この記事では、AIを活用した方法でユーザーのアクセシビリティ体験に関するアンケートの回答を分析するためのヒントをお伝えします。効率的かつ洞察に富んだアンケート分析を行うための最善の戦略とツールを探っていきましょう。
アンケートデータを分析するための適切なツールの選択
アンケート回答を分析するための適切なアプローチは、データの種類によります。私が通常分解する方法は次のとおりです：
定量データ：（例えば、各回答を選んだユーザー数をカウントする時）これはクラシックなスプレッドシートの領域です。ExcelやGoogleスプレッドシートのようなツールはすばやく処理でき、ほとんどの人にとって馴染みがあります。
定性データ：自由記述の回答や追加入力は全く別のものであり、大量の回答を読み込むのはただ疲れるだけでなく、相当な量がある場合に手作業でパターンを合成するのはほぼ不可能です。ここでAIツールが活躍し、意味のあるテーマを抽出して、ユーザーが本当に言いたいことを我々よりもはるかに速くまとめてくれます。実際、AIは手作業の方法に比べ、アンケートのテキストを最大70％速く処理し、感情分析などで約90％の精度で対応することができます [2]。
定性回答を扱う場合、ツールを選ぶ際には2つのアプローチがあります：
ChatGPTまたは類似のGPTツールを用いたAI分析
アンケートデータをCSVまたはスプレッドシートとしてエクスポートした場合、 ChatGPT（または他のLLMを搭載したツール）に部分を貼り付け、それに要約、テーマ化または洞察を抽出させることができます。
主な欠点：この方法でデータを扱うとかなり不格好になる可能性があります。よくコンテキストの長さ制限に達しますし、異なるチャンクを管理したり特定のスレッドに追跡するのがすぐに混乱します。また、すでに分析したものを管理する必要があります。
Specificのようなオールインワンツール
これはフィードバックの収集と分析の両方に設計された専用のAIアンケートソリューションです。 ツールを分けることなく、全てが一つのワークフローに収まります：対話型アンケートを開始し、ユーザーの回答を（自動でスマートなフォローアップ質問を含む）キャプチャし、内蔵AIで瞬時に分析します。
AIの要約とテーマ検出はアンケートに合わせてカスタマイズされています。 Specificは重要なアイデア、主要テーマ、実用的な洞察を即座に引き出し—手動でのタグ付けや無限のスクロールは不要です。あなたは実際にアンケート結果についてAIとチャットし（ChatGPTのように）、フォローアップの質問を投げかけ、コンテクストに応じた答えを得ることができます。AIがどのデータを見ることができるか管理するための追加ツールもありますので、最も重要なことのみに集中できます。
ボーナス：収集と分析が一緒になっていることで、深さやコンテクストを失うことはありません。アクセシビリティ体験アンケートでは、フォローアップの質問で微妙な問題やニーズを浮き彫りにできます—これは単なるフォームだけでは捕捉が難しいことです。
ユーザーのアクセシビリティ体験アンケートデータを分析するために使用できる有用なプロンプト
貴重な洞察を抽出する最も強力な方法の一つは、AIに何を尋ねるべきかを知ることです。以下は私の実績あるコンテクストフレンドリーなプロンプトのリストで、各プロンプトはそれぞれの役割を果たします。あなたのニーズに合わせてカスタマイズしてください（特にユーザーのアクセシビリティ体験を理解するために）：
主要アイデアを探るプロンプト：ユーザーが最も頻繁に言及する主要なトピックや問題を把握するために使用します。自由テキストの回答が山のようにあるときにテーマを浮き彫りにするのに最適です。
あなたのタスクは、主要アイデアを太字で抽出することです（各主要アイデアに4-5語）+ 最大2文の説明文を追加します。
出力要件：
- 不要な詳細を避ける
- 特定の主要アイデアを言及した人数を（言葉ではなく数字で）指定する、最も多く言及されたものを上位に
- 提案なし
- 仄めかしなし
例の出力：
1. **主要アイデアテキスト：** 説明文
2. **主要アイデアテキスト：** 説明文
3. **主要アイデアテキスト：** 説明文
さらに良い要約を望むなら、常に調査についてAIにより多くのコンテキストを与えましょう：ユーザーが誰なのか、分析の目標が何なのか、あるいはすでにアクセシビリティの問題について知っていることが何かなど。例えば：
この調査は、障がいのあるユーザーが私たちの製品のオンボーディングとナビゲーションをどのように体験しているかを理解するために実施されました。回答者の大半は支援技術のデイリーユーザーです。使用障壁と改善提案に焦点を当ててください。
フォローアップとして：
深掘りするプロンプト：特定のテーマについてもっと知りたいですか？ 「XYZ（主要アイデア）についてもっと教えてください」と尋ね、データからの微妙な詳細や引用を得ましょう。これは、何かが本当にパターンかそれとも単なる少数派かを確認するのに最適です。
特定の言及をチェックするプロンプト：特定のトピックが回答全体で話題にのぼったかを確認するには、以下のように質問します：
誰かがXYZについて話しましたか？引用を含めます。
問題点と課題を指摘するプロンプト： ユーザーアクセシビリティアンケートには最適で—主要な障壁や挑戦を直接入手できます：
アンケートの回答を分析し、述べられた最も一般的な問題点、イライラ、または課題をリストアップしてください。各々について要約し、発生頻度やパターンを記録してください。
ペルソナのためのプロンプト：体験、デバイス使用、アクセシビリティ補助に基づいてセグメントを作成する場合：
アンケートの回答に基づいて、製品管理で使用される「ペルソナ」と同様のリストを識別し、記述してください。各ペルソナに対し、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。
感情分析のためのプロンプト：アクセシビリティ体験全体または特定の変化についてユーザーがどう感じているかを把握するために：
アンケートの回答で表現された全体的な感情（例：肯定的、否定的、中立）を評価してください。各感情カテゴリーに寄与する重要なフレーズやフィードバックを強調してください。
満たされなかったニーズと機会を発見するためのプロンプト：アクセシビリティ調査での金鉱しばしば見逃されます：
アンケートの回答を検査し、回答者からハイライト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してください。
あなたのアンケートに適したものを選び、焦点を当ててください。さらなるヒントはこの深掘りで見つけられます：ユーザーアクセシビリティ体験アンケートのベストクエスチョン。
Specific (またはChatGPT) が異なる質問形式をどのように処理するか
あなたのツールが定性データを分析する方法は、アンケートの質問形式に大きく依存します。Specificがこれをどのように扱うかを紹介します（もし希望すればChatGPTでこのプロセスを繰り返すことができます）：
自由記述質問（フォローアップの有無に関わらず）： Specificはすべての回答を要約し、関連するフォローアップを含めます。つまり、すべての回答を横断する大きな要約を得ることができ、ユーザーが共有したすべての側面や明確化についての詳細な内訳も得られます。
フォローアップ付きの選択質問： フォローアップをトリガーする選択肢がある質問の各回答オプションは、それ自身の小グループとして扱われます。それぞれの選択肢のフォローアップ回答の要約が得られるため、アクセシビリティ調査における、例えばスクリーンリーダーユーザーとキーボードナビゲーターの比較が非常に役立ちます。
NPS（ネットプロモータースコア）： NPS では、すべてのカテゴリー—「批判者」、「中立者」、「推奨者」— が独自の要約とフォローアップ分析を得ています。これにより、忠実なファンとフラストレーションを抱えた人々との差を迅速に把握することができます。
あなたはChatGPTを使ってこの同じ論理を適用できますが、各プロンプトの前に入力をフィルタリングしてグループ化する必要があります。ただし、これはより多くの手作業コピー・貼り付けが必要で、正直に言うと、もっと忍耐が必要です。
独自のアクセシブルなアンケート構造を構築または調整するためのクイックスタートとして、ユーザーアクセシビリティ体験アンケートを作成するためのハウツーガイドをチェックしてください。
大量のアンケート回答を分析する際のコンテキスト制限の管理
現実を受け入れましょう：一般のLLM（ChatGPTのような）と専門的なAIツールの両方がコンテキストウィンドウ制限に直面します。ユーザーアクセシビリティアンケートが詳細なストーリーをたくさん集める場合、すべてを一度にAIのメモリに収めることはできません。これを管理する方法は次の通りです：
フィルタリング：特定の質問やユーザーセグメントにフィルタリングして重要なものを分析します。たとえば、キーボードショートカットで苦労した人々、あるいは否定的なNPSスコアを持つ人々に焦点を当てます。Specificはこれをネイティブに実行できますが、あなたはまたChatGPTへの出力を事前フィルタリングすることもできます。
クロッピング：最も関連性のある質問と回答のみをAIに送信して、ツールがコンテキストを飛ばしたり混乱させたりしないようにし、深い掘り下げが正確であることを確かにします。
これらの制限を考慮することで、AIがよりシャープで、より関連性のある洞察を提供—スケールしても。ガイド付きのワークフローでこれを試したい場合、SpecificでのAIアンケート応答分析が好例です。
ユーザーアンケート回答を分析するための共同機能
アクセシビリティ研究では特に、アンケート分析における協力は一貫して困難です。異なるチームメンバーが異なった角度から結果を探りたいと思うし、誰が何を尋ねたか、あるいはどのインサイトが誰から来たのかを見失うのは簡単です。
AIと一緒にチャット：SpecificはそのAIチャットを通じて応答を会話形式で分析できることに加え、複数の独立した分析チャットを作成でき、それぞれが異なる質問、ユーザーペルソナ、デバイスタイプ、またはアクセシビリティの課題に焦点を当てています。
パーソナライズされたスレッドと可視性：各チャット分析はその作成者によってタグが付けられ、各メッセージは誰がそれを尋ねたかを明示的に表示します。プロダクトマネジャー、リサーチャー、またはアクセシビリティ専門家を含むチームと一緒に作業しているときに、これはすべての思考過程を透明かつ組織化された状態に保ちます。アクセシビリティのようなニュアンスが求められるトピックに取っては大きな利点です。
容易な切り替えとコンテキスト保持：チャット間を自由に行き来し、メモを比較したり、前のスレッドに戻ったりして、質問やその背後にある論理を失うことなく。クロスファンクショナルなチームにとっては、過去のスプレッドシートやSlackスレッドを掘り下げて結論がどのようにして出たのかを理解する必要がなくなります。
共同でのユーザーアクセシビリティ体験アンケートを作成する方法をテンプレートと共有オプションのガイドで知りましょう。
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より深い洞察をキャプチャし、即座に実用的な分析を獲得—魅力的な会話と超高速なAI対応の両方を提供するツールを利用して、ユーザーアクセシビリティ体験アンケートを構築しましょう。