自由記述式アンケートの集計・分析方法は？回答のまとめ方やAI活用のコツも解説

自由記述式アンケートは、回答者の本音や具体的な理由がそのまま見えるため、課題発見や改善策のヒントが豊富に得られます。しかし、回答が文章でバラバラに集まるため、どのように集計・分析すれば良いか分からず、途中で手が止まってしまうケースも少なくありません。

本記事では、自由記述式アンケートの集計・分析方法について、わかりやすく解説しています。自由記述式アンケートのメリット・デメリットをはじめ、まとめ方や分析のコツ、おすすめのAIツールも紹介していますので、ぜひ参考にしてください。

自由記述式アンケートとは？

まずは自由記述式アンケートの概要をはじめ、種類やメリット・デメリットについて詳しく見てきましょう。

自由記述式アンケートの概要

自由記述式アンケートとは、回答者が文章で自由に意見や感想を記入する形式のアンケートです。設問に対して自分の言葉で回答できるため、数値や選択肢だけでは把握しきれない本音や背景、具体的なエピソードを収集できる点が特徴です。

従業員満足度調査や顧客アンケート、サービス改善のためのフィードバック収集など、定量データの補完として活用されることが多く、組織や施策の課題発見に役立ちます。

自由記述式アンケートの種類

1.文章入力形式

文章入力形式の自由記述式アンケートは、回答者が文章で意見や感想、理由を自由に記入する最も一般的な形式です。満足・不満の背景や具体的な改善要望などを詳細に把握できるため、定量データだけでは見えない課題発見に適しています。

一方で、回答内容の表現や分量に個人差が生じやすく、内容を分類・整理するには一定の集計ルールや分析手法が必要となります。

2.数値入力形式

数値入力形式は満足度や頻度、回数などを数値で自由に入力してもらう形式です。選択肢を固定しないため、回答者の実感に近い数値を取得できる点が特徴です。

例えば「残業時間は月何時間か」「業務負荷を0〜100で表すといくつか」といった設問に向いています。集計や比較がしやすい反面、設問の意図が曖昧だと回答のばらつきが大きくなる点に注意が必要です。

自由記述式アンケートを用いるメリット・デメリット

自由記述式アンケートは、回答者の言葉を通じて本音や背景、感情を把握できる点が最大のメリットです。選択肢に縛られないため、想定外の意見や新たな課題、改善アイデアが得られる可能性も高まります。

一方で、回答内容が多様化しやすく、集計や分析に時間と工数がかかる点はデメリットです。そのため、目的を明確にした設問設計や、AIを活用した効率的な分析が重要になります。

自由記述式アンケートの集計・分析が重要な理由

自由記述式アンケートはただ実施するだけでは意味がなく、実施後に集計・分析することが重要です。せっかく実施したアンケートを無駄にしないためにも、重要性についてしっかりと把握しておきましょう。

定量データだけでは見えない課題の可視化

満足度スコアや評価点といった定量データは、全体傾向を把握するうえで有効ですが、「なぜその評価になったのか」という背景までは読み取れません。自由記述式アンケートを集計・分析することで、数値の裏側にある不満や期待、業務上の具体的な課題が明らかになります。

特定の部署やプロセスに集中する意見を可視化できれば、表面的な数値改善にとどまらない、本質的な課題解決につなげることが可能です。

回答者の本音を改善に活かせる

自由記述には、選択肢では表現しきれない率直な意見や感情が含まれています。これらを適切に整理・分析することで、従業員や顧客が何に価値を感じ、どこに不満を抱いているのかを正確に把握できます。

集めた声を改善施策に反映することで、「意見が聞き流されていない」という信頼感の醸成にもつながり、エンゲージメントや満足度の向上が期待できるでしょう。

施策の優先順位の明確化

自由記述の回答を分析すると、似た意見や要望が繰り返し現れる傾向があります。頻出テーマや感情の強さを整理することで、取り組むべき課題の重要度や緊急度が見えてきます。

限られたリソースの中で、効果の高い施策を選択するためにも、集計・分析は欠かせません。

自由記述式アンケートの集計・分析方法

自由記述式アンケートを分析したいと思うものの、何から着手すべきか迷ってしまうこともあるでしょう。効率良く示唆を得るためにも、実務で使える集計・分析方法をステップ形式で解説します。

1.自由記述回答の前処理

自由記述式アンケートを正しく分析するためには、最初の前処理が欠かせません。誤字脱字や表記ゆれを統一し、同じ意味を持つ言葉を整理することで、分析精度が大きく向上します。

また、明らかに無関係な回答や意味を成さない記述を除外することも重要です。前処理を丁寧に行うことで、後工程の分類やキーワード抽出がスムーズになり、分析結果の信頼性を高めることにつながります。

2.回答内容の分類

前処理を終えた回答は、内容ごとに分類して整理しましょう。業務内容、人間関係、評価制度、環境面など、テーマ別にカテゴリを設定することで、意見の全体像が見えやすくなります。

分類は必ずしも最初から細かくする必要はなく、大枠から始めて徐々に精度を高めるのがポイントです。適切な分類を行うことで、課題の偏りや特定テーマへの集中度を把握できます。

3.頻出キーワードの抽出

分類した回答をもとに、繰り返し登場するキーワードや表現を抽出します。頻出キーワードは、多くの回答者が共通して感じている課題や関心事を示す重要な手がかりです。

単純な出現回数だけでなく、どのカテゴリで多く使われているかを確認すると、より具体的な示唆が得られます。AIやテキスト分析ツールを活用すれば、大量の回答でも効率的に抽出可能です。

4.感情や背景を読み解く定性分析

自由記述の価値は、数では測れない感情や背景を読み取れる点にあります。同じ内容でも、不満が強いのか、改善への期待なのかによって意味は異なります。

文脈や言葉選びから感情の強さを判断し、なぜその意見が生まれたのかを考察することが重要です。定性分析を行うことで、表面的な課題ではなく、根本原因に近づくことができます。

5.分析結果を施策へ活かす

集計・分析の最終目的は、結果を具体的な施策につなげることです。頻出意見や感情の強い不満から優先度を判断し、改善アクションに落とし込みましょう。

また、分析結果を共有することで「意見が活かされている」という実感を生み、次回以降の回答率や質の向上にもつながります。分析はゴールではなく、組織改善のスタート地点であることを意識することが重要です。

自由記述式アンケートの回答結果のまとめ方

自由記述式アンケートの集計・分析を終えた後は、回答結果を分かりやすくまとめることも重要です。読み手が一目で状況を理解できる形に整えることで、改善施策の合意形成がスムーズになりますので、詳しく見ていきましょう。自由記述の分析では、目的の曖昧さや偏った意見に引っ張られるリスクがあります。正確な示唆を得るためには、分析軸を明確にし、全体の傾向と例外を区別することが重要です。また、AIツールを適切に活用することで効率化も可能です。本セクションでは、分析の精度を高めるためのポイントを解説します。

1.回答結果をテーマ別に整理する

自由記述の回答は、そのままでは多様すぎて全体像が見えにくい状態です。まずは回答をテーマ別に整理し、同じ話題をまとめていきましょう。

例えば「業務量」「評価制度」「人間関係」「環境・設備」など、カテゴリを作って分類すると、どの分野に意見が集中しているかが明確になります。分類は細かすぎると散らばるため、大枠から始め、必要に応じて細分化するのがコツです。

2.傾向や重要度が伝わる形で可視化する

テーマ別に整理した回答は、Excel等でグラフや表を使って可視化すると理解が早くなります。例えば、各テーマの回答数や、肯定/否定の割合、感情の強さを棒グラフや円グラフで示すと、どの課題が優先度が高いか一目で分かります。

可視化は「数値で裏付ける」ため、改善提案の説得力も高まります。

3.代表的な意見を用いて示唆をまとめる

集計・可視化の結果だけでは、現場の具体的な課題や改善ポイントが伝わりにくい場合があります。そこで、各テーマから代表的なコメントを抜粋し、意見の具体例として提示すると効果的です。

代表例は、単に「不満が多い」と伝えるよりも、なぜ不満が生まれているのかを説明できます。また、肯定的な意見も併せて紹介することで、強みや成功要因も明確になるでしょう。

自由記述式アンケートの回答結果を分析する際のポイント

自由記述式アンケートの回答結果を分析する際、いくつかのポイントを抑えることで精度を高めることが可能です。どのような点に注意するべきなのか、具体的なポイントについて解説します。

目的を明確にして分析の軸を決める

自由記述式アンケートの分析は、目的が曖昧だと「ただの感想集め」で終わってしまいがちです。まずは、何を知りたいのかを明確にし、分析の軸を設定することが欠かせません。

例えば「離職要因の特定」「顧客満足度の改善点」「新サービスのニーズ把握」など、目的によってカテゴリ分けや評価指標が変わります。目的が決まれば、どの回答を重視するべきか、どの属性と掛け合わせるべきかが見えてくるでしょう。

分析の軸がぶれないことで、結果の再現性と説得力が高まります。

偏った意見に惑わされない

自由記述は、声が大きい人や感情が強い人の意見が目立ちやすく、全体の傾向を誤解するリスクがあります。特に、少数の強い意見が全体の課題のように見えてしまうことがあるため注意が必要です。

対策として、回答数や属性別の分布を確認し、全体の傾向と突発的な意見を区別します。また、同じテーマでも肯定・否定の両方の意見がある場合は、その背景や文脈を比較し、偏りの原因を探ることが重要です。

客観的な視点で分析することで、誤った施策を避けられます。

AIツールの活用で効率化する

自由記述の分析は手作業だと時間がかかるうえ、担当者の主観が入りがちです。そこで、AIツールを活用することで効率化と精度向上を両立できます。

具体的には、回答の分類やキーワード抽出、感情分析、要約などをAIに任せることで、短時間で全体像を把握できます。ただし、AI任せにせず、分析目的に応じたカテゴリ設計や、AIが誤分類しやすい表現のチェックを行うことが重要です。

AIを補助として使うことで、分析工数を削減しつつ、実務で活用できる示唆を得られるでしょう。

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まとめ

本記事では、自由記述式アンケートの集計・分析方法について解説しました。

自由記述式アンケートは、定量データでは見えない本音や背景を把握できる強力な手段です。しかし、回答のばらつきや分析の手間が課題になりやすいため、前処理・分類・キーワード抽出・定性分析といった手順で整理することが欠かせません。

結果をテーマ別にまとめ、可視化や代表コメントを用いて示唆を伝えることで、改善施策の精度と説得力が高まります。目的を明確にし、偏りに注意しながらAIツールを活用すれば、効率よく深い洞察を得られます。

自由記述を適切に活用することで、現場の課題解決やサービス改善に直結する価値あるデータに変えられるでしょう。