こんにちは、ソラ先生です。

前回は、ChatGPTを使って問い合わせメールや技術相談、納品後の意見などを整理し、お客様の言葉から改善のヒントを見つける方法を学びました。

今回は、こちらから質問して、必要な意見を集める方法を考えてみましょう。

テーマは「アンケートの設計」です。

皆さんは、こんな経験はありませんか？

「アンケートを実施したけれど、回答があまり集まらなかった」

「満足度は高かったのに、何が評価されたのか分からない」

「質問の意味が分かりにくいと言われた」

「自由記述の回答がバラバラで、どう整理すればよいか迷った」

「回答結果を集計したものの、具体的な改善につながらなかった」

アンケートは、お客様や従業員、利用者などの意見を集める方法の一つです。

しかし、質問を並べれば、必要な情報が集まるわけではありません。

例えば、

「今回のサービスはいかがでしたか？」

という質問です。

この質問に「良かった」という回答があっても、何が良かったのかは分かりません。

製品の品質でしょうか。

納期でしょうか。

相談への対応でしょうか。

それとも、価格でしょうか。

このように、質問の作り方によって、得られる情報が変わります。

ChatGPTは、アンケートの目的整理、質問文の作成、選択肢の検討、回答結果の集計、自由記述の分析などを支援できます。

今回は、**「調査目的を決める → 対象者を考える → 質問を設計する → 試験的に回答してもらう → 結果を分析する → 改善へつなげる」**という流れを学んでいきましょう。

1．アンケートを作る前に、何を決める？

例えば、製造会社で納品後のお客様アンケートを実施したいと考えているとします。

まず、何を知りたいのでしょうか。

製品の品質に満足しているか。

見積までの対応は分かりやすかったか。

納期の連絡に問題はなかったか。

次回の仕事で改善してほしいことがあるか。

こうした目的が考えられます。

しかし、これらをすべて一度に聞こうとすると、質問が多くなりすぎる場合があります。

そこで、最初にアンケートの目的を明確にします。

例えば、

「納品後のお客様が、製品と対応についてどのように評価しているかを理解し、改善が必要な点を見つける」

という目的です。

このように目的が決まれば、必要な質問を選びやすくなります。

良いアンケートを作る第一歩は、質問文を考えることではありません。回答から何を判断したいのかを明確にすることです。

実践プロンプト①

「製造会社の納品後アンケートを作成したいです。製品品質、納期連絡、見積対応、相談のしやすさについて、お客様の評価を把握し、改善に使うことが目的です。調査で明らかにしたいことと、必要な質問項目を整理してください」

2．誰に回答してもらうのでしょうか？

アンケートを作成するとき、対象者も重要です。

例えば、製造会社のお客様について考えます。

発注担当者。

設計担当者。

組立担当者。

品質管理担当者。

同じ会社でも、立場によって評価する内容が異なる可能性があります。

例えば、発注担当者は見積や納期連絡を重視するかもしれません。

一方、組立担当者は製品の取り付けやすさに関心があるかもしれません。

ただし、役職だけで何を重視しているか決めつけることはできません。

そのため、アンケートの目的に応じて、誰の意見が必要なのか考えることが重要です。

また、取引先の一人だけが回答した場合、その回答を会社全体の評価として扱わないよう注意する必要があります。

実践プロンプト②

「製品の品質と取引対応についてアンケートを実施したいです。発注担当者、技術担当者、実際の使用者では、どのような質問が適しているか検討してください。回答者の立場と評価対象を混同しない構成にしてください」

3．実践例｜納品後アンケートを設計する

ここからは、具体的な例で考えてみましょう。

ある製造会社では、試作品を納品したお客様へ、簡単なアンケートを実施したいと考えています。

目的は、次の三つです。

製品の品質について評価を確認する。

相談から納品までの対応について改善点を見つける。

次回以降の仕事に役立つ意見を集める。

この目的に対して、例えば次のような質問を考えます。

質問	回答形式
今回の製品は、予定していた用途に適していましたか？	選択式
製品の寸法や仕上がりについて、評価を教えてください	5段階
見積内容の説明は分かりやすかったですか？	5段階
納期や進捗の連絡は十分でしたか？	5段階
今後改善してほしいことがあれば教えてください	自由記述

ただし、すべての回答者が製品を実際に使用しているとは限りません。

例えば、発注担当者は、製品の使用結果をまだ確認していない場合があります。

そのため、「まだ評価できない」「分からない」などの選択肢を用意することが役立ちます。

重要なのは、回答できない質問へ無理に答えてもらわないことです。

4．一つの質問で、二つのことを聞かない

アンケートでは、一つの質問に複数の内容を含めてしまうことがあります。

例えば、

「製品の品質と納期に満足していますか？」

という質問です。

この場合、製品の品質には満足しているものの、納期には不満がある人は、どう回答すればよいでしょうか。

回答しにくくなります。

こうした質問は、ダブルバーレル質問と呼ばれることがあります。

そこで、二つの質問へ分けます。

「今回の製品品質について、どの程度満足していますか？」

「納期について、どの程度満足していますか？」

このように分ければ、評価の対象が明確になります。

ただし、質問を細かく分けすぎると、回答数が多くなる場合があります。

調査目的に照らして、必要な項目を選ぶことが大切です。

実践プロンプト③

「次のアンケート質問について、一つの質問で複数の内容を聞いていないか確認してください。『製品の品質と納期、担当者の対応に満足していますか？』という質問を、回答しやすい形へ改善してください」

5．回答を誘導する質問に注意する

アンケートでは、質問文によって回答へ影響を与える場合があります。

例えば、

「弊社の丁寧で迅速な対応に満足していただけましたか？」

という質問です。

この文章では、対応が丁寧で迅速だったという評価を、質問する側が先に示しています。

回答者が、その前提に引っ張られる可能性があります。

そこで、より中立的な表現を考えます。

例えば、

「今回の対応について、どの程度満足していますか？」

という質問です。

さらに、具体的に何を確認したいかによって、質問を分けることもできます。

「問い合わせへの回答までの時間はいかがでしたか？」

「回答内容の分かりやすさについて教えてください」

このように、評価の対象を明確にします。

実践プロンプト④

「次のアンケート質問について、回答を誘導する表現が含まれていないか確認してください。『弊社の高品質な製品について、どの程度満足していますか？』という文章を、中立的で分かりやすい質問へ変更してください」

6．回答しやすい選択肢を考える

質問を作るとき、選択肢の設計も重要です。

例えば、

「今回の対応について、どの程度満足していますか？」

という質問です。

次のような5段階を設定します。

非常に満足。

満足。

どちらともいえない。

不満。

非常に不満。

このように、肯定的な回答と否定的な回答をバランスよく用意する方法があります。

ただし、「どちらともいえない」と「分からない」は意味が異なります。

例えば、実際に製品を使用していない人は、品質を評価できないかもしれません。

その場合、「分からない」「まだ使用していない」などを別の選択肢として用意することが考えられます。

また、質問内容によっては5段階評価が適切とは限りません。

例えば、利用した連絡方法を確認するなら、メール、電話、オンライン会議などの選択肢の方が適しています。

実践プロンプト⑤

「製品品質について5段階の満足度アンケートを作成したいです。肯定・中立・否定のバランスを考え、まだ使用していない人や評価できない人も回答できる選択肢を設計してください」

7．5段階評価だけで、何が分かる？

例えば、20人のお客様へアンケートを実施したとします。

その結果、次のようになりました。

回答	人数
非常に満足	6人
満足	8人
どちらともいえない	3人
不満	2人
非常に不満	1人
合計	20人

※学習用の架空データです。

この場合、「非常に満足」と「満足」を合わせると14人です。

14÷20×100＝70％。

つまり、回答者20人のうち70％が肯定的な評価を選んでいます。

しかし、この70％という数字は、回答した20人についての結果です。

すべてのお客様の70％が満足しているとは限りません。

また、満足度が高い理由や、不満が発生した理由は、この数字だけでは分かりません。

そこで、必要に応じて自由記述を組み合わせることが役立ちます。

8．自由記述をどう設計する？

アンケートでは、自由記述欄を設けることがあります。

例えば、

「ご意見を自由にお書きください」

という質問です。

この方法なら、回答者が自由に意見を伝えられます。

しかし、何を書けばよいのか分からない場合もあります。

そこで、回答しやすい質問へ変更する方法があります。

例えば、

「今回の対応で、特に良かった点があれば教えてください」

「今後改善してほしいことがあれば教えてください」

といった表現です。

ただし、自由記述を必須にすると、回答の負担が増える可能性があります。

そのため、目的に応じて任意回答にする方法も考えられます。

また、個人情報や秘密情報を書き込まないよう、必要な案内を行うことも重要です。

実践プロンプト⑥

「納品後アンケートで自由記述を設けたいです。お客様が回答しやすく、改善に役立つ内容を集められる質問を考えてください。回答負担を増やしすぎず、必要な場合は任意回答にする構成にしてください」

9．質問の順番によって回答が変わる？

アンケートでは、質問の順番も重要です。

例えば、最初に製品の不具合について詳しく質問した後、全体の満足度を聞く場合です。

不具合について考えたことが、全体評価へ影響する可能性があります。

一方、最初に全体評価を聞き、その後に各項目を詳しく質問する方法もあります。

どちらが適切かは、調査目的によって異なります。

そこで、質問の順番を考えます。

例えば、納品後アンケートなら、

最初に回答者が評価できる範囲を確認する。

次に製品や対応について質問する。

必要に応じて全体評価を確認する。

最後に自由記述を設ける。

といった構成が考えられます。

ただし、質問の順番を変えれば、必ず偏りをなくせるわけではありません。

調査目的や回答者の負担を考慮する必要があります。

実践プロンプト⑦

「納品後アンケートについて、製品品質、見積対応、納期連絡、全体満足度、自由記述の質問順序を考えてください。質問の順番が回答へ影響する可能性も踏まえ、回答しやすい構成を提案してください」

10．アンケートは短い方がよい？

アンケートを作成するとき、できるだけ多くの情報を集めたいと考えることがあります。

その結果、質問が20問、30問と増えるかもしれません。

しかし、質問が多すぎると、回答者の負担が大きくなる可能性があります。

一方、質問を減らしすぎると、必要な情報を得られない場合もあります。

そこで、各質問について次のことを確認します。

何を知りたい質問なのか。

回答結果を何に使うのか。

似た質問が重複していないか。

回答者が答えられる内容なのか。

回答に必要な時間はどの程度か。

例えば、調査目的に関係のない質問であれば、削除を検討します。

また、必ずしも全員へ同じ質問をする必要はありません。

回答内容によって、後続の質問を変える方法もあります。

実践プロンプト⑧

「納品後アンケートを10問作成しました。調査目的との関係、質問の重複、回答の負担を確認し、必要な情報を維持しながら簡潔な構成へ整理してください」

11．回答によって質問を変える方法

例えば、製品品質について質問するとします。

最初に、

「今回納品した製品を、すでに使用・評価しましたか？」

と確認します。

回答は、

使用・評価した。

まだ使用・評価していない。

の二つです。

使用した人には、品質や使いやすさについて質問できます。

一方、まだ使用していない人には、その質問を表示しない方法があります。

このように、回答によって質問を分岐させる方法があります。

これを分岐ロジックや条件分岐と呼ぶことがあります。

ただし、分岐を複雑にしすぎると、設定や集計が難しくなる場合があります。

また、質問が表示されなかった理由を、後から確認できるようにすることも重要です。

ChatGPTには次のように相談できます。

実践プロンプト⑨

「納品後アンケートで、製品を使用したお客様だけに品質評価の質問を表示したいです。『使用済み』『未使用』の回答に応じて質問を分ける構成を考えてください」

12．アンケートを誰に送るかで、結果が変わる

例えば、納品後アンケートを、最近取引したお客様だけへ送るとします。

この場合、過去に取引があったものの、最近は注文がないお客様の意見は集まりません。

また、特定の製品だけを対象にすると、ほかの製品に関する評価は分かりません。

そのため、誰にアンケートを送るか考える必要があります。

例えば、

直近3か月に納品したお客様。

新規取引のお客様。

継続取引のお客様。

特定の製品を使用したお客様。

こうした分類が考えられます。

ただし、分析したい内容に応じて、適切な対象を選ぶ必要があります。

また、対象者を選ぶ方法によって、回答結果が偏る場合があります。

実践プロンプト⑩

「納品後アンケートを実施したいです。新規顧客、既存顧客、製品の種類、納品時期などを考慮して、対象者を選ぶ方法を整理してください。調査対象の偏りによって、結果の解釈がどう変わるかも説明してください」

13．回答率とは何でしょうか？

アンケートでは、何人へ依頼し、そのうち何人が回答したかを確認します。

例えば、100人へアンケートを依頼し、25人が回答したとします。

回答率は、

25÷100×100＝25％。

です。

ただし、アンケートの送付先に重複があった場合や、そもそも送信できなかった場合には、何を分母とするか確認する必要があります。

また、回答率が高ければ、必ず調査結果が正確になるわけではありません。

例えば、特定の立場の人ばかり回答していたら、偏りが残る可能性があります。

一方、回答率が低くても、特定の改善課題について有益な意見が得られる場合もあります。

重要なのは、回答率だけでなく、誰が回答しているのか確認することです。

実践プロンプト⑪

「アンケートを100人へ依頼し、25人が回答しました。回答率を計算し、未達メールや重複送信、回答者の偏りなど、結果を評価するために確認すべき項目を整理してください」

14．回答が少ない場合はどう考える？

例えば、アンケートへ10人が回答したとします。

そのうち8人が満足していました。

この場合、回答者の80％が満足していることは分かります。

しかし、全体の満足度について、どの程度のことが言えるでしょうか。

例えば、アンケートを100人へ送っていたなら、90人の意見は分かりません。

また、回答した10人が、特に満足している人に偏っていた可能性もあります。

そのため、少数の回答をもとに、全体の状況を断定しないことが重要です。

一方、少数の回答でも、具体的な改善課題が見つかる場合があります。

例えば、「見積条件の説明が分かりにくい」という意見があった場合です。

この意見が一件だけでも、実際の案内文を確認するきっかけになります。

つまり、アンケート結果には、割合として判断する部分と、個別の意見として確認する部分があります。

この二つを区別することが大切です。

15．ChatGPTでアンケート結果を集計する

アンケートを実施したら、回答結果を整理します。

例えば、今回の5段階評価です。

回答	人数	構成比
非常に満足	6人	30％
満足	8人	40％
どちらともいえない	3人	15％
不満	2人	10％
非常に不満	1人	5％
合計	20人	100％

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このように集計すると、回答の分布が分かります。

ただし、平均点を計算する場合には、5段階の選択肢へ便宜的に数値を割り当てていることを理解する必要があります。

また、平均点が同じでも、回答の分布が異なる場合があります。

例えば、「普通」に回答が集中している場合と、「非常に満足」「非常に不満」に分かれている場合では、状況が異なります。

そのため、平均点だけでなく、回答分布も確認することが重要です。

実践プロンプト⑫

「5段階の満足度アンケートについて、回答人数、構成比、肯定的評価の割合を計算してください。平均点を使用する場合には、選択肢へ数値を割り当てる前提と、回答分布を確認する必要性も説明してください」

16．自由記述をChatGPTで整理する

自由記述では、回答者ごとに異なる表現が使われます。

例えば、次のような回答があったとします。

「問い合わせへの返答が早くて助かりました」

「見積の内容が分かりやすかったです」

「納期の途中経過をもう少し知りたかったです」

「完成品の品質には満足しています」

「材料の選び方について詳しく相談できました」

これらを分類すると、次のようなテーマが考えられます。

問い合わせ対応。

見積説明。

進捗連絡。

製品品質。

技術相談。

こうした分類です。

ただし、AIが勝手に回答者の感情や意図を追加しないようにする必要があります。

例えば、「納期の途中経過を知りたかった」という意見を、単純に「納期遅延への不満」と分類するのは適切とは限りません。

そこで、原文を残し、分類結果と照合できるようにします。

実践プロンプト⑬

「アンケートの自由記述を、問い合わせ対応、見積説明、進捗連絡、製品品質、技術相談などへ分類してください。元の文章を残し、確認できる内容と推測を区別してください」

17．回答結果の比較で注意すること

例えば、昨年の顧客満足度が80％だったとします。

今年は85％になりました。

5ポイントの増加です。

この場合、顧客満足度が改善したと判断できるでしょうか。

まず、比較条件を確認する必要があります。

例えば、回答者数は同じでしょうか。

対象となるお客様は同じでしょうか。

質問文や選択肢は変更されていないでしょうか。

アンケートの実施時期は同じでしょうか。

こうした条件が違っていれば、結果を単純に比較できない場合があります。

また、回答者の構成が変わることで、満足度の割合が変化する可能性もあります。

そこで、前年との比較を行う場合は、調査条件を確認する必要があります。

実践プロンプト⑭

「昨年の顧客満足度が80％、今年は85％でした。この5ポイントの差を評価するために、回答者数、調査対象、質問文、選択肢、実施時期などの確認項目を整理してください」

18．アンケート結果を改善へつなげる

アンケート結果が集まったら、次に何をするのでしょうか。

例えば、進捗連絡について改善要望が多かったとします。

その場合、どのようなことを確認すればよいでしょうか。

進捗連絡の回数が少なかったのでしょうか。

連絡する時期が適切ではなかったのでしょうか。

伝えている内容が分かりにくかったのでしょうか。

それとも、お客様ごとに希望する連絡方法が異なっていたのでしょうか。

このように、改善要望の背景を考える必要があります。

そこで、追加の確認や、現在の運用方法の調査を行います。

そのうえで、改善案を検討します。

例えば、

納期の予定を確認するタイミングを明確にする。

工程の進捗を共有する方法を整理する。

変更が生じた場合の連絡方法を見直す。

こうした方法です。

ただし、すべてのお客様へ同じ頻度で進捗連絡することが適切とは限りません。

お客様の希望や案件の性質に合わせて考える必要があります。

19．アンケートから、すぐに改善を決めてよい？

例えば、自由記述で、

「もっと頻繁に連絡してほしい」

という意見が一件あったとします。

この場合、すべてのお客様への連絡頻度を増やすべきでしょうか。

必ずしもそうではありません。

例えば、そのお客様の案件では、納期変更が多く発生していた可能性があります。

また、開発中の重要な試作品だったため、途中経過を詳しく知る必要があったのかもしれません。

そこで、まず状況を確認する方法があります。

どの案件についての意見か。

どの段階で連絡が必要だったのか。

実際にはどのような連絡をしていたのか。

ほかのお客様にも同じ問題があるのか。

こうしたことです。

アンケートは改善のきっかけになります。

しかし、回答された要望をそのまますべて実行すればよいわけではありません。

20．従業員アンケートにも応用できる

今回の考え方は、顧客アンケートだけに限りません。

例えば、社内で業務改善のアンケートを行う場合です。

「仕事を進めるうえで、困っていることはありますか？」

という質問を考えます。

しかし、これだけでは、何について回答すればよいか迷う人もいるかもしれません。

そこで、必要に応じて質問を分けます。

作業手順の分かりやすさ。

必要な情報の共有。

設備や道具の使いやすさ。

業務量や作業の進め方。

改善提案のしやすさ。

こうした項目です。

ただし、従業員アンケートでは、回答内容によって個人が特定される可能性があります。

特に少人数の職場では、匿名と表示していても、自由記述などから回答者が推測される場合があります。

そのため、調査目的、回答の取り扱い、結果の共有方法などを明確にする必要があります。

実践プロンプト⑮

「従業員向けの業務改善アンケートを作成したいです。作業手順、情報共有、設備、業務の進め方などを中心に、回答しやすい質問を考えてください。少人数の職場で個人が推測されるリスクや、回答の取り扱いにも配慮してください」

21．アンケートを実施する前に試してみる

アンケートを正式に実施する前に、少人数へ試してもらう方法があります。

例えば、次のような点を確認します。

質問の意味が分かるか。

選択肢が不足していないか。

同じ内容を繰り返し聞いていないか。

回答にどのくらい時間がかかるか。

回答できない質問がないか。

自由記述の負担が大きすぎないか。

こうしたことです。

また、ChatGPTに回答者役を演じてもらい、質問の分かりにくさを検討することもできます。

ただし、AIによる模擬回答は、実際の回答者による試験の代わりにはなりません。

実際に対象となる人が、どのように理解するのか確認することが重要です。

実践プロンプト⑯

「次のアンケートについて、回答者の立場から、質問の曖昧さ、回答しにくい選択肢、重複、質問順序、回答負担を点検してください。その後、実際の回答者に試してもらうための確認項目も作成してください」

22．アンケートの実施方法を考える

アンケートを実施する方法には、さまざまなものがあります。

例えば、メールで依頼する。

オンラインフォームを使う。

紙のアンケートを配布する。

面談や電話で質問する。

こうした方法です。

それぞれ、回答しやすさや集計方法が異なります。

例えば、オンラインフォームなら、選択式の回答を集計しやすい場合があります。

一方、口頭でのヒアリングなら、回答の背景を詳しく確認できる可能性があります。

ただし、回答者が使いやすい方法であることも重要です。

また、回答の匿名性や個人情報の取り扱いについて、適切に案内する必要があります。

どの方法がよいかは、調査対象や目的によって異なります。

23．ChatGPTで完成版のアンケートを作る

ここまでの内容を使って、納品後アンケートを一つ作成してみましょう。

例えば、次のような構成です。

質問① 今回の製品を使用・評価しましたか？

• 使用・評価した
• まだ使用・評価していない

質問② 製品品質について、どの程度満足していますか？

• 非常に満足
• 満足
• どちらともいえない
• 不満
• 非常に不満
• 評価できない

質問③ 見積内容の説明は分かりやすかったですか？

• 非常に分かりやすかった
• 分かりやすかった
• どちらともいえない
• 分かりにくかった
• 非常に分かりにくかった
• 該当しない

質問④ 納期や進捗に関する連絡はいかがでしたか？

• 非常に満足
• 満足
• どちらともいえない
• 不満
• 非常に不満
• 該当しない

質問⑤ 今回の対応で良かった点があれば教えてください。

自由記述・任意。

質問⑥ 今後改善してほしいことがあれば教えてください。

自由記述・任意。

この例では、質問①の回答によって、質問②を表示するかどうかを判断する方法が考えられます。

また、実際の用途に合わせて質問を見直す必要があります。

実践プロンプト⑰

「納品後のお客様向けに、5〜6問程度の簡潔なアンケートを作成してください。製品品質、見積説明、納期連絡、良かった点、改善要望を含め、回答できない場合の選択肢や自由記述の任意回答にも配慮してください」

24．今日の実践課題｜アンケートを設計してみよう

今回は、ChatGPTを使って、実際に使えるアンケートを考える練習です。

ステップ① 調査目的を決める

ChatGPTに質問します。

「納品後のお客様が、製品品質や対応についてどのように評価しているか知りたいです。アンケートの目的を整理してください」

ステップ② 回答対象を考える

「発注担当者と製品の使用者では、回答できる内容が異なる可能性があります。対象者ごとの質問を整理してください」

ステップ③ 質問を作成する

「製品品質、見積説明、納期連絡、相談のしやすさについて、短く分かりやすい質問を作成してください」

ステップ④ 誘導表現を確認する

「質問文の中に、肯定的な回答を誘導する表現や、複数の内容を一つにまとめた質問がないか確認してください」

ステップ⑤ 選択肢を考える

「5段階評価の選択肢に加えて、分からない、評価できない、該当しないなどの必要性を検討してください」

ステップ⑥ 自由記述を追加する

「良かった点と改善してほしい点について、任意で回答できる質問を考えてください」

ステップ⑦ 質問の順番を整える

「質問の順番による影響と、回答者の負担を考慮して構成を整理してください」

ステップ⑧ 模擬回答で確認する

「発注担当者、技術担当者、まだ製品を使用していない人という三つの立場を想定し、回答しにくい質問がないか点検してください」

ステップ⑨ 集計方法を考える

「5段階評価の人数・割合と、自由記述の分類を集計できるExcel表の構成を考えてください」

ステップ⑩ 改善への活用を考える

「アンケート結果から、確認すべき課題、改善候補、効果確認方法を整理する手順を考えてください」

この練習では、質問数を増やすことを目的にしないでください。

必要な情報を、回答者が無理なく、正確に伝えられるアンケートを作ることが目的です。

25．ChatGPTでアンケートを作成するときの注意点

ChatGPTは、アンケートの目的整理、質問文の作成、選択肢の検討、自由記述の分類、結果の集計などを支援できます。

しかし、AIが作成した質問が、必ず回答者にとって分かりやすいとは限りません。

また、質問の表現や順番によって、回答が影響を受ける場合もあります。

そのため、実際にアンケートを実施する前に、対象者に近い人へ試してもらうことが役立ちます。

さらに、アンケート結果には回答者の偏りが含まれる可能性があります。

少数の回答をもとに、全体の意見を断定することは避ける必要があります。

また、個人情報や機密情報を扱う場合には、利用目的や管理方法を明確にすることが重要です。

従業員アンケートなどでは、回答内容によって個人が推測される可能性にも注意しましょう。

AIは調査の設計や分析を支援できますが、調査結果をどう理解し、どのように活用するかは、実際の状況を確認して判断する必要があります。

26．アンケートの本当の目的は何でしょうか？

最後に、アンケートについて考えてみましょう。

アンケートを実施すると、多くの数字や意見を集められる場合があります。

満足度。

回答率。

自由記述。

改善要望。

こうした結果を整理することで、現状を理解するための情報が得られます。

しかし、アンケートを実施したこと自体が、改善になるわけではありません。

例えば、

「進捗連絡が分かりにくかった」

という回答があったとします。

その場合、どのような情報が必要だったのかを確認する必要があります。

また、

「製品の品質には満足している」

という回答が多かった場合も、何が評価されているのか調べることで、今後の仕事に活かせる可能性があります。

アンケートは、お客様や従業員の考えをすべて理解できる方法ではありません。

しかし、普段は聞く機会の少ない意見を知るきっかけにはなります。

だからこそ、何を知りたいのか明確にし、適切な質問を考えることが重要です。

そして、集まった回答を、実際の仕事へ活かしていくことが大切です。

まとめ｜回答を集めることから、改善に役立つ調査へ

今回は、ChatGPTを使ってアンケートを設計する方法を学びました。

重要なポイントは、次のとおりです。

1. アンケートを作る前に、調査の目的を明確にする。
2. 誰に回答してもらうのか考える。
3. 一つの質問で複数のことを聞かない。
4. 回答を誘導する表現を避ける。
5. 質問内容に合った選択肢を用意する。
6. 「分からない」「該当しない」など、回答できない場合も考慮する。
7. 自由記述を利用し、数字だけでは分からない意見を集める。
8. 質問の順番や回答負担に注意する。
9. 回答率と回答者の偏りを確認する。
10. 集計結果では平均値だけでなく、回答分布も見る。
11. 自由記述は元の文章を残して分類する。
12. 改善要望の背景を確認し、すぐに対策を決めつけない。
13. 実施前に小規模な試験を行う。
14. 回答結果を、実際の改善と効果確認へつなげる。

アンケートは、質問を作って回答を集めるだけのものではありません。

何を知りたいのか。

誰に聞くべきなのか。

どのような質問なら、回答者が正確に答えられるのか。

そして、得られた情報をどう活用するのか。

こうしたことを考える必要があります。

ChatGPTは、質問の作成や選択肢の改善、回答結果の整理を手伝うことができます。

しかし、実際に回答する人がどう感じるかは、AIだけでは分かりません。

そのため、回答者の立場から質問を見直し、必要に応じて試験的に実施することが重要です。

良いアンケートとは、たくさんの回答を集めるものではありません。必要なことを適切に聞き、得られた結果を正しく理解し、次の改善へ活かせるものです。

AIと一緒に質問を考え、実際の人から意見を聞き、結果を整理する。

そして、改善した後も、その効果を確かめる。

その積み重ねが、中級編で身につけていきたい実践的なAI活用です。

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次回【中級編・第51回】

「ChatGPTで競合・市場調査を進める方法｜業界動向・顧客ニーズ・自社の立ち位置を理解する実践講座」

次回は、社内や既存のお客様の情報だけでなく、外部の市場や業界の動きを調べる方法を学びます。

競合する企業の特徴。

市場で求められている技術やサービス。

お客様の選択肢。

業界全体の変化。

こうした情報を、公開資料や客観的なデータから調べ、ChatGPTを使って比較・分析する方法を考えていきましょう。