T3-32-JA · Tier 3 · Job Skills
AI+ 調査設計と分析
よりよい質問、より深い示唆
よりよい質問。よりクリーンなデータ。行動につながる発見事項。
これまでにアンケート調査を実施したことはあっても、集まったデータが何を語っているのか、そもそも正しい問いを立てられていたのか、確信が持てなかった方は少なくないはずです。本書は、アンケート調査のライフサイクル全体にわたる体系的な方法論をお届けします。30のプロンプトを収めたSurvey Prompt Toolkit、自由記述回答に対するAIを活用したテーマ別コーディング、そして「発見事項 → 示唆 → 提言」の連鎖です。調査の価値は「問いの前の問い」で決まることを知る皆さんのために、AIエンジニアリング企業が作り上げた一冊です。
ティア
Tier 3 · Job Skills
カテゴリ
Business Operations
形式
ガイド
更新
Q4 2026
他のエディション
GlobalGlobal — Japanese
デジタル版
US$58
本書の中身
- 35個のすぐに使える、市場で実証済みのプロンプト：調査設計、設問作成、サンプリング計画、データクレンジング、定量分析、テーマコーディング、提言の作成まで
- 調査の全ライフサイクルをカバーする手法：「何を明らかにしたいのか？」という問いかけから、実行可能な発見事項を得るまでの一連の流れ
- 自由記述回答向けのテーマコーディングワークフロー：午後1つの時間で500件のコメントを処理可能
- 発見事項 → 示唆 → 提言という連鎖：調査データをステークホルダーの行動へと確実に結びつける仕組み
- HRマネージャー、マーケター、評価担当者、研究者、政策アナリスト向けの30日間実践プラン
対象読者
調査研究の方法論を正式に学んだことはないものの、アンケート調査を設計・実施し、その結果を読み解く必要があるすべての専門職の方々。たとえば、従業員エンゲージメント調査を設計する人事担当者、顧客満足度調査を行うマーケター、混合研究法によるプロジェクトを進める研究者、プログラムの成果を評価する評価担当者、公衆衛生の研究者、市民の意見を集める政策アナリスト、ステークホルダーの意識を把握するプロジェクトマネージャーなどです。回答者が従業員、顧客、患者、学生、市民のいずれであっても調査の技法は同じであり、本書はあらゆる現場で活用できるよう設計されています。
その他の対象：初めて調査方法論を学ぶ大学院生や若手研究者の方々、そしてAIの支援によって既存のワークフローを加速したい市場調査の担当者の方々。
身につくこと
- 広範な調査目的を、具体的で測定可能な測定概念に落とし込む
- AIの支援を受けながら、適切な設問タイプと構成を備えた調査票を設計する
- 設問にバイアス、曖昧さ、妥当性上の誤りがないかを評価する
- 代表性のあるデータ収集に向けて、サンプリングと実査を計画する
- 調査データをクレンジングし、回答の質を評価する
- 度数分布、クロス集計、ベンチマークを用いて定量回答を分析する
- AIの支援を受けながら、自由記述回答のためのテーマ別コーディング体系を作成する
- 調査の発見事項を、実行可能な提言として体系的に提示する
本書の内容
- スキルチェック
- アンケート作業は、AIを活用する準備ができていますか？
- 第1章
- 今、アンケート調査におけるAIの実態
- 第2章
- 何を知る必要があるかを明確にする
- 第3章
- アンケート調査票の設計
- 第4章
- 効果的な設問の書き方
- 第5章
- サンプリングと回答者への到達
- 第6章
- 質の高い回答の収集
- 第7章
- 定量回答の分析
- 第8章
- 自由記述回答の意味を読み解く
- 第9章
- 発見事項から提言へ
- 第10章
- 30日間で身につけるアンケート調査スキル入門プラン
- 巻末資料
- スキルサマリー・推奨書籍・用語集・ツールリファレンス
AIエンジニアリング企業が開発したツール——調査とは、「質問の前の質問」の質によって決まる、ということを熟知する研究者のために。