アンケートの自由回答の分析方法｜手作業とAI活用の使い分け

自由回答は「スコアの理由」が書かれた宝の山

満足度やNPS®のスコアは、あくまで結果を教えてくれるものです。
一方で、なぜその点数になったのかまでは教えてくれません。

その理由が書かれているのが、自由回答です。

• なぜ高く評価されたのか
• どこに不満があったのか
• 何が再利用・再来店の理由になっているのか
• どの場面で期待を下回ったのか

こうしたことは、自由回答を見ないとわかりません。
自由回答の分析とは、この声の山の中から、「何を変えれば喜ばれるか」、「何が選ばれている理由なのか」を取り出す作業です。

分析の基本の型は「分類→集計→代表の声」

手作業でもAIでも、やることの基本は同じです。
流れは、分類→集計→代表の声の3段階で考えると整理しやすくなります。

1. 分類（アフターコーディング）

コメント1件1件に、内容を表すテーマを付けます。たとえば「朝食」「接客」「価格」「清潔感」「アクセス」などです。

2. 集計

テーマごとの件数と、ポジティブ・ネガティブの割合を数えます。
ここで、どのテーマの声が多いのか、どこに不満が集中しているのかが見えてきます。

3. 代表の声の抽出

各テーマから、典型的な原文を2〜3件選びます。
報告書や会議で説得力を持つのは、数字だけではなく実際のお客様の言葉です。

手作業での分析方法（〜50件の目安）

月に数十件程度であれば、Excelやスプレッドシートで十分に対応できます。
量が少ないうちは、むしろあえて手作業で読む価値があります。

手作業で進める基本手順

1. 1行1コメントの表を作る
   日付、点数、コメントを並べます。
2. 右隣に「テーマ」列を作る
   コメントを読みながら、「朝食」「接客」「価格」などのテーマ名を入れます。1件に複数テーマが含まれる場合は、行をコピーして分けても構いません。
3. さらに隣に「＋／−」列を作る
   ポジティブかネガティブかを付けます。
4. ピボットテーブルや並べ替えで、テーマ×＋／−を集計する
5. 各テーマごとに、代表的な原文を2〜3件抜き出す

手作業の利点

手作業の最大の利点は、全件を自分の目で読むことです。
数字だけでは見えないニュアンスや、現場の空気感をつかみやすくなります。

件数が少ない段階では、効率だけを求めず、現場感覚を磨く時間として読むことをおすすめします。

AIを使った分析方法（50件を超えたら）

件数が50件を超えてくると、手作業だけでは時間がかかります。
そういうときは、ChatGPTなどの生成AIに1次分類を任せると効率が上がります。

AIに向いている作業

• コメントのテーマ分類
• ポジティブ／ネガティブの仮判定
• テーマごとの要約
• 代表コメント候補の抽出
• 改善テーマの優先候補出し

以下はお客様アンケートの自由回答です。次の手順で分析してください。
①コメントをテーマ別に分類する（テーマは内容から自動で設定）
②テーマごとに、件数と、ポジティブ／ネガティブの内訳を表にする
③件数の多いテーマ上位3つについて、代表的なコメント原文を各2件引用する
④最後に「最初に改善すべきテーマ」を理由付きで1つ提案する

【自由回答】
（ここにコメントを貼り付け。個人情報は削除しておく）

AI活用で大切なこと

AIは便利ですが、分類や要約を鵜呑みにしないことが大前提です。もっともらしく見えても、読み違いや雑なくくり方をすることがあります。

だからこそ、AIは下ごしらえ担当、最終判断は人、という使い方が安全です。

さらに大量なら、テキストマイニングツールを併用する

数千件規模の定点調査や、毎月継続して大量の自由回答が集まる場合は、生成AIだけで回すよりも、専用のテキストマイニングツールを併用したほうが安定します。

定点観測や継続比較はツールが得意です。
一方で、意味づけや改善の示唆出しはAIや人のほうが強い場面もあります。

そのため、実務では

• 定点集計はツール
• 解釈と改善案はAIと人

という役割分担が現実的です。

件数別の使い分けの目安

件数によって、向いているやり方は変わります。目安としては次の通りです。

分析を「改善」につなげる2つの習慣

自由回答の分析で終わってしまう会社は多いです。成果につなげるには、分析のやり方だけでなく、使い方の習慣が大切です。

習慣1：月1回、原文を共有する場を持つ

集計表だけを回覧しても、現場はなかなか動きません。
一方で、お客様の原文をそのまま共有すると、改善が一気に自分ごとになります。

特に、お褒めの声を共有することは、スタッフのモチベーション向上にも直結します。

習慣2：改善テーマは1回に1つに絞る

あれもこれも手をつけると、全部が中途半端になります。

最初は、「最も声が多く、かつ自分たちで変えられること」を1つ選ぶのがおすすめです。

そして、翌月のアンケートで、その声が減ったかどうかを確認する。この小さな改善サイクルが、結局いちばん強いです。

自由回答分析で注意したい3つのポイント

まとめ

アンケート設計から学びたい方へ

書籍『AI時代に「顧客の声」を活かすアンケート入門』では、回答が集まるアンケートの作り方から、NPS®、テキストマイニングの活用までを体系的に解説しています。

あわせて、NPS®の基礎を知りたい方は、以下のページもご覧ください。

分析の代行・内製化支援も承ります

「自由回答の整理に時間がかかる」
「AIを使いたいが、どこまで任せてよいかわからない」
「分析結果を現場改善につなげたい」

そのような場合は、コンサルティングメニューまたはお問い合わせからご相談ください。