AIでアンケートの自由記述を分析するには？分類・集計・確認の手順
アンケートの自由記述をAIで分析するときは、最初に「何を知りたいか」と「一件をどう数えるか」を決めます。もっともらしい要約ができても、少数の重要な意見が落ちたり、複数テーマの回答を二重に数えたりすると判断を誤ります。
分析目的から分類を作る
サービス改善なら、価格、操作、説明、対応など行動につながる分類を考えます。最初の一部を担当者が読み、どの表現をどの分類に入れるかを定義します。分類名だけでは、AIと人の判断がずれやすくなります。
| 分類 | 含める記述 | 含めない記述 |
|---|---|---|
| 操作性 | 画面や手順が使いにくい | 説明資料だけへの不満 |
| 説明 | 案内や教材が分かりにくい | 機能自体が存在しない要望 |
| 価格 | 金額や料金体系への意見 | 対応速度への不満 |
| その他・不明 | 判断材料が足りない | 無理に既存分類へ割り当てない |
分類を変えた場合は、前に分類した回答も同じ基準で見直します。
複数のテーマを含む回答
「画面は分かりやすいが料金が高い」は、操作性への肯定と価格への否定を含みます。一つの感情へまとめると情報が失われます。回答IDを保持し、テーマごとにラベルと根拠の原文を残す方法が使えます。
回答10件に対して複数ラベルを付け、ラベル合計が14件になることはあります。この場合、回答件数を分母にした割合の合計は100%を超えます。単一分類の割合と混ぜず、集計表へ数え方を明記します。
AIへ依頼する形式
各回答を分類定義に沿って整理してください。
出力は回答ID／分類／肯定・否定・中立／根拠の原文／要確認としてください。
複数テーマは複数行に分け、回答IDを維持してください。
回答に書かれていない理由や属性を推測しないでください。
判断できない場合は「不明」とし、理由を示してください。
入力前に、氏名、連絡先、個人が特定できる記述を扱える環境か確認します。必要のない属性をAIへ渡さないようにします。
人が確認する順番
まず不明・複数テーマ・強い否定・少数の深刻な意見を確認します。次に一般的な回答から抜き取り、分類が安定しているかを調べます。抜き取りが問題なかったとしても、全件が正しいとは保証できないため、用途に応じて確認範囲を決めます。
分類確認用CSVに、原文と判定の修正を残せます。例示行は架空の回答です。
報告するときの注意
回答者の意見は、顧客全体の意見と同じとは限りません。回答期間、依頼対象、回答件数、未回答の扱いを添えます。AIが見つけた傾向は改善仮説として扱い、実際の行動や問い合わせ記録などと照合します。
よくある質問
ポジティブ・ネガティブの割合だけで十分ですか？
具体的にどの点を改善するかが分かりにくくなります。テーマと根拠を一緒に残してください。
少数意見は除外してよいですか？
件数だけで除外しません。安全性、重大な不具合、利用できない条件などは少数でも個別確認します。
ZETTAiに相談する前に
設問、回答データ、自由記述の扱い方、集計結果の利用目的を整理してください。ZETTAiのAIシステム開発・受託開発について、分析前のデータ確認と集計方法を相談できます。個別の支援範囲はご相談時に確認します.