より正確にチェックできます。
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：
ChatGPTや類似のGPTツールによるAI分析
ChatGPTや他の大規模言語モデルツールをすでに使用している場合、警察官の調査からエクスポートされたデータをコピーして、その内容をチャットで話し合うことができます。簡単でプライベートな、単発の分析に便利です。
欠点：この方法で大量のテキストを扱うと、すぐに煩雑になります。巨大なエクスポートをコピー＆ペーストするのは便利ではありません。また、データを自分でフォーマットし、セグメント化しなければならず、調査の構造に関するコンテキストが欠けているため、思った以上に手動プロンプトや掘り下げ作業が増えるでしょう。
Specificのようなオールインワンツール
フルスタックのワークフローを求めるなら、このような仕事のために設計されたAIツールが優れています。Specificは調査に特化しており、警察官の回答を収集し、AIを使って即座に分析することができます。リアルタイムのスマートフォローアップ質問を行うことで、データは最初からより詳細で曖昧さを減らすことができます。（自動AIフォローアップ質問についてもっと読む）
SpecificのAI駆動分析は調査の回答を主要な洞察に蒸留し、指摘点を明らかにし、大量のフィードバックをアクショナブルな次のステップに変えます—スプレッドシートの操作や手作業による繰り返し要約は必要ありません。データについてAIとチャットできる（ChatGPTのように、ただしフィルタリング、セグメント化、パターンを明らかにするための追加ツールあり）詳細情報はAI調査回答分析を参照してください。
AIのフォーカスを管理：AIが「見る」データを管理し、どの回答や質問がコンテキストに含まれているかを選択できます。これにより、ターゲットを絞ったフォローアップの質問を行い、パフォーマンス評価調査に特有の問題に迅速にズームインできます。
警察官調査回答分析のために使用できる有用なプロンプト
質の高い分析を得るためには、優れたプロンプトが半分を占めます。私は、パフォーマンス評価プロセスに焦点を当てた警察官調査でこれらをテストしました—それはAIの回答をより関連性のあるもの、深く、誰にとっても利用可能なものにしています。
コアアイデアのためのプロンプト：これは、頻度と重要性によって蒸留された、応答セットの「名作」を取得するために使用します。Specificはまさにこのプロンプトを使用しており、ChatGPTやほとんどのLLMでも信頼できる結果が得られます。
あなたのタスクは、コアアイデアを太字で（各コアアイデア4-5語）抽出し、最大2文の説明を添えることです。
アウトプット要件：
- 不要な詳細は避ける
- 特定のコアアイデアを言及した人数を指定（単語ではなく数字で）、一番多く言及されたものをトップに
- 提案なし
- 示唆なし
例のアウトプット：
1. **核心のアイデアのテキスト：** 説明文
2. **核心のアイデアのテキスト：** 説明文
3. **核心のアイデアのテキスト：** 説明文
コンテキストでAI出力を改善：常に調査や目標に関する簡単な情報を追加します。たとえば（「これが年次パフォーマンスレビューに関する一般警察官への調査です。公正性や実施可能なトレーニングニーズに関する問題を見つけてください。」）これにより、要約のターゲットが明確になります。
この調査は、部門のパフォーマンス評価プロセスに関する警察官を対象に実施されました。我々の目標は、繰り返される障壁、提案された改善点、失われたまたは認識されていないと感じる領域を特定することです。主要なテーマをグループ化し、スーパーバイザー対巡回警察官からのポイントを教えてください。
深い掘り下げのためのプロンプト：コアアイデアを見た後に、「XYZ（コアアイデア）についてもっと教えて」と尋ねて、警察官によって挙げられた特定のテーマや懸念をさらに探求します。AIは、利用可能な場合にはサポートコメントと引用を展開します。
特定のトピックについてのプロンプト：ホットボタンの問題を確認したい場合は、「昇進の公正について誰かが話しましたか？」または「新しい評価基準や監督スタイルについて誰かが言及しましたか？」を実施します。さらに明確にするために、「引用を含む」と付け加えてください。
ペルソナ用プロンプト：回答に表示される異なるタイプの警察官を特定するのに役立ちます（若い/新しいvs.経験豊富、パトロールvsコマンドなど）：
調査の回答に基づいて、製品管理で使用される「ペルソナ」と同様に、異なるペルソナのリストを特定し、説明してください。各ペルソナの主要な特性、動機、目標、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。
ペインポイントと課題に関するプロンプト：主要な不満を浮き彫りにするためにプロンプトをかけます：
調査回答を分析し、言及された最も共通するペインポイント、フラストレーション、課題をリストアップします。それぞれを要約し、発生頻度またはパターンがあれば記録します。
動機とドライバーに関するプロンプト：本当に警察官にとって重要なことを明らかにします：
調査会話から、参加者が表現する行動や選択の主な動機、欲求、理由を抽出します。類似の動機をグループ化し、データからのサポート証拠を提供します。
感情分析用プロンプト：迅速な気温チェックのため：
調査の回答に表現された全体的な感情（ポジティブ、ネガティブ、中立など）を評価します。それぞれの感情カテゴリーに貢献する主要なフレーズやフィードバックを強調します。
提案とアイデアに関するプロンプト：改善アイデアを収集するためにプロンプトを実行します：
調査参加者によって提供されたすべての提案、アイデア、または要求を特定し、リストアップします。トピックまたは頻度ごとに整理し、関連する場合は直接引用を含めます。
これらのプロンプトは不可欠です。特にHRリーダーの67%は調査データを分析する際にAIを使用することで、手作業の分析に比べてアクション可能な洞察を識別する能力が大幅に向上したと報告しています[1]。さらにアイデアについてはパフォーマンス評価プロセスに関する警察官調査を作成する方法や警察官調査におけるパフォーマンス評価プロセスのための最適な質問をご覧ください。
質問タイプごとの定性データをどのようにSpecificが分析するか
会話調査に特化したツールを使用すれば、時間を節約し、より整理された分析結果を手に入れることができます。Specificでは、質問タイプ別に分析が自動で構造化されるため、クロス集計やデータのエクスポートおよび再フォーマットに伴う頭痛の種がなくなります：
フォローアップ有無のオープンエンド質問：すべての初期回答にわたる主要な要約と、各フォローアップの要約を得られます—つまり、トレーニング、フィードバック、または士気についての「大局」および会話がどこで深まったかがわかります。
フォローアップ付きの選択肢：各選択肢（「満足」や「改善が必要」など）は各選択肢に関連付けられたフォローアップフィードバックをまとめたミニレポートを受け取ります。これにより、警察官がなぜそのように回答したのかを明らかにできます。
NPS：推奨者、受動者、不満者それぞれが個別の要約を受け取り、タイプ別にフォローアップをグループ化します。これにより、不満者がフィードバックの質について不満を抱いているのか、または受動者が単に無関心であるかが即座にわかります。
ChatGPTでも同様のことができますが、プロンプトをかける前に各回答のサブセットを自分で並べ替えてグループ化する必要があります—面倒ですが、小さなデータセットであれば動機があれば可能です。
AIのコンテキスト制限における課題を克服する方法
ChatGPTのようなAIツールはコンテキスト制限が厳しく、分析に一度にどれだけのデータが「適合する」かが制限されます。パフォーマンス評価プロセスに関する警察官調査は特に、複数ラウンドのフィードバックやフォローアップループ（微妙な懸念を表面化するための一般的なベストプラクティス）を使用すると急速に長くなります[2]。
フィルタリング：データセットが大きい場合は、特定の質問や回答の選択肢に対する返信でフィルタリングします—これにより、ターゲットテーマに合った会話だけがAIに送られ、分析に活用できます。迅速でコンテキストを集中的に保ちます。
クロッピング：プロンプトに特定の質問または会話の一部「（AI分析のための質問をクロップ）」だけを送信します。これにより、代表されたユニークな声の数を最大化し、過負荷やデータ切り捨てを避けるのに役立ちます。
Specificには両方がネイティブで提供されており、スケールと焦点の管理ができます。これらの戦略によって、部門、管区、または期間を超えた応答ボリュームが増加しても、分析の迅速さと関連性を維持します。
警察官調査回答の分析のための共同機能
警察官のパフォーマンス評価プロセス調査のチーム分析は、個人がサイロで働き続けたり、終わりのないスプレッドシートをやり取りしたりすると、頓挫します。誤解、重複作業、そして意見共有の欠如は一般的な問題です。
チャット駆動のワークフロー：Specificでは、私（および私のチーム）は、AIでチャットするだけで調査データを分析します。重点的な議論を立ち上げたり、出力を確認したり、仮定をチェックするのは簡単です—まるで社内リサーチアシスタントが待機しているような感じです。
複数の分析ストリーム：複数のチャットを開始し、それぞれがフィルターを備えています（給与と昇進に関するもの、スーパーバイザーフィードバックに関するものなど）。各チャットは誰がそれを作ったかを示しているので、チームメンバーはクロスレビューを行ったり、異なる問題に対する並行スレッドを駆動することができます。
明確な著者とコラボレーション：コラボレーション時に、チャット内の各メッセージには送信者のアバターが添付されているため、洞察の出所はミステリーではありません。これにより、HR、指揮スタッフ、さらには労働組合の代表者との連携が明示的かつ明確になり、連携と報告の促進が加速されます。
特定のグループやニーズに合わせた調査をカスタマイズしたい場合は、AI調査エディタを使用して、AIとのチャットで調査を編集または設計することができ、コラボレーションがさらに簡単になります。または、警察官のパフォーマンス評価プロセス調査を瞬時に生成することができ、チームの結果を分析し、すべてを1つのプラットフォームで行うことができます。
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