根拠を失わずにユーザーフィードバックを分析する

著者: AILesson6 分でセットアップテスト済み:ChatGPTClaudeGeminiレビュー日: 2026-08-27

クイック回答

引用、件数、不確実性を関連づけたままテーマを整理する. 入力するもの: フィードバック項目, 分析する問い. 期待される結果: 根拠に裏づけられたテーマと、データでは裏づけられない主張の一覧.

コンテキストを追加

テキストはこのブラウザ内に留まります。AILesson Prompts は、そのテキストをモデルやサーバーに送信しません。

フィードバック項目分析する問い

あなたのプロンプト

未入力のフィールドはプレースホルダーとして表示されたままなので、プロンプトをコピーして編集できます。

以下の番号付きフィードバックを分析し、この問いに答えてください：
[question]

フィードバック：
[feedback]

ルール：
- すべての根拠について、元の項目番号を残してください。
- このサンプルを超えて出現率を推測しないでください。
- 直接の観察、解釈、仮説を区別してください。
- 原因が実質的に異なるコメントをまとめないでください。

出力：
1. 項目番号、コード、感情、根拠の抜粋を含むコーディング表
2. テーマと、それを裏づける項目番号および件数
3. 矛盾と外れ値
4. 信頼度を付けた製品への示唆
5. このデータセットでは裏づけられない主張
6. 次に収集すべき根拠

Playgroundで試す

デフォルトで非公開プロンプトの組み立てはブラウザ内で行われます。組織が許可しない限り、機密情報を AI サービスに入力しないでください。

入力から結果へ

具体例

具体的なコンテキストを加えると、このレシピが実用的な結果になる様子をご覧ください。

実際の入力

フィードバック項目: 1. 「リマインダーは便利ですが、コメントごとに届くのは疲れます。日次ダイジェストのほうがよいです。」 2. 「インポート失敗の即時通知は残してください。以前、その通知のおかげで古い数値を顧客に提示せずに済みました。」 3. 「スマートフォンのプッシュ通知が 20 分ほど遅れて届くことがあります。」 4. 「メールの要約は役に立ちますが、同じタスクが 2 回表示されることがあります。」 5. 「忙しいプロジェクトでコメント通知が何十件も発生したため、すべての通知をオフにしました。」 6. 「プロジェクトごとの通知設定が必要です。現在の全オンか全オフだけの切り替えでは大まかすぎます。」
分析する問い: 次回のベータ版までに、製品チームはどの通知機能の変更を優先すべきですか？

出力例

1. コーディング表

項目	コード	感情	根拠
1	コメント通知過多、ダイジェストを希望	混合	「コメントごとに届くのは疲れます」
2	重大な通知には価値がある	肯定的	「古い数値を顧客に提示せずに済みました」
3	モバイル配信の遅延	否定的	「20 分ほど遅れて」
4	要約は有用だが内容が重複	混合	「同じタスクが 2 回表示」
5	通知量が原因でオプトアウト	否定的	「すべての通知をオフ」
6	プロジェクト別設定がない	否定的	「全オンか全オフ」

2. テーマ

通知量と制御： 項目 1、5、6（3 件）。
配信品質： 項目 3、4（2 件）。遅延と重複は別の原因として扱うべきです。
選択的な即時性の価値： 項目 2（1 件）。インポート失敗通知が役に立っています。

件数が示すのはこの 6 件だけで、利用者全体ではありません。

3. 矛盾と外れ値

項目 1 はコメントの日次ダイジェストを希望し、項目 2 はインポート失敗の即時通知を評価しています。出来事の緊急度に応じて通知方法を変えれば、両方のニーズに対応できます。項目 3 は配信遅延に関する唯一の報告です。

4. 製品への示唆

このサンプル内で信頼度が高い： プロジェクト別または出来事の種類別の制御を用意する。
中程度： 要約の重複とモバイル通知の遅延を別々に調査する。
中程度： 重大な通知は即時配信を維持し、通常の活動にはダイジェストをテストする。

5. 裏づけられない主張

このサンプルからは、問題の出現率、プラットフォーム全体の信頼性、ダイジェストがオプトアウトを減らすか、どの変更が継続利用を改善するかは判断できません。

6. 次に必要な根拠

出来事単位の配信ログ、設定、オプトアウト行動を収集し、より大規模で区分されたベータ版サンプルを使って、ダイジェスト頻度とプロジェクト別制御をテストしてください。

これがうまくいく理由

1
項目 ID により、統合した結果と元の根拠とのつながりを維持できます。
2
観察と仮説を分けることで、過度な主張を抑えられます。

結果を確認

すべてのテーマを特定の項目まで追跡できますか？
サンプルの限界が明確に示されていますか？

安心して使うために

よくある質問

このレシピをいつ使うか、何を用意するか、どの場面で人による確認が依然として重要かについての実践的な回答です。

「根拠を失わずにユーザーフィードバックを分析する」を使う前に、何を準備すればよいですか？

フィードバック項目と分析する問いを準備してください。プレースホルダーは確認できる情報だけで置き換え、詳細が不明な場合はモデルに推測させず、不明であることを明示してください。

「根拠を失わずにユーザーフィードバックを分析する」の結果が、まだ使用できないのはどのような場合ですか？

結果が、提示された根拠から所定の成果である「根拠に裏づけられたテーマと、データでは裏づけられない主張の一覧」をまだ実現していない場合、または未解決の仮定、承認の不足、作り上げた詳細に依存している場合は使用できません。チェック項目を公開可否の判定基準とし、元の入力を修正するか、権限を持つ担当者を明示してレビューを依頼してください。

「根拠を失わずにユーザーフィードバックを分析する」について、テスト記録がある AI ツールはどれですか？

2026-08-27 時点の公開テスト記録には ChatGPT、Claude、Gemini が掲載されています。これは実行記録を示すもので、今後の製品バージョンでの互換性や同一結果を保証しません。別のツールやバージョンでは、すべての制約を明示したまま、使用前に結果のチェックを再実行してください。

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