この記事では、AI搭載のツールとアンケート分析手法を使用して、図書館サービスに関する学生アンケートの回答を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定
図書館サービスに関する学生アンケートの回答を分析する際、最適なアプローチとツールはデータの構造によって異なります。こちらがその内訳です：
定量データ: アンケートに評価尺度や選択肢（例えば「図書館の開館時間にどれくらい満足していますか？」）が含まれている場合、それらは計算しやすいです。このタイプのデータは、ExcelやGoogleスプレッドシート、または類似のツールを用いてパターンをすぐに分析することができます。例えば、特定の選択肢を選んだ学生の数を見ることができます。
定性データ: 自由回答形式の質問（例えば「図書館にどのような改善を期待しますか？」）は、より深い物語やアイデアを捉えますが、何百もの回答があることがあります。一つ一つ読み通すのは現実的ではありません。このタイプでは、AI分析が状況を大きく変え、共通のテーマや洞察を素早く要約します。
定性回答を扱う際のツールには二つのアプローチがあります：
AI分析用のChatGPTや類似のGPTツール
一つの方法は、エクスポートしたデータをChatGPT（または他の大規模言語モデル）にコピーペーストすることです。これにより、アンケートの回答について質問し、即時に要約を得ることができます。
デメリット: それは最も便利なワークフローではありません。データをまずクリーンアップし、大きな塊を小さなバッチに分割する必要があるかもしれません（コンテキストの制限のため）。ツールがアンケート結果の構造や微妙なニュアンスを誤解するリスクもあります。
Specificのようなオールインワンツール
Specificはこの使用例に特化して作られています。学生のアンケート回答を収集し、AIですぐに分析できます。エクスポートやデータのクリーンアップは不要です。学生がアンケートを完了すると、プラットフォームが自動的にフォローアップの質問をします（自動AIフォローアップがデータの質をどのように向上させるかをご覧ください）。
AIを活用した分析はSpecificにより、自由回答を瞬時に要約し、重要なテーマを強調します。それはまるで、24時間いつでも利用できるデータアナリストや図書館員のようなものです―スプレッドシートも手作業のコーディングも必要ありません。結果についてAIと直接対話し、質問、回答者グループ、またはトピックごとに特化してフィルタリングできます。
追加価値: AIへのデータ流出を管理する機能やプライバシーを厳重に取り扱う機能があります。それはアンケート作成から分析まで一箇所で全てを扱いたい場合に実用的です。
なぜAIか: 規模感を与えるために言えば、NVivoのようなツールは、定性分析を自動化するために機械学習を使用し始め、このアプローチは時間を大幅に節約します。イギリス政府は、AIを用いたアンケートと相談の分析で1年に約2000万ポンド（管理日数75,000日）を節約しました。これは、膨大な回答セットを持つ学生のアンケートにおいて過小評価できません！
学生図書館サービスアンケートデータに使用できる有用なプロンプト
AIチャット機能を備えたツール（ChatGPT、Specific、または他のプラットフォーム）を使用する場合、直接的かつ構造的な質問をすることでより良い結果が得られます。アンケート回答分析のための私のお気に入りのプロンプトをいくつか紹介します：
コアアイデアのプロンプト: このプロンプトは、データセットの大きさに関係なくうまく機能します。この指示で学生の回答をペーストして、重要なトピックと説明を抜き出します：
あなたのタスクは、コアアイデアを太字で抜き出し（コアアイデアごとに4-5語）+最大2文の説明を加えることです。
出力要件:
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアを何人が述べたかを特定する（言葉ではなく数字を使用）、最も言及されたものを上に
- 提案なし
- 示唆なし
例出力:
1. **コアアイデアのテキスト:** 説明テキスト
2. **コアアイデアのテキスト:** 説明テキスト
3. **コアアイデアのテキスト:** 説明テキスト
AIに文脈を与える: AIは文脈を設定しておくとはるかに良い仕事をします。ここでは簡単な出発点を紹介します：
私は、大学の図書館サービスに関連した学生の経験とニーズについてのアンケート回答を分析しています。私の主な目標は、改善すべきトップエリアの特定、うまく機能している点の強調、ユニークな視点を持つ学生グループの確認です。このデータから意味のある洞察と実行可能なアイデアを抽出する手助けをしてください。
テーマを深掘りするプロンプト: 例えば、学生たちが「図書館の開館時間」を頻繁に言及していることを発見した場合、以下のように質問します：
“図書館の開館時間についてもっと教えて（コアアイデア）”
特定のトピックについてのプロンプト: 特定のテーマを確認したい場合は、シンプルに：
“自習スペースの利用可能性について話した人はいましたか？”
より豊かな回答を得るために：”引用を含めてください。”
ペルソナのプロンプト: 図書館が異なる種類の学生にどのように利用されているかを確認するには：
アンケートの回答を基に、製品管理における「ペルソナ」のようなリストを識別し、説明してください。各ペルソナについて、その主な特徴、動機、ゴール、関連する引用や観察されたパターンをまとめてください。
痛点のプロンプト: 図書館の経験における問題点を見つけるには：
アンケート結果を分析し、最も一般的な痛点、イライラ、または課題をリストアップし、それぞれを要約し、パターンや発生頻度をメモしてください。
提案と改善に関するプロンプト: これは学生からの実行可能なアイデアを明らかにします：
アンケート参加者によって提供されたすべての提案、アイデア、または要求を識別し、リストアップしてください。トピックや頻度で整理し、関連する場合は直接引用を含めてください。
これらのプロンプトを自由に組み合わせて、または調整して、自分の文脈に合った方式で使用できます。学生のオーディエンスと図書館サービスアンケートの詳細に基づいて、アンケートを構築する場合は、最高のAIアンケートジェネレーターに関するガイドをご覧いただくか、学生向け図書館サービスの使用可能テンプレートを見つけてください。
質問タイプ別にSpecificが定性調査データを分析する方法
Specificのような専用ツールを利用している場合（またはChatGPTで手動のプロンプトを行っている場合）、プラットフォームがその分析をどのようにセグメント化しているかを知ることが有益です：
自由回答（フォローアップの有無にかかわらず）: 全ての回答をまとめたAIによる要約と、学生のフォローアップからのスレッド化された洞察が得られます。これは、「どのように改善すべきか?」という広範な質問に適しています。
フォローアップ付き選択肢: さらに会話を誘発する複数の選択肢や評価尺度の質問では、それぞれの選択肢が独自の要約を持ちます。例えば、「どの資料をもっと使いますか？」と尋ね、「なぜですか？」というフォローを持たせた場合、各図書館資料（本、勉強部屋、オンラインデータベース）が個別の分析要約を受け取ります。
NPS（ネットプロモータースコア）: ここでの回答はグループ別に（推奨者、受動者、批判者）分析され、各カテゴリーが個別に要約されます。これらの要約は、そのスコアに関連するフォローアップの回答から引き出され、各グループに独特な動機や躊躇を浮き彫りにします。
ChatGPTでも同じことが可能ですが、それぞれのセグメントに異なる回答セットを貼り付けることになり、それはすぐに余分な作業となります。
自動フォローアップの質問がどのように機能するかについての完全なガイドはこちらをご覧ください。また、図書館サービスに関する学生アンケートの作成に関するウォークスルーを参照してください。
AIのコンテキスト制限に関する作業：フィルターとクロップのアプローチ
学生からの開放テキストの回答が数百または数千の場合、ハードリミットが発生します—AIモデル（GPT-4など）は、特定の量のコンテンツ（「コンテキストウィンドウ」）しか処理できません。アンケートデータが大きすぎる場合、戦略的にコンテキストを管理しない限り、一部の回答が除外されます。
二つの実績のある方法（デフォルトでSpecificに提供）:
会話のフィルタリング: あなたの特定の質問に重要な会話だけを保持し、特定の質問に回答した学生や特定の回答を選んだ学生でフィルタリングします。これにより、最も関連性のあるデータのみがAIのコンテキストウィンドウに入ります。
質問のクロッピング: AIに特定の質問やアンケートの瞬間だけを処理させ、すべてを一度に処理させないようにします。例えば、図書館の開館時間に関する学生のフィードバックに集中し、関係のない回答をスキップします。これにより、コンテキストウィンドウにより多くの会話を詰め込むことができ、重要なニュアンスを失わずに済みます。
選択的にフィルタリングまたはクロッピングすることで、情報過多を避け、AIの出力を鋭くし、はるかに大きなデータセットを分析することができます。
大量の定性アンケートデータを効率的に扱う方法について興味がありますか？SpecificでのAIアンケート回答分析をご覧ください。
学生アンケート回答を分析するための共同機能
分析の共同作業は混乱を招く可能性があります—特に、学生の図書館サービスに関するアンケートに多くの意見があり、複数のチームメンバーが関与したい場合、です。電子メール（またはSlack）でスプレッドシートを回すのは、誰が何をチェックしたかわからなくなり、作業の重複や洞察の損失に迅速に繋がります。
Specificでは、すべてが一箇所にあります。アンケートデータについてリアルタイムでAIと対話できます（アプリを切り替える必要はありません）。複数のチャットは、各同僚が異なる質問やフィルターを深く調査できるようにしており、誰がどの会話を始めたかを示す明確なインジケーターがあります。これにより、努力を調整し、発見を共有し、ギャップや意見の不一致を素早く特定できます。
透明性が組み込まれています。常に誰が各チャットメッセージを作成したかを確認でき、元の投稿者に推奨事項や観察を遡ることができます（各チームメンバーのアバターが表示されます）。これにより、コンテキストを保持し、専門知識を強調し、アカウンタビリティを向上させます。
これは、個々のアナリストだけでなくチーム全体のために設計されています。したがって、学生の図書館サービスフィードバックの収集から要約、そして実際の改善への迅速な移行が可能です。
あなたのチームが同じページに進むためのより多くの方法が必要ですか？この記事の中の質問執筆ベストプラクティスに飛込んでください、またはSpecificのAIアンケートエディターでのアンケート作成と編集の方法を見てください。
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