この記事では、学校常駐警官プログラムに関する警察官のアンケートの回答をAIツールを使用して分析する方法についてのヒントを提供します。
分析に適したツールの選択
あなたが選ぶアプローチとツールは、調査から得られるデータの種類に依存しています。つまり、単純な数値であるか、複数の回答に散在する自由回答のフィードバックであるかによって異なります。
定量データ：構造化されたデータ（たとえば、特定の選択肢を選んだ警官の数や、評価を付与した場合）を見ている場合、ExcelやGoogle Sheetsなどの従来のツールで通常は十分です。数字を素早くスライス、カウント、ピボットできます。
定性データ：アンケートに自由回答や詳細なフィードバックが含まれている場合（学校常駐警官プログラムに関する警察官のアンケートではよくあることです）、それを完全に「読む」ことは不可能です。多くの言葉を効率的に理解し、パターンを見つけるためには、AIアンケート回答分析ツールの助けが必要です。
定性回答のツールに関しては、主に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
これは古典的なDIYアプローチです。アンケートデータをエクスポートし、ChatGPTにコピーして直接話し始めます。迅速でアクセスしやすいものの、非常に便利ではありません（特に何百もの警官が学校常駐警官プログラムについて詳細なフィードバックを提供する場合）。構造を失いやすく、フォローアップやフィルタリングが煩雑になります。
より大規模なバッチを扱うのも難しいです。コンテキストの限界に達することがあり、データをバッチで貼り付けるか、追加作業を行って、整理を維持する必要があります。このアプローチは多くの人にとって十分ですが、より微妙なまたは体系的なアンケート分析が必要な場合にはすぐに限界に達します。
オールインワンツール「Specific」
Specificはこの用途のために設計されています。それは会話形式のアンケート回答を収集し、AIを使用して分析できます。アンケートを開始すると、自動的にリアルタイムでインテリジェントなフォローアップ質問を行い、警察官からの回答の質と明確さを劇的に向上させます。自動AIフォローアップ質問の仕組みについてさらに読む。
回答分析がスムーズになります。Specificはすべての回答を瞬時に要約し、コアテーマを見つけ、数千の単語を行動に移せるインサイトに変換します。スプレッドシート、コーディング、または手作業は不要です。アンケート結果についてAIに直接チャットし、各会話中に利用可能なデータを管理することもできます。SpecificでのAIアンケート回答分析の詳細を見る。
まずはアンケートの執筆と構造についてインスピレーションが必要な場合：学校常駐警官プログラムに関する警察官のアンケートのための事前設定付きAIアンケートジェネレータープロンプトがあります。それを警察官用AIアンケートジェネレーターでプレビューできます。
NVivoやMAXQDAなどのAIに特化したアンケート分析ソフトウェアは、広く定性データに不可欠とされています。たとえば、NVivoのAI支援テキストコーディングは、研究者が大量の警察フィードバックデータを体系的に整理し分析するのを助けます [2][3]。
学校常駐警官プログラム調査で使用できる便利なプロンプト
アンケートデータからより多くを引き出すための秘密の武器がプロンプトです。AI（ChatGPTやSpecificのようなアンケートプラットフォーム）と会話する際に役立ちます。以下は、学校常駐警官プログラムに関する警察官のアンケートで特にうまく機能するいくつかのプロンプトです：
コアアイデアのプロンプト：このプロンプトは、大量のアンケート回答から主要なアイデアと頻度を抽出するのに役立ちます：
あなたのタスクは、太字でコアアイデア（各コアアイデア4-5単語）を抽出し、2文以内の説明をつけることです。
出力要件：
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアを言及した人数を具体的に記述（数字で、言葉ではなく）、最も多く言及されたものを上に
- 提案なし
- 指示なし
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
ヒント：AIは、追加のコンテキストを与えられたときに常に良いパフォーマンスを発揮します。たとえば、アンケートの目的や収集したデータ、知りたいことなどです。例：
私たちの警察官アンケートにおける学校常駐警官プログラムの回答を分析してください。SROが時間をどのように使っているか、主要な課題、プログラム改善のアイデアについての洞察を求めています。
トピックの深掘りプロンプト：パターンやテーマを発見した際に、詳細を知りたい場合は、AIに「XYZ（コアアイデア）についてもっと教えて」と尋ねてください。
具体的なトピックのプロンプト：「誰かがXについて話しましたか？」たとえば、「法執行とカウンセリング業務のバランスに関する懸念を誰かが言及しましたか？」と尋ね、「引用を含める」を追加して直接証拠を得ます。
ペルソナのプロンプト：データからアーキタイプを取得するために、次のように試してみてください："アンケート回答に基づいて、特定のペルソナを特定し、記述してください。各ペルソナについてその主要な特徴、動機、目標、および会話中に観察された引用またはパターンを要約します。"
痛点と課題のプロンプト：阻害要因を知りたい場合、次のようにします："アンケート回答を分析し、最も一般的な痛みのポイント、フラストレーション、または課題をリストアップします。それぞれを要約し、パターンまたは発生頻度を記録します。"
動機と動因のプロンプト：次のように試してください："アンケートの会話から、行動や選択に関する主要な動機、欲求、理由を抽出します。同様の動機をまとめ、データからの支持証拠を提供します。"
感情分析のプロンプト：回答の全体的な感情を把握するために、次のように求めます："アンケート回答に表現された全体的な感情を評価します（例：ポジティブ、ネガティブ、中立）。各感情カテゴリーに寄与する主要なフレーズやフィードバックを強調します。"
提案とアイデアのプロンプト：イノベーションとフィードバックを収集するために、次のようにします："アンケート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。トピックまたは頻度別に整理し、関連する場合は直接の引用を含めます。"
学校常駐警官プログラムのアンケートで警察官に何を尋ねるべきかについてさらに多くのアイデアが必要な場合、学校常駐警官プログラムに関する警察官のアンケートで尋ねるべき優れた質問に関するガイドには、実践的な例が満載です。
質問の種類に基づくSpecificのアンケート回答分析方法
SROプログラムに関する警察官アンケートの質問の種類に応じて、SpecificのAIはデータを整理し、分析方法を変えます。これにより、洞察をより簡単に行動に移せるようになります。
自由回答質問（フォローアップの有無にかかわらず）：Specificは質問自体とフォローアップのすべての回答をまとめ、パターンとテーマを自動的に表示します。
選択肢付きフォローアップ：各選択肢（「法執行」、「カウンセリング」、「教育」など）は、関連するすべてのフォローアップ回答の個別の要約を受け取ります。意見やフィードバックがカテゴリごとにどのように集まっているか確認できます。
NPS: プロモーター、パッシブ、ディトラクターそれぞれが彼らの「なぜ」を明らかにする独自の分析を受けます。
同じことをChatGPTで行うことができますが、データを手動で分割する必要があります。これにより、詳細な回答を数百も扱ったり、回答タイプごとにフィードバックをセグメント化したりするときに、Specificははるかに速くなります。
これはSROプログラムの文脈で特に関連があります。最近の研究では、警官のほぼ60％が法執行よりもむしろインストラクターやカウンセラーとして多くの時間を費やしていることが示されています[1]。1つの視点で「なぜ」とその分布を見ることが有益です。
これらのベストプラクティスを念頭に置いてアンケートを作成したい場合、SROプログラムに関する警察官向けアンケートの作成方法に関するこの記事をチェックしてください。
アンケート分析におけるAIコンテキストサイズの制限の処理方法
GPTや同様のAIによって動作するすべてのツールには、コンテキストサイズの制約があります。つまり、一度に「見える」テキストの量が限られています。アンケートが長い警察官回答を生成した場合、この壁にぶつかることがあります。
これを管理するために主に2つの方法があります（Specificには両方が組み込まれています）：
フィルタリング:特定の質問に対する警官の回答に基づいて回答をスライスできます（「主な役割として『カウンセリング』を選んだものだけを表示」）。AIはより関連性のある小さなサブセットを分析します。
クロッピング:AIの分析のために送信する質問またはデータポイントを選択します。これによりコンテキストサイズを維持し、最も重要なことに焦点を当てることができます（「自由回答フィードバック質問の回答のみを分析する」）。
結果として：技術的な壁にぶつからずに、SROプログラムに関する警官の回答を高いボリュームで分析できます。アンケートが詳細なストーリーや1つのAIセッションに収まらない繊細な視点を生み出す場合に重要です。
警察官アンケート回答の分析における協力機能
SROプログラムフィードバックのような複雑なトピックに関するアンケート分析で最も一般的な問題の1つは、チームメンバーが重複した努力や誰が何を言ったかを見失うことなく、同じページに立つことです。
チャットで分析：Specificでは、AIとチャットするように簡単にアンケートデータを分析できます。輸出やスプレッドシートを扱うことなく、チーム全体がさまざまな視点からデータを探索できます。
複数の分析チャット：複数の並行分析チャットを開始できます。各チャットは「カウンセリング業務の課題」、「教育に多くの時間を費やすSROのパターン」などの焦点を当てた深堀りです。各チャットには固有のフィルタが適用され、作成者が常に誰か確認でき、チームの洞察を追跡したり、発見に基づいて協力したりするのに便利です。
可視化されたアバターと送信者情報：協力作業の際に、すべてのAIチャットメッセージは送信者のアバターを表示します。これにより、貢献者を特定し、質問にフォローアップし、一緒に反復を行うのが簡単になります。異なる利害関係者（指揮官、SROs、プログラムマネージャーなど）が所見を確認する必要がある場合に、部門を越えた作業が円滑になります。
定期的なアンケートを実施したり、初めて作成したい場合は、警察官SROプログラムのためのNPSアンケートテンプレートビルダーを試してみてください。この分析協力機能がすべてアクション中で見ることができます。
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