アンケートの自由記述回答の分析に時間と手間がかかり、担当者による結果のばらつきに困っていませんか？自由記述形式のアンケートは、顧客の貴重な意見が詰まっている一方で、その分析は定性的なデータとなり、集計や分析に課題が残ります。
この記事では、生成AIを活用した自由記述式アンケートの自動分析について解説します。
生成AIは自然言語処理能力により、アンケート分析における集計・分析作業を効率化し、精度の向上、作業時間の削減に貢献します。
記事を読むことで、生成AIによるアンケート分析のメリットや具体的な手法、注意点を理解し、アンケート分析を効率化して新たなビジネスチャンスを発見する方法を学べます。
ぜひ、生成AIをアンケート分析に取り入れ、顧客の声を経営に活かしてください。
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自由記述式のアンケート分析に生成AIは活用できる？
アンケートは企業にとって顧客の声という貴重な情報源であり、商品やサービスのクオリティを向上させ、市場の動向を把握するために欠かせないものです。
しかし、単にアンケートを実施するだけでは十分とは言えず、得られた結果を詳細に分析し、その情報を経営戦略の意思決定やサービス改善に活用することが重要となります。
顧客からのフィードバックを経営に反映させることは、顧客満足度を高めるだけでなく、市場における競争優位性を維持する上で非常に有効な手段です。
特に、製品やサービスに対する顧客の率直な意見を収集するためには、自由記述形式の質問が非常に効果的です。
これらの回答には改善のためのヒントが豊富に隠されていますが、文章形式であるため、どうしても定性的なデータとなり、集計や分析に手間と時間がかかるという課題があります。
従来の分析手法としては担当者が記述された内容を丁寧に読み解き、類似した内容ごとに分類し、コードを割り当てる「アフターコーディング」や、文章を単語や文節ごとに分割し、単語間の関係性や出現傾向を分析する「テキストマイニング」などが用いられてきました。
しかし、これらの手法は時間と労力を要するだけでなく、集計作業を行う担当者によって分析結果に差異が生じてしまうという問題点がありました。
近年、生成AI技術が目覚ましい発展を遂げており、自由記述形式のアンケート分析に大きな変革をもたらしています。
AIの自然言語処理能力を活用することで、これまで課題とされてきた上記の問題を解決し、自由記述形式のアンケートにおける集計・分析作業を効率化することが可能になっています。
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生成AIによる自由記述式アンケート分析のメリット
生成AIによる自由記述式アンケート分析には、以下2つのメリットがあります。
それぞれのメリットを理解し、より効果的なアンケート分析ができるようにしましょう。
自動分析による精度の向上
アンケート分析に生成AIを導入することで、これまでになかった着眼点が得られます。
人が見過ごしてしまうような関連性や埋もれた傾向を、AIは独自の視点で見つけ出すことができるからです。
たとえば、表面上は関係がないように見える回答同士の結びつきや、少数意見の中に隠された本質的な手がかりを発見するといったことが考えられます。
アンケート調査はマーケティングの枠を超え、多岐にわたる状況で実施されています。
回答形式としては選択式と自由記述式が存在し、通常はデータ集計のしやすさから選択式が広く利用されています。
自由記述式は詳細な情報を含む反面、その解釈や分析にはかなりの手間と費用がかかります。
しかし近年、自然言語処理の技術が発展したことにより、テキストデータから有益な情報を引き出すことが可能になりました。
したがって、自由記述式の回答に対しても、生成AIを活用することで、選択式回答と同様のレベルで分析できることが期待されています。
意見要約による作業時間の削減
生成AIの活用により、アンケート分析に要する時間を著しく短縮することが可能です。
AIは膨大なデータセットを瞬時に解析し、多岐にわたる回答群から類似点や相違点を識別します。
具体的には、数千件に及ぶ自由記述式回答をわずか数分で分類し、主要なテーマを特定するといった作業が可能です。
従来であれば数日を要していたタスクが、AIを用いることで数時間、あるいは場合によっては数分で完了します。
- 生成された要約文は、各分類カテゴリーにおいて「典型的な意見」を的確に表現
- 特定の基準に準拠した自由記述式回答の仕分け、代表的な意見の抽出と要約
上記の一連のプロセスは、10分以内に完了しました。
人間が手作業で1,000件規模の自由記述式回答を分析する場合、深い理解力と4〜5時間を必要としますが、生成AIを活用することで10倍以上のスピードアップが図られ、大幅な省力化に繋がります。
さらに、統一された判断基準を設定して分類することで、分類基準の均質化を実現しました。
結論として、これまで人間が手動で行ってきたアンケート分析業務は、生成AIの導入によって精度を維持・向上させつつ、効率性を飛躍的に高められることが明らかになりました。
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自由記述式アンケートに生成AIを導入し自動分析・意見要約を実現した事例
三菱総合研究所は、生成AIを活用して自由記述式アンケートの分析プロセスを大幅に効率化しました。
1,000件のアンケート回答を対象とした実証実験では、AIが回答内容をカテゴリ別に分類し、各カテゴリの主要な意見を要約することに成功。
これにより、従来手作業で4〜5時間かかっていた分析作業が、10分の1以下の時間で完了するようになりました。
特に注目されるのは、三菱総合研究所が開発したプロンプト最適化技術です。
この技術により、AIは人間による分類作業と同等以上の精度で回答を分類できるようになりました。
さらに、AIが一貫した基準で分類を行うため、分析結果の客観性も向上しました。
三菱総合研究所は今後、生成AIをアンケート調査の企画段階から活用し、データ分析プロセス全体の変革を目指しています。
この技術はアンケート調査だけでなく、顧客からの問い合わせやSNSの投稿など、大量のテキストデータを分析するさまざまな分野での応用が期待されます。
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生成AIによる自由記述式アンケート分析の具体的な手法
アンケートの自由記述欄は回答者から直接得られる貴重な情報であり、その分析は従来、多くの時間と人的資源を必要としていました。
しかし、AI技術の導入により、自由記述の内容をより効率的かつ客観的な視点から解析することが現実味を帯びてきました。
ここでは、生成AIによる自由記述式アンケート分析の具体的な手法について、以下の見出しで解説します。
それぞれの手法を理解し、自社で活用できそうかを考えてみましょう。
テキストマイニング
テキストマイニングは、膨大なテキストデータから価値ある情報や関連性のある構造を見つけ出すための手法です。
生成AIをテキストマイニングに応用することで、キーワードの抽出や出現頻度の分析、単語間の関連性分析などが容易になります。
具体例として、ChatGPTに対し「以下の自由記述データから、特によく現れるキーワードと、それらがどのような文脈で使用されているかを分析してください」と指示することで、重要なキーワードと、その使われ方を理解できます。
さらに、トピックモデルを用いることで、自由記述データを自動的にテーマごとに分類することも可能です。
この技術により、回答者が特に重要視しているポイントを把握したり、大量の回答データから主要な話題を抽出したりすることが可能になります。
大量の定性情報から高精度な分析を実現する「AI Central Voice」
「AI Central Voice」は、組織内の多様な定性情報をAIで解析し、経営判断を支援するインサイトを生み出すためのデータ戦略ソリューションです。
本ツールを導入することにより、アンケートや顧客フィードバック、従業員エンゲージメント調査、営業記録など、各種テキストデータを独自のAI技術によって、分析に適した構造化データへと自動変換します。
具体例として、顧客からの意見を「ポジティブ」「中立」「ネガティブ」といったラベルで分類することで、分析作業を効率化します。
「AI Central Voice」は、従来100時間を要していた分析作業をわずか1分で完了させ、また、数十万件ものデータから見過ごされがちだった課題を浮き彫りにするなど、データ活用における新たな可能性を拓くツールとして注目されています。
分析結果は直感的に理解しやすいグラフやダッシュボードで視覚化され、データのクロス分析を通じて、定性的な情報だけでは見えなかった深い洞察を引き出すことができます。
これにより、データに基づいた迅速かつ的確な意思決定を強力に支援します。
この高精度な分析能力は30種類を超える多様な前処理モジュールによって実現されており、入力データそのものを前処理によって最適化することで、従来のAIでは達成困難だった精度向上を可能にしています。
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効果的なプロンプト活用
生成AIのポテンシャルを最大限に引き出すためには、的確なプロンプトを作成することが不可欠です。
洗練されたプロンプトエンジニアリングを行うことで、AIはより精緻で価値の高い分析結果を提供できるようになります。
例えば、「アンケート結果を分析して、重要な意見を洗い出してください」といった曖昧な指示を出すよりも、「顧客からのフィードバックデータを用いて、製品に対する改善提案を5つ特定し、それぞれの提案に賛同する回答者の割合を算出してください」というように具体的に指示することで、より実用的なアウトプットを得ることが期待できます。
さらに、複雑な分析を行う際には複数のプロンプトを段階的に構成し、順を追ってAIに指示を与えることも有効な手段となります。
効果的なプロンプトを設計するための主要なポイントは以下の通りです。
| 明確な指示 | まずは、求める内容を具体的に表現しましょう。「主要な意見を抽出」するのではなく、「改善が必要な点を3つ提示せよ」のように、具体的なタスクを指示します。 |
| 分析の意図を伝達 | 「新規市場参入戦略の策定のために」など、AIに分析の目的を明確に伝えます。 |
| 出力形式の指定 | 結果の表示形式を詳細に指定します。「箇条書き形式で」「表計算ソフトで扱える形式で」など、具体的な形式を指定します。 |
| 段階的アプローチ | 全体像の把握から詳細な分析へと進むように、段階的に指示を構成します。 |
| 結果の妥当性を検証 | 「この分析結果における制約や注意点は何か」など、AI自身に結果の信頼性に関する評価を求めます。 |
アフターコーディングの最適化
アフターコーディングは、自由形式のテキストデータなど、構造化されていない情報を分析のために整理するプロセスです。
具体的には、「製品の改善点は何ですか？」といった質問に対する回答を「価格に関する意見」「品質に関する意見」「デザインに関する意見」といったグループに分類することが挙げられます。
AIの導入により、従来多くの時間と労力を要していたアフターコーディングの効率化が期待できます。
例えば、ChatGPTのようなAIツールに「以下のテキストデータを共通のテーマごとに分類し、各カテゴリーの名称とデータ件数を提示してください」と指示することで、自動的な分類が実現可能です。
さらに、事前に明確な分類基準を設定し、AIにその基準に基づいて分類させることで、分析結果の一貫性を高めることができます。
アフターコーディングの具体的な手順は以下の通りです。
- コーディングフレームワークの構築
- AIによる自動コーディング
- 人による検証と調整
これらのステップを踏むことで、大量の自由記述データであっても、迅速な分析が可能になります。
自由記述式アンケート分析ができるおすすめ生成AIツール
ここでは、アンケート分析に役立つおすすめAIツールを5つ紹介します。
AI Central Voice
| ツール名 | AI Central Voice |
| 機能 |
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| 料金 | 要問合せ |
AI Central Voiceは、顧客や従業員の声を構造化し、データ分析の常識を変えるツールです。
従来100時間かかっていた分析を1分で完了させ、見過ごされていた課題を可視化します。
30種類以上の前処理モジュールにより、圧倒的な精度と速度を実現できます。
また、AI Central Voiceはハルシネーション修正やデータ最適化など、他社には真似できない品質向上アプローチが強みです。
綿密なカスタマイズとドメイン特化学習により、AI分析の精度を最大限に引き出し、ビジネスの可能性を広げられるでしょう。
コエミル
| ツール名 | コエミル |
| 機能 |
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| 料金 | 要問合せ |
コエミルは、アンケートデータの集計・分析をワンタッチで簡単に行えるツールです。
定量調査による仮説・検証サイクルを高速化し、事業成長を支援します。
AIによる示唆出しやPowerPoint形式での出力に対応しており、資料作成を効率化できます。
集計や資料作成の負担を軽減し、インサイト抽出に集中できる環境を提供することで、より良い意思決定をできるようになるでしょう。
ChatGPT
| ツール名 | ChatGPT |
| 機能 |
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| 料金 |
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ChatGPTはOpenAIによって開発されたAIで、文章の作成や編集、アイデア出しといったさまざまな作業をサポートします。
テキストや音声を使った会話ができ、ウェブ検索を通じて最新の情報を提供できるのが特徴です。
画像に関する質問に答えたり、画像を生成したりすることも可能です。
無料版の他に、PlusとProという有料プランがあり、Proプランではより高度な機能が利用でき、アクセス制限もありません。複雑な質問への対応やデータ分析の能力も向上します。
Hugging Face
| ツール名 | Hugging Face |
| 機能 |
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| 料金 |
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Hugging Faceは機械学習モデルやデータセット、アプリケーションの共同開発を支援するプラットフォームです。
100万を超えるモデルと25万を超えるデータセットがあり、テキスト、画像、ビデオ、オーディオ、3Dなど、さまざまな形式に対応しています。
Hugging Faceのオープンソーススタックを利用することで開発を効率化し、成果を共有して自身のMLプロフィールを構築できます。
Copilot
| ツール名 | Copilot |
| 機能 |
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| 料金 | 要問合せ |
Microsoft 365 Copilotは、日常的に使用するアプリに組み込まれた生成AIで、業務効率の向上を支援します。
業務データとWeb上の情報を連携させることで、ワークフローを改善し、ビジネスプロセスを効率化できます。
また、役割に応じたエージェント機能により、営業、サービス、財務など、各部門に特化したAIの活用を促進し、ビジネスへの貢献を最大化できます。
Copilot Studioを使用すれば、独自のAIエージェントを作成し、ワークフローの合理化やデータ活用を促進し、業務と顧客体験を向上させることが可能です。
【2025年】最新AIを活用したデータ分析ツールおすすめ比較11選！選び方も解説
生成AIによるアンケート分析でよくある質問
ここでは、生成AIによるアンケート分析でよくある質問を3つ回答します。
それぞれの質問と回答を理解し、自社に導入するかを検討しましょう。
無料版と有料版のツールの違いは？
アンケートツールには、無償で利用できるタイプと費用が発生するタイプの2種類があり、それぞれ特徴と最適な利用シーンが異なります。
無償ツールは費用を抑えられる点が最大の利点で、小規模プロジェクトや社内アンケートに適しています。
GoogleフォームやMicrosoft Formsのように操作性が高く、専門知識がなくても容易に利用を開始できますが、回答数や設問数に上限がある場合があり、大規模調査には不向きです。
また、デザインの自由度が低く、ブランドロゴなどを挿入できないため、顧客向け調査では印象に影響する可能性も考慮する必要があります。
一方、有償ツールは、本格的な調査を求める中規模から大規模なプロジェクトに適しています。
デザインやカスタマイズの自由度が高く、ブランドロゴの挿入やテンプレートの変更を通じて顧客に与える印象を向上させることができます。
高度なデータ分析機能が充実しており、顧客満足度調査や市場調査で求められる詳細なデータを得ることが可能です。
また、サポート体制が整っているため、トラブル発生時も安心です。
ただし、利用には費用が発生し、Qualtricsのような企業向けツールでは年間契約が必要な場合もあり、予算に制約のある企業には不向きなこともあります。
多機能であるため、初心者にとっては操作習得に時間がかかることもあります。
ツール選択の基準としては、調査の目的や規模、必要な機能を明確にすることが重要です。
簡易的な集計や意見収集が目的なら無償ツールで十分ですが、ブランドイメージを重視したり、詳細なデータ分析や厳格なセキュリティが求められる場合は有償ツールを検討する価値があります。
まずは無償ツールから試用し、必要に応じて有償プランへの移行を検討するのがおすすめです。
アフターコーディングってなに？
アンケートやレビューなどで得られた自由記述形式のデータは、そのままでは分析が困難です。
アフターコーディングは、これらの非構造化データを後から意味のあるカテゴリに分類・コード化することで、分析可能な状態にするための作業です。
例を挙げると、「製品に対する要望」という質問に対して寄せられた多様な意見を「価格」「機能」「デザイン」などの項目に整理していく作業が該当します。
従来、この作業は人手で行われてきたため、時間と労力がかかるという課題がありました。
しかし、近年ではAI技術の進歩により、アフターコーディングの効率化が飛躍的に向上しています。
AIは自然言語処理技術を用いて、テキストデータを自動的に分類し、各カテゴリにおける意見の傾向や感情を分析することが可能です。
これにより、大量の自由記述データも迅速に処理し、有益なインサイトを得ることができます。
生成AIを活用する際の注意点は？
自由記述形式のデータ分析に生成AIを活用する際はその限界を理解し、注意深く導入する必要があります。
AIの分析結果は絶対的なものではなく、皮肉やユーモアといった複雑なニュアンスの理解は困難です。
そのため、AIによる分析結果を鵜呑みにせず、必ず人間が内容を精査し、最終的な判断を下すことが重要です。
また、AIモデルは学習データに偏りが生じやすく、特定の意見を過大評価したり、重要な情報を見過ごしたりする可能性があります。
複数のAIモデルや分析手法を組み合わせることで、より客観的で信頼性の高い結果を得ることができます。
「説明可能なAI」を採用し、結果の根拠を明確にすることで、AIの判断に対する信頼性を高めることも有効です。
さらに、AIによる分析結果は人間の専門家が検証し、解釈を加えることで、より質の高い情報へと昇華します。
AIはあくまでツールとして活用し、人間の専門知識と組み合わせることで、その真価を発揮します。
AIモデルは常に評価し、改善を続ける必要があります。
技術の進歩に合わせてモデルの精度や性能を向上させ、個人情報保護にも細心の注意を払い、関連法規制を遵守することが不可欠です。
これらの点に注意することで、生成AIをアンケート分析において、より効果的かつ安全に活用することができます。
【2025年】AIデータ分析ツールおすすめ16選！無料版や選び方もご紹介
生成AIでアンケート分析を効率化し、新たなビジネスチャンスを発見しよう
この記事では、生成AIを用いたアンケート分析について解説してきました。
アンケート分析における生成AIの活用は、時間や労力、分析結果のばらつきといった従来の課題を克服し、効率と精度を飛躍的に向上させます。
生成AIは、自由記述データの自動分類・要約を高度化し、人間が見過ごしがちな重要な手がかりを発見できます。
ただし、AI分析は完璧ではないため、その限界やバイアスを理解し、人間の専門家による検証と組み合わせることが重要です。
無料版と有料版ツールの違い、AI活用時の注意点を踏まえ、自社の目的や規模に合ったツールを選択することで、アンケート分析から新たなビジネスチャンスを創出できます。
その可能性を最大限に引き出すツールの一つが「AI Central Voice」です。
アンケート結果だけでなく、顧客の声や従業員エンゲージメント調査、商談記録など、組織内のあらゆる定性情報をAIで解析し、経営判断に役立つインサイトへと変換します。
AI Central Voiceの導入により、従来100時間かかっていた分析作業をわずか1分で完了させ、膨大なデータから見過ごされていた課題や発見を浮き彫りにできます。
独自のAI技術と30種類を超える多様な前処理モジュールにより、入力データを分析に適した構造化データに変換し、高い精度と速度での分析を実現します。