アンケートの自由記述回答作成のポイント・集計・分析のコツを解説

更新：2025/11/10 13:18

マーケティング

アンケート調査において、選択式の質問だけでは捉えきれない貴重な意見や感想を収集できるのが自由記述回答です。回答者の生の声を直接聞くことができるため、新たな発見や深い洞察を得られる可能性があります。しかし、自由記述回答は集計や分析に時間がかかり、効果的に活用するにはいくつかのコツが必要です。本記事では、自由記述回答の特徴やメリット・デメリット、設定する際のポイント、そして効率的な集計・分析方法までを詳しく解説します。適切に自由記述回答を取り入れることで、より価値の高いアンケート調査を実現し、顧客理解を深めるための具体的なヒントを提供します。

アンケートの自由記述回答とは？
アンケートの自由記述回答のメリット
アンケートの自由記述回答のデメリット
自由記述回答を組み込むべきアンケート
アンケートの自由記述回答を設定する際のポイント
自由記述のアンケート集計・分析方法
まとめ

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アンケートの自由記述回答とは？

アンケートの自由記述回答とは、選択肢から選ぶ形式ではなく、回答者が自分の言葉で自由に回答を記入できる質問形式です。具体的には、テキストボックスやコメント欄を設け、「ご意見・ご感想をお聞かせください」「改善すべき点があれば教えてください」などの質問に対して、回答者が思ったことを文章で記述します。

自由記述回答は大きく分けて以下の2種類があります：

文章型自由記述：回答者の意見や感想を文章形式で記入してもらうもの。例えば「当サービスの良かった点を教えてください」「不満に感じた点があれば具体的に教えてください」など。
数値型自由記述：具体的な数値を記入してもらうもの。例えば「ご年齢を教えてください」「今月の当製品の使用頻度を教えてください（回数）」など。

自由記述回答は、選択式の質問では捉えきれない詳細な情報や予想外の意見を収集できる点が特徴です。回答者の言葉遣いや表現からは、感情や本音を読み取ることもできます。また、事前に想定していなかった課題や改善点が浮かび上がることもあり、新たな気づきを得るための重要なツールとなります。

一方で、自由記述回答は分析に手間がかかり、回答者にとっても負担が大きいという側面もあります。そのため、アンケートの目的や対象者に応じて、選択式質問と自由記述質問を適切に組み合わせることが重要です。

アンケートの自由記述回答のメリット

自由記述回答には、選択式の質問にはない独自のメリットがあります。これらのメリットを理解することで、より効果的なアンケート設計が可能になります。

①ユーザー心理を引き出しやすい

自由記述回答の最大のメリットは、ユーザーの本音や深層心理を引き出せる点にあります。選択式の質問では、あらかじめ用意された選択肢の中からしか選べないため、回答者の真の感情や考えが表面化しにくいことがあります。

例えば、「当社のサービスに満足していますか？」という質問に対して、5段階評価で「4（やや満足）」と回答した場合、なぜ「やや満足」なのか、何に満足しているのか、満点の「5」ではない理由は何かといった詳細は分かりません。

しかし、自由記述回答では「当社のサービスの良かった点、改善点をお聞かせください」と尋ねることで、「スタッフの対応が親切で満足しているが、待ち時間が長いのが難点」といった具体的な評価ポイントが明らかになります。

また、自由記述回答では回答者独自の言葉遣いや表現が現れるため、感情の強さや関心の度合いも読み取れます。例えば、「とても使いやすくて助かっています！」「正直、使いづらいです…」といった表現からは、単なる評価以上の感情的なニュアンスを把握できます。

さらに、選択式では気づかなかった潜在的なニーズや不満も発見できます。「こんな機能があればもっと便利なのに」「〇〇という点が分かりにくい」など、具体的な改善点や要望が寄せられることで、サービス改善のヒントを得られます。

このようにユーザー心理を深く理解することは、カスタマーサポートの質向上や商品開発、マーケティング戦略の策定など、様々な面で大きな価値をもたらします。

②想像を超えた情報を入手できる可能性がある

自由記述回答のもう一つの大きなメリットは、事前に想定していなかった情報や洞察を得られる可能性がある点です。

選択式質問では、調査設計者が予測した範囲内の回答しか得られませんが、自由記述では回答者独自の視点や経験に基づいた意見が寄せられることがあります。例えば、「この商品の意外な使い方を発見した」「他社製品と比べてこんな点が優れている」といった、設計者が想定していなかったフィードバックが得られることも少なくありません。

こうした予想外の情報は、新たな商品開発のヒントや、マーケティングにおける新たな訴求ポイントの発見につながる可能性があります。時には、ビジネスモデル自体の見直しや新規事業のアイデアが生まれることもあるでしょう。

アンケートの自由記述回答のデメリット

自由記述回答には多くのメリットがある一方で、いくつかのデメリットや課題も存在します。これらを理解し、適切に対処することが重要です。

①データの取り扱いに時間がかかる

自由記述回答の最大のデメリットは、データの集計や分析に多くの時間と労力を要する点です。選択式質問であれば、回答は自動的に数値化され、グラフや表にまとめることができますが、自由記述回答はそうはいきません。

テキストデータは構造化されていないため、まずは回答内容を読み込み、分類や整理を行う必要があります。例えば、100人から自由記述回答を得た場合、それらを一つ一つ読み、内容に応じてカテゴリ分けする作業が発生します。

また、回答者によって表現方法や言葉遣いが異なるため、同じ内容でも違う言葉で表現されていることがあります。例えば、「使いやすい」「操作が簡単」「直感的に操作できる」といった表現は、本質的には同じ「ユーザビリティの良さ」を指している可能性があります。これらを適切に分類・集約する作業は、経験と洞察力を要します。

さらに、一つの回答の中に複数のトピックが含まれていることも多く、それらを適切に分解して分析する必要があります。例えば「デザインは気に入っていますが、価格が高く、配送も遅いです」という回答には、デザイン（肯定的）、価格（否定的）、配送（否定的）という3つの異なる評価が含まれています。

これらの作業は、特に回答数が多い場合には膨大な時間がかかります。テキストマイニングなどのツールを活用することで効率化できる部分もありますが、完全に自動化することは難しく、人の目による確認や判断が欠かせません。

②分析のスキルが必要

自由記述回答を有効に活用するためには、テキストデータを適切に解釈し、意味のある洞察を引き出すためのスキルが必要です。

単に回答を読むだけでなく、背景にある文脈を理解し、表面的な言葉の裏にある本当のニーズや感情を読み取る能力が求められます。また、個々の回答から共通するパターンや傾向を見出し、全体像を把握する分析力も重要です。

テキストマイニングツールなどを使用する場合には、それらのツールの操作方法や出力結果の解釈に関する知識も必要となります。適切なキーワード抽出や感情分析の設定など、ツールを効果的に活用するためのノウハウがないと、誤った結論を導き出してしまう恐れもあります。

③回答者の負担が大きい

自由記述回答は、回答者にとっても負担が大きいというデメリットがあります。選択式の質問であれば、提示された選択肢から選ぶだけで済みますが、自由記述では自分の考えを整理し、文章として表現する必要があります。

この負担の大きさから、自由記述の質問に対しては回答率が低下したり、簡素な回答（「特になし」「満足している」など）で済ませられたりすることがあります。特にモバイル端末からの回答では、文字入力の手間から回答意欲が下がりやすい傾向があります。

また、回答者の文章力や表現力によって、同じ感想や意見でも伝わり方に差が出ることもあります。言語表現が得意でない回答者は、自分の考えを十分に伝えられないと感じ、回答自体を避ける可能性もあります。

自由記述回答を組み込むべきアンケート

自由記述回答はあらゆるアンケートに適しているわけではありません。効果的に活用するためには、適切なシーンや目的に応じて組み込むことが重要です。ここでは、特に自由記述回答が有効なアンケートの例を紹介します。

顧客満足度調査

顧客満足度調査は、自由記述回答を組み込むべき代表的なアンケートです。選択式の満足度評価（5段階評価など）だけでは、「なぜ」その評価になったのかという理由が見えてきません。

例えば、「当社のサービスに対する総合的な満足度をお聞かせください」という質問で「3（普通）」と回答した場合、その背景には様々な要因が考えられます。良い点と悪い点が相殺されて「普通」になった可能性もあれば、特に印象に残る点がなかったために「普通」と評価された可能性もあります。

自由記述回答「満足・不満足の理由を具体的にお聞かせください」を追加することで、評価の背景にある具体的な要因が明らかになります。「スタッフの対応は良かったが、価格が高いと感じた」「商品の品質には満足しているが、配送に時間がかかった」といった具体的なフィードバックは、改善ポイントを特定する上で非常に価値があります。

特に、低評価（不満）の理由を把握することは、顧客離れを防ぎ、サービス品質を向上させるために不可欠です。自由記述回答から得られる具体的な不満点は、優先的に取り組むべき課題の特定に役立ちます。

商品開発・改善のためのアンケート

新商品の開発や既存商品の改善を目的としたアンケートでは、自由記述回答が特に有効です。選択式質問だけでは捉えきれない詳細な意見や創造的なアイデアを収集できるからです。

例えば、「この商品のどのような点を改善すべきだと思いますか？」という自由記述質問により、開発者が気づいていなかった課題や改善アイデアが寄せられることがあります。「ボタンの位置が使いにくい」「もう少し軽量化してほしい」「〇〇という機能があると便利」など、具体的で実用的なフィードバックが得られます。

また、「この商品の意外な使い方や活用法があれば教えてください」といった質問では、開発者が想定していなかった商品の使われ方や、潜在的なニーズが明らかになることもあります。こうした情報は、商品の新たな訴求ポイントや派生商品の開発のヒントになり得ます。

さらに、競合製品との比較に関する自由記述回答も有益です。「他社の類似商品と比べて、当社の商品の優れている点・劣っている点を教えてください」といった質問からは、市場での競争優位性や差別化ポイントを把握する手がかりが得られます。

従業員満足度調査・社内アンケート

組織内の課題把握や職場環境の改善を目的とした従業員満足度調査においても、自由記述回答は重要な役割を果たします。

選択式の質問だけでは、職場の問題点や改善ニーズを具体的に把握することが難しい場合があります。「職場環境に満足していますか？」という質問に「いいえ」と回答されても、何に不満があるのかは分かりません。

自由記述回答「職場環境で改善すべき点があれば具体的に教えてください」を設けることで、「会議が多すぎて業務に集中できない」「リモートワーク環境の整備が不十分」「部署間のコミュニケーションが不足している」といった具体的な課題が明らかになります。

また、自由記述回答は、従業員が日頃から感じている思いや提案を表明する貴重な機会にもなります。特に対面でのコミュニケーションでは言いづらい意見も、匿名のアンケートであれば率直に表現されることがあります。

さらに、「あなたが考える理想的な職場環境とは？」「業務効率を高めるためのアイデアがあれば教えてください」といった前向きな質問を通じて、組織改善のための建設的な提案を集めることも可能です。

アンケートの自由記述回答を設定する際のポイント

自由記述回答を効果的に活用するためには、適切な設問設計が不可欠です。ここでは、自由記述回答を設定する際の重要なポイントを解説します。

具体的で明確な質問文を設定する

自由記述回答の質と量は、質問文の設計に大きく左右されます。漠然とした質問では、回答者は何を書けばよいのか迷い、有用な情報が得られにくくなります。

具体的なポイント：

焦点を絞った質問にする：「ご意見をお聞かせください」ではなく、「当社のカスタマーサポートで改善すべき点を教えてください」のように、テーマを明確にします。
具体例を示す：「例：対応時間、スタッフの知識、問題解決の速さなど」のように、回答の方向性を示すヒントを提供すると、より具体的な回答が得られやすくなります。
感情や体験を引き出す表現を使う：「どのように感じましたか？」「どのような体験でしたか？」といった問いかけは、より豊かな回答を引き出します。
答えやすい文脈を設定する：「最近当社の製品を使用した際の体験について教えてください」のように、回答者が思い出しやすい状況を設定します。

例えば、「当社のウェブサイトについてどう思いますか？」という漠然とした質問よりも、「当社のウェブサイトで最も使いにくいと感じた機能や部分はどこですか？その理由も教えてください」というように具体的に尋ねる方が、有益な回答を得やすくなります。

回答負担を考慮した設計にする

自由記述回答は回答者の負担が大きいため、その点に配慮した設計が重要です。負担を軽減することで、回答率の向上と質の高い回答の獲得につながります。

具体的なポイント：

自由記述質問の数を絞る：一つのアンケートで使う自由記述質問は2〜3問程度に抑えるのが理想的です。多すぎると回答者の疲労感が増し、回答の質が低下します。
適切な文字数制限を設ける：最低文字数の設定は避け、最大文字数は用途に応じて適切に設定します（例：短い感想なら100〜200字、詳細なフィードバックなら300〜500字程度）。
任意回答とするか必須回答とするかを慎重に判断する：基本的には任意回答とし、特に重要な質問のみ必須にするのがバランスが良いでしょう。
回答しやすい環境を整える：モバイル対応のフォームや、十分な大きさのテキストボックスを用意し、回答のしやすさに配慮します。
選択式と組み合わせる：「当社のサービスに満足していますか？」という選択式質問の後に、「その理由を教えてください」という自由記述質問を配置するなど、回答の流れを作ります。

例えば、「当社の商品で改善すべき点があれば教えてください（任意）」という形で、回答を強制せず、意見がある場合のみ記入してもらうアプローチも効果的です。また、「3つまで」など、回答の範囲を限定することで、回答者の負担感を軽減しつつ、焦点を絞った回答を得ることができます。

自由記述のアンケート集計・分析方法

自由記述回答から価値ある洞察を得るためには、適切な集計・分析方法が不可欠です。ここでは、文字データと数値データそれぞれの集計・分析手法について解説します。

自由記述(文字)の集計・分析方法

・一覧表作成

自由記述回答の分析の第一歩は、すべての回答を一覧表にまとめることです。これにより、全体像を把握し、傾向を見出す基盤を作ります。

Excelなどのスプレッドシートソフトを使用して、各回答を1行ずつ入力し、一覧表を作成します。この表には、回答者ID、回答内容の他に、属性情報（年齢、性別、利用頻度など）や関連する選択式質問の回答も含めるようにしましょう。これにより、クロス分析が可能になります。例えば、「満足度が高い人と低い人では、自由記述回答にどのような違いがあるか」といった分析ができます。

一覧表作成時には、必要に応じて色分けやフラグ付けを行うと、後の分析作業が効率化されます。例えば、ポジティブな意見は青色、ネガティブな意見は赤色でマークするなどの工夫が有効です。また、この表に「分類コード」の列を追加し、後述するコーディング作業に備えることで、集計・分析の基盤が整います。

・アフターコーディング

アフターコーディングとは、自由記述回答の内容を分類し、カテゴリ化する手法です。これにより、定性的なデータを半定量的に扱えるようになります。

具体的な手順は以下の通りです：

すべての回答を読み、主要なテーマやトピックを特定する
それらのテーマに基づいてカテゴリ（コード）を作成する
各回答を適切なカテゴリに分類する
各カテゴリの回答数や割合を集計する

例えば、「当社の商品の改善点」という質問に対する回答を、「価格」「品質」「デザイン」「使いやすさ」「アフターサービス」などのカテゴリに分類します。一つの回答に複数のテーマが含まれている場合は、複数のカテゴリに分類することもあります。

このカテゴリ別の集計結果をグラフ化することで、「最も多く言及されている改善点は何か」といった分析が可能になります。また、属性情報とクロス集計することで、「年代別の主な関心事は何か」といった洞察も得られます。

・テキストマイニング

テキストマイニングは、自然言語処理技術を用いて、大量のテキストデータから有用な情報やパターンを抽出する手法です。手動での分析が難しい大量の自由記述回答を効率的に分析するのに役立ちます。

テキストマイニングでは、以下のような分析が可能です：

単語頻度分析：テキスト内で頻繁に使用されている単語やフレーズを抽出し、その出現頻度を集計します。これにより、回答全体でどのようなトピックが多く言及されているかを把握できます。例えば、「使いやすい」「高価」「デザインが良い」といった表現の出現頻度を調べることで、商品の評価ポイントを特定できます。
共起分析：特定の単語がどのような単語と一緒に使われているかを分析します。例えば、「価格」という単語が「高い」「妥当」「安い」のどれと多く共起しているかを調べることで、価格に対する評価の傾向が分かります。
感情分析（センチメント分析）：テキストから肯定的・否定的な感情を抽出し、全体的な感情の傾向を分析します。例えば、各回答を「ポジティブ」「ニュートラル」「ネガティブ」に分類し、商品やサービスに対する感情的な反応を測定します。
トピックモデリング：大量のテキストデータから自動的に潜在的なトピックを抽出する手法です。LDA（Latent Dirichlet Allocation）などのアルゴリズムを用いて、回答に含まれる主要なテーマを特定します。

テキストマイニングツールには、専用ソフトウェアの他、Rやpythonなどのプログラミング言語のライブラリ、クラウドベースのサービスなど様々な選択肢があります。データ量や分析の複雑さ、予算に応じて適切なツールを選択することが重要です。