アンケートの山。そこから洞察を抽出し、実際のアクションに移す。この作業は思ったよりも複雑で、多くの企画職やマーケターが頭を悩ませています。しかし、この記事を通じて、AIがどのようにしてこのプロセスを効率化し、より深い洞察を引き出す手助けをするのかを、具体的なテクニックと共に紹介します。
AIを使ったアンケート分析の新しいアプローチ
AI技術を活用することで、膨大なユーザーフィードバックを効果的に処理し、価値ある情報を抽出することが可能です。核心に迫るのは、AIに正しい問いを投げかける「プロンプト」の技術です。プロンプトはAIに特定のタスクを理解させ、適切な回答を引き出すための指示や質問です。
基本のプロンプト：データの概要を把握する
まずは基本となるプロンプトの設計から。例えば、「このアンケートデータにはどのようなキーワードが頻出していますか？」という問いかけから始めます。これにより、AIはテキストデータを解析し、最も多く言及されているテーマや単語をリストアップします。このプロンプトの強みは、データセット全体のトレンドを迅速に捉えることができる点です。
応用プロンプト：深い洞察を引き出す
次に、より高度な洞察を得るための応用プロンプトです。「顧客が最も不満を感じている点は何ですか、その理由も含めて教えてください。」このプロンプトでは、AIによる深いテキスト解析が行われ、特定の不満の原因となる要素が明らかになります。ここで重要なのは、単に結果を得るだけでなく、その背後にある理由も探求することです。
リアルなプロンプトの改善例
では、ありがちな失敗プロンプトとはどのようなものでしょうか。「ユーザーの意見を教えてください」というあまりにも曖昧なプロンプトでは、AIはどの情報を提供すれば良いのかを判断できず、役立つ答えを得ることが困難です。これを改善するには、「最も評価が低かったサービスの具体的な改善点は何ですか？」と具体性を持たせることが効果的です。
実践例：プロンプトを使った対話
実際の企画職のマーケターがAIと対話するシナリオを想定します。初めに「どのサービスが顧客から高評価ですか？」と尋ね、それに対してAIが「速さと使いやすさです」と回答。しかし、それだけでは不十分なので、「なぜそれが高評価なのか、具体的な理由を教えてください」と質問を深めることで、より具体的な顧客の声が得られました。
横展開TIPS
この技術は他の多くの場面にも応用可能です。例えば、社内報告書の要点をAIに要約させる際にも、具体的なプロンプトを設定することで、重要な情報を効率的に抽出できます。また、新商品の企画書作成時に市場のニーズを分析する際も、同様のアプローチが利用できます。
最初の小さな一歩
この記事を通じて紹介したAIの使い方を試してみたいなら、まずは簡単なプロンプトから始めてみてください。たとえば、最近のプロジェクトで集めたフィードバックに対して、「このフィードバックから学べることは何ですか？」と尋ねてみるのです。この小さな一歩が、大きな洞察へとつながる第一歩になります。