事実｜データは必ず「数値・定量」で切り出す

アンケート結果をまとめる最初のステップは、事実を事実として扱うことです。

ここでいう事実とは、感想や評価ではなく、数値で確認できる結果を指します。

「満足と回答した割合は58％」「30代の不満率は全体平均より12ポイント高い」といったように、誰が見ても同じ理解になる情報だけを並べます。この段階では、なぜそうなったか、良いか悪いかは考えません。

まずはデータを正しく数え、定量で整理することが、すべての土台になります。

次に、その事実をどう文脈化するかが重要になります。

解釈｜機会に合わせて「どう伝えると意味が立ち上がるか」を示す

解釈の役割は、事実を並べることではなく、どの情報をどうつなげれば伝わるかを整理することです。

同じ数値でも、目的や状況によって意味は変わります。

たとえば改善検討の場なのか、上層部への報告なのか、次施策の判断材料なのかによって、強調すべきポイントは異なります。

解釈では「この数値は、今の状況において何を示唆しているのか」「どの論点として受け取ると自然か」を言語化します。

ここで初めて、事実が“意味を持った情報”に変わります。

そして最後に、その意味を行動に変換します。

提案｜機会と文脈に合わせて「誰がどう動くか」を提示する

提案の段階では、解釈を踏まえて行動に落とす選択肢を示します。

重要なのは、正解を押し付けることではなく、提案を受け取る人の立場や判断軸に合わせて伝えることです。

現場向けなら具体的な改善アクション、意思決定者向けなら判断材料としての選択肢、次回調査なら設計の見直しポイント、といったように、同じデータでも提案の形は変わります。

• このように
• 事実で正しく数値を押さえ
• 解釈で機会に合った文脈をつくり
• 提案で人と状況に合わせて伝える

この流れを守ることが、アンケート結果を「使われる資料」に変える基本構造です。

次は、この流れを崩さずに、どこまで細かく分析すべきかの判断基準を整理していきましょう。

アンケートのまとめる型6選｜目的別におすすめの型を解説

1.全体傾向を把握する「単純集計」型

アンケートをまとめる際、最初に行うべきなのが単純集計です。単純集計は、各設問に対してどの選択肢が何件選ばれたのかを整理し、回答の分布や割合から全体像を把握するためのまとめ方です。
この段階で重要なのは、解釈を急がず「前提となる事実」を正しく揃えることです。

回答数や構成比を見ることで、設問設計の偏りや想定外の傾向にも気づけます。
単純集計を丁寧に行うことで、その後のクロス集計や分析の精度が大きく変わります。

使われるシーン

• 調査結果を初めて社内共有する場面
• 分析や考察に入る前の前提整理
• レポート冒頭で全体像を示したいとき

2.属性別の違いを可視化する「クロス集計」型

クロス集計は、単純集計で得られた結果を属性や別設問と掛け合わせ、傾向の違いを明らかにするまとめ方です。

全体では同じ割合に見えても、年代や性別などで分けると真逆の傾向が出ることは少なくありません。

この型を使うことで、「誰にとっての結果なのか」を明確にできます。

単なる結果説明ではなく、施策や意思決定につなげるための視点を持たせたい場合に効果を発揮します。

使われるシーン

• ターゲット別の施策検討
• 商品やサービスの利用者像の整理
• セグメントごとの違いを説明したい場面

下記の記事ではクロス集計を簡単にエクセルで行う方法を解説しています。5分ですぐに実施できますので、気になる方はお気軽にご確認ください。

クロス集計をExcel（エクセル）で行う方法12選｜関数を使った手法からアンケート集計の手順を解説

3.数値のばらつきを正しく読む「記述統計」型

数値の自由記述を含むアンケートでは、平均値だけで判断すると実態を誤解する可能性があります。記述統計型は、中央値やばらつきも含めて数値を整理するまとめ方です。

一部の極端な回答に引っ張られず、「多くの人がどのあたりに集中しているのか」を把握できる点が特徴です。

数値を根拠に判断を行う場面では、この型を使うことで意思決定の納得度が高まります。

使われるシーン

• 価格帯や利用頻度の検討
• ペルソナや想定ユーザー像の設計
• 数値根拠を求められる企画資料作成

4.意見を整理して数で語る「アフターコーディング」型

数値の自由記述を含むアンケートでは、平均値だけで判断すると実態を誤解する可能性があります。記述統計型は、中央値やばらつきも含めて数値を整理するまとめ方です。

一部の極端な回答に引っ張られず、「多くの人がどのあたりに集中しているのか」を把握できる点が特徴です。

数値を根拠に判断を行う場面では、この型を使うことで意思決定の納得度が高まります。

使われるシーン

• 価格帯や利用頻度の検討
• ペルソナや想定ユーザー像の設計
• 数値根拠を求められる企画資料作成

5.大量テキストから傾向を抽出する「テキストマイニング」型

テキストマイニング型は、大量の自由記述や口コミデータを対象に、頻出語や関連性から傾向を抽出するまとめ方です。

人手では難しい規模のデータを効率的に処理できる一方で、結果の解釈には前提理解が求められます。

全体傾向の把握や仮説発見を目的として使い、その後の詳細分析につなげる使い方が現実的です。

使われるシーン

• SNSや口コミデータの分析
• 自由記述が大量にある調査
• 定点観測や傾向変化の把握

6.析目的から逆算する「使い分け設計」型

使い分け設計型は、特定の集計手法を指すものではなく、目的に応じて複数の型を組み合わせる考え方です。

何を明らかにしたいのかを起点に、単純集計、クロス集計、自由記述分析を適切に選択することで、無駄のない分析が可能になります。

アンケートを「取っただけ」で終わらせず、行動につなげるための設計視点として重要です。

使われるシーン

• 調査設計段階での集計方針検討
• レポート全体構成の整理
• 提案や意思決定につなげたい分析全般

【ケース別】アンケート結果のまとめ方

アンケート結果のまとめ方に「唯一の正解」はありません。

重要なのは、誰が・何のために使うのかによって、事実・解釈・提案の比重を変えることです。

ここでは、よくある用途別に、まとめ方の考え方を整理します。

社内報告・上司共有が目的の場合｜結論が一瞬で伝わる構成にする

社内報告では、詳細な分析よりも「結局どうだったのか」が最優先されます。

まず冒頭で、全体の事実を数値で簡潔に示し、その後に要点だけを解釈として補足します。

この用途では、提案は多くなくて構いません。

「現状はこう」「課題はここ」「次に検討すべき論点はこれ」と、判断の入口を用意することが役割です。

細かなクロス集計や補足データは、必要に応じて別添に回す方が伝わります。

施策検討・改善会議で使う場合｜解釈を厚く、選択肢を示す

改善や施策検討が目的の場合、事実だけでは不十分です。

数値で事実を押さえたうえで、「なぜこの傾向が出ているのか」「どこに分岐点がありそうか」を丁寧に解釈します。

このとき重要なのは、答えを一つに絞らないことです。

提案パートでは、「A案ならこう」「B案ならこう」と複数の打ち手を並べ、意思決定できる状態を作ります。

アンケート結果は、結論を出す材料であって、結論そのものではないと位置づけるのがポイントです。

クライアント・社外共有の場合｜文脈と背景説明を重視する

社外向けの場合、数値の正確さに加えて「どう読むべきか」を丁寧に伝える必要があります。

前提条件、調査目的、対象者属性などを明確にしないと、数値が誤解されやすいためです。

事実→解釈の流れを明確に分け、「この条件下ではこう読める」という文脈を添えます。

提案は控えめでも問題ありませんが、示す場合は断定せず、あくまで示唆として提示するのが安全です。

次回調査・設計改善が目的の場合｜提案を調査設計に向ける

アンケート結果を次の調査につなげる場合、提案の向き先は施策ではなく「設計」です。

どの設問で差が出たのか、どこが粗くて判断できなかったのかを整理します。

この用途では、「今回の結果から分かったこと」と同じくらい

「今回の設計では分からなかったこと」を明示することが価値になります。

アンケート結果を“途中経過のデータ”として扱う視点が重要です。

アンケート結果をまとめる際におすすめのツール・媒体

アンケート結果のまとめ方は、ツール選びでほぼ決まります。

重要なのは多機能かどうかではなく、どの段階のアウトプットに使うかです。

ここでは、役割別に最適なツール・媒体を整理します。

Excel／Google スプレッドシート｜定量まとめ・集計ベース

Excelやスプレッドシートは、アンケート結果を定量的に整理するための土台です。

回答数、割合、平均値、クロス集計など、事実を数値で正確に把握する役割を担います。

単純集計やクロス集計、ピボットテーブルを使えば、切り口を変えながらデータを確認できます。一方で、ここでやるべきなのは「分析」ではなく「整理」です。

解釈や結論まで詰め込もうとすると、シートが煩雑になり、伝わりにくくなります。

Excel／スプレッドシートは、事実をつくる場所として割り切って使うのがポイントです。

次は、この事実をどう伝えるかを考えます。

PowerPoint／Google スライド｜意思決定用資料の可視化

PowerPointやGoogleスライドは、アンケート結果を意思決定につなげるための媒体です。

ここでは、すべてのデータを載せる必要はありません。

重要なのは、「この資料を見て、何を判断してほしいのか」を明確にすることです。

1スライドにつき1メッセージを基本に、

結論 → 根拠となるデータ → 簡潔な示唆

の流れで構成すると、短時間でも理解されやすくなります。

詳細な集計データは別添に回し、スライドは判断を促すための要約として使います。

Word／Google ドキュメント｜詳細レポート・解釈整理

WordやGoogleドキュメントは、アンケート結果を文脈込みで理解してもらうための媒体です。

調査の背景、目的、前提条件、数値の読み方などを丁寧に説明したい場合に向いています。

事実・解釈・提案を章立てで整理し、図表を補足として挿入すると、読み手が段階的に理解できます。

PowerPointほど即断を求めず、「きちんと読み込んで判断する」用途に適しています。

解釈の過程を残したい場合や、後から振り返る資料として残す場合に有効です。

BI／ダッシュボードツール｜リアルタイム可視化

BIツールやダッシュボードは、アンケート結果を動的に見るための手段です。

回答数が多い場合や、定期的に調査を行い推移を追いたい場合に力を発揮します。

属性や期間で切り替えながら確認できるため、仮説検証や傾向把握に向いています。

ただし、見せ方を設計しないと「見られるだけで使われない画面」になりがちです。

BIは、分析のための道具であり、最終報告資料の代替ではない点を意識する必要があります。

専用アンケート／集計ツール｜最小労力で整理

専用のアンケート・集計ツールは、集計作業そのものを減らすための選択肢です。

回答の自動集計やグラフ化、CSV出力などにより、手作業を大きく削減できます。

特に、アンケートを頻繁に実施する場合や、集計に時間を割けない現場では有効です。

一方で、ツール任せにすると「なぜその数値を見るのか」が曖昧になりやすいため、目的設計は欠かせません。

専用ツールは、まとめやすい状態をつくるための補助として使うのが理想です。

おすすめのアンケートツール5選｜データ集計とアンケート効率の高いツールを厳選

アンケート結果のまとめ方を調べている人の多くは、「どのツールが作りやすいか」ではなく、「集計したあとに、どう整理すればいいのか」で手が止まっています。

実際、総務省やIPAが公表しているデータ利活用に関する調査でも、データ活用が進まない理由として「分析・可視化の工程が属人的」「集計後の活用イメージが曖昧」といった点が繰り返し指摘されています。

つまり、アンケートツール選びは回答回収の効率ではなく、結果をどうまとめ、どう判断につなげるかまで含めて考える必要があります。ここでは、アンケート結果を見やすく整理し、次の意思決定に使いやすいという観点で、代表的なツールを整理します。

参照：DX動向2024 調査

1.Interviewz

Interviewzは、アンケートを実施したあとに「結局この結果をどう整理すればいいのだろう」と立ち止まってしまう人ほど使いやすさを感じやすいツールです。回答を集めるところまでではなく、その先のまとめ方までを自然にイメージしながら設計できる点が、大きな特徴と言えます。

多くのアンケートでは、設問を作る段階では回答数を集めることに意識が向きがちです。しかし実際には、集計のフェーズに入ってから「この質問では比較できない」「属性別に見たかったのに切り分けられない」と気づくケースが少なくありません。Interviewzは、そうした後戻りを減らすために、設問設計の時点から集計と分析を見据えた構造を組みやすくなっています。

具体的には、次のような整理の流れを最初から描きやすい設計になっています。

• 全体の傾向を把握するための単純集計を前提にした質問構成
• 年齢や職種、利用経験など、あとから比較したくなる属性を自然に切り分けられる設計
• 条件ごとの差分を確認するクロス集計を想定した設問の置き方

このように、「まず全体を見る」「次に違いを見る」という基本的な分析の流れを、無理なくアンケート設計に落とし込めるため、集計段階で迷いにくくなります。

下記では、具体的にInterviewzがどのような機能・特徴を持っているのか、そしてどのような活用をされているのか事例も踏まえてお伝えしています。30秒ですぐにダウンロードできるので、気になる方はぜひご参照ください。

2.Googleフォーム

Googleフォームは、「まずは結果をざっと把握したい」という場面で力を発揮するアンケートツールです。設問を作って配信し、回答が集まり始めると同時に、結果が自動で可視化されるため、集計作業に時間を取られにくい点が特徴です。

回答画面では、選択式の設問は円グラフや棒グラフとして即座に表示され、全体の傾向を直感的に確認できます。総務省が紹介している行政データ活用の事例でも、データ活用の初期段階では「まず見える形にして共有すること」が、意思決定や議論を前に進める上で重要だとされています。その意味で、Googleフォームは結果を素早く“見える化”するという目的に非常に適した設計です。

ただし、分析を深めようとすると、できることとできないことがはっきり分かれます。属性を細かく組み合わせた条件別分析や、複数設問をまたいだ比較を行う場合、フォーム上の表示だけでは限界があります。そのため、実務では次のような流れになることが多いでしょう。

• フォーム上で全体傾向を確認し、仮説や論点を洗い出す
• 回答データをスプレッドシートに連携し、必要に応じて再集計する

このように、Googleフォームはアンケート結果を「素早く、分かりやすくまとめる」ことに向いている一方で、分析そのものは外部ツールと組み合わせる前提になります。まずは全体像を共有し、関係者との共通認識を作りたい場合に適した選択肢です。

3.SurveyMonkey

SurveyMonkeyは、アンケート結果を「分析して終わり」にせず、そのままレポートや共有資料までつなげたい人に向いたアンケートツールです。回答を集めたあとに、どこをどう見ればよいか迷いにくい設計になっている点が特徴です。

設問の種類ごとに適した集計ビューが用意されており、単純集計だけでなく、条件を切り替えながら結果を確認する操作もスムーズに行えます。全体像をつかんだうえで、特定の属性や回答傾向に絞って見直す、といった分析の流れをツール上で自然に進められます。

具体的には、次のような点が整理しやすさにつながっています。

• 設問タイプに応じた集計画面があらかじめ用意されている
• 条件や属性を切り替えながら結果を確認できるフィルタリング機能
• 分析結果をそのままレポート形式で共有しやすい構成

アンケート結果を社内報告や提案資料にそのまま使いたい場合や、集計作業そのものを効率化したい場合には、検討しやすい選択肢と言えるでしょう。より国内向けで、操作の分かりやすさを重視したい場合は、次のツールを見ていくと比較しやすくなります。

4.Questant

Questantは、アンケート結果を「とにかく分かりやすく整理して共有したい」という場面で選ばれやすいツールです。画面全体が日本語で統一されており、操作に迷いにくい点が、実務で使い続けやすい理由になっています。

アンケートツールは、高機能であるほど操作が複雑になりがちです。その結果、集計や確認を一部の担当者しか扱えず、次第に使われなくなるケースも少なくありません。国内の業務改善事例でも、ツール定着の障壁として「操作が直感的でないこと」が挙げられることがありますが、Questantはそのハードルを低く抑えています。

回答結果は、管理画面上でそのままグラフ化でき、社内共有用の資料に落とし込みやすい構成になっています。専門的な分析知識がなくても、結果の傾向を視覚的に把握できるため、関係者との認識合わせがしやすくなります。

整理しやすさという点では、次のような特徴があります。

• 日本語UIで操作の意図が直感的に理解しやすい
• 回答結果をそのままグラフとして確認できる
• 会議資料や報告用に使いやすい形で結果を整理できる

Questantは、複雑な条件分析や高度な統計処理を行うためのツールというより、アンケート結果を分かりやすくまとめ、関係者と共有するための実務向けツールです。

5.formrun

formrunは、アンケート結果を「まとめて終わり」にせず、その後の対応や業務にどうつなげるかまで整理したい場合に向いたツールです。集計結果を眺めて考察するだけでなく、次に何をするかを具体的に考えながら扱える点が特徴です。

回答内容は一覧形式で確認でき、ステータスやラベルを使って整理できます。そのため、「対応が必要な回答はどれか」「すでに確認済みのものは何か」といった状況を把握しやすく、アンケート結果を見ながら自然に次のアクションを検討できます。単なる集計画面というより、結果を起点にした管理画面に近い感覚です。

IPAが公表している業務デジタル化に関する資料でも、データ活用が進んでいる現場ほど、分析と日々の業務が分断されていないことが重要だと指摘されています。formrunは、アンケート結果を分析用データとして切り離すのではなく、そのまま業務フローに組み込める点で、この考え方に近い設計になっています。

整理しやすさという観点では、次のような使い方がしやすいでしょう。

• 回答内容を一覧で俯瞰しながら確認できる
• ステータスやラベルで対応状況を整理できる
• アンケート結果をそのまま業務改善や顧客対応に活かせる

アンケート結果を起点に、業務改善や顧客対応といった具体的なアクションまで落とし込みたい場合には、有効な選択肢と言えます。