この記事では、ユーザーラウンドテーブル参加者調査でのAIと実証済みの手法を用いた期待についての調査結果の分析方法に関するヒントを提供します。
分析に最適なツールの選択
調査回答によって収集するデータの構造に依存して、アプローチとツールの選択が変わります。それぞれのメインタイプに注目するポイントは次の通りです：
定量データ： 数字を見る場合—例えば、どの選択をどれだけ多くの人が選んだか—ExcelやGoogle Sheetsなどのツールがあれば十分です。数をカウントし、チャートにまとめ、素早くパターンを見つけるのに適しています。
質的データ： 自由回答や長いテキストが多く含まれる場合、作業が複雑になります。多くのフリーテキスト回答を手動で読み取り、理解するのは圧倒されてしまいます。ここでAI対応ツールが活躍します。テーマを抽出し、フィードバックを要約し、テキストに溺れることを防ぎます。
質的な回答を分析するには、主に2つのアプローチがあります：
AI分析のためのChatGPTまたは類似のGPTツール
調査からエクスポートしたデータをChatGPTまたは類似のGPTスタイルのインターフェースにコピーペーストし、回答についてチャットできます。カスタム質問をし、迅速な結果を得られるのが魅力です。
しかし、多数の回答がある場合、この方法ではユーザーフレンドリーとはいえません。データを準備し、コンテキスト制限に合うように分割し、質問を行ったり来たりするのに時間を費やします。データセットが増えるにつれ、この方法は非常に不便になります。
すべてが一体になったツール、Specific
A Iを最優先にしたアンケートプラットフォームであるSpecificでは、全過程がスムーズです。データを収集し（アンケート）、回答を1つの場所で分析できます。
マジックはフォローアップにあります: 回答を集める際、ツールはインテリジェントなフォローアップ質問を行うため、得られるフィードバックは通常の静的アンケートよりもずっと豊かで実用的です（自動フォローアップ質問の動作を見る）。
瞬時のAI対応分析: 長いトランスクリプトを探す代わりに、Specificはすぐに回答を要約し、主要なテーマを強調し、トレンドを特定します。結果に基づいてAIと直接チャットすることもできます—ChatGPTのように質問するだけです。パワーユーザーのためには、AIに送信するコンテキストの量を管理する機能があり、関連性と焦点を保ちます。
最初から始めたい場合は、期待についてのユーザーラウンドテーブル参加者調査用のAIアンケートジェネレーターを試してみてください。
専門的な質的ツール： 多くの研究者はまだ、NVivo、MAXQDA、QDA Miner、KH Coderのようなツールを使用してAI支援のテキストコーディング、カテゴリー化、ビジュアライゼーションを行っています。これらはテーマ抽出を自動化し、手動作業を減らしますが、会話型アンケートデータに特化していないため、即座にインサイトが必要な場合は学習曲線が急です。[1]
ユーザーラウンドテーブル参加者調査の期待に関する回答を分析するために使用できる有用なプロンプト
ユーザーラウンドテーブル参加者のフィードバックを分析する際、AIに適切なプロンプトを提供することが重要です。以下に、実証済みの開始ポイントをいくつか挙げます（SpecificのAIチャット、ChatGPT、または他のGPTベースのツールで使用できます）：
コアアイデアに対するプロンプト: 長い回答を主要なトピックに煮詰めるのに最適です。
あなたのタスクは、コアアイデアを4〜5語の太字で抽出し、最大2文の説明を付けることです。
出力要件:
- 不要な詳細を避ける
- 具体的なコアアイデアを言及した人数を明記（単語ではなく数字を使用）、最も言及されたものが上位
- 提案なし
- 示唆なし
出力例:
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
アンケートの背景で結果を向上: AIに背景情報を常に提供しましょう—イベントの内容、達成したいこと、誰が回答したか、分析の目的など。これによりアウトカムが鋭くなります。
私はユーザーラウンドテーブル参加者のための事前イベント調査の回答を分析しています。このイベントはプロダクトストラテジーに焦点を当てており、参加者は期待、痛点、目標について尋ねられました。私の目標は、セッションを参加者のニーズに合わせるのに役立つ明確なテーマを抽出することです。
「Xについてもっと教えて」: コアアイデアを見つけたら、「主要な採用問題（または見つけた他のテーマ）についてもっと教えてください。」と尋ねるだけです。
特定のトピックに対するプロンプト: 誰かがトピックについて言及したかどうかを確認したい場合：
XYZについて話した人はいますか？引用を含めてください。
ペルソナに対するプロンプト: 参加者をタイプに分けたい場合：
調査の回答に基づいて、プロダクトマネジメントで使用される「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、主な特徴、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。
痛点と課題に対するプロンプト: 核心的なフラストレーションを指摘します。
調査回答を分析し、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化してください。各々を要約し、パターンや発生頻度を記録してください。
動機と推進力に対するプロンプト: 期待の背後にある本当の理由を解明します：
調査会話から、参加者が示す行動や選択の主な動機、欲望、理由を抽出してください。似たような動機をグループ化し、データからの証拠を提供してください。
感情分析に対するプロンプト: 部屋の雰囲気を把握します：
調査回答に表れた全体的な感情を評価してください（例：ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）。各感情カテゴリーに寄与する重要なフレーズまたはフィードバックを強調してください。
さらにプロンプトアイデアと詳細なガイドは、期待についてのユーザーラウンドテーブル参加者調査を作成する方法の記事をご覧ください。
質問タイプ別に調査データを分析する方法
Specificは様々な質問タイプを理解するために特化されています。以下にその方法を説明します：
フォローアップの有無に関係なく開放型質問: 各フォローアップごとのフォーカスした要約と共に全ての回答をカバーする要約を得られます。微妙な期待や珍しいアイデアを捉えるのに最適です。
選択肢付きのフォローアップ: 各回答オプションに対して個別の要約が表示されます—なぜ一部の参加者がオプションAを選んだのかをすばやく確認する方法です。
NPS: ネットプロモータースコアの質問を使用する場合、標準的なスコア計算だけでなく、各セグメント（デトラクター、パッシブ、プロモーター）のフォローアップ回答に基づくAI生成の要約も得られます。
ChatGPTでこれを模倣することもできますが、もっと手間がかかります。データを細分化し、どの回答がどの質問に関連しているかを記録しておく必要があります。
質問の設計から始めるためのヒントをお探しの場合は、期待に関するユーザーラウンドテーブル参加者調査のためのベストクエスチョンに関する私たちの記事をご覧ください。
調査分析におけるAIコンテキストサイズの制限を克服する方法
大量の調査データを扱う人は、AIの「コンテキスト制限」に直面します—ほとんどの大規模言語モデルは一度に一定量のテキストしか見ることができません。多くの参加者の回答がある場合、ここに2つの実践的な解決策があります（いずれもStandardで提供されています）：
フィルタリング： ユーザーが応えた会話に絞って分析を行います
トリミング： AIに全ての質問を送信する代わりに、分析したい重要な質問だけを選びます。これにより、AIが送信されるコンテキストを管理しやすくなり、関連性と焦点を維持できます。
質問の設計やプロービングの量を最初に定めたい場合は、SpecificのAIアンケートエディタを確認する価値があります。ここでは、アンケートを簡単な言葉で簡単に更新できます。
調査分析におけるAIコンテキストサイズの制限を克服するために
多数の調査データを扱う人は、AIの「コンテキスト制限」に直面します。これにより、大規模な言語モデルは1度に一定量のテキストしか処理できません。参加者の回答が多い場合は、以下の2つの実用的な解決策があります（どちらもStandardで提供）：
フィルタリング: ユーザーが関与した会話に限定して分析を絞り込みます。これにより、AIへのトランスミッションを関連のある会話だけに限定することができます。
トリミング: AIに全ての質問を渡すのではなく、分析したい主要な質問だけを選びます。これにより、重要な質問に対してより深く分析が行えます。
質問の設計やプロンプト強化に関する情報をお探しの場合、是非ともSpecificのAIアンケートエディターをご覧ください。簡単な言葉でアンケートを簡単に更新できるようになっており、探ってみる価値があります。
ユーザーラウンドテーブル参加者調査からの期待を超えるAIコンテキストサイズの制限
もし多数の参加者の回答を管理する場合、AIの「コンテキストの制限」に直面します—ほとんどの大規模言語モデルは一度に一定量の文字を処理することしかできません。ここでは、参加者の回答の大きなバッチを持っている場合の、実用的な2つの解決策を紹介します（どちらもStandardに標準装備）：
フィルタリング： ユーザーが返信した会話を絞り込み、対応が求められる会話にのみ分析を制限します。
トリミング： AIに全ての質問を送るのではなく、分析したい重要な質問を選んで送信します。これにより、より深く分析が可能になります。
質問の設計や、プロービングのレベルを調整したい場合には、 SpecificのAIアンケートエディターを確認する価値があります。ここでは、簡単な言葉で調査を更新することができます。
ユーザーラウンドテーブル参加者調査に関する期待を改善するためのコラボラティブレビュー
メールでスプレッドシートを送ったり、ChatGPTトランスクリプトを共有する場合、協力が難しくなります。もし、次回のラウンドテーブルの改善に向けて、ユーザーラウンドテーブル参加者調査からの期待を把握したい場合は、Specificの共同レビューツールがチームのインサイトの解放を助けます。
期待に関するユーザーラウンドテーブル参加者調査を作成する
次回のラウンドテーブルを改善するために、ユーザーラウンドテーブルの参加者の期待に関する調査を作成し、豊かなデータを得て、瞬時かつ共同での分析を楽しむことができます。
