顧客アンケートを実施したのに、集計に時間がかかりすぎてなかなか分析に入れない。自由回答の山を前に、どこから手をつければいいかわからない——こういった経験を持つ方は多いのではないでしょうか。
ChatGPTを使えば、200件の自由回答アンケートを5〜10分で分析し、施策立案まで繋げられます。
アンケート分析でAIが活躍する場面
- 自由記述回答の要約・カテゴリ分類
- ポジティブ・ネガティブ意見の仕分け（センチメント分析）
- 頻出ワード・テーマの抽出
- 改善要望の優先度付け
- 分析結果を経営者に報告する資料の文章作成
ステップ1：アンケートデータを準備する
Googleフォームやマクロミルなどで収集したアンケートデータは、まずCSVやスプレッドシートに出力します。自由記述の回答列だけをテキストにまとめて、ChatGPTに渡せる形にします。
200件すべてを一度に渡すのはトークン数の制限で難しい場合があります。その際は50件ずつに分けて分析し、最後に統合するアプローチが有効です。
ステップ2：自由記述を分類・要約するプロンプト
以下は顧客満足度アンケートの自由記述回答です。
次の観点で分析してください。
【分析内容】
1. 回答を「満足点」「改善要望」「その他」に分類し、件数をカウント
2. 満足点のトップ3テーマを要約
3. 改善要望のトップ3テーマを要約
4. 印象的な回答を原文のまま3件ピックアップ
5. 全体を通じて感じる顧客の「本音」を100字でまとめる
【自由記述回答】
（アンケート回答テキストを貼り付け）
ステップ3：施策提案まで一気に出す
上記の分析結果をもとに、改善施策を3つ提案してください。
各施策には「施策名」「概要」「期待効果」「実施難易度（高・中・低）」を含めてください。
中小企業でも実践できる現実的な内容にしてください。
数値データの分析にも使える
選択式アンケートの集計結果もChatGPTで分析できます。
以下はサービス満足度アンケートの集計結果です。
この数値から読み取れる示唆と、注目すべきポイントを3つ挙げてください。
・総合満足度：大変満足16%、満足42%、普通30%、不満9%、大変不満3%
・スタッフ対応：大変満足28%、満足45%、普通22%、不満4%、大変不満1%
・価格の妥当性：大変満足8%、満足31%、普通38%、不満18%、大変不満5%
・リピート意向：ある73%、ない27%
報告資料の文章も自動生成
分析結果が揃ったら、経営者や上司への報告文章もAIに作らせます。
以下のアンケート分析結果を、経営会議で報告するためのサマリー文章にまとめてください。
400字程度で、課題と提言を明確にした構成にしてください。
【分析結果】
（ChatGPTが出力した分析内容を貼り付け）
実際の活用事例
従業員40名のサービス業（関西）の事例です。半年に1度の顧客満足度調査で毎回200〜300件のアンケートを実施していました。以前は集計・分析・報告書作成に3〜4日かかっていましたが、ChatGPT活用後は分析・報告書作成が1日以内に完了するようになりました。
「分析にかける時間が減った分、施策の議論に時間を使えるようになった」という効果が出ています。
注意点
個人情報の匿名化
自由記述には「〇〇店の△△さんが…」など個人を特定できる記述が含まれることがあります。ChatGPTに渡す前に、氏名・連絡先などの個人情報は削除または匿名化してください。
AIの分析を絵のまま使わない
AIの分析は傾向把握には有効ですが、細かい件数カウントは誤ることがあります。重要な数値は必ず元データで確認してください。
まとめ
アンケート分析のAI活用は、集計・分析・報告の3工程すべてを効率化できます。まず次のアンケートの自由記述50件だけをChatGPTに渡して分析させてみてください。その精度と速さに驚くはずです。
