この記事では、AIを活用したツール、プロンプト、および構造化アプローチを使用して、治験参加者の補償満足度に関する調査回答を分析する方法についてのヒントを紹介します。
分析に適したツールの選択
使用するアプローチと選ぶツールは、調査データの形式に依存します。以下で詳しく説明します：
定量データ: 特定の回答（例：はい/いいえ、評価スケール、チェックボックス）を選んだ参加者の数を数えるときには、ExcelやGoogle Sheetsのようなスプレッドシートで素早く分析できます。簡単なグラフやピボットテーブルを使用すれば、余分な手間をかけずに必要な数字を得ることができます。
定性データ: 調査に自由回答や追跡調査、あるいは参加者に特定の感情についての理由を尋ねる質問が含まれる場合には、数十から数百のテキスト回答に直面することになります。それらを手動で確認するのは実際的ではありません。このため、非構造化データを扱う、テーマを分類する、洞察を抽出するAIツールが必要です。果てしないコピーペーストをしなくても済みます。
特に定性応答を扱う場合、ツールには主に2つの選択肢があります：
AI分析のためのChatGPTまたは類似のGPTツール
手動アプローチ: アンケートから自由回答をChatGPT、Claude、または類似の言語モデルにコピーし、迅速な要約やテーマ分析を行うことができます。これにより、傾向を問いかけたり、苦痛点を抽出したりすることが可能です。
欠点: 完全なシームレスではありません。データをエクスポートし、CSVを整理し、チャットボットに正しいスニペットを貼り付ける必要があります。文脈と複数の質問に関する会話を管理するのがすぐに混乱を招き、ニュアンスや文脈を失いやすくなります。
Specificのようなオールインワンツール
アンケート分析専用: Specificは、アンケートと分析を一つの屋根の下に統合しています。治験参加者から会話型応答を豊富に収集し、データの質を高めるために関連するフォローアップの質問を行います。定性調査における自動AIフォローアップ質問について詳細をご覧ください。
AIによる分析: Specificでは、収集した応答が瞬時に要約されます。AIがキーとなるテーマを特定し、会話を実用的な洞察に変えます――手作業の分類やスプレッドシートは不要で、エクスポートやフォーマットも不要です。テーマが微妙であったり、個人の物語に埋もれている場合など、特に補償満足度に関する自由質問に対しては高力を発揮します。
インタラクティブな分析: ChatGPTのように、AIと直接ダイナミックに会話しながらデータを分析できます。しかしSpecificと共に、チャットは調査研究のワークフローに最適化されており、どの応答が文脈にあるかを管理し、チャットを柔軟に変更したり、必要に応じて深く掘り下げたりすることができます。SpecificにおけるAI調査回答分析についてもっと知ることができます。
定性データのための他のAIツール――NVivo、Looppanel、MAXQDA――に興味がある場合、それぞれが進化したコード化、自動テキスト分析、支援的なビジュアライゼーションをもたらします。難しいデータに対処するための優れた機能がありますが、セットアップが重く、調査ワークフロー専用には設計されていません。[1][2][3]
補償満足度について治験参加者調査を分析するために使える有用なプロンプト
適切なAI分析プロンプトを使用することで、参加者の自由回答からより良く、より速い洞察を得ることができます。補償満足度に関するフィードバックを掘り下げる際に頼りにするいくつかのプロンプトを以下に示します：
コアアイデア用プロンプト: 調査から浮上した主要テーマのシンプルで明確なリストが欲しいときに使います。基本的なプロンプトであり、SpecificのAI分析でも、ChatGPTでもうまく機能します。以下の形式で出力されます：
あなたのタスクは太字のコアアイデア（コアアイデアごとに4-5語）と2文までの説明文を抽出することです。
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数を指定する（単語でなく数字を使用）、最も多いのをトップに
- 提案なし
- 示唆なし
例の出力:
1. **コアアイデアテキスト:**説明文
2. **コアアイデアテキスト:**説明文
3. **コアアイデアテキスト:**説明文
AIの精度をコンテクストで向上: 常にAIにより多くの背景情報を与えて、より良い結果を得られます。参加者が誰であるか（例：「治験参加者」）、目的が何か（例：「補償への満足度を理解する」）、調査の詳細についても伝えてください。洞察がどれほど明確になるかに注目してください：
アンケートの自由記述の回答を分析しています。治験に参加した成人に補償（財政的、贈り物、返金）への満足度について質問し、理由やストーリーを共有するよう促しました。上記のように主要テーマを抽出してください。
特定のアイデアを深く掘り下げる: トップテーマを把握したら、これを使って動機や懸念を探ることができます：
{コアアイデア}についてもっと教えてください
トピックを迅速に検証: 参加者が特定の問題や期待（例：「交通費の払い戻し」）について言及したかを確認したい場合：
交通費の払い戻しについて言及した人はいましたか？引用を含めてください。
このような調査データに特に適した他の焦点を当てたプロンプトをいくつか紹介します：
ペルソナ用プロンプト: 参加者をセグメント化し、例えば予算重視の参加者と利便性重視の参加者を把握するために使用します：
アンケートの回答に基づき、使われる「ペルソナ」という手法に似た形で明確なペルソナのリストを特定し説明する。それぞれのペルソナについて、主要な特性、動機、目標、会話に見られた関連する引用やパターンを要約してください。
痛点と課題用プロンプト: 補償の周りで参加者が抱えている一般的な不満や障害をリストアップします：
アンケートの回答を分析し、言及された最も一般的な痛点、不満、または課題をリストアップします。それぞれを要約し、発生頻度やパターンを記録してください。
動機とドライバー用プロンプト: 参加者にとって補償について何が本当に重要かを抽出します（スピード、公平性、透明性など）：
調査会話から、参加者が行動や選択を表現する際の主な動機、望み、または理由を抽出します。類似した動機をまとめ、データからの証拠を提供します。
感情分析用プロンプト: 補償に関する気分の概要を迅速に取得したいですか？
アンケートの回答に表現されている全体的な感情（例：ポジティブ、ネガティブ、中立）を評価します。それぞれの感情カテゴリーに貢献する重要なフレーズやフィードバックを強調します。
提案とアイデア用プロンプト: 将来の治験の補償計画のための改善案を参加者から直接抽出します：
アンケート参加者によって提供されたすべての提案、アイデア、または要望を特定しリストアップします。トピックまたは頻度で整理し、関連する直接引用を含めます。
未満ニーズとチャンス用プロンプト: 考慮していなかったギャップを明らかにし、政策改善の潜在的な領域を表面化します：
アンケートの回答を調査し、回答者によって強調された未充足のニーズ、ギャップ、改善の機会を明らかにします。
これらを分析フェーズやあなたの組織が次に必要とするものに応じて組み合わせて活用することをお勧めします――これにより、より深く、迅速に進むことができます。
Specificが質問タイプ別に定性データを分析する方法
Specificは、調査質問の構造に基づいてAI分析を適応させ、どのように質問しても適切な洞察を得られるようにします：
自由回答質問（有無にかかわらずフォローアップ付き）: メイン質問とフォローアップを組み合わせて組織された明確なサマリーが得られます。これは、補償満足度を研究する際に大変重要な参加者の物語と推論を理解するために重要です。
Follow-up付き選択質問: 各回答オプションには、関連するフォローアップ回答のすべての別々のサマリーが作成されます。このようにして、「強く同意」を選択した人が「中立」を選んだ人と何を言っているかを比較できます。
NPS（ネットプロモータースコア）: 各セグメント――批判者、受動層、推奨者――はそれぞれ独自のサマリーを持ち、各レベルでの満足または不満を駆動する要因を簡単に確認できます。
これをChatGPTで複製することも可能ですが、より手作業になります。データを分割し、フィルタリングし、各サブグループに対して手動で回答をコピーする必要があり、時間がかかり、エラーのリスクが増大します。
補償満足度調査質問の最適な構造化方法について詳しくはこちらをご覧ください。
余剰の調査回答によるAIコンテキスト制限の管理方法
GPT-4のような高度なAIモデルでさえ、一度に処理できるデータの量（「コンテキストウィンドウ」）には制限があります。それ以上の回答がある場合、戦略が必要です。Specificはこれを自動的に処理しますが、ここではその方法を紹介します：
フィルタリング: 参加者が選択した質問や特定の回答を選んだ会話のみに分析を絞り込みます。これにより、最も関連のあるデータに焦点を当て、AIの負担を軽減します。
クロッピング: AIに分析を依頼する調査質問を選択し、最も重要なトピックがコンテキストサイズに収まるようにします。特に補償に関する洞察のみが必要で、参加者全体の体験が必要ない場合に最適です。
これにより、補償満足度に関する非常に大きな調査データセットでも効率的に作業できます。重要なニュアンスや深みを失うことはありません。
実践的なガイドについては、Specificを使用したAI調査コンテキスト管理に関するガイドをご覧ください。
治験参加者の調査回答を分析するためのコラボレーション機能
チームが補償満足度データを理解する必要があるとき、コラボレーションの課題がしばしば作業を遅らせることがあります――複数の分析者、メールのやり取り、誰がどの洞察を提供したかの不明確さです。
AIとチームとしてチャット: Specificでは、AIと直接チャットしながらデータを分析します。各側面に焦点を当てた独自の分析チャットを複数開くことができ、例えば「交通費の払い戻しの苦情」や「一般的な満足度の要因」を扱うことが可能です。
各協力者の独自スレッド: 各分析スレッドには、作成者のIDがラベル付けされています。これにより、誰がどのクエリを実行したのかが直ちに明らかになり、見解や解釈に関して誰に尋ねるべきかわかります。
可視性と透明性: チャット履歴では、アバターが表示され、コラボレーションが機械ではなく実際の会話のように感じられます。誰が何を尋ねたのか、どのように結論に至ったのかについての混乱はもはやありません――すべてが透明に追跡されます。
臨床試験補償調査のためのスムーズなチームワーク: これは、研究、法務、運用チームが協力する必要がある場合に特に重要です。特にスケジュールが厳しいときに、より迅速に進み、誤解を避けることができます。
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