この記事では、インターンシップの機会に関する学生調査の回答を分析する際のヒントをお教えします。どのツールが適しているのか、自由記述コメントから明確な情報を得る方法、初心者とプロの両方に役立つプロンプトのフォーミュラを共有します。
分析に適したツールの選択
選ぶ方法や必要なツールは、収集したデータの構造によります。私の見解は以下のとおりです：
定量データ: 数値の回答（例：「インターンシップを1-10で評価してください」や単一選択の評価質問）を持っている場合、Excel、Google Sheets、または同様のスプレッドシートプログラムで集計します。必要な統計、チャート、平均などは素早く簡単に得ることができます。
質的データ: 自由回答質問をしたり、複数選択項目にフォローアップを加えた場合、状況はさらに複雑になります。全ての回答を手作業で読むのは疲労と偏見へのレシピです。現実的には、これらの生データはAIツールを用いるべきです。これは一貫したテーマを浮き彫りにし、時間を節約し、人間の視野狭窄を避けます。
定性的な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または類似のGPTツールを使用したAI分析
エクスポート済みのデータをChatGPTにペーストし、調査の回答を通して対話します。このアプローチはシンプルで、小規模な回答セットに適しています。テキストをコピーして、分析質問を尋ね、リアルタイムでフィードバックの理解を助けてくれます。
しかし、回答が多かったり、複数の質問がある場合には適していません。 痛点は次々と積み重なります。コンテキストの長さの問題に突き当たり、データがコピペ後に乱れ、ツール間の移動で困惑することになります。構造や統合がないため、再分析やコラボレーションがすぐに混乱します。
Specificのようなオールインワンツール
SpecificのようなAI搭載分析プラットフォームはこのために作られています。以下が、スプレッドシートエクスポートからのChatGPTではできないことです：
AI駆動の調査収集: 調査はチャットのように感じます。学生が回答すると、AIが自動的で個別化されたフォローアップ質問で促します（AIフォローアップの動作を参照）。これにより通常はすぐに質の高いフィードバックが得られます。
即時質的分析: 回答がくるとすぐに、Specificはすべてを要約し、共通のテーマを見つけ、重要な点を強調します。スプレッドシートも手動の分類もありません—数時間ではなく、クリックで実行可能な洞察。
会話型AIの探索: ツール内でデータについてより深い質問ができます。どのテーマが最も一般的で、どの引用が際立っているのか知りたいですか？ChatGPTと同じように簡単ですが、完全なデータコンテキストと追加のコントロール付きで。
ボーナス: 学生向けインターンシップのトピックに特化したテンプレートと調査作成の流れが整っています (推奨質問を参照）、これにより最初から質の高いデータを簡単に得ることができます。
まとめ: 学生インターンシップ調査分析において、AIはゲームチェンジャーとなりました。研究者や教育者にとって、データから洞察への移行が速くなるほど、学生やプログラム計画に対してより多くの価値が得られます。[1]
インターンシップの機会に関する学生調査を分析するために使用できる有用なプロンプト
AI（ChatGPTやSpecificのようなツール）を使って質的な調査データを分析する際、プロンプトの書き方がすべてです。学生インターンシップ調査からの実際のフィードバックを明確にすることが証明されているプロンプトアイデアを以下に示します：
コアアイデア用プロンプト:
自由回答フィードバックの中で主要なトピック、痛点、または繰り返し発生するテーマをすばやく抽出するのに使えます。
あなたのタスクは、太字でコアアイデアを抽出することです（コアアイデアごとに4-5語）+ 最大2文の説明文。
出力要件：
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアについて言及した人数を明示（言葉ではなく、数値を使用）、最も多く言及されたものを先に
- 提案なし
- 示唆なし
例の出力：
1. **コアアイデアのテキスト:** 説明文
2. **コアアイデアのテキスト:** 説明文
3. **コアアイデアのテキスト:** 説明文
AIは、調査、トピック、または分析目標に関する追加のコンテキストを提供することで、より良い結果を得られます。例えば、次のように言うことができます：
学生のインターンシップ機会に関する経験についての調査回答を分析します。アクセス性、満足度レベル、認識される障壁に焦点を当ててください。
コアアイデアやテーマのリストができたら、各テーマを深掘りするために、フォローアッププロンプトとして以下のように使います：「XYZ（コアアイデア）についてもっと教えて」。
特定トピック用プロンプト: 学生が特定の痛点を持ち出したかどうかを確認したいですか？直接質問してみましょう：
有償のインターンシップが不足していることを誰かが話しましたか？引用を含めてください。
ペルソナ用プロンプト: オーディエンスを有用なクラスターにセグメントします：
調査回答に基づいて、製品管理で使われる「ペルソナ」に類似するリストを特定し、説明します。各ペルソナについては、主要な特徴、動機、目標、会話で観察された関連する引用やパターンなどを要約してください。
痛点と課題用プロンプト: 学生が何に躓いているのか、何に困難を感じているのかを理解します：
調査回答を分析し、学生が述べた最も共通する痛点、不満、または課題をリストアップします。それぞれを要約し、パターンや発生頻度をメモします。
モチベーションとドライバー用プロンプト: 学生がインターンシップを求める理由や刺激を明らかにします：
調査会話から、学生がインターンシップを求める主な動機、欲求、または理由を抽出します。類似の動機をグループ化し、データからのサポート証拠を提供します。
これらのプロンプトのいずれかが漠然とした調査回答を何が重要かの地図に変えます——学生インターンシップの機会が「確認項目」にとどまらず、明確な方向性を持つ行動の指針となります。AIの調査回答分析機能でこれらのプロンプトを即座に使うか、ChatGPTで試してみてください。ゼロから始める場合は、この学生インターンシップ調査ジェネレーターも便利です。
Specificが質問タイプに基づいて質的データを分析する方法
Specificでデータをどのようにセグメント化するかが大好きです。ツールは質問の構造に基づいて分析を整理する方法を知っているため、各データスライスに対して常に明確で関連性のある要点を得ることができます。
自由回答質問（フォローアップの有無にかかわらず）: Specific は、これらの質問に対するすべての回答をグループ分けして要約を提供します—自動または手動のフォローアップから浮かび上がる独自の洞察も含まれます。回答されたことだけでなく、学生が選択を説明した理由や、なぜそれがなされたかについても深さと思考を見ることができます。
シングルまたは複数選択のフォローアップ: AI は、各選択肢の個別の回答に対して要約を提供し、各選択に関連するフォローアップ質問のすべての回答を集約します。これにより有益な情報が、例えば有償インターンシップと無償インターンシップを受けた学生の間でのテーマの違いを発見するのに非常に役立ちます。
NPS（ネット・プロモーター・スコア）: 各コホート—反対者、中立者、推奨者—に対して、自由回答およびフォローアップ回答のカスタマイズされた要約を受け取ります。擁護者が喜んだことや他の人が失望したことを、一箇所で簡単に確認できます。
これを ChatGPT で行うことは可能ですが、より多くのコピーペースト作業、手動での再整理が必要で、プロンプトやフォーマットに注意しなければニュアンスを見逃すリスクがあります。どのツールを使用する場合でも、質問タイプごとにデータを整理することで、洞察の実際的な価値が驚異的に向上します。
AIのコンテキスト制限への対応方法
AI（ChatGPT、Specificのエンジン、または他のプロバイダを問わず）はコンテキストサイズの制限があります—一度に分析できる単語数は限られています。数十または数百の参加者を含む調査はすぐにこの制限を超えるので、以下のことをお勧めします：
フィルタリング: 一部の会話のみをAIに渡します。例えば、特定の質問に関わるもの（「報酬について回答した学生」）や、有意義な自由回答のフィードバックを含む提出物だけです。そうすることで、最も重要な分析に集中し、入力制限を回避します。
クロッピング: 各会話からAIに投入する質問を制限します。たとえば、長文フィードバックだけを分析したい場合や、「責任」についてのコメントだけを分析したい場合に、クロッピングによって、一度により多くの回答を処理することが可能です。
Specificはこれらのコンテキストコントロールをデフォルトで提供します: フィルタリングビュ_addquisitionから質問を選んだり、回答者をセグメント化してから、ワンクリックで分析できます—AIは処理できる情報を取得し、取得したフィードバックを最大限に活用します。企業研究者にとってコンテキスト管理は、表面的なダッシュボードと、画期的な発見をもたらす違いになるのです。 [2]
学生調査の回答を分析するための協力機能
適切な人々を調整するのは難しいです—特にインターンシップの機会に取り組むチーム間で洞察、質問、優先事項が異なる場合。ほとんどのツールでは、コメントがプライベートドキュメントに保存されるか、スレッドの中に埋もれてしまいます。内蔵のコラボレーションが真の進展にとって重要だと私は感じています。
リアルタイムの人間による明確化された会話。 AIチャットインターフェースは誰が何を言ったのか正確に表示します—アバターを含んで—それにより、あなたとあなたのチーム間のやり取りがシームレスになります。誰かがフォローアップの質問を持っている場合、AIチャットインターフェースがそれを表示するため、コンテキストが失われることはありません。
ツール間の移動が不要。 すべてのチャット、洞察、フィルタが一元的な場に存在するため、切り替え、サマリーのメール送信、または「その洞察をどこで見つけたのか」と尋ねる手間が省けます—マルチデパートメントプロジェクトやキャンパスを超えた分析の場合でも、全体の過程をスピーディーに進められます。過去の分析を再訪し、再利用することもでき、反復的な研究が実現可能です。[3]
それが共同作業による学生の調査回答の分析における鍵です。
AIパワードの会話型調査と即時分析を使用することで、インターンシップについて学生が本当に思っていることを理解し、調査を開始するたびにより深い洞察、高品質なデータ、迅速なコラボレーションを実現しましょう。
