この記事では、ユーザーラウンドテーブル参加者調査の興味のあるトピックに関する回答をどのように分析するかについてのヒントを提供します。質的な回答をどう理解すればよいのか疑問に思ったことがあるなら、ここですべて解決できます。
調査回答を分析するための適切なツールの選択
取り組む方法と使用する最適なツールは、持っているデータの種類に依存します。調査で複数選択式と自由回答式の両方を尋ねる場合、それらの分析方法は異なります：
定量的データ: これは「どのトピックに一番興味がありましたか？」といった質問や、選択式の投票を指します。ExcelやGoogle Sheetsなどのツールで簡単に回答を集計できますし、簡単な円グラフでも即座に成果を得ることができます。
定性的データ: これには、自由回答式の質問（「将来のラウンドテーブルで探求したいトピックは何ですか？」）や自由記述式のフォローアップが含まれます。これらを手作業ですべて読むとあっという間に圧倒されます—特に調査が拡大するにつれて。これにはAIを活用したソリューションが大きな変化をもたらします。
定性的な回答を扱う場合のツールは二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
定性的データをすばやく分析したい場合、ChatGPTや類似のGPTモデルに回答をコピーすることができます。 これによりデータについての対話が行え、テーマやインサイトを抽出できます。適切に指示すれば、即座に要約や感情分析も得られます。
ただし、この方法で調査データを管理するのは効率的であることは少ないです。 調査プラットフォームからのエクスポート、文脈制限に合わせた分割、チャットへの貼り付けには手間がかかります。また、機密データの取り扱いにも注意が必要です。
Specificのようなオールインワンツール
Specificのような専用ツールは調査の収集と分析のために作られています。 Specificでは調査をデザインし、AI生成の賢いフォローアップを行い、自動的に結果を分析することができます—スプレッドシート操作が不要です。
SpecificのAIは自由回答を要約するだけでなく、データから核心となる考え、パターン、実行可能なインサイトを発見します。 ChatGPTと同様にAIと結果について対話できますが、調査コンテキストや大規模な意見集に特化した追加機能が用意されています。
AIを活用したプラットフォームを通じて、応答率とデータの整合性が大幅に向上し、分析時間は驚くほど短縮されます—ある組織では、調査から最終レポートまでの時間を最大70%削減しています！[1]
これらのオプションを組み合わせることで、複雑なラウンドテーブル調査の分析がずっと簡単になります。このオーディエンスとトピックに関連した独自の調査を作成したい場合は、迅速に始められるユーザーラウンドテーブル参加者調査のテンプレートを見つけることができます。
ユーザーラウンドテーブル参加者の回答を分析するために使用できる有用なプロンプト
ChatGPT、Specific、または定性的な調査データを分析するためのAIツールを使用する場合、プロンプトが非常に重要です。特にあなたの興味のあるテーマに関する調査に関連するいくつかのプロンプトを以下に示します：
核心的な考えに対するプロンプト: 多くの自由回答から繰り返しのテーマを引き出すために使用します。Specificでのデフォルト分析プロンプトですが、ChatGPTでも効果的です。あなたの回答を貼り付けて次のように使用します：
あなたの役割は、核心的な考えをボールドで抽出し（核心的な考えごとに4-5単語） + 最大2文の説明を行うことです。
出力要件：
- 不必要な詳細を避ける
- 核心的な考えを示した人の数を指定する（言葉ではなく数字を使用）、最も多く示されたものを先に
- 提案なし
- 示唆なし
例の出力：
1. **核心的な考えテキスト:** 説明テキスト
2. **核心的な考えテキスト:** 説明テキスト
3. **核心的な考えテキスト:** 説明テキスト
文脈がパフォーマンスを向上: 可能な限り、あなたの調査オーディエンス、目標、知りたい情報についての文脈を提供します。例えば：
将来の議論のために参加者の主な関心領域を理解するためにラウンドテーブルの参加者とこの調査を行いました。私の目標は、新たに浮上するトピックと参加動機を特定することです。これに基づき、主要なトレンドを抽出し、それぞれについて何人が言及したかを示し、新たまたは予想外の興味を特定してください。
核心的な考えを掘り下げる: トレンドや核心的な考えが浮上すると、次のことを尋ねます： 「XYZ (核心的な考え) についてもっと教えてください」。これによって、具体的な詳細や新しいサブトピックを発見できる場合があります。
特定のトピックに対するプロンプト: 直感を確認するか、特定のトレンドが議論されたかを確認するため： 「誰かが[a particular topic]について話しましたか？引用を含めてください。」
セグメント（ペルソナ）を発見する: 参加者を興味やニーズに基づいてセグメント分けするために、次のことを使用します： 「調査回答に基づき、ペルソナのリストを特定し、キー特性、動機、目標、および関連する引用を要約してください。」
痛点と課題を明らかにする: 次のことを尋ねます： 「回答を分析し、最も一般的な痛点または課題をリストアップし、頻度と各項目を要約してください。」
動機と推進要因を描き出す: 次を使用します： 「調査の対話から、主な動機または参加理由を抽出し、類似のものをグループ化し、サポートする引用を提供してください。」
感情を分析する: 全体的な雰囲気について： 「これらの回答の全体的な感情を評価し、肯定的および否定的なフレーズを強調してください。」
提案と未満のニーズを探る: 行動可能なアイデアを掘り起こすために： 「すべての提案またはアイデアをリストアップし、トピックまたは人気で整理し、直接引用を含めてください。」 と 「回答者が言及した未満のニーズや機会を強調してください。」
スマートプロンプティングはAIを真のリサーチパートナーに変え、手作業に比べて行動可能なインサイトへの時間を最大90%短縮します。[2] 詳しく知りたい場合は、AIを活用した調査回答分析に関する詳細な解説をご覧ください。
SpecificにおけるAIによる質問タイプごとの処理
Specificは各質問の構造に応じてすべての調査回答を分析します。ラウンドテーブル参加者調査で見られる最も一般的なタイプに対する動作方法は以下の通りです：
自由回答質問（フォローアップの有無に関わらず）: AIはすべての回答の簡潔な要約を提供し、それぞれの初期質問に関連するフォローアップ回答のブレークダウンも提供します。それによって幅広く深層的な情報が一か所で得られます。
フォローアップ付きの選択質問: 各選択肢ごとに、Specificは関連するフォローアップ回答を要約しますので、どの選択肢が選ばれたかだけでなく、その理由も見ることができます。例えば、参加者が「AIトレンド」と「ユーザーリサーチ手法」を選ぶ動機を簡単に比較できます。
NPS: ネガティブ派、中立派、推奨派それぞれに関連するフォローアップフィードバックの要約が提供され、満足度または不満足の理由が明確になります。
ChatGPTでも同様の結果を達成できますが、コピー＆ペーストや構造に多くの手間がかかることを覚悟してください。 カスタマイズされたフォローアップロジックで調査を作成する方法を知りたい場合は、自動AIフォローアップ質問に関する記事をご覧ください。
大量の調査を分析する際のAIの文脈制限管理方法
AIを使って調査データを分析する際の見落とされがちな課題は、文脈ウィンドウのサイズです—AIが一度に扱えるテキストの上限があります。大量の回答がある場合、この制限を超えるリスクがあります。
Specificはこのために二つの組み込みソリューションを提供しています：
フィルタリング: 特定の質問に回答したり特定の答えを選んだ回答だけをAIに送信するよう会話をフィルタリングできます。それにより焦点を絞った関連性のあるインサイトをモデルを困らせることなく得られます。
クロップ: 分析には選択された質問のみを含め、その他は無視します。これによりデータセットが管理可能になり、最も重要な分野から最も深いインサイトを得ることができます。
どちらも複雑なユーザーラウンドテーブル参加者調査を扱う際には不可欠です。それらはAIの鋭さを維持し、インサイトの迅速さを保ち—規模での従来の調査ツールでは達成できません。
これらの機能を設定するための技術的な詳細や設定方法については、ラウンドテーブル参加者調査を作成するためのガイドをご覧ください。
ユーザーラウンドテーブル参加者調査回答を分析するための共同作業機能
グループで調査分析を行うと、特にフィードバックやディスカッションが分散したスレッドやドキュメント、スプレッドシートで行われる場合、混乱することがあります。
Specificはコラボレーションを明快にします。 あなたとあなたのチームはAIとチャットするだけでユーザーラウンドテーブル参加者調査データを分析できます。それぞれのチャットが独自のワークスペースとなり、メンバーが最も重要だと考える内容に基づいたカスタムフィルターが反映されます—例えば、「AI活用」や「業界の痛点」についての回答だけを徹底的に調査する場合などです。
各チャットにはそれを作成した人とその中でメッセージングしている人が表示されます。 この透明性は驚くほど強力です：誰がどの質問を推進しているのか、または誰がその重要なインサイトを発見したのかが一目でわかります。
チームのアバターが会話に明確さをもたらします。 チームメイトがAIチャットで質問する際、それぞれの回答には送信者のアバターがそのメッセージの横に表示されます。この単純な機能により、意見、リクエスト、文脈を見失うことがなくなります—複数の利害関係者と共に興味のあるトピックの調査フィードバックを消化する際の重要なことです。
テーマ別、ペルソナ別、ラウンドテーブルセッション別に分析を分担するかどうかに関わらず、コラボレーションは整理され、可視化されます。独自の共同調査分析ワークフローを構築する方法について詳しく知りたい方は、AIを活用した調査編集やラウンドテーブル調査の最適な質問を作成するためのガイドをご覧ください。
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