この記事では、学生対象の学問アドバイジングについてのアンケート回答を分析する方法に関するヒントを提供します。フィードバックを理解したい場合や改善を計画したい場合は、実際に役立つ証明済みの戦略とAI駆動のアプローチを探りましょう。
分析のために適切なツールを選ぶ
最適なツールを選ぶ際は、常にデータの種類と構造に依存します。例えば、「何人の学生が学問アドバイザーに満足したか」のような定量的インサイトについては、ExcelやGoogle Sheetsのような従来の選択肢が無敵です：簡単なフィルタリング、統計要約、クイックチャートが標準で用意されています。
定量データ： 各NPSスコアを選んだ学生数やチェックボックスをマークした学生数など、数値や明確な指標は数えることも視覚化することも簡単です。Google Sheets、Excel、または任意の統計ダッシュボードのようなツールを使用すれば、ほとんどの人にとってこれが楽になります。
定性データ： オープンエンドの回答、フォローアップコメント、微妙なストーリーは、数十または数百の回答がある場合、「パターンをスキャンしてSpot」することは不可能です—AIがその厳しい作業を行う必要があります。それにより、トピックの抽出、テーマの要約、スケールでの問題点の発見がAIの助けがあってのみ現実的になります。
定性回答を処理するためのツールには2つのアプローチがあります：
AI分析にChatGPTや類似のGPTツールを使用する
エクスポートされた回答をChatGPTにコピー＆ペーストすることは、始めるための簡単な方法です。パターンを探したり、主な感情を要約したり、似た不満をまとめたりするよう依頼します。データを手動でペーストする必要があり、CSVやドキュメントを管理し、時折データをバッチに分けて長い調査を行うことがあります。単発の分析ではこれがうまくいきますが、エレガントではありません。コンテキストの制限、フォーマット、およびフォローアップの管理には時間がかかり、共同作業者と共有するのは少し面倒です。
Specificのようなオールインワンツール
Specificは、調査データの収集とAI駆動の分析を1つのシームレスなプラットフォームで組み合わせています。一般的なツールとは異なり、会話型調査を実行することができ、回答が曖昧な場合は自動的にフォローアップの質問を行い、抜け目なく包括的なAIインサイトを即座に生成します。
実際にAI調査回答分析がどのように機能するかをご覧ください。
主な特徴：
調査収集とAI分析が連携しているので、インサイトは常に文脈に即しています。
AI駆動の要約は即座に主要テーマとアクション可能なインサイトを引き出し、主体的な作業がすでに行われています。
AIと対話し、新しい質問を探求したり、深く掘り下げたりできます。データをエクスポートする必要はありません。
分析前または途中での応答の管理、セグメント化、フィルタリング—追加のスプレッドシートは不要です。
伝統的な学問アドバイジングは頻繁にアクセスしやすさや関連性で苦労しています。キングサウード大学のデータによると、アドバイザーの利用可能性に満足していた学生は57％、無関心な学生は32％、不満を抱いていた学生は11％でした。これにより、アドバイジングをよりアクセスしやすく洞察力のあるものにする必要があります。[1] SpecificのようなAI駆動のアプローチを使用することで、これらの隠れた痛点をすばやく見つけ、よりアクション可能な結論に到達することができます。
学生の学問アドバイジングに関する回答を分析するための有用なプロンプト
AIを使う際、与えるプロンプトはデータ自体と同じくらい重要です。学生の学問アドバイジングに関するフィードバックを分析する上で私が使用するベストなものをいくつかご紹介します：
核心アイデア用のプロンプト： データから直接主要テーマのランキングリストを取得するのに使います。オープンエンドの質問やフォローアップの回答を含むすべての大規模調査データセットで一貫して動作します。
あなたのタスクは、太字で核心アイデアを抽出し（核心アイデアごとに4〜5語）+ 最大2文の説明を追加することです。
出力条件：
- 不要な詳細を避ける
- 特定の核心アイデアを何人が述べたかを指定する（数字を使用、単語ではない）、もっとも多く言及されたものを上に置く
- 提案なし
- 指示なし
例の出力：
1. **核心アイデアのテキスト：** 説明文
2. **核心アイデアのテキスト：** 説明文
3. **核心アイデアのテキスト：** 説明文
AIは、たくさんのコンテキストを提供すると常に強力になります。主要なプロンプトを実行する前に、調査の目標、ターゲットオーディエンス（この場合、学問アドバイジングの経験を議論している学生）についての要約を追加し、学びたいことを記載します。例えば：
大学生の学問アドバイジングに関する調査からのこれらの回答を分析し、ボトルネック、痛点、満足度や満たされていないニーズに関する主要なテーマを発見したいと考えています。主な目標は、1年生と上級生の両方のためのアドバイジングサービスを改善することです。
「XYZ（核心アイデア）についてもっと教えてください」—これは、最初の段階で発見された任意の核心アイデアに深く掘り下げる方法です。
具体的なトピック用のプロンプト： 何か特定のことが話題になったか確認したい場合、ただ尋ねてください：
[予約の柔軟性]について誰かが話しましたか？引用を含めてください。
ペルソナ用のプロンプト： このプロンプトを使用して、特定の学生タイプを識別するのが好きです：
調査回答に基づいて、製品管理で使用されるような「ペルソナ」のリストを識別し説明してください。それぞれのペルソナについて、彼らの主要な特徴、動機、目標、および会話で観察された関連する引用やパターンを要約してください。
痛点と課題用のプロンプト：
調査回答を分析し、言及された最も一般的な痛点、フラストレーション、または課題をリストアップして、それぞれを要約し、パターンや頻度に注目してください。
動機と推進力用のプロンプト：
調査の会話から、参加者が行動や選択で表現した主な動機、欲求、理由を抽出します。類似の動機をグループ化し、データからの裏付けを提供してください。
感情分析用のプロンプト：
調査回答に表現された全体の感情を評価します（例：ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）。各感情カテゴリに寄与するキーフレーズやフィードバックを強調します。
提案とアイデア用のプロンプト：
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引用を含めます。
満たされていないニーズと機会用のプロンプト：
回答者によって強調された、満たされていないニーズ、ギャップ、または改善の機会を発見するために、調査回答を調べます。
これらのプロンプトを組み合わせてカスタマイズし、迅速な反復分析を行うことができます—特に共同作業や新しい角度を一緒に探るのに役立ちます。AI調査回答分析についてのガイドをご覧ください。
Specificが質問タイプ別に定性データを分析する方法
Specificの分析は、あなたの調査の構造に自動的に適応します。それが各質問タイプでどのように機能するかをご紹介します：
オープンエンドの質問（フォローアップの有無にかかわらず）： すべての回答が即座に要約されます。フォローアップが伴う場合、これらは親回答と一緒にグループ化され、最初の回答と説明/明確化の両方を1ヶ所で見ることができます。
フォローアップを伴う選択式： 各選択肢には関連するフォローアップ回答の要約インサイトが提供されます。例えば、「アドバイザーと頻繁に会った」が選択肢の場合、それに繋がる主な理由やストーリーが即座に表示されます。
NPS質問： サマリーはグループ別に分けられます（反対者、受動者、推奨者）。各グループごとに、学生のスコアを動機づけた要因、改善して欲しいこと、共通の動機を自動的に言語的フィードバックから抽出します。
ChatGPTでこのような構造化分析を再作成できますが、エクスポート、ソート、バッチ、複数のプロンプトを手動で管理する必要があります。Specificのようなツールを使用すれば、すべてが自動的に整理されます。学生アドバイジングに関する素晴らしい調査質問のワークフローについて詳しくは、こちらのガイドをご覧ください。
AIのコンテキスト制限の課題に対処する方法
調査データをAIツールに貼り付けてエラーが発生したり、回答が遮断されたりしたことがある方は、コンテキストサイズの制限についてよく知っているでしょう。ほとんどのLLM（ChatGPTを含む）は、一度に処理できるデータの量が限られています。数十または数百の学生の回答がある場合、大きな部分が切り取られ、インサイトが見逃される可能性があります。
Specificは、次の2つの戦略でこの問題を自動的に解決します—どちらもすぐに利用可能です：
フィルタリング： AIに分析させたい回答を正確に選択できます—特定のコースを言及した学生、否定的な経験を持った学生、またはフォローアップ質問に回答した学生だけをフィルタリングしてください。これにより、データセットが集中し、管理しやすく、コンテキストウィンドウ内に収まります。
クロッピング： AI分析に送信する質問を制限できます。例えば、コミュニケーションの質に関するオープンエンドのフィードバックだけを見たい場合は、他のものを切り捨てます。これにより、俊敏に、そして直接的に関連する情報が得られます。
この方法なら、データを分割したり、CSVを操作したり、分析から何が欠けているかを心配する必要はありません。大規模な調査データセットのコンテキスト管理については、AI調査分析の文書を参照してください。
学生アンケート回答の分析におけるコラボレーション機能
コラボレーションは、膨大な量のオープンエンドの回答をチームが解析する際の本当の課題です。 しばしば、フィードバックはスプレッドシートや静的ダッシュボードに保持され、異なるテーマを発見したり、あなたが見逃したトレンドをキャッチする同僚に見えない状態になります。
Specificでは、協調的分析がワークフローに組み込まれています。AIと対話するだけで調査結果を分析できます—ツールの切り替えやファイルの共有の手間がありません。
複数のチャット、各フィルタ付き： AIと作成した各チャットは異なるセグメントに焦点を合わせることができます—例えば1年生の学生、高NPS推奨者、または否定的な感情を持っている人だけです。各チャットには、誰が議論を始めたかが表示され、チーム作業をより透明かつ整理されたものにします。
誰が何を言ったかを確認： チャットで共同作業を行う際、各メッセージにはアバターが含まれています—これにより、誰が何を質問したか、何が既に調査されたのか、フォローアップするべき人物が明確になります。推測する必要もなく、互いの足を踏み外すこともありません。
これは、単一ユーザーでの分析に対する大きな利点です。特に、チームで学問アドバイジングプログラムを改善するために作業している場合は重要です。視点を比較し、きれいな監査トレイルを維持し、未完の調査ラインに戻ることができます。このコラボレーション機能を備えた調査の作成や、アドバイジングチームのための調査を立ち上げる方法について詳しくは、学問アドバイジングについて学生アンケートを作成する方法の記事をご覧ください。
自分の学問アドバイジングに関する学生アンケートを作成しましょう
すぐに詳細な学生インサイトを解き放つ—自分の学問アドバイジングアンケートを作成し、瞬時にAI駆動の分析を取得し、チーム全体で労力なく協力しましょう。
