この記事では、AIを活用した調査応答解析と会話型調査ツールを使用して、ワークスペース管理者のオンボーディング体験に関する調査結果を分析するためのヒントを提供します。
調査応答を分析するための適切なツールを選ぶ
ワークスペース管理者のオンボーディング体験に関する調査データを分析する際のアプローチは、収集した応答のタイプと構造に依存します。
定量データ: 構造化された応答（例：多くの管理者が「非常に満足」または「トレーニングが包括的であった」と選んだ場合）を扱う場合は、ExcelやGoogle Sheetsのようなクラシックなツールを使用して結果を迅速に集計できます。これらのツールは、シンプルな選択データをわかりやすいチャートに変換するのに適しています。
定性データ: 管理者が詳細なオンボーディングストーリーを共有したり、彼らの課題を説明したりするオープンエンドのフィードバックに対しては、状況がより厳しくなります。応答を一つ一つ手動で読み取るのはスケールできないため、AIツールを使用して、応答全体に潜むテーマや課題、アイデアを要約する必要があります。
定性応答を扱う際に利用できる2つのアプローチがあります。
AI分析用のChatGPTまたは類似のGPTツール
コピーペーストしてチャット: 調査応答をエクスポートしてChatGPT（または他のGPTベースのツール）に貼り付けて分析することができます。この方法では、プロンプトを使用してすぐにテーマや課題点を抽出したり、感情を要約したりできます。
制限事項: この方法でデータを処理するのはあまり便利ではありません。大量の応答があるとAIのコンテキスト制限に問題が発生する可能性があり、データを整理するために多くの準備作業と手作業が必要です。
それでも、ChatGPTは短い調査や迅速な定性チェックのための一括分析を実行するのにアクセスしやすく強力です。実際、ChatGPTは現在、定性調査データの分析に広く使用されており、自然言語のプロンプトをいくつか駆使するだけでテーマ解析、感情検出などを行うことができます。[1]
Specificのようなオールインワンツール
調査業務用に設計: Specificはこの種の課題に最適です。調査データを収集し、リアルタイムで深掘りするフォローアップ（自動プロービング質問のおかげです）を含めて、それをすべて一か所でAIで分析できます。
AI駆動の分析が手軽に: Specificはオープンエンドとフォローアップの応答を自動的に要約し、主要なテーマを際立たせ、洞察を表示します—手動のコーディングやスプレッドシートの混乱なく。AIによる調査応答分析は迅速、実用的、かつ対話的で、ChatGPTのようにデータとチャットできるうえに、調査特有のコンテキストが追加されます。仕組みはこちらをご覧ください。
調査データ用に微調整: フィルター、各分析角度におけるチャットスレッド、およびAIにデータが送信される方法を管理する追加機能を利用できます—複雑なオンボーディング経験の分析を一般的なAIツールに比べて容易にします。
最初から始めたい場合、Specificはどのターゲットオーディエンスにも対応可能なAI調査構築ツールを提供しています。
ワークスペース管理者とオンボーディングに特化したアプローチが必要なら、ワークスペース管理者のオンボーディング調査生成器を使用してください。
より広範なオプションを比較する場合、NVivo、MAXQDAなどのAI駆動ツールも、大規模データセット内のテーマを自動的にコード化および可視化できますので、スプレッドシートにだけ頼る必要はありません。[1]
ワークスペース管理者のオンボーディング体験調査応答を分析するために使えるプロンプト
AI調査応答分析の最大の利点の一つは、プロンプトを使用してワークスペース管理者のオンボーディング調査から洞察を引き出せることです。以下に強力なプロンプトをいくつか示します：
コアアイデアを抽出するプロンプト: オープンエンドの応答で言及された主要なテーマやトピックの高レベルな要約を生成するために使用します。ここに推奨するプロンプトを示します（Specificのデフォルトから適応）：
あなたのタスクは、重要なアイデアを太字（コアイデアごとに4〜5語）で抽出し、最大2文の解説を追加することです。
出力要件:
- 不必要な詳細を避ける
- 何人が具体的なコアイデアを言及したかを指定する（単語ではなく数字を使用）、最も言及されたものを上位に
- 推奨事項なし
- 示唆なし
例の出力:
1. **コアアイデア テキスト:** 解説テキスト
2. **コアアイデア テキスト:** 解説テキスト
3. **コアアイデア テキスト:** 解説テキスト
ヒント: AIはコンテキストをより多く与えると、より良いパフォーマンスを発揮します。データを分析に送る前に、調査の目的、ターゲットオーディエンス、時間、または特定の懸念事項について簡単に説明してください。例：
ワークスペース管理者のオンボーディング体験調査からの応答を分析してください。最初の3ヶ月における繰り返し見られる痛点を特定し、管理者が最も難しいと感じた点、ドキュメントに関する驚くべきコメントを探してください。調査は2024年Q1に100人以上の従業員を抱える企業の管理者を対象に実施されました。
詳細探索のためのプロンプト: コアアイデアを表面化した後、簡単にプロンプト：「XYZ（コアアイデア）についてもっと教えて」と入力して、より深い洞察を得たり、結果をサブテーマでセグメント化します。
特定のトピック用プロンプト: 特定のオンボーディング技術やプロセスを誰かが言及したかどうかを確認したい場合、簡単に質問してください：
誰かがXYZについて話しましたか？引用を含めて。
ペルソナ用プロンプト: 異なる役割や背景に基づいて意見をセグメント化したい場合：
調査応答に基づいて、製品管理で使われる「ペルソナ」に似た形で、異なるペルソナのリストを特定し、記述してください。各ペルソナについて、主な特性、モチベーション、目標、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。
痛点と課題用プロンプト:
調査応答を分析し、言及された最も一般的な痛点、フラストレーション、課題を列挙してください。各々を要約し、パターンや発生頻度を示します。
提案とアイデア用プロンプト:
調査参加者が提供したすべての提案、アイデア、または要求を特定し、列挙してください。それらをトピックや頻度で整理し、関連する場合に直接引用を含めます。
調査を設計している場合は、これらのワークスペース管理者オンボーディング体験のためのベスト質問からインスピレーションを得ると、より豊かなデータとより洞察に富んだAI分析が得られます。
Specificが異なる質問タイプから定性データを分析する方法
Specificは、異なるタイプの質問に応じた要約方法を自動的に調整し、オンボーディング体験全体での洞察の接続を容易にします：
オープンエンドの質問（フォローアップの有無を問わず）: 全ての応答に対する即時の要約を取得し、詳細なフォローアップのやりとりで管理者が何を言ったかを詳細に把握できます。
フォローアップ付きの選択式質問: 各オプションごとに要約が取得されます。例えば、誰かが「オンボーディングプロセスが不明瞭」と選んでさらに説明する場合、それに関連する説明のコンパクトな報告をすべて見ることができます。
NPS質問: Specificは、自動的にフォローアップの応答をプロモーター、パッシブ、またはディトラクターによってグループ化し、それぞれがオンボーディングの強みとギャップについて何を言ったかを要約します。
この方法はChatGPTでも手動で再現できますが、もっと手間がかかります。カテゴリをフィルタリング、グループ化し、追跡するのは目的に沿ったワークフローなしでは迅速に管理不能になります。
もっと実用的なヒントを求めますか？ワークスペース管理者オンボーディング調査の作成と分析のガイドをご覧ください。
大規模な調査データセットを分析する際のAIのコンテキスト制限に対処する方法
AIモデル（ChatGPTを含む）には、同時に処理できるトークンまたは単語の最大数というコンテキスト制限があります。もしワークスペース管理者のオンボーディング調査が人気があり、多数の長い応答がある場合、この制限に達するかもしれません。
Specificでは（標準装備の）管理を簡単にするため、2つの主要な戦術があります：
フィルタリング: データセットを絞り込みます。特定の質問に答えたか特定のオプションを選んだ管理者だけを選択し、AIは最も重要な応答のみを分析します。
クロッピング: 送信されるコンテンツを、AIに選択する1つの質問または質問のサブセットに絞り込みます。これにより、モデルのコンテキストウィンドウ内により豊かで充実した会話を収めることができます。
ほとんどの一般的なAIツールでは、どのデータを分析セッションに送るかをコントロールできないので、スプレッドシートやデータファイルを手作業で編集することになりますが、Specificではほんの数クリックで済みます。
ワークスペース管理者調査応答を分析するための協力機能
協力はしばしば課題になります。オンボーディング体験調査に取り組むチームにとって、スプレッドシートの行き来のメール、編集の衝突、どの管理者が何を言ったかを見失うことは、本当に障害になります。
一緒に分析する—まるでリアルなチャットスレッドのように: Specificを使用すれば、調査データについてAIとチャットを開始するだけです—データ操作は必要ありません。探求したいトピック、質問、または視点がそれぞれ独自のチャットとなり、名前を付けて同僚と共有できます。
複数の分析スレッド、明確な著者表示: チーム全員が異なるフィルターを使用してチャットを開始できます（例：「大型企業の新規採用者はオンボーディング研修について何を言ったか？」）。誰がどのディスカッションを開始したかが常に明確で、協力分析に透明性と調整を加えます。
誰が何を言ったかを見る: 複数の人がAIチャットに協力する際は、Specificは各メッセージにアバターを明示的に表示するので、誰が何に貢献したかを追跡しやすくなり、迅速に共同意思決定ができるようになります。推測は不要で、誤解も減り、真のチームワークが可能になります。
始めるためには、AIで調査を共同編集するか、ワークスペース管理者オンボーディング調査用のNPS調査構築ツールを使用して即座にドラフトを作成し、分析に必要なデータ構造を取得することがおすすめです。
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