🔍 分析機能を活用する:目的に合わせて分析する|実戦編

アンケート結果を受け取ったとき、最も多い考えはおそらくこうでしょう。

データそのものよりもはるかに重要なのは、意思決定に活用できるインサイトです。

今回の実践編では、データスペースを活用して目的に合った迅速な分析から報告までを効率的に進める「近道」をご紹介します。

実習に使用するデータは、データスペースに加入すると誰でも受け取れるAI検索サービスに関するアンケートデータです。まだ会員でない場合は、まず登録してから一緒に進めてみましょう。

データを受け取ったら、最初にすべきことは「どの基準で分析するか」を決めることです。

この基準によって、インサイトの方向性はまったく変わることがあります。

分析基準は、調査前に立てた仮説や意味のある差がありそうな項目を思い浮かべて決めるとよいでしょう。

例えば、AIサービス利用に関するアンケートを分析するとしたら、次のような仮説を立てられます。

この仮説を検証するために「AI検索サービス」を変数リコード機能を利用して次のようにまとめられます。

変数 再コード化とは、簡単に言えば「データを再グループ化するツール」です。

アンケートを作るときは、回答者が混乱しないように、また仮説に合わせて情報を丁寧に集めるために設問を細かく分けます。

しかし実際に分析すると、細かすぎるデータをまとめたり、逆に再分割して見なければならないことがあります。

そのようなときに変数リコード機能を使えば、必要な基準に合わせてデータをすっきり整理できます。

分析基準を作ったら、次は集団間の差を確認する番です。

クロス分析では主に3つのツールを活用できます。

カラーコーディングとは、クロス分析表に表示されたデータの中で、全体値に対して統計的に有意に高いまたは低い値を色で示す機能です。

アンケート全体を分析対象に設定する理由は、仮説があっても確信できない場合が多いためです。全体データを見ながら予想外のパターンを発見できることがあります。

データが多すぎて複雑な場合は、一部の選択肢をクロス分析から除外したり、回答数並び替えフィルターで簡単に整理してもよいです。

このように実習データをカラーコーディングすれば、人々がどんな状況で生成AIを使い、どんな状況では検索ポータルを主に使うのかを推測できます。

クイックフィルターは、全体データの中から特定集団だけを選んで深く分析できる機能です。

例えば、生成AI利用者のうち「ChatGPT」だけを利用する人を見たい場合はフィルターを活用しましょう。

自由記述回答は消費者の考えや意見をそのまま聞ける利点があります。

しかし、これを数値化するには「コーディング」作業が必要で、多くの時間がかかります。

データスペースのテキストAI分析を使えば、最大1,000件の自由記述回答を迅速に数値化して分析できます。

分析が終わったら、結果を迅速にチームと共有し、次のアクションを決めることが重要です。

データスペースのAI要約レポートは、アンケート内容を自動で整理し、PPTファイルでダウンロードできます。

ここまで目的に合わせた分析に必要な核心機能だけを素早く見てきました。

分析には唯一の正解がないので、状況に合わせて今日紹介した方法を気軽に適用してみてください。

進行中に疑問があれば、画面右下のアイコンからお問い合わせください。目的に合わせてアンケートを分析し、インサイトを得られるように迅速にサポートします。

データスペースにはさまざまな高度分析ツールが用意されています。高度機能を活用してさらに深く分析したい方は、続く応用編にご期待ください！