顧客アンケート・満足度調査の集計・分析にAIを使う｜自由記述の整理から改善点の抽出まで
顧客アンケートや満足度調査の集計・分析にAIを使う手順を整理しました。自由記述をどう扱うか、点数だけでは見えない傾向をどう拾うかを中心に説明します。
顧客アンケートや満足度調査は、回収したあとの集計と分析に時間がかかります。点数の平均を出すだけならまだしも、自由記述欄のコメントを1件ずつ読み込み、傾向をつかむ作業は後回しになりがちです。この記事では、アンケート・満足度調査の集計と分析にAIをどう使うか、手順に沿って整理します。
集計作業で時間がかかるのは自由記述の部分
満足度調査の設問は、大きく2種類に分かれます。
- 選択式の設問（満足度を5段階で選ぶなど）
- 自由記述の設問（理由や要望を自分の言葉で書いてもらう）
選択式は表計算ソフトで平均や分布を出せば済みます。時間がかかるのは自由記述のほうです。件数が数十件を超えると、担当者が1件ずつ読んで似た内容をグループ分けする作業が発生し、集計そのものより時間を取られることが少なくありません。
AIを使う4つの手順
自由記述の分析には、次の順番でAIを使うと整理しやすくなります。
- 回答を整理する：表記ゆれ（同じ意味の言葉の書き方の違い）をそろえ、空欄や無回答を除く
- 傾向ごとに分類する：回答内容を、価格・対応・品質・使いやすさなど、いくつかの切り口でグループ分けする
- 件数と代表的な意見をまとめる：分類ごとに件数を数え、内容が伝わる回答を数件抜き出す
- 改善につながる論点を整理する：件数が多い分類、否定的な意見が集中している分類を洗い出す
AIは2と3の工程、つまり大量の文章を読み込んで分類し、要約する部分と特に相性がよい領域です。人が読むと数時間かかる分量でも、短い時間で分類の候補を出せます。
点数と自由記述をあわせて見る
点数の分布だけを見ると、平均点が良くても、一部の否定的な意見が埋もれてしまうことがあります。逆に、平均点は普通でも、自由記述には具体的な改善のヒントが含まれていることもあります。
| 見る対象 | わかること | 注意点 |
|---|---|---|
| 点数の分布 | 全体の傾向、時期ごとの変化 | 理由まではわからない |
| 自由記述の分類結果 | 何が評価され、何が不満なのか | 分類の切り口の設定次第で結果が変わる |
点数と自由記述は、どちらか一方ではなく、あわせて見ることで改善につながる論点が見えてきます。
最終判断は人が行う
AIが出す分類や要約は、あくまで整理のたたき台です。分類の切り口が実態に合っているか、否定的な意見の背景に特別な事情がないかは、担当者が元の回答に立ち返って確認する必要があります。集計から改善案の決定までをすべてAIに任せるのではなく、傾向をつかむ工程をAIに任せ、何を改善するかの判断は人が行う、という分担が現実的です。
株式会社スリーラボでは、顧客アンケートや満足度調査の集計・分析を仕組み化する際、この4つの手順を業務の流れに組み込み、担当者が元の回答をいつでも確認できる状態を保ったまま設計しています。
まとめ
顧客アンケート・満足度調査の分析でAIが役立つのは、自由記述を分類し、傾向をまとめる工程です。点数の分布と自由記述の分類結果をあわせて見ることで、点数だけではわからない改善点が見えてきます。最終的に何を改善するかの判断は人が行い、AIは整理と要約を担う分担が安全です。集計・分析の仕組み化についてはサービス内容、これまでの実績・事例もあわせてご覧ください。ご相談はお問い合わせから承っています。