生成AIで顧客アンケートの自由記述を分析し改善提案をまとめる講座

対象者

アンケート自由記述を“毎回手作業”している人

自由記述の内容を読む負担が大きく、要約や分類が追いつかない状況に向きます。生成AIを使うことで、タグ付けと要約の手順を毎回再現できるようにします。

改善提案書を根拠付きで作りたいが、材料が散らばる人

課題と打ち手をつなぐ根拠が、自由記述のどこにあるか探すのが大変な方に適しています。代表事例の紐づけや頻度表の作り方までテンプレ化します。

個人情報を扱う不安があり、ルール化したい人

自由記述から氏名や連絡先などが混ざり、AI投入前に不安がある方に向きます。マスキングのルール表と品質チェック項目で、ミスを減らせます。

スプレッドシートで分析を進めたい実務者

ツールはスプレッドシートと生成AIチャットだけで完結させたい方に合います。列設計や出力の受け皿を用意し、入力すれば次が進む形にします。

受講メリット

自由記述を“分類→要約→傾向”へ最短でつなげる

自由記述を読み替えるだけで終わらず、タグ付けと要約を経て傾向分析まで進めます。頻度や増減、共起をテンプレで出すので、根拠のある整理が早くなります。手順を固定することで、次回以降も同じ品質で回せます。

改善提案書1本を、課題・根拠・打ち手で書き切れる

分析結果（タグ、代表事例、頻度）をそのまま文章の材料にして書ける形にします。課題文の確定から原因仮説、打ち手、期待効果のつなぎ方まで示します。言い回し例もあるので、初めてでも提案の体裁が整います。

個人情報マスキングと品質チェックで、安全にAI活用できる

氏名、電話、住所、注文情報などのよくあるパターンを前提に、マスキングルールを用意します。AI投入前のチェックで漏れや誤置換を確認し、手戻りを減らせます。誤分類や要約の不備が出たときの直し方も学べます。

自分のデータに再利用できる“分析テンプレ”が残る

講座で作る入力シート、分析シート、出力フォーマットをそのまま再利用できます。次回のアンケートでも同じ流れで分類と傾向、提案書作成が可能になります。データ整形の手順が固定されるため、運用が属人化しません。

効果を断定しない形で、根拠に基づく提案にできる

分析結果の効果保証をしない前提で、根拠の示し方を整えます。代表事例とタグ頻度を使い、「なぜそう言えるか」を説明できます。読み手が納得しやすい文章構成をテンプレで用意します。

習得できるスキル

アンケート自由記述の分類軸（タグ）の設計

どんな観点でタグ付けするかを決め、ラベルの定義と境界例を作れるようになります。曖昧な文でも同じ基準で付けられる状態にし、AI出力のブレを抑えます。運用しながら必要なら調整できる考え方も学べます。

生成AIチャット向けのプロンプト運用（要約とタグ付け）

入力文と出力形式を揃えたプロンプト雛形を使い、要約とタグ結果を回せます。誤分類や要約不足が起きたときの修正指示（追記方法）も練習します。毎回同じ品質に近づけるためのチェック観点も身につきます。

スプレッドシートでのデータ整形と品質チェック

元文とマスク文を分ける列設計、ID付与、結果格納欄の作り方を理解できます。AI投入前にマスキング漏れや入力不備を確認する手順を実行できます。必要な列だけ更新すれば次の集計へ進める構成になります。

傾向分析（頻度・増減・共起・代表事例）の出力

タグの頻度、期間比較の増減、共起（同時に出やすい組み合わせ）を整理できます。代表事例を、根拠として自由記述に紐づける方法も学びます。数字と文章の対応が取れるため、提案書が作りやすくなります。

改善提案書の作成（課題→根拠→打ち手→期待効果）

分析結果を文章へ翻訳し、課題文と根拠を対応させて書けます。打ち手と期待効果も、読み手が判断しやすい順番で組み立てます。効果を断定しない表現に調整する指針も身につきます。

学習の流れ

目的と改善観点を決め、分析対象の質問項目を確定する

まず、提案のゴール（何を改善したいか）と、見たい観点（例：使いにくさ、要望、誤解）を決めます。次に、自由記述が入っている質問項目を洗い出し、今回の対象範囲を固定します。最後に、出力要件（タグ数、要約の長さ、提案書の粒度）をテンプレに反映します。

個人情報マスキングを実施し、品質チェックを通す

自由記述から氏名・連絡先・住所・注文情報などを見つけるルール表に従ってマスキングします。誤マスキング（意味が壊れる/必要情報が消える）がないかもチェック項目で確認します。漏れが疑わしい場合の対処（再確認と置換ルールの修正）まで手順化します。

スプレッドシート入力テンプレに整形し、AI投入用に準備する

IDを付けて元文とマスク文を分け、タグ結果や要約を格納する列を整えます。つぎに、品質チェック済みの行だけをAIへ投入する運用にします。シート上のどこに何を入れるかを固定し、入力ミスを減らします。

生成AIで分類・要約し、出力の整合性を確認する

タグ付けと要約を行うプロンプト雛形を使い、スプレッドシートの指定形式で出力します。結果がブレた場合は、タグ定義の境界例に照らして修正指示を出します。要約が短すぎたり根拠が薄いときの修正方法も学びます。

傾向分析を作り、代表事例を根拠として選ぶ

タグの頻度、増減、共起をテンプレで出し、重要カテゴリを絞り込みます。次に、代表事例として選んだ自由記述が、タグ定義と合っているか確認します。数字（頻度）と文章（事例）を対応させ、提案書の“根拠の地図”を作ります。

改善提案書を1本完成させて提出体裁に整える

課題→根拠→打ち手→期待効果の順番でテンプレに入力します。根拠は代表事例とタグの頻度で裏付け、効果は断定せず可能性として表現します。最後に文面の読みやすさと、個人情報が混ざっていないかを再確認して完成です。

特におすすめの人

分析はしたいが、時間が足りない方

自由記述を手で分類していると、量が増えたときに破綻しやすいです。この講座ではAIとスプレッドシートの手順を固定し、短時間で傾向と根拠を作ります。

提案書の説得力（根拠）が弱くなりがちな方

打ち手は思いつくのに、どの記述からそう言えるかが曖昧になりがちです。代表事例の紐づけと出力形式で、根拠を文章に落とし込めます。

個人情報を含む可能性があり、慎重にAI活用したい方

自由記述には予期せぬ記載が混ざることがあります。マスキングルールとチェック表により、AI投入前の安全確認を習慣化できます。

次回以降も同じやり方で運用したい方

一度作った分析を再利用できないと、運用は続きません。この講座では入力シートから出力までのテンプレを残すため、反復運用が可能です。