自由記述式アンケート結果のまとめ方|効果的な収集・分析方法も解説
- 2025/10/12
- 2025/10/12

目次
自由記述式アンケートは、回答者の率直な意見を深く把握できる反面、結果の集計や分析が難しい側面があります。
効果的なまとめ方には、適切な収集設計やテキストの分類・可視化が求められます。
Excelやテキストマイニングなどの手法を活用し、回答傾向の本質的な理解につなげることが重要です。
そこで今回は、自由記述式アンケート結果のまとめ方と効果的な収集・分析方法を解説しますので、ぜひ参考にしてください。
自由記述式アンケートの特徴と課題
自由記述回答の意義と役割
自由記述式アンケートは、事前に設定した選択肢に縛られず、回答者が自身の言葉で具体的かつ詳細な意見や感想を示せる点が特徴です。これにより、定量的な選択式アンケートでは把握しきれない、回答者の心理や本音、潜在的なニーズを深く理解できます。
特に匿名性が担保されるアンケートの場合には、より率直な意見が得られやすくなります。
集計・分析の難しさの理由
自由記述の回答は、回答内容や表現が多様で一律の数値化が困難なため、集計や分析に労力がかかります。
回答文の長さや表現の曖昧さ、誤字脱字なども分析を難しくし、定型化されたデータとは異なり、専門的なテキストマイニングやコーディングなどの手法が必要になることもあります。
定性データとしての特性
自由記述回答は質的・定性データとして扱われ、数量化や統計処理が容易ではありませんが、回答の背景や理由、感情の強さなどの情報を抽出できるため、施策立案や改善点発見に役立つ重要なデータです。
定量データを補完し、分析の深みを増す要素として活用されます。
上記の特徴と課題を理解したうえで、自由記述式アンケートの設計や分析に工夫を凝らすことが、効果的な意見収集と活用につながります。
効果的な自由記述アンケートの設計方法
回答しやすい設問文の工夫
回答しやすい自由記述式の設問文を作るには、具体的でイメージしやすい質問にすることが大切です。
質問が曖昧だったり複数の内容を混ぜたりすると、回答者が何を答えていいか迷い、回答が減ったり質が落ちたりします。
1設問1質問を守り、「どの点が良かったか」など焦点を絞って質問しましょう。回答例を示すとイメージしやすくなり、回答率も上がります。
難しい言葉は避け、誰でも理解できる簡単な表現を心がけることも重要です。回答時間の目安を示すのも負担軽減に効果的です。
目的に応じた自由記述の使い分け
自由記述は質問の目的で使い分けが必要です。例えば、「製品の良かった点」や「改善すべき点」を別設問にすることで回答者は答えやすくなり、質の高い具体的な意見が集まります。
回答者の体験や感情を引き出したいときは体験談を尋ね、事実確認が必要なら具体的な状況や頻度を聞くなど目的に合わせて質問を設計しましょう。
必要以上に自由記述を増やすと回答負担が増え、回答率や質が下がるため、絞り込みが大切です。選択式と組み合わせて効率的に情報を集める工夫も効果的です。
収集時の注意点とサンプル設計
自由記述の収集時は、回答者が答えやすい環境作りと適切な対象設定が重要です。ターゲットを明確にし、アンケートの目的に応じたサンプル設計を行いましょう。
不必要な個人情報は控え、回答者のプライバシーに配慮することも信頼獲得に繋がります。
また、自由記述は負担が大きいため設問数を絞り、回答時間を明示して負担感を減らします。
オンラインフォームなどを活用して回収率を高めるほか、回答が偏らないよう母集団のバランスも意識することが重要です。これらにより、質の高いデータ収集が可能となります。
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アンケート作成でお悩みのある方は、下記の資料を参考にしながら効果的ななアンケートの作成方法を確認してみてください。
自由記述回答の集計・分類手法
Excelを活用した手動集計の基本
自由記述の回答をExcelで集計する場合は、まず回答データを1行に1回答者、1列に1設問として正しく入力します。次に、回答一覧から共通キーワードやテーマを目視で見つけ出し、別列に分類用のタグやカテゴリを手動で付けます。
この作業を「アフターコーディング」とも呼びます。ピボットテーブルを活用すれば、各カテゴリの出現頻度を簡単に集計でき、棒グラフなどで視覚化も可能です。
複雑な自動化は不要で、直感的に結果をまとめやすいのが特徴です。
アフターコーディングによるカテゴリ分類
アフターコーディングは、自由記述のテキスト回答を読み取りながら意味の近い回答をグループ化し、分類ラベルを付ける作業です。例えば「価格が高い」「料金が妥当」といった回答を「価格評価」というカテゴリにまとめます。
この手法は手間がかかりますが、テキストの内容を定量的に扱うために必要です。分類後は、各カテゴリごとの出現数をカウントして傾向を掴みやすくなります。
この手法は、社内で共有しやすいレポート作成にも役立ちます。
テキストマイニングと自然言語処理の活用
テキストマイニングは、コンピュータを使って大量の自由記述テキストから重要な情報やパターンを自動的に抽出する技術です。
自然言語処理(NLP)を駆使し、言葉の意味や文章構造を解析して、似た意味の単語をまとめたり、感情分析を行ったりできます。
これにより手動での集計よりも迅速に多くのデータを解析可能となり、隠れた傾向やキーワードを見つけることができます。
キーワード抽出と頻出語分析
キーワード抽出は自由記述内でよく使われる言葉をリストアップして、その出現回数を数える手法です。頻出語分析とも呼ばれ、特に指摘が多い問題点や評価ポイントを把握する際に役立ちます。
単純に多い単語だけでなく、重要語や関連語を含めて集計すると、回答全体のテーマを把握しやすくなります。
抽出したキーワードはグラフ化やワードクラウドにして視覚的に表現することも多いです。
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分析のポイントとデータ可視化
テーマごとの傾向把握と仮説検証
自由記述の回答をテーマごとに分類することで、回答の傾向が掴みやすくなります。
重要な意見や繰り返し現れる課題を整理することで、新たな仮説の立案や既存の仮説検証に役立ちます。
Interviewzでは、自由記述の自動分類やタグ付け機能で作業を効率化し、深い分析に専念できる点がメリットです。これにより、短時間で質の高いインサイトを抽出可能となります。
定量データとのクロス集計活用法
自由記述のテーマ別集計結果と数値データを組み合わせると、属性ごとの違いや関連性を明確に分析できます。例えば年代別や利用頻度別に意見を分けて比較することで、より具体的な洞察が得られるでしょう。
Interviewzは両データを一元管理・連携できるため、クロス集計が簡単にでき、調査結果の理解を深めるのに役立ちます。
グラフやチャートによる視覚的表現
データを棒グラフや円グラフ、ワードクラウドなどで視覚化すると、傾向や頻出テーマが直感的に理解しやすくなります。
Interviewzは豊富なグラフ表示機能を備え、分析結果を分かりやすく可視化できます。また、ダッシュボードにまとめてチーム内で共有しやすいこともメリットです。これにより、意思決定のスピードアップが期待できます。
結果報告のための効果的なプレゼンテーション
分析結果は、ポイントを絞り分かりやすく伝えることが重要です。
Interviewzはレポート作成機能を持ち、グラフやコメントを組み合わせた見やすい資料が短時間で作成可能です。定量・定性データを組み合わせた説得力のある報告により、関係者の共通理解を促進し、次のアクションにつながるプレゼンテーションが実現します。
▼下記の資料では、ヒアリング活動によってお客様のお問合せやCVRの向上を達成できた実例を紹介しています。ぜひ参考にしてください。
実務での自由記述データ活用事例
顧客満足度調査での自由記述データ活用
顧客満足度調査では、5段階評価などの数値データだけでは得られない具体的な理由や感情を自由記述で収集します。
例えば満足度が「普通」や「低い」と評価された背景にはどんな課題があるのかを明確にできます。回答者の率直な声から改善ポイントを具体的に抽出し、サービス品質向上や解約防止施策に役立てられます。
Interviewzは自由記述の自動分類やレポート機能が充実し、現場でスムーズに活用できる点がメリットです。
製品改良・サービス改善へのフィードバック応用
自由記述には、商品やサービスの具体的な不具合や要望、新機能のアイデアが含まれます。
消費者の具体的な意見をもとに改良計画を立てることで、ニーズに合った品質向上に期待ができるでしょう。
Interviewzの分析ツールを活用すると、多数の自由回答を効率的に整理・分析でき、チーム間で共有しやすくなるため、迅速な意思決定と改善アクションにつながります。
ブランドイメージ評価の深掘り
自由記述は消費者のブランドに対するイメージや感情を豊かに捉えられます。例えば「信頼できる」「親しみがある」など抽象的な感覚を具体的な言葉で表現でき、ブランド価値の本質的理解に役立ちます。
Interviewzでは意見の傾向分析や感情分析機能もあり、ブランド戦略の策定や競合との差別化に活用可能です。多角的な視点でブランドを評価できます。
自由記述アンケートで避けるべき落とし穴
主観的解釈の過剰リスク
自由記述の内容は回答者によって言葉遣いや表現が異なるため、読む側の主観によって解釈が変わるリスクがあります。この過剰な主観が分析の偏りや誤った結論につながる場合があるため注意が必要です。
Interviewzはテキストを自動で分類し、客観的なカテゴリ分けを支援するため、人の主観に頼りすぎず安定した分析が可能です。これにより品質の高い洞察を得やすくなります。
分類基準の不明確さによる誤分類
自由記述の回答をグルーピングする際に、分類基準が曖昧だと似た内容が違うカテゴリに入ったり、一方に偏ったりする誤分類が起こりやすくなります。
Interviewzは事前に明確なタグ付けルールを設定でき、回答の自動分類もサポートするため、一定の基準で安定した分類が可能です。誤分類のリスクを減らし、分析の信頼性向上に役立ちます。
大量データの処理負荷と精度維持
自由記述が大量に集まると、人手で読み解くには時間もコストもかかり、分析の精度が落ちる恐れもあります。
InterviewzはAIによる自動解析機能を備え、大量データも短時間で分類・分析することが可能です。また品質管理機能で精度も維持しやすく、効率的かつ正確なデータ活用を実現し、業務負担軽減に貢献します。
▼以下の資料は、ヒアリングに特化した「ヒアリングツール」を10選で比較した資料です。ヒアリングツールは、診断コンテンツの作成やチャットボットなどで、ユーザー情報のヒアリングを行うツールです。 類似サービスの比較を行いたい方は、ぜひ参考にしてください。
Interviewzを活用した自由記述式アンケート分析支援
収集から自動集計までの効率化機能
Interviewzはアンケートの収集から自動集計まで一貫してサポートします。回答の入力からデータの整理、集計まで手作業を大幅に削減でき、作業時間の短縮とミス防止に役立ちます。
特に自由記述の回答も自動で分類し、重要なキーワードを抽出可能です。これにより大量のテキストデータも効率よく処理でき、分析に集中しやすい環境を提供します。
AIを使ったテキスト解析支援ツール
InterviewzのAI解析機能は自然言語処理技術を活用し、自由記述回答の内容を理解し自動分類や感情分析を行います。膨大なテキストを瞬時に処理し、回答者の本音や傾向を明らかにします。
これにより人手による分析負荷を軽減し、精度の高いインサイトを短時間で取得可能です。AI解析は定性的データの見える化に非常に有効です。
傾向分析・報告書作成の自動化支援
Interviewzは集計結果から傾向分析を自動生成し、レポートもテンプレートで簡単に作成できます。グラフや要約文が自動的にまとめられ、報告用資料の作成工数の大幅な削減が可能です。
チーム内での情報共有や会議資料作成がスムーズになり、分析結果を迅速に活用できます。これが効率的な意思決定と改善スピードの向上に貢献します。
チーム共有とフィードバック活用促進
Interviewzは結果をオンラインダッシュボードや共有リンクで、社内チームへリアルタイムに展開可能です。コメント機能やタスク管理機能と連携し、フィードバックを集約しやすく、関係者全員で分析結果を検討できます。
これにより意思疎通が円滑になり、現場の意見を迅速に反映した改善が可能となるため、組織全体でのデータ活用が促進されます。
▼Interviewz(インタビューズ)は、ノーコード型のSaaSツールで、顧客ヒアリングの効率化をサポートするために設計された画期的なソリューションです。
インタビューズは、以下の特徴を兼ね備えています。
- 簡単な操作性
タップ操作だけで、診断や質問がスムーズに行えます。技術的な知識がなくても直感的に操作できるので、誰でも簡単に利用できます。
- 多彩な連携機能
SlackやGoogleスプレッドシートなど、外部ツールとの連携が可能です。これにより、データの共有や分析がより効率的になります。
- EFO(入力フォーム最適化)機能
ユーザーの負担を軽減するために、入力フォームを最適化しています。これにより、ストレスなく情報を収集することが可能です。
- マーケティング調査にも対応
カスタマーサポートやアンケート収集、マーケティング調査など、さまざまな場面で活用できる柔軟性を持っています。
上記のように、「インタビューズ」は顧客ニーズを正確に把握し、効果的なマーケティング戦略を実現するために欠かせないツールです。より詳しい情報や導入事例について知りたい場合は、ぜひ下記のサービス概要をご参照ください。
成果を出す自由記述アンケート運用のまとめ
設計・収集・分析の一貫したプロセス管理
自由記述アンケートは設計から収集、分析まで一連の流れを管理することが成功のポイントです。Interviewzは、直感的な操作画面で質問作成から回答収集、リアルタイムでの集計・分析まで一元管理できます。
専門知識がなくてもスムーズに使え、調査設計の変更も即時反映可能です。また、外部ツールとの連携もできるため、プロセス全体の効率化と精度向上を実現し、負担軽減につながります。
定性情報の定量化による活用価値向上
自由記述の定性的な情報は、人の解釈に頼るため活用が難しい面があります。InterviewzはAI解析による自動分類やキーワード抽出機能を備え、これらを数値データに変換しやすくしています。
このような定性情報の定量化により、傾向が把握しやすくなり、数値化データと組み合わせて根拠ある意思決定が可能です。価値あるインサイトを効率よく引き出します。
継続的な改善につなげる分析体制の構築
自由記述アンケートを活用した改善には、継続的な分析体制が欠かせません。Interviewzはダッシュボードにて分析結果を常に可視化し、チームで簡単に共有可能です。コメントやタグ付けもでき、社内での情報交換やフィードバックがスムーズに行えます。
この仕組みがデータの蓄積と活用を促進し、PDCAサイクルの高速化、継続的なサービス改善を支えます。
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▼Interviewz(インタビューズ)の主な活用方法
• 総合ヒアリングツール
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Interviewzの機能一覧|総合的なヒアリング活動を網羅
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