調査例: 従業員のエンゲージメントに関する従業員調査

AIと会話して、会話型アンケートの例を作成しましょう。

これはAI調査従業員エンゲージメントに関する例です。インタラクティブな調査例を使うことで、すぐにそれを確認し試すことができ、従業員の率直なフィードバックをより賢く集める方法を体験できます。

従業員が実際にエンゲージメント調査を記入するのは苦痛だということは分かっています。特に調査が長すぎたり、誰も読まない退屈な人事フォームのように感じられたりするときです。

Specificでは、AI会話調査を専門としており、これらの問題を正確に解決し、よどんだ不完全な回答を実用的な知見に変えます。

会話形式の調査とは何か、そしてなぜAIが従業員にとってより良いのか

従業員エンゲージメント調査を作成したことがある人なら誰でも、良い完了率と本当に正直な入力を得ることがどれほど難しいか知っています。人々は質問を飛ばしたり、一言で回答したり、途中で退出したりします。それは通常、無情なフォームや不格好な調査レイアウトによるものです。

会話形式の調査は—特にAI調査ビルダーを使用する場合—これをすべて変えます。静的なアンケートの代わりに、従業員は人間のように(プレッシャーをかけずに)耳を傾け適応するAIエージェントと対話します。このやり取りは、回答者が尋問されているのではなく、聞かれていると感じさせます。

AI生成調査と手動調査作成の違いは何ですか?詳細を見てみましょう:

手動調査

AI生成の会話形式調査

静的で、フォームのように感じられる

対話のよう—魅力的で動的

回答が曖昧な場合、フォローアップを逃す

明確化を求め、深く探る

作成と編集に時間がかかる

AIが専門知識で論理を構築し、数分で洗練する

完了率が低いことが多い

会話の流れのおかげで完了率は70%〜90%になる [1]

なぜ従業員調査にAIを使用するのか?

  • 研究によれば、AIを活用した調査では完了率が70%から90%と、従来の調査の10–30%と比べて非常に高くなっています。調査がリアルタイムで適応し反応することで、回答者が集中し続けます。

  • より短く、もっと会話的な調査は従業員の応答を維持します。調査の長さは本当に重要です:より少なく、よく調整された質問を持つ調査は、86.35%の完了率を達成できます [3]。

  • AI駆動の調査は、チェックボックスの回答よりも自然な会話を促すことで、より正直で実用的な洞察を得ることができます。

Specificでは、会話形式の調査において最もスムーズなユーザーエクスペリエンスを提供することに何よりも注力しています。従業員と調査作成者の両方が、簡単で有意義で新鮮な現代的なフィードバックプロセスを楽しむことができます。

前回の回答に基づく自動フォローアップ質問

ゲームチェンジャーな機能の一つは、SpecificのAIがフォローアップ質問をどのように処理するかです。各従業員の回答の後、AIは即座に次の質問や明確化すべき質問を決定します。これにより、専門の人事担当者のように、しかも自動的で迅速に、より豊かで完全な洞察を得ることができます。

これをメールでのフォローアップや手動での情報収集と比較すると、大幅な時間の節約になり、より強力で実用的な結果を得ることができます。

  • 従業員:「コミュニケーションに満足していない。」

  • AIフォローアップ:「コミュニケーションが期待を満たさなかった具体例を教えていただけますか?」

  • 従業員:「仕事量がストレスです。」

  • AIフォローアップ:「ストレスの主な原因は締め切り、チームの期待、それとも他の何かですか?」

これらのフォローアップをしないと、実行が難しい曖昧な結果になります。しかしAIであれば、会話が自然に展開され、違いをすぐに実感できます。AIフォローアップの仕組みについてさらに学ぶ。

統合されたフォローアップこそが、これを会話形式の調査にしています。自分で調査を生成してみて、より深く掘り下げるとは何かを感じてください—手動で複雑な論理を記述することなく。

魔法のような簡単な編集

調査を微調整する必要がありますか?Specificでは、編集は会話のように簡単です。何を変更または追加したいかをAIに伝えるだけで、研究に基づいたベストプラクティスを使って即座に調査を更新します。フォームビルダーや複雑なメニューは必要ありません。質問を言い換えたり、厳密なフォローアップを追加したりする場合でも、数秒で完了します。

素早い修正かフローの大幅な見直しかにかかわらず、AI調査編集者が難しい部分を処理するので、設定をいじることなくより良いフィードバックを収集することに専念できるのです。

柔軟な調査配信方法:ランディングページまたは製品内

従業員エンゲージメント調査の配信方法は重要です。Specificでは、2つの強力な配信方法があります:

  • 共有可能なランディングページ調査:会社全体のエンゲージメント投票、全社からのフィードバック、またはパルスチェックに最適です。リンクをメール、Slack、または社内ポータルで共有するだけで技術的なセットアップは不要です。

  • 製品内調査:SaaSチームや、従業員がすでに使用しているツールで直接フィードバックを得たい企業に理想的です。ワークフローの後、オンボーディング中、または重要なアクション完了時に調査をトリガーします。この方法は、継続的なエンゲージメントチェックや迅速に動く企業の人事チームに特に有用です。

チームに最適な方法を選ぶことができます。従業員エンゲージメントのためには、ランディングページ調査が通常最もアクセスしやすく柔軟です。それを広く共有し、データは1か所に整理されて分析する準備が整います。

AIで数秒で従業員フィードバックを分析する

Specificでは、乱雑なスプレッドシートや終わりのないコメントスレッドに悩まされる必要はありません。AI調査分析が即座に回答を要約し、トレンドを発見し、実行項目を引き出します。トピック検出AIと直接チャットして調査結果を議論する機能により、従業員が実際に何を言っているのか、次に何をするべきかを迅速に理解できます。

AIパワードの分析のベストプラクティスに興味がありますか?AIを使って従業員エンゲージメント調査回答を分析する方法を確認します。

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AIフォローアップ、即時編集、組み込みの分析で強化された、実に魅力的で会話形式の従業員エンゲージメント調査を体験してみましょう。それを試してみて、いかに実行可能なフィードバックを得ることが簡単かを発見してください。違いを自分で確認してください。

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情報源

  1. superagi.com. AI対従来の調査: 2025年における自動化、正確性、ユーザーエンゲージメントの比較分析

  2. luppa.app. 回答率の理解: 従業員エンゲージメント調査からの洞察

  3. luppa.app. 回答率の理解: 従業員エンゲージメント調査からの洞察

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アダム・サブラ

アダム・サブラは、ディズニー、Netflix、BBCを含む100万人以上の顧客にサービスを提供するスタートアップを構築した経験を持つ起業家であり、オートメーションに対する強い情熱を持っています。