会話型分析

このページでは、WeJot におけるこの機能の主要なステップとベストプラクティスについて説明します。

従来のアンケートツールでは、分析は分断された最終ステップであることがよくあります。 収集後、ユーザーはデータを Excel、SPSS、Python にエクスポートし、結論を得るために複雑な操作を行います。

これにより、よくある問題が生じます:

• 専門家以外の人は本格的な統計処理を実行するのが難しい
• ワークフローが退屈で、反復にコストがかかる
• データとリサーチの意図の間のフィードバックループが弱い
• プロダクト内に「データ → インサイト」の真のクローズドループがない

会話型分析は、分析を質問するのと同じくらい自然にすることを目指しています。

どの統計手法を使うべきか、コードの書き方を知っている必要はありません。 知りたいことを説明するだけで十分です。

WeJot は会話型分析を通じて、自然言語を実行レイヤーに直接つなぎます。

完全な分析実行では、システムは次のことを行います:

• 分析の意図を理解する
• 適切な統計手法を選択する
• 分析コードを自動生成して実行する
• チャート、表、わかりやすい言葉での説明を生成する

プロセスは透過的です。あなたは問いと結論に集中できます。

会話型分析は、基本的な確認から本格的な分析まで、複数のレベルをカバーします。

全体像をつかむ

Give me an overview of this survey’s results.

WeJot は通常、次の内容を出力します:

• 回答数、完了率、平均時間
• 設問ごとの基本的な分布と平均
• 主要指標の全体的な傾向

グループを比較する

Compare satisfaction by gender and city. Are the differences significant?

WeJot は次のことを行います:

• 母集団を自動的に分割する
• 適切な検定（カイ二乗検定、t 検定など）を選択する
• 差が有意かどうか、その意味を説明する

統計的な細部を処理する必要はありません。結果を解釈するだけで十分です。

変数間の関係を探る

Are these rating questions correlated? Which questions matter most?

WeJot は次のことができます:

• 相関を計算する
• 強い/弱い関係を特定する
• 変数の構造を可視化する

スケールとモデリング

より高度なリサーチでは、直接質問できます:

These items form a scale. Calculate reliability for me.

または:

Run a regression and tell me which factors drive satisfaction.

WeJot は信頼性分析を実行し、回帰モデルを構築して、結果を説明します。

自由記述のテキスト分析

テキスト設問の場合:

Summarize the main themes in the suggestion responses.

WeJot は次のことを行います:

• 回答を集約する
• 共通のテーマをクラスタリングする
• 代表的な意見を抽出する

裏側では、WeJot は 3 つのことを行います:

1. 自然言語を分析プランに変換する
2. 統計コードを自動生成して実行する
3. 結果を読みやすいチャートと説明にまとめる

つまり、次のことを意味します:

• 新しい分析ニーズに、あらかじめ用意されたプロダクト機能は不要
• さまざまな調査シナリオを柔軟に組み立てられる
• 分析機能を継続的に拡張できる

会話型分析は、次のような方に最適です:

• どの手法を使えばいいかわからない
• 仮説をすばやく検証したい
• 分析の切り口を繰り返し変えたい
• ツールの操作より結果の解釈に時間を使いたい

その価値は統計知識を置き換えることではなく、 より多くの人がデータを使えるようにすることです。