この記事では、検索およびコンテンツ可発見性に関するワークスペース管理者のアンケートの回答/データを分析する方法についてのヒントを提供します。AIを活用したアンケート回答の分析についての実用的なアドバイスをお求めなら、ここが最適な場所です。
ワークスペース管理者アンケートの回答を分析するための適切なツールの選択
検索およびコンテンツの可発見性に関するワークスペース管理者アンケートデータを分析し始めるとき、その最良のアプローチは収集する回答のタイプに依存します。以下は各タイプに効果的な方法です：
定量データ：たとえば、どれだけの管理者がある選択肢を選んだかを確認する場合、ExcelやGoogleシートのような古典的なスプレッドシートツールは、クイックチャートや数値で役立ちます。
定性データ：自由回答や詳細なフォローアップ回答は別物です。数十または数百の回答を手動で読むことは現実的ではありません。この場合、AIベースのツールは大きな違いを生み出し、すべてのテキストにある意味を抽出してテーマを浮かび上がらせます。
定性的な回答を扱う際のツールには2つのアプローチがあります：
ChatGPT または同様のGPTツールによるAI分析
アンケートデータをエクスポートしてAIとチャットする：1つの方法は、自由形式のアンケート回答をエクスポートし、それらをChatGPTまたは同様の言語モデルに直接貼り付けることです。これは小規模なデータセットに特に有効で、役立つプロンプトを作成できれば（この後に共有します）。
利便性は課題:しかし、急速に複雑化します。フォーマットの設定、ファイルの分割、コンテキストサイズの制限がスケールアップするにつれて問題となります。学ぶための時間よりも調整に時間を費やしてしまいます。
Specificのようなオールインワンツール
アンケート回答分析用に構築されたAI：Specificのようなツールは、構造化および非構造化フィードバックを対象に設計されたAIエンジンを使用して会話型アンケートデータを収集し、分析します。これにより、より深い洞察のためのフォローアップ質問の利点と、自動化されたAI主導の要約を得ることができます。
フォローアップ質問によりデータ品質の向上：Specificがアンケートデータを収集する際、自動的にフォローアップを行い、リアルタイムでアイデアを明確にします。「AIフォローアップ質問機能」ガイドでその仕組みをご覧ください。
インスタントAI分析、強力なチャット機能：分析の時には、Specificが回答を要約し、最も一般的なテーマを見つけ、AIとあらゆる側面についてチャットできるようにします—手動準備やコンテキストの問題はありません。AIに送信するものを管理し、機密データに集中し、迅速にコアの洞察に焦点を当てます。
その他の定性調査データの強力なAI分析ツールには、NVivo、MAXQDA、Delve、Canvs AI、Quirkos、Reveal、Atlas.ti、Voxpopmeなどがあります。これらはすべて、AI主導のコーディング、テーマ検出、感情分析に焦点を当てており、チームが貴重な洞察をより迅速に得られるようにしています。[1]
ワークスペース管理者アンケート分析に役立つプロンプト
ChatGPT、Specific、その他のAI分析ツールをより効果的に活用するためには、正しいプロンプトを与える必要があります。これが私が使用する（そしてより良く、より行動可能な調査結果を求める誰にでもお勧めします）基本プロンプトです：
コアアイデアのプロンプト:これは、検索およびコンテンツ可発見性に関するワークスペース管理者の大きな回答セットの主テーマを明らかにします。以下をすべての回答にコピーして使用してください：
あなたのタスクは、太字のコアアイデア（各コアアイデアにつき4-5語）と最大2文の説明を抽出することです。
出力要件：
- 不要な詳細を避けること
- 特定のコアアイデアを挙げた人数を指定する（言葉ではなく数を使用）、最も言及されたものを上に
- 提案なし
- 示唆なし
サンプル出力：
1. **コアアイデアのテキスト:** 説明テキスト
2. **コアアイデアのテキスト:** 説明テキスト
3. **コアアイデアのテキスト:** 説明テキスト
これは実際にはSpecificで使用されるデフォルトのプロンプトであり、ChatGPTでもシームレスに機能します。
より良い結果のためにAIにコンテキストを与える：AIがアンケートの内容、回答者、関心事項を理解するための導入メッセージを必ず追加してください。例：
このデータセットは、社内のコラボレーションプラットフォームにおける検索とコンテンツの発見性に関するワークスペース管理者のアンケートからのものです。主な痛点と最も要求された改善点を把握したいと考えています。それに応じてテーマを抽出してください。
特定のテーマに深く掘り下げる：コアアイデアが浮上したら、次を使用してください：
XYZ（コアアイデア）についてもっと教えてください
XYZについて誰か話しましたか？ このプロンプトは、フェデレーション検索やインデックスの遅さのような特定の問題点や提案を掘り下げます：
フェデレーション検索について誰か話しましたか？引用を含めて。
ペルソナのプロンプト：ワークスペース管理者のさまざまなタイプ—たとえば、高度に技術的なユーザーと操作重視のユーザー—によって回答をスライスしたいとき：
アンケート回答に基づいて、異なるペルソナのリストを識別し、記述してください。各ペルソナについて、主な特性、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ます。
痛点や課題のプロンプト：これは、管理者が直面する本当の障害やフラストレーションを引き出します：
アンケート回答を分析し、最も一般的な痛点、フラストレーション、または課題を一覧にします。各項目を要約し、出現頻度やパターンを記録します。
提案とアイデアのプロンプト：改善に関する実用的なアイデアを抽出し、頻度で優先順位をつけます：
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、リクエストを特定し、リストにします。それらをトピックや頻度で整理し、関連する場合は直接の引用を含めます。
ワークスペース管理者向けアンケートの検索およびコンテンツ可発見性に関するプロンプトや質問のアイデアをさらに得たい場合は、この専門家記事をご覧ください： 検索およびコンテンツ可発見性に関するワークスペース管理者アンケートのベスト質問。
特定された質問タイプに基づく定性データの分析方法
Specificは、定性的な回答の山を整理する手間を軽減し、自動的に要約し、質問構造に基づいて洞察をグループ化します。各タイプの処理方法は次のとおりです：
自由回答（フォローアップの有無を問わず）：主な質問と関連するフォローアップ質問のすべての回答の簡潔な要約を受け取り、全体像を提供します。
フォローアップ付きの選択肢：選択をし、Specificはその選択に付随するすべてのフォローアップのテーマ要約を提供します。管理者が選んだだけでなく、なぜその選択をしたのかを迅速に把握できます。
NPS（ネットプロモータースコア）：Specificは、プロモーター、パッシブ、およびデトラクターにフィードバックを自動的に分割し、それぞれのグループの「理由」を別々に要約します。これにより、満足度スコアを根本的なストーリーや問題に直接結びつけることができます。
ChatGPTを使用して同じことができますが、各セクションに適したデータを手動で整理してコピーする必要があります—多少の手間はかかりますが、小規模なデータセットを扱っている場合や、専用ツールに投資する前に実験したい場合には管理可能です。
すべてがエンドツーエンドでどのように機能するかについては、詳細な AIアンケート回答分析ガイドをご覧ください。
大規模なワークスペース管理者アンケートを分析する際のAIコンテキスト制限への対処法
AIベースの調査分析における大きな課題は、大規模なデータセットがコンテキスト制限のために1つのプロンプトに収まらない場合です。技術的な制約のために重要なデータを失ったり、過度に単純化したりするのは避けたいものです。これに対処するための2つの実証済みの方法があり、Specificはどちらも組み込んでいます：
フィルタリング:選択した質問や選択した回答を得た会話のみを分析することです。これにより、AIを過負荷にすることなく、無関係な回答に埋もれることもなく、管理しやすく、フォーカスを保持できます。
クロッピング:分析の前にAIに送るデータの関連する質問だけを選択します。これにより、非常に大規模な調査でも、特定の問題やサブトピックに関するリッチな分析が可能になります。
調査の設計と構造で成功するためのガイドについては、詳細なステップバイステップガイドをご覧ください： 検索およびコンテンツ可発見性に関するワークスペース管理者アンケートの作成方法。
ワークスペース管理者アンケート回答分析のための協力機能
アンケートの協力は簡単ではありません—ワークスペース管理者が検索およびコンテンツ可発見性に関する所見を掘り下げる必要があるときに、これを実感するでしょう。メールチェーン、無限のスプレッドシート、散逸したメモがすべての人を遅れさせます。
Specificの協力アプローチ：あなた（およびチーム）はAIとチャットするだけで回答を分析します。各チャットセッションはそれ自体がプライベートなワークスペースのようで、一意のフィルタを適用し、特定のサブグループに焦点を当て、誰が分析を開始したかをすぐに確認できるので、プロジェクトが絡まることはありません。
明確な責任とチームワーク:Specific内のチャットは、各参加者のアバターと名前を表示し、チーム全体でアイデア、優先事項、所見を追跡するのを容易にします。この方法で、技術的な管理者、コンテンツマネージャー、経営者がそれぞれ関係することに集中でき、互いに干渉することなく作業できます。
アンケートデータをチームのアクションに変える最速の方法であり、ダストをかぶる報告書ではありません。自分のアンケートを作成してみませんか？スタートするには、すべてのベストプラクティスプロンプトが揃った「検索およびコンテンツ可発見性に関するワークスペース管理者向けAIアンケートジェネレーター」をご利用ください。
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