この記事では、職業学校の学生アンケートからキャリアサービスの効果を分析する方法に関するヒントを紹介します。アンケートの回答を実行可能なインサイトに変える方法を知りたい方のために、簡単なガイドがあります。
アンケートデータ分析に適したツールの選択
適切なアプローチ（およびツール）は、データが主に数字であるか、学生からの書かれたフィードバックであるかによって異なります。
定量データ: 学生がキャリアサービスを「非常に役立つ」または「満足」と評価した人数などの数値データは、ExcelやGoogle Sheetsのような馴染みのあるツールを使用して簡単にカウントできます。
定性データ: 詳細な説明やフィードバックのような自由回答のデータは異質です。何百もの書かれた回答を手動で読んで構造化するのは現実的ではありません。ここでAIツールが大きな違いを生みます。
定性調査データの処理には2つの主要なアプローチがあります：
ChatGPTや類似のGPTツールを使ったAI分析
エクスポートとコピー: アンケートデータを（例えば、CSVやテキスト形式で）エクスポートして、その内容をChatGPTまたはそれに類似したAIツールに貼り付けることができます。その後、AIにデータに関する質問や指示を与えることができます。
制限: この方法でデータを処理するのはスムーズではないことが多く、フォーマットが乱れ、長いアンケートはAIの入力サイズ（コンテキスト）を超え、フォローアップ質問やコンテキストを追跡するのが難しいです。それでも、データセットが管理可能であり、プロンプトでの実験が好きな場合には機能します。
Specificのようなオールインワンツール
目的に合った設計: Specificは、学生からのアンケート回答を会話型の調査で収集し、強力なAIで分析する専用のAIツールです。
フォローアップの魔法: 学生が回答すると、アンケート自体が自動的に関連するフォローアップ質問を行うことができ、より豊かなフィードバックを引き出します。AIのフォローアップ質問機能の動作と、それがどうしてより深いインサイトに導くかをご覧ください。
即時AI分析: Specificはアンケート回答を即時に要約し、繰り返し発生するテーマや課題点を見つけ、データを実行可能なインサイトに変えます。スプレッドシートの乱れや貼り付け作業は不要です。AI調査回答分析機能を使用すれば、ChatGPTのようにアンケートデータと“対話”することができますが、調査専用に設計されています。会話のどの部分をAIに分析させるかも管理でき、コンテキストと関連性をよりコントロールできます。
キャリアサービス効果についての職業学校学生アンケートを独自に作成したい場合、職業学校調査用AIアンケートジェネレーターが事前に適切なプロンプトを設定して提供します。
職業学校学生キャリアサービスのアンケート分析に使えるプロンプト
プロンプトは、AIにあなたが望む方法でデータを分析させるための指示です。適切なプロンプトは、数百または数千の学生の回答から重要なポイントやパターンをすばやく抽出します。以下は私の好きなプロンプト（およびそれらの使用法）です：
核心をつかむためのプロンプト: これにより、自由回答データから最も重要なテーマを引き出すことができます。ChatGPTにも対応しています：
あなたのタスクは、太字で核心となるアイデアを抽出することです（各核心アイデアには4～5語）+最大2文の説明を追加。
出力要件：
- 不要な詳細を避ける
- 具体的な核心アイデアを何人が言及したか指定（数字を使用、単語ではなく）、最も言及されたものを上位に
- 提案なし
- 指示なし
出力例：
1. **核心アイデアのテキスト:** 説明テキスト
2. **核心アイデアのテキスト:** 説明テキスト
3. **核心アイデアのテキスト:** 説明テキスト
もしコンテキストを提供すれば、AIはより優れたパフォーマンスを発揮します。あなたが学びたいこと、目標、またはターゲットオーディエンスについて少し追加します。これがAIの“理解”を助け、インサイトをより鋭くします。
職業学校の学生からのキャリアサービスの効果に関する回答を分析してください。サービスの質とその影響に焦点を当てて、重要な側面や改善が必要な領域を特定してください。
主要なテーマを把握したら、次に掘り下げてください：
詳細な分析のためのプロンプト: 「XYZ（核心アイデア）についてもっと教えて」と尋ねて、詳細な内訳を取得します。
特定のトピックのためのプロンプト: 「誰かが就職支援に言及しましたか？」 — または「就職支援」を任意の特定の機能に置き換えます。「引用を含める」と付け加えると、学生の直接の例を求めることができます。
ペルソナのためのプロンプト: 「アンケート回答に基づいて、明確なペルソナを特定して説明してください—製品管理で使われる 'ペルソナ'と同様に。各ペルソナの重要な特性、動機、目標、および会話で観察された関連する引用またはパターンを要約してください。」
問題点と課題のためのプロンプト: 「アンケート回答を分析して、最も一般的な問題点、不満、または課題をリストアップしてください。それぞれを要約し、発生頻度またはパターンを記録してください。」
動機と推進要因のためのプロンプト: 「アンケートの会話から、参加者が行動や選択について表明した主要な動機、願望、または理由を抽出してください。類似の動機をグループ化し、データからの裏付けを提供してください。」
感情分析のためのプロンプト: 「アンケート回答に表される全体的な感情（例：肯定的、否定的、中立的）を評価してください。各感情カテゴリーに寄与する主要なフレーズやフィードバックを強調表示してください。」
提案とアイデアのためのプロンプト: 「アンケート参加者から提供されたすべての提案、アイデア、またはリクエストを特定してリストアップしてください。トピックまたは頻度で整理し、関連する場合は直接の引用を含めてください。」
満たされていないニーズと機会のためのプロンプト: 「回答者によって強調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明らかにするためにアンケート回答を調査してください。」
さらにプロンプトのインスピレーションや例の質問が必要な場合は、職業学校学生キャリアサービスのアンケートでベストな質問のガイドをご覧ください。
Specificが質問タイプによって定性データを分析する方法
Specificの気に入っているポイントの一つは、アンケートの構造を自動的に理解することです。ここでは、異なるタイプの回答をどのように処理するかを紹介します：
自由回答形式の質問（フォローアップあり、なしの両方）: AIは、自由回答項目に関連するフォローアップ質問への回答を含め、学生が提供したすべてのフィードバックを要約します。
フォローアップ付き複数選択質問: 各選択肢がそれぞれの要約を取得します。つまり、「どのサービスを利用しましたか？」と尋ね、その後「なぜ？」とフォローアップした場合、ツールは各選択サービスに対する明確なインサイトを提供します。
NPS質問: Net Promoter Scoreのために、AIは回答を推奨者、ニュートラル、批判者に分類します。各グループには、満足度や不満を引き起こす要因を明らかにするカスタマイズされた要約が提供されます。
同じことがChatGPTでも可能です。ただし、エクスポート、構造化、適切なプロンプトを要求するためには、通常より多くのステップが必要です。NPSアンケートを設計したい場合は、職業学校学生向けのNPSアンケートテンプレートを利用できます。
AIコンテキスト制限の課題への対処法
何百または何千もの回答がある場合、ほとんどのAIツールはコンテキストサイズの制限のために一度に「見える」データが限られています。幸いなことに、分析を効率的にするための2つの実用的な解決策があります（Specificには組み込まれています）：
フィルタリング: 特定の質問や選択肢の回答に基づいて会話をフィルタリングし、AIに送信される最も関連のあるサブセットのみを選択することができます。例えば、就職支援に否定的なフィードバックをした学生だけを見ることができます。
クロッピング: 分析される質問を選別できます。これにより、特定の自由回答やフォローアップに集中し、コンテキストサイズの制約内でも多くの会話を分析できます。
たとえChatGPTを使用している場合でも、これを手動で試すことができます—ExcelやGoogle Sheetsでエクスポートファイルをフィルターリングしたり、送信したい回答のみを切り出したりします。しかし、これらのオプションがツールによってシームレスに処理されると、はるかに効率的です。
職業学校学生のアンケート回答を分析するための協力機能
職業学校の学生のキャリアサービスに関するアンケートを分析する際は、特に研究、カウンセリング、管理部門の同僚と協力することが求められます—特に重要です。
AIとのチームチャット: Specificでは、結果についてAIと直接チャットするだけで解析が簡単になり、全員が学生の結果に興味を持つ全員とスムーズにコラボレーションし、重要なインサイトを得ることができます。
複数の分析チャット: 様々なトピックに焦点を当てた複数の分析チャットスレッドを維持できます。それぞれのチャットにはカスタムのフィルタやコンテキストを適用することができ、満足度、就職支援のギャップ、または人口統計の違いを掘り下げることができます。
AIを活用した共同チームチャット: SpecificではAIと直接チャットすることで結果を分析できます。これにより、誰でも簡単に結果に関する質問を提案することができ、研究、カウンセリング、管理のチーム間での拡張性のあるコラボレーションがより容易になります。
チームでアンケートをデザインしてみたいですか？AIアンケートエディターを使用することで、AIとのチャットによりアンケートの質問を即座に編集し、グループ全体と素早く共有することができます。
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