この記事では、関心のあるトピックに関するプロダクトワークショップ参加者調査の回答を分析するためのヒントを提供します。実用的で実行可能なAI駆動の調査分析のための最良の戦略、ツール、およびプロンプトを案内します。
調査回答分析に最適なツールの選択
プロダクトワークショップ参加者の調査データを分析するための必要なアプローチとツールは、回答が定量的か質的かによって異なります。次にそれを説明します：
定量データ：回答が構造化されている場合—多肢選択、NPS、または評価尺度の質問を考えてみてください—それらを表にするのは通常簡単です。Excel、Googleスプレッドシート、またはSurveyMonkey（世界中で4000万人以上が利用）のような堅牢な調査プラットフォームがあれば、各オプションを選んだ人数を数えるのやシンプルなチャートを作成するのに十分です。[1]
質的データ：自由記述の質問、フォローアップ、豊富なコメントは、多くの分析の悩みの始まりです。ページにわたる未構造のフィードバックを手作業で調べるのは疲れるもので、数十—ましてや数百—の回答がある場合、実行可能ではありません。そこでAIが登場し、人間よりも70%速く大規模なテキストを分析し、90%以上の精度で感情を分類します。[2]
質的な回答を扱うとき、そのためのツールオプションは基本的に2つあります：
AI分析のためのChatGPTなどのGPTツール
エクスポートした調査データをChatGPTにコピーして、回答についての会話を始めることができます。これが機能しますが、なめらかではありません。ChatGPTで調査データを扱うと、すぐにぎこちないものになります：大きなCSVを貼り付け、その構造を説明しようとし、そのうえ限られたコンテキストサイズと格闘します。さらにフォローアップと大量の回答セットの管理が、退屈なコピー＆ペーストのマラソンに変わることがあります。
繰り返しや共同分析には理想的ではありません。ChatGPTは柔軟で汎用的なツールであり、技術に精通し、粘り強く、迅速な答えだけが必要な場合にはしっかりしています。
Specificのようなオールインワンツール
Specific はこのタスクに特化しています：
彼らは豊富なチャットベースの回答を集め、自動的にフォローアップを行うことで、プロダクトワークショップ参加者からの高品質な洞察を確保します。（より詳しく知りたいですか？ここで自動AIフォローアップの完全な内訳をご覧ください。）
AIはすべての質的な回答を要約し、数秒でキーとなるテーマを見つけ出します—スプレッドシート、手動タグ付け、壁から壁までの会議を必要とせずに。
調査結果についてAIと直接チャットできます。参加者ごとの会話がすべてのコンテキストを持っているため—ChatGPTのように、データをスマートに管理するための追加のコントロールや組織機能（フィルタリング、アクセスの割り当て、プロンプトチェーンの保存など）があります。
要するに、SpecificのようなAI調査ツールは、深く正確で簡単な定性的分析を行うために設計されており、特にプロダクトワークショップでの関心のあるトピックなどのイベント駆動のフィードバックに適しています。（このオーディエンスとトピック向けの調査を数分で作成することもできます。）
関心のあるトピックの分析に役立つプロンプト
調査データから有意義な洞察を引き出すには、まず適切な質問—観客にもAIにも—から始めることが重要です。私のおすすめのプロンプトを以下に紹介します：
コアアイデア向けのプロンプト：製品ワークショップ参加者が最も気にすることの概要を一瞬で把握したいですか？このためのプロンプトは自由記述データから明確なトピックを表面化するためのゴールドです：
あなたのタスクは、コアアイデアを太字（コアアイデアごとに4〜5語）で強調し、2文以内で解説をします。
出力要件：
- 不要な詳細は避ける
- 具体的なコアアイデアが何人に言及されたかを指定（言葉ではなく数字を使用し、最も言及されるものを上に）
- 推薦なし
- 指示なし
例の出力：
1. **コアアイデアテキスト:** 解説テキスト
2. **コアアイデアテキスト:** 解説テキスト
3. **コアアイデアテキスト:** 解説テキスト
コンテキストを追加すると精度が向上します：AIが知っていることが多いほど、要約は向上します。例えば、追加の関連情報が欲しい場合：
関心のあるトピックについての製品ワークショップ参加者からの調査回答です。私の目標は、私たちのイベントのアジェンダを形作るトレンドテーマを特定することです。コアアイデア向けのプロンプトを使用し、技術系の聴衆に特に関連するものを強調してください。
アイデアをさらに探求する：キーとなるテーマが現れると、「XYZ（コアアイデア）についてもっと教えてください」と言って詳細な説明、参加者の動機、隠れたサブトピックを得ることができます。
特定のトピックの迅速な検証：ホットなトレンドや議論について予感がありましたか？
[挿入トピック]について話した人がいましたか？引用を含めてください。
ペルソナ分析プロンプト：ワークショップ参加者の関心のあるトピックに基づいて、異なるタイプの参加者を特定するのに最適です。
調査回答に基づいて、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て記述してください。各ペルソナについて、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。
課題とチャレンジ：ワークショップはドラマなしには終わりません。参加者が新しい製品分野に対して不満を抱く理由を正確に調査します。
調査回答を分析し、最も一般的な課題、不満、またはチャレンジを列挙します。各要約を行い、パターンや発生頻度を注記してください。
動機と推進力のプロンプト：参加者の関心の背後にある「なぜ」を知りたいとき：
調査会話から、参加者がその行動や選択の背後に表現する主な動機、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、データからの支持証拠を提供します。
感情分析：人々はトピックについて興奮しているのか、中立的なのか、懐疑的なのか？
調査回答で表現された全体的な感情（例：ポジティブ、ネガティブ、中立）を評価します。各感情カテゴリーに寄与するキーフレーズまたはフィードバックを強調します。
もっとプロンプトのアイデアを見たいですか？関心のあるトピックについてのプロダクトワークショップ参加者調査に最適な質問のガイドをチェックして、さらにインスピレーションを得てください。
質問の種類に基づいたSpecificによる質的データ分析
Specificは、質問タイプに合わせて正確に回答を解釈するように作られています：
オープンエンドの質問（+フォローアップ）： オープンエンドの質問ごとに、Specificはすべての回答を要約し、反復して出現するテーマとアイデアを抽出します。調査にリアルタイムのAI生成フォローアップが含まれている場合、それらが要約に組み込まれ、より完全で洗練された回答セットが作成されます。
選択肢付きフォローアップ： 参加者がリストから選択肢を選び、各選択肢に関連付けられたフォローアップ質問がある場合、Specificは選択された各オプションに対して別々の要約を作成し、選択肢ごとの詳細なインサイトを浮き彫りにします。
NPS（ネットプロモータースコア）: ここでは、ディトラクター、パッシブ、およびプロモーターの各グループに対して独立した要約と、関連する各NPSバンドに関連するすべてのフォローアップ回答のダイジェストを受け取ります。これにより、製品ワークショップの参加者がプロモーターを奮い立たせるものや、ディトラクターを落胆させるものを、参加者自身の言葉からシンプルに特定することができます。
これらの技術をChatGPTで再現することもできますが、 手作業、時間、コピー＆ペースト作業が少し増えると予想されます。Specificは、その手間を自動化してくれるのです。
大規模な調査を分析する際のAIのコンテキストサイズの制限を克服する
制限にぶつかっていますか？ すべてのAIモデル（GPT-4を含む）にはコンテキストサイズがあります。それは、一度に「見える」データの最大量を指します。数百または数千の回答を持つ調査は、1つの分析に収まりきらないかもしれません。
Specificは2つのソリューションを組み込んでいます：
フィルタリング：特定の質問に対してのみ関与した製品ワークショップ参加者、または特定の関心のあるトピックを選択した参加者など、回答内容によって会話をフィルタリングできます。このスマートな前フィルタリングによりデータセットのサイズが削減され、AIに正確に焦点を当てることができます。
クロッピング：すべての回答をAIに送るのではなく、現在のリサーチのスプリントに最も重要な質問だけを選択します。クロッピングにより、コンテキストサイズを超えずに、最も重要なワークショップのトピックに対する深い分析を最大限に引き出すことができます。
この2ステップのアプローチにより、非常に大規模な調査でも見落とさずにクリーンに分析でき、重要なワークショップのトピックを見失うことはありません。
プロダクトワークショップ参加者のフィードバックを分析するための協力の重要性
ワークショップ参加者のフィードバック分析は、しばしばグループ作業です。 関連する発見を浮き彫りにし、データを確認し、優先順位を議論する必要のある利害関係者が常に存在しますが、データをエクスポートしたりスクリーンショットを操作したりすることなく、AIとチャットするだけで、プロダクトワークショップの参加者の調査結果を分析できます。 複数のチームメンバーが会議に参加し、それぞれ異なる製品分野ごとにトピックの関心をレビューし、分析を個別に実行できます。
すべてのメッセージには、著者の名前やアバターが表示されます。 関心のあるトピックをレビューする場合や、製品エリアごとに分析を行う場合など、みんなが信頼できる情報源から情報を収集し、共通認識をすばやく築くことができるので、時間と混乱を最小限に抑え、より迅速に合意を形成することができます。
結果として？時間を節約し、混乱を最小限に抑え、全員が共通の信頼できる情報源から作業し、合意の迅速化を達成できます。
さらにプロンプトのアイデアをご覧になりたい方は、関心のあるトピックに関する商品ワークショップ参加者の調査のためのベストクエスチョンガイドをご覧ください。さらに多くのインスピレーションが得られます。
新製品ワークショップ参加者の関心のあるトピックについての調査を作成する
プロダクトワークショップ参加者の関心事に関する調査を行う方法のガイドにアクセスしてください。グループの洞察をみんなが関心を持つ議題に変え、1か所で参加者のインサイトをアジェンダに反映させることができます。
