この記事では、AIを活用した調査分析を用いて、臨床試験参加者の回答を分析し、生活の質への影響についての調査結果を迅速に実用的な洞察に変える方法に関するヒントを提供します。
分析に適したツールを選ぶ
調査回答を分析する方法は、収集するデータの種類と構造に依存します。こちらに、対処方法の簡単な概要を示します:
定量データ
: 数字を見る場合、例えば何人の参加者が特定の答えを選んだか、または平均評価など、ExcelやGoogle Sheetsなどのクラシックツールが必要なすべてです。単に集計、平均化、または簡単なチャートを作成するだけです。
定性データ: 自由記述の回答や詳細なフォローアップの場合は、状況は複雑になります。参加者が何十人、何百人もいると、一つ一つの回答を自分で読むのは現実的ではありません。この場合、AIが大いに役立ちます。ノイズを整理して重要なことを見つけ、鍵となるメッセージを届けてくれます。
定性回答を扱う際のツーリングには二つのアプローチがあります:
AI分析用のChatGPTや類似GPTツール
エクスポートした調査データをChatGPTや類似のAIツールにコピーして、データに関する質問をすることができます。
ここには便利さがあります — あなたの回答をコピーペーストしてチャットを始めるだけです。しかし、調査回答をこの方法で扱うのは理想的とは言えません。大量のデータを管理し、混乱した回答を整理したり、質問を切り替えたりするのは時間がかかり、見落としがちになります。構造の欠如があるため、方向を見失いやすくなります。
「Specific」のようなオールインワンツール
SpecificのようなAIを活用したツールは、特に自由記述の回答を分析するために目的に特化して作られています。
Specificはチャット以上のことを行います。調査データを収集し、より豊富で正直な回答を得るためのフォローアップ質問を自動的に行い、その後AIを使用して即座に要約し、テーマを見つけ、パターンを示し、明確なポイントを提供します。スプレッドシートを全く使用せずに、時間を大幅に節約できます。
AIと直接結果についてチャットできます。ChatGPT同様ですが、すべてがコンテクスチュアルに整理されており、さらにAIに送信する内容を制御し、分析を追跡し、チームで作業できる追加機能があります。
クオリティが重要です: 臨床研究において、81%のスポンサーが参加者の生活の質を理解することが重要とし、これがホームページ解説、プロトコールの改良に役立つとしていますが、先進技術を使ってフィードバックを分析しているのはわずか46%です。適切なツールを使用すれば、このギャップを埋め、洞察を飛躍的に向上させることができます。[1]
臨床試験参加者の生活の質への影響の調査結果を分析するための便利なプロンプト
優れたプロンプトは、臨床試験参加者からの回答を分析する際にデータから最も重要なテクスチャを得るための秘密のソースです。ここでは、私がプロンプトを使ってどのように調査の分析に取り組んでいるかを紹介します。ツールに合わせて適応させるか、「Specific」またはChatGPTにそのまま貼り付けて信頼できる洞察を得ましょう。
コアアイデアのプロンプト: 多数の回答をふるい分けて主要なテーマを明らかにするには、このプロンプトを使用します（Specificに組み込まれていますが、どこでも機能します）:
あなたのタスクは、太字のコアアイデア（コアアイデアにつき4〜5単語）と最大2文の説明を抽出することです。
出力要件:
- 不要な詳細を省く
- 特定のコアアイデアを言及した人数を示す（数字を使用、語ではなく）、最も言及されたものを上に
- 提案なし
- 示唆なし
例の出力:
1. **コアアイデアテキスト:** 説明テキスト
2. **コアアイデアテキスト:** 説明テキスト
3. **コアアイデアテキスト:** 説明テキスト
AIはコンテキストを与えると常により関連性のある結果を提供します。例えば、あなたの研究の背景、調査の目的、またはプロトコールや試験フェーズの詳細などです。以下はその例です:
「この調査では、臨床試験の参加者からのフィードバックを収集し、治療プロトコールが日常生活、対人関係、健康にどのように影響を与えているかを把握しました。今後の研究に向けたアプローチを洗練し、参加者をより良くサポートするために、実行可能なパターンと主要な懸念を明らかにすることが私の目標です。」
深堀りする: AIで浮かび上がったテーマについては、次を使用してください:
XYZ（コアアイデア）についてもっと教えてください。
特定のトピックを確認する: 副作用や物流の障害について誰かが話したかどうかを知りたいですか？
XYZについて誰かが話しましたか？ 引用を含めてください。
痛点と課題を探る: これは現実の影響を理解するために不可欠です。
調査の回答を分析し、最も共通する痛点、フラストレーション、または言及された課題をリストアップします。それぞれを要約し、パターンや出現頻度を記録します。
それぞれの異なる人物像をマッピングする: あなたの試験に参加している方たちのタイプを知ると、見逃しがちな微細な点を把握できます。
調査の回答に基づいて、製品管理で使用される「ペルソナ」に似た独自の人物像を特定し、リスト化します。各ペルソナについて、主な特徴、動機、目標、および会話で観察された関連する引用やパターンをまとめます。
動機付けやドライバーを理解する: これは、なぜ人々があなたの研究に参加し続けるのかを知るためです。
調査の会話から、参加者が表現する主要な動機、望み、または行動や選択に対する理由を抽出します。類似の動機をグループ化し、データからの裏付けを提供します。
セントメント分析を実行する: 楽観主義、あいまいさ、苦痛を数秒で把握。
調査の回答に表れた全体的な感情（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寄与する主要なフレーズやフィードバックをハイライトします。
提案や未満の機会を発掘する: 多くの参加者は、彼らが考える他の人を助けるための最良の方法を知っています。
調査の参加者が提供したすべての提案、アイデア、または要求を特定し、リストアップします。トピックや頻度で整理し、適宜直接の引用を含めてください。
調査の回答を調査し、回答者が指摘した未満のニーズ、ギャップ、または改善のための機会を見つけます。
これらの調査の最も効果的な質問について詳しく知りたい場合は、この生活の質研究のための調査質問ガイドをご覧ください。
質問タイプに基づいてSpecificが定性データを分析する方法
Specific（および同様の高度なツール）は、質問の種類に適応して分析を行い、整理、構造化、細かさを提供します。これは、生のテキストや基礎的なAIツールでは扱いが難しいものです。
フォローアップの有無にかかわらず終了する質問: 各回答バッチの明確な要約と、フォローアップ質問からの明確化、ストーリー、コンテキストを含みます。これにより、参加者に最も重要なテーマが浮かび上がります。
フォローアップがついた選択肢: 調査で選択肢（例：「あなたの体験をどのように評価しますか？」）とそれぞれのフォローアップ質問が含まれている場合、Specificは選択ごとに要約を作成し、異なる回答を動機付けたものを詳細に把握できます。
ネット・プロモーター・スコア（NPS）の質問: NPSフィードバックは、ディトラクター、パッシブ、プロモーターに分解されます。各グループのフォローアップ回答を個別に要約します。これにより、最もポジティブな参加者と最も満足していない参加者の違いを理解するのに役立ちます。フィードバックへの対応に不可欠です。
自動フォローアップがどのように機能するか気になりますか？ こちらのAIを活用したプロービングの詳細をご覧ください。
臨床試験のための生活の質調査をゼロから作成したい場合は、臨床試験参加者向けのAI調査ジェネレーターをお試しください。
AIのコンテキストの制限に関する課題に取り組む方法
すべてのAIには、同時に「見る」ことができるデータ量（コンテキストサイズ）に制限があります。500の自由回答をChatGPTに貼り付けるとすぐにその制限に達します。Specificはこれを優雅に解決します — 集めたフィードバックがどれだけ多くても、ワークフローを円滑に保つことができます。
フィルタリング: 特定の質問に回答したり、特定の選択をしたユーザーの調査のみをAIが分析するよう設定できます。これにより、質問に関連するものにデータが縮小されます。
質問のクロップ: AIにフォーカスする調査質問を選択できます。このフォーカスによりコンテキストの制限内に収まり、「日常生活での最大の変化のみの回答」など、データの徹底したサブセットを分析することができます。
これらのオプションは組み込まれていますが、他のツールを使用して作業している場合、データを手動で分割する必要があるかもしれません。それはすぐに面倒な作業になります。
ここでの効率向上は明白です — これらのアプローチを活用した調査では、回答分析時間が最大70%減少することがわかっています。[2]
臨床試験参加者の調査回答を分析するための協働機能
詳細な臨床試験参加者生活の質への影響調査を行う際には、協働分析が極めて重要です。 研究者、臨床医、調査コーディネーターがフィードバックを見ることや利用することを希望するクロスファンクショナルなチームであれば、共有ツールを持つことで大幅に負担が軽減されます。
SpecificでのチャットベースのAIデータ分析は、チームと一緒にテーブルの周りに集まっているかのように感じさせます — そしてさらに良いことに、バージョン管理のスプレッドシートを回す必要はありません。別のトラックで課題に取り組み、プロトコールのフィードバックを処理したいですか？ 別のチャットを開始してください。各チャットは誰が作成したかを追跡し、質問ごとに異なるフィルタを適用できます。
チームメイトをタグ付け、@メンションし、チャットログ内でお互いのアバターを見ることができます。このレベルの可視性は、臨床データを一緒に解釈し、次のステップを決定するためのゲームチェンジャーです。
透明性と組織化: はっきりとラベルが付けられたチャットと送信者情報が現れるので、いつ誰が調査のどの領域に取り組んでいるのかを常に把握でき、フォローアップやドキュメント化がはるかに簡単になります。
この対象とトピックのために簡単に調査を作成する方法を学ぶには、この臨床試験参加者のための調査作成ステップバイステップガイドをご覧ください。
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