ここでは、補償に対する満足度に関する臨床試験参加者の調査についてのベストな質問と、それを効果的に作成するためのヒントをいくつか紹介します。すぐにこれを構築したい場合は、SpecificのAIサーベイビルダーを使用して独自の調査を生成できます。
補償満足度調査のためのベストな自由回答式質問
自由回答式の質問は、臨床試験参加者の調査において強力です。特に、補償に対する満足度についてより豊かな詳細、真実の物語、予期しない洞察を得たいときに役立ちます。参加者が思っていることだけではなく、なぜそしてどのように補償が彼らの経験に影響を及ぼすかを明らかにしたいときに使用してください。ここでは私たちが推奨する質問を紹介します：
この臨床試験に参加することで受け取った補償に対するあなたの全般的な印象はどうでしたか？
補償を受け取ることに関連して経験した挑戦について説明してください。
受け取った補償はこの試験に参加するという決断にどのように影響しましたか？
補償プロセスの中で特に感謝した点または嫌いだった点はありましたか？
他の研究における経験とこの試験の補償をどう比較しますか（もしあれば）？
支払いの説明または受け渡しに関して、何か混乱していた点や不明確だった点はありましたか？
補償プロセスをより良くするために、どのような追加サポートや情報が役に立ったでしょうか？
この研究の支払い方法とタイミングにはどの程度満足していますか？
試験補償に関するあなたの経験について、ストーリーや具体的な例を共有できますか？
補償の処理方法について何か変更できるとしたら、何を提案しますか？
自由回答は非常に重要な深さをもたらします。実際、ほとんどの参加者は臨床試験がやりがいのある経験であると感じており、97％は他の人に研究参加を推薦すると言っています [3]。詳細なフィードバックは、満足感を真に動機づける要因が何であるかを理解するのに役立ちます。たとえば、金銭、サポート、または医療専門家へのアクセスなどです [4]。
補償満足度のためのベストなシングルセレクト・マルチプルチョイス質問
シングルセレクト・マルチプルチョイスの質問は、迅速な定量化を求めるときや、参加者にフィードバックを共有してもらう際の敷居を下げるときに最適です。全体的なトレンドを測定するのに理想的で、フォローアップと組み合わせると深い会話を引き出すことができます。
質問：この臨床試験で受け取った報酬の額についてどの程度満足していますか？
非常に満足
ある程度満足
中立
やや不満
非常に不満
質問：支払いスケジュール（タイミングと頻度）は予想通りでしたか？
予想以上
予想通り
予想以下
質問：この臨床試験に参加した主要な理由は何ですか？
補償
医療アクセス/専門家
自分の状態を知る
科学研究を助けるため
その他
「なぜ？」でフォローアップするタイミングと理由「中立」や「非常に不満」を選択した場合など、より多くの文脈が必要な場合はフォローアップを使用します。「この補償についてどのように感じたか？」と尋ねることで、彼らの選択の背後にある物語を明らかにします。これにより、満足または失望に影響を与える要素の根本に迫ることができ、考慮されなかったテーマを浮かび上がらせることができます。
「その他」の選択肢を追加するタイミングと理由臨床試験参加者に調査する場合、彼らの動機や経験が事前に定義された選択肢に当てはまらないことがあるため、「その他」を提供することが重要です。「主な理由についてもっと教えてください」といったフォローアップを質問することで、構造化された回答からは得られない洞察を引き出すことができます。
補償満足度のためのNPSスタイルの質問
ネットプロモータースコア（NPS）質問は推奨度を測定し、補償への満足度の強力な指標です。臨床試験参加者に「0（全くおすすめできない）から10（非常におすすめしたい）のスケールで、補償の経験に基づいてこの臨床試験への参加を友人や家族におすすめしたいかどうかを教えてください」と尋ねます。参加者の91％が試験に参加することを勧めると回答しており [2]、NPSはこの感情をシンプルかつ強力に捉えています。
即座に使えるNPS調査をお望みなら、SpecificのAIサーベイビルダーが即座に作成します。
フォローアップ質問の威力
自由回答式質問や選択式質問ですら出発点に過ぎず、フォローアップ質問こそが真の洞察を引き出します。Specificのような自動化されたAI駆動のフォローアップは、すべての調査を本当の会話に変えます。AIエージェントは曖昧さを拾い上げ、優しく質問して、その場で詳細を引き出します。これにより、より豊かで文脈的なフィードバックが得られ、説明を求めるための手間が大幅に減ります。
臨床試験参加者：「報酬を受け取るまでに時間がかかりました。」
AIフォローアップ：「支払いを受け取るのにどれくらいかかり、それが全体的な満足度にどのように影響しましたか？」
フォローアップの質問数はどれくらいが適当か？2〜3回のフォローアップが通常、参加者を疲れさせずに深さを得るのに十分です。Specificでは、必要な情報を得た場合に次の質問にスキップする設定が可能です。
これにより、会話型の調査になります：やりとりが自然に、親しみやすいインタビューのように感じられます。アンケート形式ではなく、参加者が正直で自発的なフィードバックを共有する可能性が高まります。
大量の自由回答でも簡単AI分析：組み込みのAI調査回答分析により、自由回答を簡単に整理し、AIが主要なテーマを要約します。スプレッドシートや無限のトランスクリプトに手間取る必要はありません。
SpecificのAIフォローアップ質問を試してみてください。これらがフィードバック収集をどのように変えるかを実感するための最良の方法です。賢明なフォローアップ付きの調査を生成してみましょう。
ChatGPTを活用して補償満足度調査の質問を作成する
ChatGPTや類似のAIを使用して調査アイデアを考える場合、明確かつ具体的な文脈を与えることで結果が向上します。シンプルに始めます：
数量とトピックをリクエスト：
補償満足度について、臨床試験参加者向けの自由回答式の質問を10問提案してください。
しかし、より多くのコンテキストを提供すると効果的です。例えば、あなたの役割、研究の設定、コア関心を説明します。次のように：
私は、ヨーロッパでの6ヶ月間の糖尿病臨床試験の参加者向けに、補償満足度調査を計画する研究者です。支払い方法、タイミング、補償に関するコミュニケーションが彼らの経験に与えた影響を探りたいと思っています。財務的および非財務的動機づけのためのプロンプトを含む10の自由回答式質問を提案してください。
初期の質問が揃ったら、AIにそれらを整理するよう依頼します：
質問を見てそれらをカテゴリに分類してください。カテゴリとその下の質問を出力してください。
最も関連性の高いカテゴリ（例：「支払いプロセス」、「動機づけ」、「満足度のドライバー」）を特定し、より深く掘り下げます：
支払いプロセスと動機づけのカテゴリで10の質問を生成してください。
このアプローチにより、手作業での作成にかかる時間が削減されつつ、カスタマイズされた思慮深い質問が得られ、考慮していなかった角度が多くの場合で表面化します。
会話型調査とは何ですか？
会話型の調査、特にAIが生成したものは、旧来のフォームとは異なります。従来の手動調査が静的で一律な質問を提供するのに対し、会話型調査は回答に応じてその場で適応し、詳細を探るためにライブインタビュアーのように進行します。
手動調査 | AI生成の会話型調査 |
|---|---|
固定された質問の流れ | 適応型、自然なチャットのような流れ |
参加者はチェックボックスのように感じることがある | 個人的に感じられ、信頼を築く |
非構造的なフィードバックの分析が難しい | AIがレスポンスを要約・蒸留してくれる |
手動の作成と編集 | チャットを通じて調査を即座に生成および編集 |
なぜ臨床試験参加者の調査にAIを使用するのか？AI駆動の調査生成ツール—例えばSpecificのAIサーベイメーカーでは、口頭でのやり取りで調査を作成、編集、さらには分析することができます。参加者にとっての体験もスムーズで、テストではなく親しみやすい会話として感じられるため、正直に共有する意欲が高まります。組み込みのAI調査エディターでは、トーン、質問の言い回し、フォローアップの深さをすぐに調整できます—欲しいものを言うだけでAIが調査を更新します。
より段階的なプロセスをお求めなら、AIを使用した臨床試験補償満足度調査の作成ガイドをご覧ください。
Specificでは、最高の会話型調査を調査作成者と回答者の双方に提供します。フィードバックが流れ込み、洞察が得られ、全く摩擦なく実現します。特別な違いを感じるために、AIサーベイの例を試してみてください。
今すぐこの補償満足度調査の例を見てみましょう
会話型のフィードバックのメリットを体験する準備はできましたか？補償満足度調査を実際に見て、臨床試験参加者からの深く実行可能な洞察をこれまで以上に簡単に引き出しましょう。