「参考になりました」で、集計を終えていませんか
最近、研修アンケートをAIで要約したのに、「それで次回は何を直すの？」と聞かれて困っていませんか。感想はきれいにまとまる。でも、改善案を出そうとすると、どの回答を根拠にしたのか探し直す。せっかく読んだアンケートが、報告用の文章になっただけで止まってしまう場面です。
自由記述には、感想、困ったこと、改善の希望が混ざっています。「全体を短くまとめて」という依頼では、何件あった意見か、どの回答に書かれていたかが、完成文から見えなくなることがあります。読みやすい要約と、次の行動を相談できる材料は同じではありません。
ここで意外なのは、集計表の合計が回答数と違っても、すぐに間違いとは言えないことです。一人が「資料の文字が小さい。練習時間も短い」と書けば、二つの話題を含みます。一方、同じ人が練習時間への不満を二度書いても、それを二人分として数えるのは違います。何を一件と呼ぶかを決めずにAIへ集計させると、数字があっても説明に困るのです。
小さな練習では、確認を省くより「どこを見ればよいか」を決めます。原文と分類が並んでいれば、回答番号をたどって点検できます。速さや正確さを保証する方法ではありません。
この教材で作るのは、研修後の改善意見を整理した台帳と、次回に試す改善案一件のメモです。AIには分類の下書きを任せ、人が元の回答と件数を確かめます。最後に残すのは「多かったので改善します」という曖昧な文章ではなく、根拠の回答番号と、まだ承認されていない小さな試行案です。
使うのは文章入力ができるChatGPTと、パソコンのメモ帳です。ブラウザーで会話を始め、文字をコピーできる方を対象にします。特定モデル、有料専用機能、ファイル添付、Excel、APIは使いません。教材は500円。サービスの利用料金・上限は契約条件をご確認ください。実データを用意せず、本文内の架空の二例だけで練習できます。
対象は少量の自由記述を整理する担当者です。大量集計、統計的な効果検証、回答者の評価、原因の断定は扱いません。件数の少ない深刻な問題を軽く扱う方法でもありません。掲載する答えは独自に設計した期待例で、実際のChatGPTの応答を記録したものではなく、同じ出力は保証しません。図も実画面ではなく概念図です。
この先では、材料をそろえ、分類し、答え合わせをして、一件の改善メモへ落とすまでを五つの手順で進めます。「じゃあ、どこから始めればいい？」に、そのまま使える入力文で答えます。
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