回別の傾向変化を比較分析する

こんにちは！このレッスンでは、研修やワークショップを複数回実施したあとに「前回と今回で何が変わったのか？」をAIの力を借りて分析する方法をお伝えします。

週末に料理を何度か作ったとします。1回目は味が薄くて、2回目はちょうどよくなって、3回目は焦がしてしまった……。そんなとき、「どの調味料を変えたらどう変わったか」を比べると、次回の料理のヒントになりますよね。研修の分析もこれと同じです。回ごとに「参加者の反応」「理解度」「満足度」がどう変わったかを比べることで、研修をより良くしていくヒントが見つかります。

この Atom を終えると、あなたは AI ツール（＝人工知能を使った便利なソフト）の力を借りて、回別の傾向変化をひとつの比較レポートにまとめられるようになります。所要時間は約15分です。

始める前に、以下のものを用意してください。

• 分析したい研修のデータ（2回分以上）: アンケート結果、参加者の発言メモ、感触のメモなどでOKです。Excel（＝表計算ソフト）や Google スプレッドシート（＝ネット上で使える表ソフト）の形式が扱いやすいです
• AI ツールへのアクセス: ChatGPT（https://chat.openai.com）または Claude（https://claude.ai）にログインできる状態にします。どちらでも大丈夫です
• 回数の情報: 「第1回」「第2回」のように、どのデータが何回目のものか分かるようにしておきます

良い例: 「第1回アンケート.xlsx」と「第2回アンケート.xlsx」をそれぞれ用意し、シートに「日付」と「回数」が書いてある

悪い例: すべての回のデータが1つのファイルに混ざっていて、どれが何回目か分からない

まずは分析しやすい形にデータを整えます。AI は「きれいに揃ったデータ」のほうが正確に分析できます。

1. 回ごとにデータを分ける: 第1回・第2回・第3回……と、それぞれ別のシート（または別ファイル）に分けておきます
2. 項目（列）をそろえる: 「満足度」「理解度」「自由意見」など、各回で同じ項目名を使います。項目名が違うと AI が比べにくくなります
3. 不要な情報を削る: 個人名やメールアドレスなど、分析に関係ない列は消しておきましょう。AI に個人情報を渡さないのも大事なポイントです

良い例: 各回のシートに「Q1.満足度（5段階）」「Q2.理解度（5段階）」「Q3.自由意見」の3列がそろっている

悪い例: 第1回は「満足度」、第2回は「満足度（1-5）」、第3回は「satisfaction」と列名がバラバラ

データが用意できたら、AI にアップロードします。ここでは ChatGPT と Claude の2つの方法を紹介します。

方法A: ChatGPT を使う場合

1. ChatGPT を開き、チャット画面左下の📎（クリップ）マークをクリックします
2. 準備した Excel ファイルをアップロードします
3. 下の「プロンプト例」をコピーして送信します

方法B: Claude を使う場合

1. Claude を開き、チャット欄の📎マークをクリックします
2. 準備した Excel ファイルをアップロードします
3. 下の「プロンプト例」をコピーして送信します

ポイント: Excel ファイルをそのままアップロードできない場合は、データをコピーしてチャット欄に直接貼り付けてもOKです。

次のプロンプト（＝AI へのお願い文）をコピーして、AI に送りましょう。

以下にアップロードした2つの研修回のデータを比較し、傾向の変化を分析してください。

【分析してほしいポイント】
1. 満足度の平均値の変化（上がった？下がった？）
2. 理解度の平均値の変化
3. 自由意見によく出てくるキーワードの変化
4. 回答のばらつき（全員が似た回答か、人によって大きく違うか）

【出力形式】
- まず数値の変化を表にまとめてください
- 次に「改善された点」と「課題として残る点」を箇条書きで分けてください
- 最後に次回の研修に向けた改善提案を3つ挙げてください

第1回のデータ: [アップロード済み or ここに貼り付け]
第2回のデータ: [アップロード済み or ここに貼り付け]

「何をしているか」の説明: AI に2回分のデータを渡して、「どこが変わったか」を表と箇条書きで整理してもらうお願い文です。分析ポイントと出力形式を指定することで、AIが的確に答えてくれます。

良い例: 「満足度の変化」「キーワードの変化」「改善提案」のように、見てほしい観点を具体的に書く

悪い例: 「このデータを分析して」とだけ書いて、どんな比較がしたいか伝えない

3回以上のデータがある場合のプロンプト

3回以上のデータがある場合は、次のように依頼を調整します。

以下の3回分（第1回・第2回・第3回）の研修データを時系列で比較してください。
回を追うごとにどのような傾向変化があるか、折れ線グラフをイメージして説明してください。

AI からの回答が届いたら、次の3ステップで結果を確認します。

ステップ1: 数字の変化を確認する

満足度や理解度の平均が上がったか下がったかを確認します。AI が出した数字が正しいか、元データの数字と照らし合わせましょう。

確認のしかた: 元データで満足度の合計÷人数を電卓で計算して、AIの出した平均値と一致するか見ます。

ステップ2: 言葉の変化に注目する

自由意見によく出るキーワードが「分かりにくい」から「楽しかった」に変わっていれば、改善の兆しがあります。

ステップ3: AI の出力を疑う

AI は間違えることがあります。特に以下に注意してください。

AI に追加で質問する例: 「この結果について、もう少し詳しく教えてください。特に満足度が下がった原因として考えられる仮説を3つ挙げてください」

最後に、分析結果をひとつのレポート（Markdown 形式の文書）にまとめます。これが今回の成果物（＝あなたが作るもの）です。

レポートの構成例:

AI にレポート作成を手伝ってもらうプロンプト例: 「上記の分析結果を使って、上司に報告するためのレポートをMarkdown形式で作成してください。概要・改善点・課題・次回アクションの4セクション構成でお願いします。」

レポートが完成したら、以下のチェックリストで確認しましょう。すべてにチェックが入れば完成です。

• 元のデータと矛盾する結論がないか
• 数字（平均値など）を自分でも確認したか
• 「改善された点」と「課題」の両方が書かれているか
• 次回のアクションが具体的か（「頑張る」ではなく「演習時間を10分増やす」のように）
• 第三者（研修に関わっていない人）にも意味が伝わる書き方か