アンケート結果の分析

アンケート結果の分析アプリでは、Excelなどのアンケート結果を分析・分類します。

ファイルをアップロードして、整理された企業情報を生成します。

入力例

・アンケート結果：アンケート結果が記載されたファイルをアップロードします。

・何についてのアンケートですか(例：セミナー、新商品に関する意見収集)：セミナー

・アンケートの目的(例：満足度を測るため、市場調査)：満足度の調査

結果例

入力例の内容で生成を実施すると下記のような結果が生成されます。

生成された文章は、その場で編集やコピー、ファイルとしてダウンロード(txt・PDF・docx)が可能です。

### 1. 質問項目ごとのインサイト

#### 今回のセミナーにご満足いただけましたか。
- **平均点**: 4.44。これは、参加者がセミナーにかなり満足していることを示しています。
- **類似した回答の割合**: 5点が38.9%、4点が50%。これは、大多数の参加者がセミナーに満足しているが、完全には満足していないことを示しています。

#### 3.の評価について理由をお聞かせください。
- 「わかりやすかったです」系の回答が27.8%と最も多く、セミナーの内容の理解度が高いことを示していますが、「簡潔で理解しやすいが、ボリュームが足りない」という意見も11.1%あり、内容の充実度に関しては改善の余地があることが示唆されています。

#### 本セミナーに関するご感想を教えてください。
- 「新機能についてわかりやすく説明していただきました」系の回答が11.1%となっており、セミナーの内容が一部の参加者には有益であったことがわかります。しかし、その他の感想が72.2%と大多数を占めており、参加者の意見が多岐にわたっていることがわかります。

#### 本セミナーに関する内容に関して追加のご希望はございますでしょうか。
- 「詳細な案内やデモを希望する」が11.1%、「資料送付のみ希望する」が88.9%となっており、参加者はセミナー後のフォローアップとして資料の提供を強く望んでいます。

### 2. 全体の結果から見られるインサイト
- セミナーの満足度は全体的に高いが、完璧ではない。特に、セミナーの内容のボリュームや詳細に関しては、参加者からの追加の要望があります。
- 参加者はセミナーの後のフォローアップとして、特に資料の提供を望んでいます。

### 3. 改善のために取るべきアクション
1. **内容の充実**: 「簡潔で理解しやすいが、ボリュームが足りない」というフィードバックに基づき、セミナーの内容をより詳細にするか、追加のセッションを設けることを検討してください。
2. **フォローアップ資料の提供**: 参加者が資料の提供を強く望んでいるため、セミナー後に詳細な資料やデモを提供することで、参加者の満足度をさらに高めることができます。
3. **多様な意見への対応**: その他の感想が多数を占めているため、セミナー後に参加者からの具体的なフィードバックを収集し、今後のセミナーの改善に役立てることが重要です。

アプリ編集画面

標準で用意されているインプット項目とLLMモデル・プロンプトは下記の内容になります。

インプット

利用者に入力してもらいたい項目を3つご用意しています。

インプット項目は追加や削除、入力形式(インプットタイプ)の変更をすることができます。

• アンケート結果

  • 変数：@result

  • インプットタイプ：アドバンスド

• 何についてのアンケートですか(例：セミナー、新商品に関する意見収集)

  • 変数：@theme

  • インプットタイプ：テキスト

• アンケートの目的(例：満足度を測るため、市場調査)

  • 変数：@purpose

  • インプットタイプ：テキスト

LLMモデル

標準モデルは「OPENAI GPT-4 Turbo」がセットされています。

モデルを変更することで生成結果の仕上がりが変わる場合があります。

プロンプト

{}で囲まれているものはインプットで設定されている変数が当てはめられており、プロンプト記載欄の下にチップの形で表示されている変数をクリックすると簡単に記載ができます。

インプットの変数を変更した際は、プロンプト内の変数も変更する必要があります。

プロンプトのOne Pointアドバイス

アンケート結果に対して、インサイトや改善案を得るための平均点の算出ルールなどをマッププロンプトで指定しています。 マッププロンプトを編集することで、自社独自の取得項目や分類のルールなどに沿ったインサイトや改善案を得ることが可能です。