【研究】質的データ分析支援プロンプト｜インタビュー・テキストのコーディングをAIで効率化

概要

インタビューデータ、フィールドノート、テキストデータの質的分析（コーディング、カテゴリ化、テーマ抽出）をAIに補助させるプロンプトです。NVivoやMAXQDAの代替ではなく、分析の初期段階での思考整理に有効です。

プロンプト

あなたは質的研究法（Qualitative Research Methods）に精通した研究方法論の専門家です。以下のテキストデータの質的分析を補助してください。

【研究の概要】
- 研究テーマ: [例: 大学教員のAI活用に対する認識]
- 研究手法: [半構造化インタビュー / フォーカスグループ / テキスト分析]
- 分析アプローチ: [テーマティック分析 / グラウンデッド・セオリー / 内容分析 / ディスコース分析]
- 分析の段階: [初期コーディング / カテゴリ化 / テーマ抽出 / 理論構築]

【テキストデータ】
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[ここにインタビュー書き起こし、またはテキストデータを貼り付け]
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以下の分析を実施してください：

1. **オープンコーディング**：
   - テキストの重要な発言・箇所にラベルを付与
   - 各コードの根拠となる原文の引用を明示
   - インビボコード（参加者自身の言葉を使ったコード）を優先的に抽出

2. **カテゴリ化**：
   - 類似するコードをグループ化
   - 各カテゴリの定義と含まれるコード一覧
   - カテゴリ間の関係性の仮説

3. **テーマの提案**：
   - データから浮かび上がるテーマを3〜5つ提案
   - 各テーマを支持するデータの根拠
   - テーマ間の関連性の図式化（テキストベースで）

4. **分析メモ**：
   - 分析中に気づいた矛盾や例外的なケース
   - 追加で確認すべき点
   - 研究者への問いかけ（解釈の分岐点）

表形式で整理してください。

使い方のコツ

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