この記事では、AI調査分析を使用して、治験参加者の調査から治験経験の満足度に関する回答を分析する方法についてのヒントを提供します。
調査回答を分析するための正しいツールの選択
治験参加者からの調査回答を分析する最良の方法は、実際にどのようなデータを持っているかに依存します。特定の回答を選んだ人数などの数値を集めている場合は、シンプルなツールを使用できます。しかし、追加の質問や自由回答から得られる質的回答は全く別の話です。
定量データ：調査が単純な数値（例えば、何人の参加者が満足度を「非常に良い」と評価したか）を収集する場合、ExcelやGoogle Sheetsなどのツールを使用すると、結果をすばやく集計して表示できます。数値を入力し、いくつかのグラフを作成するだけで、すでに貴重な洞察が得られます。
定性データ：オープンエンドの回答や会話のフォローアップには金脈があり、その分だけ複雑です。百の詳細な回答を読むのが面倒で、手作業でトレンドをまとめるのはほぼ不可能であるという経験は多くの人が抱えています。そこでAIが輝くのです。
質的回答を扱う際のツーリングには2つのアプローチがあります：
ChatGPTや類似のGPTツールによるAI分析
コピーペースト分析：質的調査データをエクスポートして、そのままChatGPTまたはその他のGPTベースのツールに貼り付けることができます。そして、たとえば「主要なテーマは何ですか？」や「参加者が最も言及した課題点は何ですか？」などの質問をします。
難しさ：AIツールに貼り付けるためにデータをフォーマットするのは、特に1人1つ以上の質問やフォローアップがある場合には混乱を招きやすいです。また、誰が何を言ったか、調査構造や元の質問を追跡することを失います。「不賛成者のみを表示」といった複雑なフィルタリングは手動になります。
Specificのようなオールインワンツール
この仕事のための専用設計： SpecificのAI調査回答分析のようなプラットフォームは、フィードバックを大規模にキャプチャし、分析するために作られています。調査を作成し(AIを使用しているため、長いカスタムインタビューでも簡単です)、自動的にスマートなフォローアップ質問をして深掘りし、治験参加者からより豊かな回答が得られます。自動AIフォローアップの動作を見ることができます。
即時の実行可能なインサイト： Specificは各回答をAIで要約し、トレンドを抽出し、見つけたことについて直接対話することができます—たとえば、「参加者が最も満足または不満足だったものは何ですか？」と尋ねることができます。スプレッドシートや手作業なしです。
全機能のチャット： ChatGPTの便利さを、調査構造と高度なデータフィルタリングまたはAIが扱うコンテキストの制御機能とともに持っています。オープンエンド、選択、NPSの応答をすべて1カ所で管理でき、シンプルで透明性があります。
ゼロから構築したり、すぐに使えるテンプレートを使用したりしたい場合にも、治験用AI調査ジェネレータを確認してみてください。
治験参加者の治験経験満足度調査を分析するための役立つプロンプト
AIから役立つインサイトを得るには、良い質問をすることにかかっています。適切に作成されたプロンプトは、治験経験の満足度に関する回答からパターンや問題を明らかにするのに役立ちます。以下は、ほとんどの質的調査分析に役立つ証明されたプロンプトです：
コアアイデア用プロンプト： 参加者全員のコメントから最も重要なテーマを要約する際に使用します：
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（各コアアイデア4-5単語）+最大2文での説明。
出力要件：
- 不必要な詳細を避ける
- 特定のコアアイデアを言及した人数を明示する（言葉ではなく数値で）、最も多く言及されたものをトップに
- 提案なし
- 指示なし
サンプル出力：
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
プロのヒント：AIは、調査についての明確なコンテキストや目標、または重要な点を伝えると、常により良く機能します。たとえば、プロンプトを次のように更新します：
治験参加者の調査から試験経験満足度の回答を分析してください。主な目標は、参加者が何に価値を置くか、何が不満を生むか、ケア、環境、施設運営に関する満足、不満、いずれかのパターンを理解することです。
フォローアップ用プロンプト：特定のコアアイデア（「XYZ」）について更に深堀りする際に使用します：
XYZ（コアアイデア）についてさらに詳しく教えてください。
トピック検証用プロンプト：特定のポイントを確認する必要があるときに、シンプルかつ効果的です：
[副作用]について誰かが話しましたか？ 引用を含めてください。
ペルソナ作成用プロンプト：参加者をタイプ別に分類したい場合に非常に役立ちます—たとえば、「非常に意欲的な初参加者」と「頻繁な試験参加者」。
調査結果に基づいて、異なるペルソナを特定し、説明してください。製品管理で使われる「ペルソナ」に類似して、それぞれのペルソナの主要な特性、動機、目標、および会話で観察された関連する引用またはパターンを要約します。
課題点と課題用プロンプト：人々を一貫して苛立たせる要素を見つけます。満足度スコアを引き下げる要因を特に見るときに便利です：
調査回答を分析し、言及された最も一般的な課題点、苛立ち、または挑戦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載してください。
モチベーションと原動力用プロンプト：参加者がサインアップした理由やその理由に迫ります：
調査会話から、参加者が彼らの行動や選択に対して表明する主なモチベーション、欲望、または理由を抽出します。類似のモチベーションをグループ化し、データからの裏付けを提供してください。
感情分析用プロンプト：フィードバック全体の「ムード」を確認するために：
調査回答に示された全体的な感情（例：肯定的、否定的、中立的）を評価します。各感情カテゴリに寄与するキー句またはフィードバックを強調表示してください。
未充足のニーズと機会用プロンプト：治験プロセスの新しい改善点を特定したい場合に最適です：
未充足のニーズ、ギャップ、または改善の機会を分かるように調査回答を調べてください。
これらのプロンプトを適用する際、最近の治験では参加者の90%以上が経験に満足していると報告されていることを念頭に置いてください [2]。これらのプロンプトは、単に数値を浮き彫りにするだけでなく、大まかな統計の下にある動機、ためらい、および行動可能な改善領域を掘り下げるのに役立ちます。
治験参加者の効果的な調査質問の設計についてもっと知りたい場合は、このベストな質問のガイドを訪問してください。
質問タイプ別での質的回答の分析方法 by Specific
Specificは、調査フィードバック分析に伴うすべての複雑性を処理し、質問の種類に応じて異なる方法で対応します：
オープンエンドの質問（フォローアップ有無に関わらず）：プラットフォームは参加者それぞれの回答と、その質問に結びついたフォローアップのやり取りをまとめます。参加者が言ったことの要約、主要なテーマ、およびサポートする引用をきれいにまとめた形で取得できます。
フォローアップのある選択式質問：各選択肢（例：「満足」、「中立」、「不満足」）について、その選択肢に結びついたすべてのフォローアップコメントを集中して要約します。これにより、数値の背後にある「理由」に明確さがもたらされます。1つの治験満足度調査では、オープンエンドのフォローアップが数字に隠れていた2.26の平均満足度スコアを明らかにしました [1]。
NPS（ネットプロモータースコア）：応答は推奨者、中立者、批判者ごとに分類され、それぞれのグループのフォローアップ説明が統合されます。これにより、何が上手く行ったか、何が間違ったかを正確に特定するのに役立ちます。臨床試験調査作成のベストプラクティスガイドのように。
これをChatGPTで再現することも可能ですが、通常はさらに多くの行き来を必要とします：エクスポート、ソート、フィルタリング、各質問用のカスタムプロンプトの作成が必要です。Specificであれば、すべてがスッキリとしており、数回のクリックでインサイトに飛び込むことができます。
AIとの連携時におけるコンテキスト制限の対処方法
GPTのようなAIツールを使用する際には、データが多すぎてAIが一度に「見る」ことができないため壁にぶつかることがあります。成功した治験参加者の調査を実施し、数百件の長い回答を受け取った場合、すぐにこれらのコンテキストサイズの制限に達します。
Specificはこれを簡単に処理し、その他の高度なユーザーもこれらの戦略を採用することができます：
フィルタリング：分析前に、特定の条件に合致する回答のみをAIが参照するように会話をフィルタリングできます—特定の質問に回答した参加者や特定のタイプのフィードバックを行った参加者など。これにより、分析が迅速化され、フォーカスが絞られます。
質問のクロッピング：AIに調査全体を送る代わりに、特定の質問に対する回答のみを送信します—ケア環境に関する全フィードバック、または臨床スタッフに関するオープンエンドのコメントなど。これにより、トークンの制限内にとどまりつつ、多くの会話を分析することができます。
これらのアプローチはSpecificに組み込まれていますが、エクスポートと入力を慎重に構築することによって、使用するAIツールに応じて同じことが行えます。
治験参加者の調査回答を分析するための共同機能
チームの共同作業は難しいです。治験参加者のコメントを数百件分析する際、インサイトや仮説が大量のメールスレッドやGDriveフォルダで見失われがちです。
AIとのリアルタイムチャット：Specificでは、チームでAIとチャットすることにより簡単にデータを分析できます。カスタムダッシュボードの設定は不要で、すべてのチャットが独自のフィルターを持っているため、保持問題、動機、NPSスコアといったさまざまな角度を並行して探索できます。複数のチャット： 各チャットは、誰が作成したかを示し、誰がどの問いをリードしているかを常に把握できます。
誰が何を言ったかを見る： SpecificのAIチャットでは、同僚と協力する際にメッセージに送信者のアバターが表示されます。誰もがフォローし、仮説を提供し、または一緒に異常を掘り下げることができます。この共同作業モデルにより研究が加速し、チームが軌道から外れることがなくなり、治験参加者からの貴重な洞察が見逃されなくなります。
これがどのようにコンテキストで機能するかを見たい場合、AI調査応答分析デモを試すか、調査作成および共同作業用AI強化エディターを確認してください。
治験参加者の治験経験満足度に関する調査を今すぐ作成
臨床試験の経験を本当に理解し、改善することはこれまでになく簡単です。AI対応ツールで、調査を作成し、参加者から深い洞察を得て、すべての回答を行動可能な改善に迅速かつスマートに変換することができます。
