この記事では、歩行者の安全に関する市民調査の作成方法をご案内します。Specificを使えば、手動でのフォーマットなしで、数秒でスマートで会話形式の調査を生成 できます。
市民に対する歩行者安全に関する調査を作成する手順
時間を節約したい場合は、このリンクをクリックしてSpecificで調査を生成してください。AIを用いた調査作成は非常に簡単です—歩行者の安全に関する包括的な市民調査を、意味論的な調査技術を使用して数秒で作成できます。カスタムニーズに応じて、AI調査ジェネレーターからゼロから開始することもできます。
希望する調査内容を教えてください。
完了です。
率直に言って、すぐに始めたいなら、これ以上読む必要はありません—AIは調査の作成だけでなく、専門レベルの質問も作成し、回答者に洞察あるフォローアップ質問を投げかけてデータの背後にある実話を明らかにします。それは速く、柔軟であり、常に意味のある洞察のために調整されています。
歩行者安全に関する市民調査が重要な理由
正直言って、歩行者安全に関する市民調査を実施していない場合は、重要な地元の知識や強力なアドボカシーの機会を逃しています。歩行者の安全は単なる副次的な問題ではありません。それはグローバルな課題です—歩行者は世界の道路交通死亡者数の約22%を占めています（世界保健機関による）[1]。2021年には、アメリカ合衆国だけでも驚くべきことに、7,388人の歩行者が死亡し、60,577人が交通事故で負傷しました [2]。
このことは調査の作成にどのように関係するのでしょうか。人々がどこで危険を感じているかを理解することは、実際の変化を促すことができるからです。調査は以下を可能にします:
悲劇が起こる前に危険な場所を見つける
可視性の実践や危険な横断など、公共の認識や行動を理解する
政策、運転者の認識、歩行者の経験の間のギャップを明らかにする
例えば、36%の歩行者は、高視認性ベストを着用しないか、時々しか着用しません 。道路近くを歩くとき—夜間または視界が悪いときでも[3]。これらの行動について市民に尋ねなければ、本当に効果的な安全キャンペーンやインフラ改善を実施する機会を逃します。調査結果は、歩道の追加や照明の強化のように、よりスマートな意思決定へ直接的に影響します—どちらも重要であることが証明されています（歩道だけでも、歩行者の怪我や死亡を88%減少させる可能性があります[4]）。
結論として、公開会議や二次的な報告にのみ頼っていると、全体像を把握することはできません。歩行者の安全における市民からのフィードバックの重要性は過小評価できません。
歩行者の安全に関する良い調査とは？
歩行者の安全に関するしっかりとした調査は、明確で偏りのない質問と、正直で具体的な回答を促す会話調を活用します。言語を親しみやすく保つことで、市民は起こったことだけでなく、それがどのように感じられ、なぜそれが重要なのかを共有する意欲を持ちます。調査で意味論的な明確さを保証することで、市民が観察した内容だけでなく、それが行動や懸念を動機付ける理由を明らかにします。
良い実践と悪い実践を分解しましょう:
悪い実践 | 良い実践 |
|---|---|
誤解を招く質問や誘導的な質問：「交差点は安全でないと思いませんか？」 | 中立でオープンなプロンプト：「メインストリートの横断歩道の利用時にどれほど安全に感じますか？」 |
はい/いいえのみ | オープンエンドとスケール質問を組み合わせて、より豊かなデータを得る |
専門用語：「RRFBの有効性を説明してください」 | 一般的な言語：「点滅する横断歩道サインに気づきましたか？」 |
良い調査の真の尺度は、回答の量と質の両方です。高い回答率だけでなく、より安全な通りへの前進を助ける質の高く、思慮深いフィードバックが必要です。
歩行者安全に関する市民調査に最適な質問タイプは？
効果的な市民調査は、現場で何が起きているのかを360度の視点で把握するために、さまざまな質問タイプを組み合わせて使用します。
オープンエンドな質問は、人々が詳細を付け加えるのに役立ちます—特に詳細、物語、または想念を明らかにする際に価値があります。独自の視点や根本的な原因をキャプチャするために使用してください。
あなたの近所で、最も危険だと感じるスポットはどこですか？
最近、道を渡るときに安全でないと感じた状況を説明できますか？
単一選択の選択肢質問は、基本を定量化し、ひと目で比較できる構造化データを得るのに最適です。問題をベンチマークしたり、特定の行動の普及をテストする際に使用してください。
交通の近くを歩くことが多いのはいつですか？
午前（9時前）
午後（9時〜5時）
夕方（5時以降）
交通の近くを歩くことはほとんどありません
NPS（ネットプロモータースコア）質問は、全体的な満足度や安全性を測定するのに強力です。NPSアプローチを試し、単純な指標が必要なときに使用してください。Specificを使って秒でNPS調査を生成することができます。
0（非常に不安全）から10（非常に安全）までのスケールで、友達に自分の近所を歩くことを勧める可能性はどのくらいですか？
「なぜ」の理解を深めるフォローアップ質問: 行動可能な洞察を得るための鍵は、何が起こったかだけでなく、なぜを理解することです。フォローアップ質問は、曖昧な回答を明確にしたり、文脈を探求するのに最適です。（「なぜあなたはそう感じるのですか？」または「その状況で安全だと感じるためには何が必要ですか？」）。
その安全評価を選んだのはなぜですか？
最後に高視認性の服を着用したのはいつですか？
最高の質問を作成する方法についてもっと学びたいですか？歩行者安全に関する市民調査の最高の質問ガイドで新しいアイデアと詳細なヒントをチェックしてください。
会話形式の調査とは何ですか？
会話形式の調査は、その名の通りです—市民に対して無限のグリッドを投げつけるのではなく、動的で状況を踏まえたフォローアップを行い、本当の対話のように感じられる調査です。この主な利点は、回答率の向上、完了率の向上、そしてより質の高いフィードバックです。例えば、「夜に道路を横断する際に不安を感じます」と答えた場合、AIを活用した調査が「その時間帯に何が安全でないと感じさせますか？」と優しく突っ込むでしょう。
体験を簡単に比較してみましょう:
手動調査 | AI生成調査 |
|---|---|
静的で硬直的な質問 | 現場対応型 |
市民調査にAIを使う理由 時間が重要だからです。AI調査例を用いれば、アイデアから専門的に作成され、フォローアップに即応可能な調査まで30秒です。それは速度だけではありません—AI調査は非常に適応的で、長いインタビューを必要とする洞察を得ることができます。シームレスで最良のユーザー体験を求めるなら、Specificの会話形式調査が最適—クリエイターにも回答者にも魅力的です。
調査作成方法にもっと深く理解を得たい場合は、調査分析と作成に関する私たちの記事を参照してください。
フォローアップ質問の力
フォローアップ質問は、魔法が起こる場所であり、Specificの会話型AIはそれをどんな静的なフォームよりもさらに進化させます。自動AIフォローアップ質問（こちらを参照してください）を利用すると、システムがコンテキストに沿ったスマートなフォローアップを行い—専門研究者のように—回答の背後にある「なぜ」をしっかりと把握できます。単発の回答に頼っていると、人々の動機について推測するしかありません。自動フォローアップを使用すれば、遅れたメールのやり取りの煩わしさを省き、即座に実行可能な明快さに進むことができます。
市民: 「時々不安を感じます。」
AIのフォローアップ: 「何が不安を感じさせましたか？照明、交通速度、または他の何かでしたか？」
フォローアップは何回質問すべきか？ ほとんどの調査では、主要トピックごとに2〜3回のフォローアップがあれば十分です。フォローアップを過剰に行う必要はありません—Specificでは、必要な情報が収集されたらシステムを停止させるように設定できるので、回答者が尋問されていると感じることはありません。
これが会話形式の調査となるのです: 各フォローアップは自然に流れ、静的な調査を市民が物語や具体的な詳細を共有する対話に変えます（単純なチェックボックスでは決して明らかにならないことが多いです）。
AI調査応答分析: オープンエンドのフィードバックが多い調査？問題ありません。Specificを使えば、AIチャットとサマリーを用いて簡単に応答を分析できます—乱雑な現実のフィードバックでもどのように機能するかは、詳細なAI調査応答分析ガイドをご覧ください。
これらの自動化されたフォローアップは、新しいフィードバックの収集方法です—調査を生成して違いを実際に体験してみてください。
歩行者安全調査の例を見る
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