この記事では、分散型試験体験についての臨床試験参加者へのアンケートをAIを使ったアンケート分析技術で分析する方法についてのヒントを紹介します。重要なインサイトを抽出するためのツール、プロンプト、ベストプラクティスをお見せします。
アンケート分析に適したツールの選択
分散型試験体験についての臨床試験参加者のアンケートデータを分析する方法は、回答が定量的か定性的かによって異なります。
定量的データ: 数値データ（満足度評価やNPSスコアなど）は、ExcelやGoogle Sheetsといったスプレッドシートで処理するのが最適です。素早くカウントし、パーセンテージを計算し、チャートを作成することができ、参加者が各オプションを選んだ数を簡単に把握できます。
定性的データ: これは自由回答や詳細なフォローアップに関するもので、人々に話を聞くことで得られるフィードバックのことです。こうした回答を手動で読んでいくのは、大規模な際には現実的ではありません。ここでAIが役立ち、データをすぐにコーディングし、テーマ化し、要約します。AI駆動の分析ツールは、手作業の時間を数時間から数日に短縮し、作業を大幅に楽にします。
定性回答を分析する場合、基本的にツールとして2つのアプローチがあります：
ChatGPTまたは同様のGPTツールによるAI分析
定性アンケートデータをエクスポートし、ChatGPTやClaudeのようなツールにペーストします。すると、データに関する会話を始めて、即座に要約やインサイトを取得できます。
しかし、注意点があります: もしアンケートに数百人の参加者が自由回答問題に答えた場合、AIのトークン制限にすぐに到達するでしょう。それはつまり、すべてを一度に処理できないということです。大きなデータセットをコピーして貼り付けるか、チャンクに分ける必要があり、文脈の切り替わりが頻繁になると会話スレッドが混乱する可能性があります。
オールインワンツールであるSpecific
調査分析向けに設計されたAI駆動プラットフォーム、例えばSpecificは、両方のメリットを提供します。回答を集め、それにはさまざまなタイプの回答を含み、すぐにAIを使って分析を行い、アンケートフィードバックに特化したAIでの分析に即時に取り組むことが可能です。
ここでの利点は大きいです: Specificのような会話型アンケートツールを使用すると、参加者が回答する際にリアルタイムでAI駆動のフォローアップ質問が行われ、収集データの質と深さが向上します。回答が集まったら、ChatGPTを使うのと同様にAIと直接対話して結果を確認できますが、アンケートデータはすでに構造化され、管理しやすくなっています。
スプレッドシートはもう要りません、手動コーディングも文脈を失うこともありません。 要約、重要テーマ、実用的なインサイトがすぐに得られます。NVivo、MAXQDA、Delveのような他のプラットフォームも、定性データのコーディングとテーマ識別を自動化し、感情分析、AI駆動のタグ付け、リアルタイムコラボレーションなどの機能を提供しています。[1] [2]
臨床試験参加者のアンケート回答を分析するために使用できる便利なプロンプト
AI分析から最も価値を引き出すには、AIツールに尋ねるべきことを知ることが重要です。次に、Specificや一般的なGPTモデル（ChatGPTなど）で動作する効果的なプロンプトを紹介します。基本的なワードクラウドを超えて、参加者が実際に言ったことに深く踏み込むことができます。
コアアイデアのプロンプト
あなたのデータセットをチャットに投入し、このプロンプトを使います。主要テーマを抽出するための私のお気に入りです：
あなたのタスクは、コアアイデアを太字で抽出することです（コアアイデアごとに4-5語）＋2つの文章までで説明すること。
出力要件：
- 不必要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアがどれだけの人々に言及されたかを数値で指定する（言葉ではなく、数字を使用）
- 提案しない
- 示唆しない
例出力：
1. **コアアイデアのテキスト:** 説明テキスト
2. **コアアイデアのテキスト:** 説明テキスト
3. **コアアイデアのテキスト:** 説明テキスト
より良いAI結果のための文脈を提供する。 AIはあなたの状況を理解すると最もよく機能します。例えば、デジタル参加に焦点を当てた分析をしたい場合、プロンプトでそれを明確にします：
分散型試験での体験に関する臨床試験参加者の自由回答を分析しています。デジタルエンゲージメント、遠隔コミュニケーション、技術の使いやすさに特に注目してください。各トピックの重要テーマと頻度を要約してください。
興味深いトピックに深く掘り下げる: 「コアアイデア」を特定したら、AIに詳述させます。例えば：「分散型試験に参加する動機についてもっと教えてください。」
特定のトピックのプロンプト: 具体的に「遠隔モニタリングについて誰か話していますか？引用も含めてください。」これは仮説をすばやく検証するのに役立ちます。
ペルソナのプロンプト: これは参加者のタイプを明らかにするのに役立ち、セグメンテーションには非常に有用です。
アンケートの回答に基づいて、製品管理で用いる「ペルソナ」のように、異なるペルソナのリストを特定し、記述してください。それぞれのペルソナについて、主な特徴、動機、目標と会話で観察された引用やパターンを要約してください。
痛点と課題のプロンプト: 分散型試験でのネガティブな体験を特定するのに優れています。
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てください。それぞれを要約し、発生頻度やパターンをメモしてください。
動機とドライバーのプロンプト: 参加者が感じることだけでなく、なぜそう感じているのかを探るために有用です。
アンケートの会話から、行動や選択の理由として参加者が表現する主な動機、欲求を抽出してください。類似の動機をグループ化し、データからの裏付けを示してください。
感情分析のプロンプト: 臨床試験参加者が全体としてどのように反応しているかを瞬時に把握するのに強力です。
アンケートの回答で表現された全体の感情（例：ポジティブ、ネガティブ、中立）を評価してください。それぞれの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てください。
提案とアイデアのプロンプト: AIに迅速に実行可能なフィードバックをキャプチャさせます。
アンケート参加者が提供したすべての提案、アイデア、またはリクエストを特定し、リストアップしてください。トピックまたは頻度で整理し、関連する場合は直接の引用を含めてください。
未解決のニーズと機会のプロンプト: 分散型試験デザインのギャップや革新の可能性を照らし出します。
回答者が指摘する未解決のニーズ、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の回答を解析してください。
Specificが質問タイプごとに定性データを分析する方法
SpecificのAI駆動のアンケート分析は、質問の構造に基づいて要約を調整します：
フォローアップの有無にかかわらず自由回答質問: AIは、追質問から得られるインサイトを自動的に組み込んで文脈と明快さを拡張し、すべての参加者の回答の包括的な要約を生成します。
フォローアップ付きの選択質問: アンケートに含めるオプションごとに、Specificはすべてのフォローアップを取りまとめ、各選択肢を選んだ後の参加者の言葉を要約します。フィードバックをセグメント化し、選択肢の裏にある理由を理解するのに最適です。
NPS質問: それぞれのセグメント—否定者、中立者、推奨者—のフォローアップコメントに基づいて焦点を当てた要約を取得します。これにより、単なる点数だけでなく、NPSスコアの背後にある実行可能なドライバーを特定できます。この種のアンケートを構築している場合は、この臨床試験用NPSアンケートジェネレーターのプリセットをチェックしてください。
ChatGPTを使用して同様の分析プロセスを行うこともできますが、質問ごとにデータセットの整理、コピー、ペースト、管理を手作業で行う必要があります—これはSpecificが自動化します。
AIコンテキストサイズの制限に対処する方法
大規模な定性データセットのAI分析で最大の課題の1つは、コンテキストウィンドウ—AIが一度に「見る」ことができるテキストの量です。最先端のAIエンジンでも厳しい制限があります。では、数百人の臨床試験参加者から得られた分散型試験体験に関する豊富なデータセットの場合、どうなるのでしょうか？
コンテキスト制限に対処するための強力な方法が2つあります（両方ともSpecificで利用可能です）：
フィルタリング: 特定の質問に回答した、または特定の回答を選んだ参加者の会話のみを分析します。これにより、データサイズが縮小され、洞察に焦点を絞れます。
クロッピング: AIに分析したい質問だけに焦点を当てます。質問をクロッピングすることで、AIに最も関連性の高いコンテンツのみを提示し、コンテキスト制限内に収まる会話数を増やします。
これらの方法を利用すると、長いまたは複雑なアンケートをより実用的に処理でき、データに関する詳細な質問を失うことなく行えます。
臨床試験参加者のアンケート回答を分析するためのコラボレーション機能
アンケートの回答を分析することは、特に分散型臨床試験のように複雑なトピックでは、すぐにチーム作業に変わる可能性があります。複数の研究者、プロジェクトリーダー、ステークホルダーの入力が必要なことが多々ありますが、従来のアンケートプラットフォームはコラボレーションをいらいらさせるものにします。
Specificを利用すると、分析は自然に共同作業になります。 AIチャットを使って、チームの誰もがメッセージを送るだけでアンケートデータの探索を始めることができます。各チームメンバーは、それぞれの観点—参加者のオンボーディング、技術的な痛点、規制準備—に集中できますが、自分の作業に関連する会話とフィルターだけが表示されます。
クリアなチャットオーナーシップとアクティビティトラッキングにより、コラボレーションがスムーズになります。マルチチャットモードは誰がどの会話を始めたかを示し、誰でもスレッドに参加でき、混乱することがありません。アバターが送信者をラベリングし、チーム全体の分析が透明で管理しやすくなります。
もはや孤立したスプレッドシートや共有ドキュメントで溺れることはありません。 インサイトが共同所有者として扱われ、文字通り、誰もが同じページを見ています。
共同分析のための質問設計のヒントについては、分散型試験についての臨床試験参加者アンケートのためのガイドをご覧ください。
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AI駆動のアンケートでより豊富で実用的なインサイトを引き出し始めましょう。文脈に沿った高品質なフィードバックを集め、分析の重荷をAIに委ねることで、チームは次にすべきことに集中できます。
