これは市民向けの歩行可能性と歩道に関するAI調査の例です。この例を見て試してみて、現代的な対話型調査がどのようにしてより豊かなフィードバックを引き出すかを理解してください。

市が主導するほとんどの歩行可能性と歩道に関する調査は、長すぎたり退屈だったり、日常の市民にとって本当に重要な点を見逃したりするため、うまく機能しません。

Specificでは、市民が調査で開示することの難しさを知っています。ここにある全てのツールはSpecificが提供し、専門家が行動可能で深い洞察を得るために作成したものであり、一般的な調査の頭痛を伴うことはありません。

対話型調査とは何か、そしてAIが市民にとってどのようにそれをより良くするか

歩行可能性と歩道に関する市民調査を実施したことがあるなら、その苦痛を知っていることでしょう。求めているのは、本物のストーリーであり、単語一つだけの回答や途中で放棄された未完成のフォームではありません。手動での調査作成は、多くの場合、長く一般的なフォームを生み出し、人々が完成させません。ここに対話型AI調査が輝くのです。

AI調査生成機を使用すると、「フォームを記入している」ような感覚ではなく、「賢い都市プランナーと話している」ような会話が得られます。調査は回答者の回答に応じて適応し、回答に関連性があり興味を引くように質問を導きます。これにより、特に歩行可能性、横断歩道、近所の安全性といったローカルなトピックに関する詳細なフィードバックを収集するのがはるかに簡単になります。手動の調査フォームと比較して、この方法はよくある落とし穴を避けるのに役立ちます。

なぜ市民調査にAIを使用するのか？

• より多くのエンゲージメント: 会話は応答者の感情や回答に応じて適応します。プロセスは個人的で関連性があると感じられ、もはや一般的なフォームではありません。

• より良い結果: AI駆動の調査ツールは、質問の選択と順序を最適化することで、回答率を最大25％増加させ、放棄率を30％削減することが実証されています。 [2]

• 専門家による経験の設計: Specificでは、調査作成者も市民もスムーズなユーザーエクスペリエンスを提供します。

このようなAI調査の例は、スピード、深さ、簡単さを兼ね備え、あなたの市民オーディエンスにとって何が最も重要であるかを発見するのを容易にします。もし自分で作成したいなら、市民調査作成ガイドを参照するか、特注のテーマに関するAI調査ビルダーをご覧ください。

以前の返信に基づく自動フォローアップ質問

Specificの最先端の機能の1つは、AIが各市民とチャットする方法です。表面的な回答を収集するだけでなく、耳を傾け、その後、以前の回答に合わせたフォローアップ質問をリアルタイムで行います。これは対話型調査モデルの魔法です。追加の作業なしに、より豊かで完全な文脈が得られます。

例えばフォローアップをスキップすると、以下のような状況が生じるかもしれません。

• 市民:「歩道の修理が必要です。」

• AIフォローアップ:「歩道の保守に関して、特にどのエリアやセクションが気になりますか？」

このシンプルなフォローアップは、問題の核心にすばやく到達します。これなしでは、結果が曖昧になり、市民が何を気にしているかを推測することになります。自動フォローアップは、無駄なメールのやり取りを省き、即座にフィードバックを明確にし、回答者が真に理解されている感じを与えます。もしこれらのAI駆動のフォローアップがどのように機能するかを見たいなら、自分で調査を生成して、実際の対話型調査ツールの力を体験してください。この機能の詳細は、自動AIフォローアップ質問ページにあります。

Specificでは、これらのフォローアップが従来の調査を実際の会話に変えるものであり、これが対話型調査と呼ばれる理由です。

魔法のような簡単な編集

歩行可能性と歩道に関する市民調査の変更は、迅速で手間いらずです。Specificを利用すれば、チャットや調整したいことを説明するだけで、AIが専門家のベストプラクティスに基づいて直ちに調査を編集します。ドラッグ＆ドロップも、終わりのないメニューや手動のロジックも必要ありません。欲しいものをシステムに伝えれば、数秒で全て安心して任せられます。面倒な作業を無くした調査編集です。詳細はAI調査編集ページをご覧ください。

市民が必要とする場所での柔軟な配信

歩行可能性と歩道についての市民からのフィードバックを得る際、調査をどのように配信するかが、誰が応えるかを形作ります。Specificは、2つの柔軟なオプションを提供します。

• 共有可能なランディングページ調査: 市のニュースレター、ソーシャルメディア、チラシ、地域イベントに最適です。リンクをシェアして、市民が自分のペースで参加できるようにします—広範なコミュニティアウトリーチに理想的です。

• 製品内調査: デジタルアプリやローカルサービスを持つ都市に最適です。住民ポータル、交通アプリ、都市のウェブサイト内にチャットウィジェットとして現れ、摩擦なく文脈内でフィードバックを捕捉します。

ほとんどの歩行可能性と歩道の取組は、共有可能なランディングページを使用することで最良のリーチが得られますが、デジタル都市サービスがある場合、製品内調査は画期的です。行動できる市民のフィードバックを促す質問についてのヒントを得るには、このベスト調査質問ガイドをお読みください。

AI駆動の調査分析と自動インサイト

レスポンスを集めるだけでは終わりません。Specificでは、AI駆動の分析が即座にフィードバックをまとめ、重要なトピック（例えば「自転車レーン」や「横断歩道の安全性」）を検出し、行動可能な結果を提供します—スプレッドシートも手作業も必要ありません。調査結果についてAIと直接チャットして即座に答えを得ることもできます。市民の歩行可能性と歩道に関する調査レスポンスをAIを使って解析する方法については、このステップバイステップガイドをご覧いただくか、AI調査レスポンス分析でさらに学んでください。

今すぐ歩行可能性と歩道の調査例を見てみましょう

ぜひ試してみてください—対話型調査がどのように感じられるかを見て、次のプロジェクトにインスピレーションを得て、歩行可能性と歩道に関する市民のより意味深い洞察を数分で引き出しましょう。