企画職やマーケターの皆さん、ユーザーアンケートの結果が山のように積まれていませんか？大量のフィードバックを見て、どこから手をつければ良いか途方に暮れているかもしれません。この記事では、AIを活用してデータの海から有益な情報を引き出す方法を、具体的に解説します。具体的なプロンプトの設計から、実際の対話例まで、初心者でも簡単に試せるステップを紹介しますので、ぜひ最後までご覧ください。
AIへの“魔法の呪文”、その構造を分解します
AIがこの悩みを解決する根本理由
AIは、大量のテキストデータを高速で処理し、パターンや傾向を見つけ出す能力に長けています。企画やマーケティングの観点からは、消費者の声を「読み解く」ことが求められますが、これがAIの得意とするところです。特に自然言語処理（NLP）技術を使ったAIは、言葉のニュアンスまで分析できるため、アンケートの自由記述欄からも重要なインサイトを抽出することが可能です。
基本のプロンプト: データの概要を把握する
最初のプロンプトでは、「このアンケート結果から、最も多く言及された問題点は何ですか？」とAIに尋ねます。この質問は、AIがデータ全体を概観し、頻出するキーワードやフレーズを集計するためのトリガーとなります。ここで大切なのは、AIに対する質問が明確で具体的であることです。曖昧な質問は、曖昧な結果を生み出すため、初心者でも失敗しにくいように具体性を意識しましょう。
応用プロンプト: 深掘りを行う
データの概要が掴めたら、次は具体的な情報を深掘りするためのプロンプトを設計します。「最も問題視されている『速度』について、具体的なユーザーのコメントを教えてください」という形です。ここでは、特定のテーマに焦点を当て、それに関連する詳細なユーザーの声を抽出させます。このステップでは、AIが関連するデータポイントを精密に抽出するために、キーワードを明確に伝えることが重要です。
ありがちな失敗プロンプトとその改善法
初心者が陥りがちな失敗は、「このアンケートに何が書かれていますか？」といった非常に広範囲で抽象的な質問をすることです。この質問では、AIはどの情報を優先して良いのか判断できず、不十分な結果を返す可能性が高いです。改善するには、「このアンケートで、製品の使い勝手に関する否定的なフィードバックを教えてください」と具体的に区分けして質問することが有効です。