公的サービスにおける多様性、公平性、包括性に関する高品質な会話型調査を、Specificで瞬時に生成します。AI調査ツール、フィードバック調査生成器、精選されたテンプレート、強力な例、および公的サービスにおける多様性、公平性、包括性に関する関連ブログ記事を探索してください—このページのすべてのツールはSpecificの一部です。
なぜAI調査生成器を使用するのか?
従来の調査作成は時間がかかり、堅苦しいものです。公的サービスの多様性、公平性、包括性のためのAI調査生成器は、専門家レベルの調査を迅速に作成し、質問作成に時間を費やすことなく、偏りを気にせずより良いフィードバックを得ることができます。プロセスが他と異なる理由は以下の通りです:
手動での調査 | AI生成調査 |
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専門知識が孤立している; 偏見や曖昧な表現のリスク | AIはベストプラクティスを活用します; 明確で偏りのない言語 |
面倒なコピーライティングとフォーマット | あなたのプロンプトから瞬時に調査を作成 |
スマートなフォローアップがなく、静的なフォーム | 文脈に応じた会話型調査 |
手動でのデータ操作 | 自動サマリー、テーマ分析 |
なぜ公的サービスの多様性、公平性、包括性に関する調査にAIを使用するのか? 重大な意思決定が必要な場合—例えば、公的部門での代表性の低いグループの障壁を特定する場合—正確性と共感が求められます。例えば、2021年には英国の公務部における女性人口は54.2%でしたが、高級公務員では47.3%に過ぎませんでした。 [1] こうした細部が、DEIの意味のある改善に重要なのです。AI調査ビルダーはこれらのデータギャップを指摘し、文脈に合わせた関連性のある偏りのない質問を作成します。Specificを使って、会話型の調査が回答率を高め、豊富で実行可能な洞察を表面化—DEI分野でのフィードバックにおける優れたユーザーエクスペリエンスを提供するリーディングソリューションとなっています。
準備はできましたか?カスタムの多様性、公平性、包括性調査をゼロから即座に開始するには、AI調査生成器にアクセスするか、精選されたオーディエンス別テンプレートを閲覧してインスピレーションを得てください。
実際のDEIの洞察を促す質問の設計
弱い調査の質問はデータを弱体化させます。Specificの会話型AI調査ツールを使用すれば、研究グレードの質問を毎回得ることができます。多様性、公平性、包括性の調査時に何を尋ねない方が良いか、何がより効果的かの具体例を以下に示します:
悪い質問 | 良い質問 |
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「私たちのDEIプログラムが気に入っていますか?」 | 「現在のDEIイニシアチブがあなたの日常業務にどの程度効果的だと感じますか?」 |
「あなたのチームは多様ですか?」 | 「あなたのチームの組成が包括性を支持する、あるいは妨げる方法はどのようなものですか?」 |
「あなたは自分が含まれていると感じていますか?」 | 「最近、職場で含まれているまたは除外されていると感じた状況を説明できますか?」 |
あまりにも多くの調査が曖昧なまたは誘導的な言葉に頼りがちです。SpecificのAI調査エディターは、これらの落とし穴を回避するために専門知識を引き出し、ターゲットを絞った微妙なプロンプトと自動フォローアップ質問を提供します。「あなたの組織は多様ですか?」と尋ねるのではなく、どのサービスされていないグループが代表されているか、そしてどこにギャップがあるかを深掘りすることができます。例えば、2021年に英国内で民族的少数派として認識された官公庁職員はわずか14.3%であり、上級職ではさらに少数でした。 [1]
実行可能なヒント: 常に回答者に説明の機会を与える—オープンエンドの文脈に合わせた質問は、はい/いいえの簡単な回答では得られない阻害要因や成功したイニシアチブを明らかにします。
その自動フォローアップについて興味がありますか?各調査の会話で、より深い洞察を捉えるのにどのように役立つかを読み進めてください。
前の回答に基づく自動フォローアップ質問
静的なフォームでは、多様性、公平性、包括性のような複雑なトピックには限界があります。そこに自動フォローアップが大きな違いを作ります。SpecificのAI調査生成器は、質問を尋ねて終わるのではなく、リアルタイムで文脈に応じたフォローアップを使用し、各回答の背景にある「なぜ」を明らかにし、探るのです。
「時々職場で置き去りにされていると感じる」と回答者が言った場合、AIはすぐに「この状況が発生した具体的な事例について教えてください」と尋ねることができます。
誰かがDEIをサポートするための組織変更を説明した場合、AIは「これらの変更はあなたの帰属意識にどのような影響を与えましたか?」とフォローアップするかもしれません。
代表性に関する回答について、AIは「ここでリーダーシップの役割を最も/最も少なく代表されていると感じるグループはどれですか?」と尋ねます。
なぜこれが重要か? スマートなフォローアップ質問がなければ、不明瞭な回答や機会の喪失に終わりがちなため、「多様性と大丈夫」という回答だけでは、インクルージョン努力が周辺化されたグループに標的を絞っているかどうかわからなくなってしまうのです(例えば、2021年の英国では公的部門での障害者の代表性は13.6%でした)。 [1]
すべての回答が文脈に応じた明確化を引き起こす可能性があるため、調査の会話はより豊かで人間味溢れるものとなり—あなたがメールでフォローアップしたり面倒なインタビューを実施する必要なしに、これらのフォローアップが大きなゲームチェンジャーとなります—次の調査で試してみて、どのように機能するかを確認してください。
AIによる調査分析が報告をラクに
データのコピーペーストはもう過去のもの:AIを活用して公的サービスにおける多様性、公平性、包括性に関する調査を即座に分析。
自動的にオープンエンドおよび多項選択回答をサマリー化
重要なテーマを表面化(例:目に見える少数派の障壁、ジェンダーギャップ、アクセシビリティのニーズ)
迅速な意思決定のための実行可能な洞察を提供
AIで調査回答を分析:SpecificのAIと直接対話し、結果について新たな視点を明らかにする
手作業のタグ付けやスプレッドシートサマリーは歴史です。自動化された調査インサイトにより、役職や部門での代表性の違いのようなトレンドを頭を抱えることなく発見できます。AI駆動の公的サービスにおける多様性、公平性、包括性調査分析がデータを有意義な対話に変え、管理ではなくアクションに集中できるようにします。
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迅速で専門性が高い調査作成、スマートなフォローアップ、そして瞬時のAI駆動のインサイト—あなたのDEI調査を活かし、今日から実際の変化を推進しましょう。
情報源
英国政府。 公務員部門の多様性と包括性ダッシュボード(2021年)
ウィキペディア - カナダの公共サービス。 雇用の公平性:カナダの公共サービスにおける表象
ロイター。 米国情報機関の多様性統計(2023年)
