アンケートの自由記述分析
アンケート結果は、選択式を集計し、自由記述をテーマに分けて件数と代表的な声を添えるとまとまります。KlangではCSV・Excelをアップロードして、テーマ分け、原文の引用、改善要望の一覧をチャットで依頼できます。件数はAIの目安なので、表計算で確かめてから報告書に載せます。
研修アンケート.csv ・ 自由記述 98件
テーマ（目安件数）
「1on1のロールプレイが一番役に立った」（R014）ほか、代表的な声を原文で引用
※ 画面はイメージです。内容は架空の研修アンケートの例です。
自由記述を1件ずつ読んで分類する作業は、100件でも数時間かかります。AIに回答をテーマに分けさせ、テーマごとの回答IDと代表的な声を出させれば、人は確かめる作業から始められます。Klangにはアンケート専用の機能やグラフはありません。選択式の集計は表計算で行い、自由記述の読み取りにKlangを使う、という分担です。
ステップ 1
Googleフォーム、Microsoft Forms、Excelの集計表から。氏名やメールアドレスの列は先に削除します。
ステップ 2
「新しい分析」を作り、ファイルを追加します。Excelはすべてのシートが文字として読み込まれます。
ステップ 3
テーマ、該当する回答ID、代表的な声、改善要望の一覧。部署などの列で分けた比較も頼めます。
ステップ 4
件数は表計算で確定させます。回答は「ドキュメントとして保存」で編集し、WordやPDFで書き出せます。
CSVはUTF-8で保存してください。Shift-JISのままだと文字化けすることがあります。分析の作り方はヘルプセンターで説明しています。
選択式は数えれば結果が出ます。自由記述は、数える前に「何について書かれているか」で分ける作業が要ります。報告書はこの5つの順に組み立てると、読む人が数字と声の両方で納得できます。
手順 1
単純集計（各選択肢の件数と割合）を出し、必要なら部署別・年代別のクロス集計を作ります。ここは表計算ソフトの仕事です。
手順 2
回答を読み、同じことを言っている回答をまとめて名前をつけます。1つの回答に2つの話題があれば、両方のテーマに入れます。
手順 3
「多い・少ない」を数字で示します。件数は、回答に付けたテーマの印を表計算で数えて確定させます。
手順 4
テーマを最もよく表す回答を、言い換えずに2〜3件引用します。読む人は、数字より原文で納得します。
手順 5
「何が分かったか」と「次に何を変えるか」を分けて書きます。示唆はテーマと件数から言えることだけにします。
手順2〜4が、自由記述の分析にあたる部分です。社会調査では「アフターコーディング」と呼ばれ、ふつうは人が1件ずつ読んで分類します。この下読みと分類の一次案を、AIに任せられます。
架空の「新任管理職研修（2日間）事後アンケート」（2026年10月8日（木）・9日（金））の例です。回答者は120人、自由記述に書き込みがあったのは98件でした。Googleフォームから書き出したCSVを、そのままKlangの分析（ノートブック）に追加しています。
1. 元のデータ（98件のうち6件）
設問：「研修で役に立った点、改善してほしい点を自由にお書きください。」
| 回答ID | 部署 | 参加形態 | 満足度（5段階） | 自由記述 |
|---|---|---|---|---|
| R014 | 営業 | 対面 | 5 | 1on1のロールプレイが一番役に立った。実際の部下との面談を想定して練習できた。 |
| R027 | 開発 | オンライン | 2 | オンライン参加だとグループワークの声が聞き取りにくく、議論に入れなかった。 |
| R041 | 管理部門 | 対面 | 3 | 評価面談の進め方は参考になったが、2日目の午後は詰め込みすぎで消化しきれない。 |
| R058 | 営業 | オンライン | 3 | 事前課題の意図が分からず、当日まで手をつけられなかった。 |
| R073 | 開発 | 対面 | 4 | 他部署の管理職と悩みを共有できたのがよかった。研修後も集まれる場がほしい。 |
| R096 | 管理部門 | オンライン | 4 | 資料を事前にもらえれば、メモを取らずに話を聞くことに集中できたと思う。 |
2. チャットへの指示文
「このファイルの「自由記述」列を読み、回答をテーマに分けてください。テーマごとに、短い名前、該当する回答IDの一覧、テーマをよく表す回答を原文のまま2件、研修の改善につながる示唆を1行で書いてください。1つの回答に複数の話題があれば、両方のテーマに入れてください。空欄の回答は除いてください。」
3. Klangの回答（テーマ表）
| テーマ | 目安件数 | 代表的な声 | 示唆 |
|---|---|---|---|
| ロールプレイ・演習が役に立った | 約31件 | 「1on1のロールプレイが一番役に立った」（R014） | 演習の時間は削らず、評価面談の演習を追加する。 |
| オンライン参加の聞き取りにくさ | 約18件 | 「グループワークの声が聞き取りにくく、議論に入れなかった」（R027） | オンライン参加者だけのグループを作り、マイク環境を事前に案内する。 |
| 2日目午後の詰め込み | 約15件 | 「2日目の午後は詰め込みすぎで消化しきれない」（R041） | 2日目午後の講義を1コマ減らし、振り返りの時間にする。 |
| 他部署との交流・継続の場 | 約14件 | 「研修後も集まれる場がほしい」（R073） | 3か月後にフォローアップ会を開く。 |
| 事前課題の目的が分からない | 約11件 | 「事前課題の意図が分からず、当日まで手をつけられなかった」（R058） | 案内文に、課題の目的と所要時間の目安を書く。 |
| 資料の事前配布 | 約9件 | 「資料を事前にもらえれば、話を聞くことに集中できた」（R096） | 資料を前日までに配布する。 |
※ 画面の内容は説明用の架空の例です。1つの回答が複数のテーマに入るため、件数の合計は98件になりません。目安件数は、AIが挙げた回答IDの数です。
4. 件数を確かめると、数字が変わった
「オンライン参加の聞き取りにくさ」で、AIが挙げたのは18件でした。表計算で「聞き取」「音が」を含む行を読み直すと、「音が途切れてグループの話についていけなかった」のように言い方の違う回答が3件漏れていて、確定した件数は21件でした。報告書には確定した数字を載せ、AIの件数は「どのテーマが多そうか」の当たりをつけるのに使います。
AIが速いのは、読んで候補を出す作業です。数字の確定と、何を変えるかの判断は人が持ちます。この線を引いておくと、AIを使っても報告書の信頼性は落ちません。
| 作業 | AIに任せる | 人が確かめる |
|---|---|---|
| テーマ案を出す | AIに任せる。98件を読んで6〜8個の候補を出させる | テーマの名前と境界を決める。「含める・含めない」の例を1つずつ書いておく |
| 回答の振り分け | AIに一次案を出させる。テーマごとに回答IDを挙げさせる | 各テーマから10件ほど抜き出して読み、誤りと漏れを確かめる |
| 件数 | AIの数字は目安として扱う | 表計算で印を数えて確定させる（下の手順） |
| 代表的な声 | AIに原文のまま引用させる。回答IDも一緒に出させる | 元の表で原文と照らし、個人が特定される書き方がないか見る |
| 示唆と打ち手 | AIに下書きさせる | 何を変えるかは担当者が決める。件数の少ないテーマを大きく扱っていないか見る |
| 選択式の集計・グラフ | Klangにはグラフ・クロス集計の機能はありません | 表計算ソフトで作る |
数式は、1行目が見出し、2〜121行目に120人分の回答がある表の例です。A列が回答ID、C列が参加形態、E列が自由記述、F列から右がテーマの列です。
1. テーマの列を足す
元の表の右に「T1 演習」「T2 オンライン」のように、テーマごとの列を作ります。
2. AIが挙げた回答に印を付ける
チャットの回答IDを見て、該当する行に「1」を入れます。
3. 漏れを探す
言い方の違う回答は拾い漏れやすい箇所です。キーワードを含む行を数えて、印の数と比べます。
=COUNTIF(E2:E121,"*聞き取*")4. 印を数えて確定する
人が読んで印を直したら、列ごとに数えます。属性別に分けるならCOUNTIFSを使います。
=COUNTIFS(C2:C121,"オンライン",G2:G121,1)列の名前は、お手元の表に合わせて書き換えてください。どの指示文も回答IDを一緒に出させているのは、あとで元の表と照らし合わせるためです。
「自由記述」列の回答を、意味の近いものでテーマに分けてください。テーマは8個以内にし、それぞれに短い名前、含める回答の説明、該当する回答IDの一覧、代表的な回答を原文のまま2件つけてください。
「自由記述」列から、不満や改善要望を書いた回答だけを抜き出してください。要望の内容ごとにまとめ、回答IDと原文を並べ、すぐ直せるものと検討が必要なものに分けてください。
「参加形態」列の値（対面・オンライン）ごとに、自由記述で多く書かれている話題を3つずつ挙げ、違いを説明してください。根拠になった回答IDも示してください。
ここまでのテーマ分けをもとに、上司への報告用の要約を作ってください。構成は「調査の概要」「主なテーマ（件数の多い順）」「代表的な声」「次回の改善案」とし、件数は「約」をつけて書いてください。
どれか一つに決める必要はありません。数千件あるならテキストマイニングで傾向を見て、気になる話題をAIで読み解く、という組み合わせもできます。単語の出現回数と共起は、テキストマイニングツールを使えばブラウザの中だけで数えられます。
| 方法 | 分かること | 手間 | 向いている場面 |
|---|---|---|---|
| 手作業で読んで分類 | 文脈まで読んだテーマと件数 | 100件でも数時間。担当者によって分類がぶれる | 回答が数十件まで、結論の重い調査 |
| テキストマイニング | 単語の出現回数と、一緒に出る単語の組み合わせ | 短時間。ただし「何について」は人が読み解く | 数千件の傾向をつかむ、頻出語を見る |
| AIでテーマ分け（Klang） | テーマの名前、該当する回答、代表的な声の候補 | 短時間。件数とテーマの境界は人が確かめる | 数十〜数百件の自由記述を報告書にまとめる |
アンケートで「多い」と分かっても、「なぜそう感じたのか」は自由記述の1〜2行からは読み切れません。研修後の座談会やフォローアップの面談を録音しておけば、Klangが文字起こしをして、同じ分析（ノートブック）にアンケートと並べて追加できます。
「アンケートで多かった『2日目午後の詰め込み』について、座談会の録音で参加者が話している具体例を挙げてください。」
テーマ（コード）の定義を複数人でそろえる方法は質的データのコーディング、単語の頻度や共起で全体の傾向を見る考え方はテキストマイニングの解説にまとめています。顧客満足度アンケートを問い合わせや商談の声と合わせて読むならVOC分析の進め方、分析結果を報告書の形に仕上げるならAIで報告書を作る方法が役に立ちます。
アップロードしたファイルは、どのプランでもAIモデルの学習に利用しません。KlangはISO/IEC 27001:2022の認証を取得しています。詳しくはセキュリティページをご覧ください。
使えます。Googleフォームは「回答」タブのメニューから「回答をダウンロード（.csv）」で書き出せます。Microsoft Formsは「Excel で結果を開く」でブックを保存します。Excel（.xlsx）はそのままアップロードでき、すべてのシートが文字として読み込まれます。CSVをExcelで保存し直すときは、ファイルの種類で「CSV UTF-8 (コンマ区切り)」を選んでください。Shift-JISのCSVは文字化けすることがあります。
ファイルは1つ10GBまでアップロードできます。一方で、AIが一度のチャットで漏れなく読み切れる行数は、回答の長さによって変わるため、決まった件数はお示しできません。数百件を超える場合は、設問や属性ごとにファイルを分けるか、テーマ案を出させたあと各テーマから10件ほど読んで確かめる進め方をおすすめします。
目安として扱ってください。AIは回答をテーマに振り分けて回答IDを挙げられますが、言い方の違う回答を拾い漏らすことがあります。報告書に載せる件数は、表計算ソフトでテーマの印を付け、COUNTIFなどで数えて確定させてください。
アップロードの前に、氏名・メールアドレス・社員番号などの列を削除し、「R001」のような回答IDに置き換えてください。テーマ分けに個人を特定する情報は要りません。自由記述の中に人名や顧客名が書かれていることもあるので、報告書に引用する前に原文を確かめてください。
ありません。Klangはどのプランでも、お客様のデータをAIモデルの学習に利用しません。通信はTLS 1.2以上で暗号化され、保存するファイルはワークスペースごとの鍵で暗号化されます。社員アンケートなどを扱う前に、社内の規程も確認してください。
作れません。Klangにはアンケート専用の機能やグラフ機能はなく、自由記述を文字として読んで、テーマ分けや代表的な声の抽出をチャットで行います。選択式の集計やグラフ、クロス集計はExcelやGoogleスプレッドシートで作り、自由記述の分析と組み合わせてください。
試せます。フリープランは月額¥0で、クレジットカードの登録は不要です。AI要約・チャットを使えるので、まず少ない件数のアンケートで、テーマ分けの結果が自分の読みと合うかを確かめてみてください。
プランの最新情報は料金ページでご確認ください。
GoogleフォームとMicrosoft Forms、Excelの操作は、2026年10月17日に各社の公式ヘルプ（Googleフォーム・Microsoft Forms・CSV UTF-8・COUNTIF関数）で確認しています。