この記事では、アジェンダの好みに関するプロダクトワークショップ参加者のアンケートの回答を、強力なAIツールと賢いアンケート分析方法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。
アンケート回答分析に適したツールを選ぶ
適切なアプローチは、アンケートの回答のタイプと構造に依存します。それを分解してみましょう：
定量データ：例えば、何名の参加者が特定のアジェンダ項目を選んだかというような数値を見ている場合、ExcelやGoogle Sheetsなどのツールが適しています。すばやく集計を行い、ピボットテーブルを作成し、シンプルなチャートでトレンドを視覚化することができます。
定性データ：自由回答や説明はまったく異なるもので、何百ものコメントを簡単にスキャンすることはできません。ここでAIツールがゲームチェンジャーとなります。AIツールは大量のテキストからすばやく要約を引き出し、テーマを抽出します。これは手動分析では困難であり、そして面倒です。
定性調査の分析に取り組む際、ツールのために2つの主要なアプローチがあります：
ChatGPTや同様のGPTツールを利用したAI分析
コピーペースト分析：アンケートの回答をテキストとしてエクスポートし、それをChatGPTや類似のGPTモデルに貼り付けて対話型分析を行うことができます。これにより、「人々が言及する主なトピックは何ですか？」や「人々はブレークアウトセッションについてどう感じていますか？」という質問をすることができます。
利便性のトレードオフ：これを行うことは可能ですが、データセットが大きくなるにつれてすぐに面倒になってきます。プロンプトの管理やコンテキスト制限、そして生の応答のコピーペーストは理想的ではありません。組織化や構造的なフィルタリングがほとんどなく、混乱する可能性があります。
Specificのようなオールインワンツール
アンケート分析のために設計されたプラットフォーム： Specific のようなプラットフォームは、質的フィードバックの全体のループに対して設計されています。アンケートを開始し、AI駆動のフォローアップで深いインサイトを収集し、同じプラットフォームがAIを使用して分析の重労働を引き受けます。
自動フォローアップ質問：データ収集時に、Specificはスマートでコンテキストに敏感なフォローアップを行い、回答をより有用で詳細にします（自動AIフォローアップ質問 の働きを見てください）。
即時分析とチャット：結果が到着するとすぐに、質問ごとにAI駆動の要約が得られ、主要なテーマや実行可能なインサイトを示します—スプレッドシートを閲覧する必要はありません。データについてAIと直接チャットでき、チャット履歴、コラボレーション、カスタムフィルタリングなど、アンケート作業に特化した機能が備わっています。
時間と正確さの向上: AI駆動の会話、スマートなフォローアップ、即時分析を組み合わせることで、Specificのようなツールは、研究者が手動の方法より最大70％速く、大規模なアンケートテキストを分析し、感情分類のようなタスクで90％の精度を達成するのを助けます。[1]
このワークフローを最初から最後まで試したい場合は、プロダクトワークショップ参加者のアジェンダ好み用のAIアンケートジェネレーター から始めることができます。または、完全にカスタマイズされたAIアンケートクリエーターを使用できます。
プロダクトワークショップ参加者アジェンダの回答を分析する際に使用できる便利なプロンプト
プロンプトは、優れたAI駆動のインサイトを引き出す秘密です。アジェンダ好みのアンケートで、ChatGPTやSpecificのAI駆動のチャットを使用して、ターゲットプロンプトを活用する方法をご紹介します。
コアアイデアのプロンプト：これは、大規模な定性回答のセットからテーマを捕捉するための私のお気に入りです。データをコピーし、次のように実行してください：
あなたのタスクは、コアアイデアを太字（各コアアイデアに4-5語）+最大2文の説明文として抽出することです。
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明示する（言葉ではなく数字を使用）、最も言及されたものを上位に
- 提案なし
- 示唆なし
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
より良い回答を得るための追加コンテキストを提供：可能な限り、アンケートの目的、対象、および重要な事項についてAIに背景情報を提供します。例えば：
これは、アジェンダの好みに関するプロダクトワークショップ参加者のアンケートデータです。私たちの主な目標は、次回のワークショップをより魅力的にし、対面およびリモートの両方の参加者の参加を促進する形式を作ることです。この点を考慮して分析してください。
フォローアップ分析のプロンプト： 一旦主要テーマがわかったら、単純なフォローアッププロンプトを使用してください：
「ハンズオンのブレークアウトセッション」についてもっと教えてください。
特定のトピックに対するプロンプト： 何かを検証したい場合や特定の質問に対する証拠を見つけたい場合は、ただ尋ねることができます：
「アイスブレーカーについて話した人はいましたか？引用を含む。」
痛点と課題のプロンプト： このプロンプトは、参加者の悩みを表面化するのに役立ちます：
アンケートの回答を分析し、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。各項目を要約し、そのパターンや頻度を記録します。
動機とドライバーのプロンプト： 参加者の目標や期待を理解したい場合、次のように使用してください：
アンケートの会話から、参加者が行動や選択を行う主な動機、欲望、または理由を抽出します。類似の動機をグループ化し、データからの証拠を提供します。
提案やアイデアのプロンプト： 参加者からの実行可能な提言を得たいときに最適です：
アンケート参加者が提供したすべての提案、アイデア、リクエストを特定して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の引用を含めます。
詰まってしまうことはありますか？ワークショップアジェンダアンケートに最適な質問についての私たちの記事 をチェックしてください。
特異が質問タイプに基づいてどのように回答を分析するか
特異のAIアンケートエンジンは、様々な質問タイプに対処する方法を知っており、各タイプに応じた適切な要約を提供します：
自由回答質問（フォローアップあり/なし）： すべての回答をカバーする詳細な要約を取得し、その自由回答に関連するフォローアップ回答をさらに掘り下げる追加のレイヤーが得られます。
フォローアップ付きの選択質問： 各選択肢が独自の要約を持ち、その選択肢に付随するフォローアップ質問からの説明を含みます。このようにして、参加者が「何を」選んだかだけでなく、「なぜ」を知ることができます。
NPS（ネットプロモータースコア）： AIは回答をプロモーター、パッシブ、およびデトラクターによってグループ化し、それぞれのカテゴリーに基づいたターゲット要約を提供します（「なぜそのスコアを付けたのか？」という自由回答をもとに）、強みと改善点を確認できます。
同様の作業をChatGPTを使って達成することも可能ですが、労力を要します—データとプロンプトを自分で整理する必要があります。
AIを使用してカスタム構造化アンケートを作成したり、既存のものを編集したりする方法を学びたいですか？AIアンケートエディター でAIとチャットしながら質問を調整する方法をチェックしてください。
アンケート分析におけるAIのコンテキストサイズ制限を克服する
すべての大型言語モデル（GPTsやSpecificのようなツールを含む）にはコンテキスト制限があります—特に大規模なアンケートでは、入力を消化する能力が制限されています。すべての回答を一度に分析する際にこの制限に達することは一般的ですが、これに対処するための2つの戦略（Specificではすぐに利用可能です）があります：
フィルタリング： 参加者が特定の質問に答えた会話や特定の回答を選んだ会話に分析を絞ります。これにより、AIは関連する会話を処理し、データセット全体を処理する必要がなくなります。
クロッピング： 分析のために選択された質問のみを送信してAIの注意を集めます。これにより、オーバーロードを防ぎ、1つのワークショップアジェンダを深く掘り下げることができます。
同時に処理できる回答の数に制限を感じたときは、これらのトリックのいずれか（または両方）を採用して、分析をより管理しやすく、正確にします。
プロダクトワークショップ参加者のアンケート回答を分析するためのコラボレーション機能
アジェンダの好みに関するフィードバックを分析するのは通常一人だけの作業ではありません：ファシリテーター、プロダクトマネージャー、およびオーガナイザー間の一致は重要です。伝統的な分析は、複数の人が自分の調査結果を追跡し、タグを共有し、またはインサイトを統合したいときにしばしば崩壊します。
マルチチャットコラボレーション：特異は、AIとチャットしてアンケートの回答を分析するためにチーム全体が協力しできるようにします。無限のスプレッドシートを調整する必要はありません。それぞれのチャットセッションでフィルターまたはカスタムビューを持つことができ、アジェンダの計画中に時間を節約します。
誰が何を言ったか：誰がどの分析を行ったかやどの質問をしたかがすぐにわかります。ラベル付きのチャットアバターのおかげで、誰の仕事も失われることがなく、チームの異なるメンバーが独自の質問や調査結果を重ねることができるため、コラボレーティブなワークショップやイベント前の計画がはるかに簡単になります。
混乱のないコンテキスト：トピック、セッション、テーマごとに複数のスレッドを管理でき、個々のインサイトを見失うことなくリアルタイムで構造化されたチームワークを実現できます。
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