この記事では、臨床試験の参加者による研究チームとのコミュニケーションに関するアンケートの回答を分析するためのヒントを提供します。実際的でAIを活用した方法を見ていきましょう。
アンケート回答を分析するための適切なツールの選択
アプローチと選択するツールは、収集するデータのタイプと構造に依存します。臨床試験参加者アンケートの場合、次のように考えてみましょう：
定量データ： 数字、カウント、評価スケール（「どれくらい満足しましたか？」など）はシンプルです。ExcelやGoogle Sheetsなどのスプレッドシートで迅速に分析できます。どの選択肢が選ばれたかを一目で確認し、トレンドを見つけ、維持率を計算できます。
定性データ： オープンエンドの回答や研究チームに対する経験談がある場合は、全く別のゲームです。数百のテキスト回答を自分自身で読むのは手間がかかり、エラーが生じやすいです。ここでAIツールが必要となります。これにより、パターンを見つけ、フィードバックを要約し、参加者が本当に必要としているものを深堀りできます。
定性データに取り組む際のツールの使用方法には、大きく分けて2つのアプローチがあります：
ChatGPTや類似のGPTツールを用いたAI分析
一つの方法は、定性データ（すべての自由記述の回答）をエクスポートし、大規模言語モデルであるChatGPTに貼り付けることです。データについて「チャット」し、リアルタイムで質問したり、分析の方向を操ることができます。
利便性： この方法は柔軟性を提供します—フォローアップしたり、質問を再構成したり、繰り返し要約を得る能力があります。しかし、実際にはかなり不便なことが多いです。大規模なデータセットはコンテキストウィンドウを超えることがあり、回答を分割し追加のコピー貼り付け作業を行うことになります。データを管理しフォローアップの質問を追跡し、フィードバックが抜け落ちないようにすることで物事が混乱することがあります。
Specificのようなオールインワンツール
Specificは、このユースケースに正確に設計されたものです。対話的なアンケートデータを収集し、定性分析の骨の折れる仕事を自動化します。Specificを使ってアンケートを作成すると、会話が自然に感じられます—参加者はあたかも人とチャットしているかのように応答し、動的なフォローアップ質問が自動生成され、より深い洞察につながり、しばしば質の高いデータが得られます。
即時のAIによる分析： 回答を集めた後、Specificは要約を行い、主要テーマを強調し、実行可能な洞察を提供します—スプレッドシートや手動の読み取りは必要ありません。ChatGPTのようにAIと直接チャットできるだけでなく、AIに送るデータのコンテキストを管理したり、フィルターで回答を分割し、すべてを整理整頓するツールも得られます。
このアプローチに興味があるなら—アンケート結果とAIチャットの動作方法についての詳細も含めて—AIアンケート回答分析をご覧ください。
効果的なアンケート回答分析は、臨床試験におけるエンゲージメントと保持を大幅に向上させます。研究は一貫して、参加者の声が積極的に分析され、利用される良好なフィードバックループが高い試験満足度と完了率に結びつくことを示しています[1]。
研究チームとのコミュニケーションに関するアンケートデータ分析に役立つプロンプト
実用的に考えましょう。定性調査データを分析する際、AIに必要な情報を抽出させるためのプロンプトに頼ります。臨床試験参加者アンケートでのコミュニケーションに焦点を当てた、最も効果的なプロンプトをいくつか紹介します：
コアアイデアのためのプロンプト： これは主要なトピックやテーマを引き出すための定番プロンプトです—ChatGPTやSpecificのような統合ツールを使用する場合もあります。
あなたのタスクはコアアイデアを太字（コアアイデアあたり4-5単語）で抽出し、最大2文の説明を付けることです。
出力要件：
- 不要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアを言及した人の数を示す（単語でなく数字を使用）、最も多く言及されたものを優先
- 推奨はしない
- 表示はしない
出力例：
1. **コアアイデアのテキスト：** 説明のテキスト
2. **コアアイデアのテキスト：** 説明のテキスト
3. **コアアイデアのテキスト：** 説明のテキスト
ヒント： AIはアンケートの目的や学びたいことに関するコンテキストを提供することで、より有用な結果を出します。例えば：
臨床試験参加者の研究チームとのコミュニケーションに関するアンケート回答を分析して、主要なテーマと改善の可能性を特定する。
コアアイデアを得たら、さらに深く掘り下げることができます。次のようなプロンプトを試してみてください：
「XYZ（コアアイデア）についてもっと教えて」 さらに詳細な分解を得る、または「情報の明確さについて誰か言及しましたか？引用を含めて。」 仮説を確認したり、参加者の声から支持される引用を発見する。
この臨床試験の状況下で、特に有用なプロンプトがいくつかあります：
ペルソナのためのプロンプト： 参加者が誰であるか、どのようにコミュニケーションするかを理解します。試してみてください：
アンケート回答に基づき、製品管理で使われる「ペルソナ」のように、個別のペルソナを特定して説明する。各ペルソナの重要な特徴、動機、目標、会話で観察された関連する引用やパターンを要約する。
痛みのポイントと課題のためのプロンプト：コミュニケーションがどこで途切れているかを見つけます：
アンケート回答を分析して、研究チームとのコミュニケーションにおける最も一般的な痛みのポイント、不満、または課題をリストアップする。それぞれを要約し、パターンや出現頻度を注記する。
動機とドライバーのためのプロンプト： 参加者が参加する理由、またはどのようなコミュニケーションニーズが満足度を駆動するかを明らかにします：
アンケートの会話から、参加者が行動や選択を行うための主な動機、欲求、または理由を抽出します。同様の動機をまとめ、データからの裏付けとなる証拠を提供します。
感情分析のためのプロンプト： 参加者が研究チームとのやり取りについてどう感じたかを把握します：
研究チームとのコミュニケーションに関するアンケート回答に表れる全体的な感情（例：肯定的、否定的、中立的）を評価します。各感情カテゴリーに寄与する重要なフレーズやフィードバックを強調します。
提案とアイデアのためのプロンプト： 見逃したかもしれない実行可能な提案を表面化します：
研究チームとのコミュニケーション改善のために、アンケート参加者が提供したすべての提案、アイデア、または要望を特定し、リストアップします。トピックや頻度ごとに整理し、関連する場合は直接の引用を含めます。
未満のニーズと機会のためのプロンプト： 大幅な改善のためのギャップや機会を見つけます：
回答によって明らかとなった未満のニーズ、ギャップ、または改善の機会を見つけるためにアンケート回答を調べます。
質問すべき内容についてのさらなるガイダンスは、チームのコミュニケーションに関する臨床試験参加者アンケートのベスト質問をご覧ください。
質問タイプ別にSpecificが定性データを分析する方法
フィードバックを扱うときは、分析エンジンが結果を質問ごとにどのように分解するかを非常に重視しています。Specificの処理方法を以下に示します—この方法で最も明確で実行可能性のある定性データの発見が得られます：
オープンエンドの質問（フォローアップあり・なし）：
各オープンエンドの質問について、Specificはすべての回答と関連フォローアップの要約を生成します。参加者がなぜそう言ったかの背景だけでなく、トップレベルの回答も見られます。
フォローアップ付きの選択質問：
アンケートに選択肢（「該当するものすべてを選択」）が含まれ、説明を求める場合は、各選択に関連するフォローアップ回答の個別要約が得られます。これによって各オプションが選ばれた理由が明確になります。
ネットプロモータースコア（NPS）：
NPSタイプの質問については、反対者、中立者、推奨者それぞれの内訳が得られます。それぞれのグループがどう感じているかの背景を分析できます。
ChatGPTでも似たような分析を行うことは可能ですが、各質問に関するすべてを一致させるのにより多くの労力が必要です。Specificを使うと、これらの内訳が自動で行われ、非常に時間を節約できます。臨床試験のコミュニケーション調査をスマートなAIフォローアップで構築してみたい場合、この<...>」用意されたアンケートジェネレーターを参照してください。
臨床試験フィードバックの大規模セットにおけるAIコンテキストサイズ制限管理方法
AIツール—ChatGPTを含む—は最大の「コンテキストサイズ」を持っています。単一のプロンプトに多くのデータを投入すると、モデルが見失うことがあったり、重要なナレーションを切り捨てる場合もあります。これは大規模な臨床試験アンケートでは現実的な懸念事項です。Specific（および他のツールでの慎重な手動ステップ）がどのようにして制御を維持するかを以下に示します：
フィルタリング： 選択された質問の回答のみを含むように会話をフィルタリングしたり、特定のオプションを選んだ人々のみの応答を見ることができます。AIはそれらのスレッドだけを分析するので、過負荷を避けて重要な点に磨きをかけられます。
クロップ： 質問をクロップしてAIにわたすサブセットのみを送信することができます。この戦略は、特定の少数領域に深いインサイトが欲しい場合に特に効果的で、コンテキスト限界を破ることなくより多くの回答を処理するのに役立ちます。
これらの組み込み機能により、大規模な定性分析が実現可能かつ効率的になりますので、テクニカルリミットにべったりすることなく、手動でデータを分割することを強いられることもなくなります。アプローチについてさらに詳しく知るには、AIアンケート回答分析ガイドをご覧ください。
臨床試験参加者アンケート回答を分析するための協力機能
回答分析の協力はいつも難しい—例えば、場所ごとに結果を分割したり、一人が痛みのポイントを抜き出しながら、別の人がペルソナを探す場合などです。特に研究チームとのコミュニケーションに関する臨床試験参加者のフィードバックでは、チーム間のコーディネートは容易ではありません。
AIチャットで簡単な協力： Specificでは、AIとチャットするだけでデータを分析できます。これをさらに強力にするのは、複数のチャットを立ち上げられる能力—各チャットが異なる角度やフィルタセットに焦点を当てます。すべてのチャットは作成者が誰かを表示するので、誰がどの分析をリードしているかについて混乱が生じないです。
チームワークのリアルタイムビジビリティ： あなたや同僚がAIとチャットしているとき、各メッセージには送信者のアバターで明確にラベルが付けられているので、誰が何を言ったのか常に把握し、迅速にフォローアップしたり見直したりできます。
シェアの円滑化： これらの機能を使用することで、アンケート回答の分析プロセス全体が本当に協力的になり、信頼できる、フォローできて拡展可能な、研究チームに適したものになっています。
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