# アンケート集計をAIで自動化｜自由回答の分類・要約まで任せる方法

> エクセルでのアンケート集計をAIで自動化する方法を解説。選択式の集計はピボットで型化し、時間のかかる自由回答の分類・要約は生成AIに任せる手順と、分類の妥当性を人が確認する運用を紹介します。

発行: 株式会社ウェステリア(https://westeria.jp) / カテゴリ: Excel×AI自動化 / 出典: https://westeria.jp/guide/excel-questionnaire-ai/

顧客アンケートや従業員満足度調査を集めたはいいものの、集計と自由回答の読み込みに時間がかかり、結局ざっと眺めて終わり——という経験はないでしょうか。Excelに集まったアンケートを、選択式・自由回答それぞれに合った方法で自動集計する手順を説明します。

## 結論

- 選択式の集計はExcelのピボットテーブルで型化すれば十分自動化できます。AIを使うまでもない領域です
- 時間がかかる自由回答の「読む・分類する・要約する」は、生成AIが特に得意な領域です。数百件の回答でも分類のたたき台を短時間で作れます
- ただしAIの分類は思い込みによるずれが起き得るため、抜き取りで人が妥当性を確認する運用を必ずセットにします

## 選択式と自由回答では、やることがまったく違う

アンケートの設問は2種類に分かれ、自動化の手段も分かれます。

「アンケート集計にAIを使う」と言うとき、価値が大きいのは自由回答のほうです。選択式はまず既存機能で型を作りましょう。

- 選択式(単一選択・複数選択・段階評価) — 数を数える作業。Excelの関数・ピボットテーブルの領域で、生成AIの出番はほぼありません
- 自由回答(記述式) — 読んで・意味をくみ取り・分類する作業。従来は人が全件読むしかなかった領域で、ここが生成AIの得意分野です

## 手段の比較:どの作業に何を使うか

| 作業 | 従来のやり方 | 適した手段 | 人が確認すること |
| --- | --- | --- | --- |
| 選択式の単純集計 | 目視カウント・手作業の表 | ピボットテーブル(一度作れば毎回使い回せる) | 回答数の合計が母数と一致するか |
| クロス集計(属性×回答) | 手作業で表を組む | ピボットテーブル | 軸の切り方が目的に合っているか |
| 回答データの整形 | 表記ゆれを手で修正 | 関数+AI(ゆれの吸収) | 変換ルールの妥当性 |
| 自由回答の分類 | 全件を人が読んでタグ付け | 生成AIに分類させ、人が抜き取り確認 | 分類軸のずれ、少数意見の取りこぼし |
| 自由回答の要約 | 人が読んで要約を執筆 | 生成AIに下書きさせる | 原文と突き合わせて歪みがないか |

## 自由回答をAIに分類させる手順

数百件の自由回答をAIで分類する場合、おすすめの進め方は次のとおりです。

ポイントは最後の抜き取り確認です。AIの分類は大きくは外さなくても、境界のあいまいな回答で一貫性が揺れることがあります。全件を読み直したら自動化の意味がないので、「抜き取りで精度を推定し、許容できるかを判断する」という考え方に切り替えます。精度との付き合い方は、別記事でも詳しく扱っています。

- 先に分類軸を決めすぎない。まずAIに全回答を渡し、「どんな話題があるか」を洗い出させます。人が思ってもいなかった不満や要望が見つかることがあります
- 分類カテゴリを人が確定する。AIの洗い出しをもとに、5〜10個程度のカテゴリを人が決めます。カテゴリ設計は分析の目的に直結するため、ここは人の仕事です
- 確定したカテゴリで全件を分類させる。「各回答に次のカテゴリのいずれかを付与し、Excelに貼れる表で出力」と指示する使い方ができます。1つの回答に複数の話題が含まれる場合のルール(主要な1つに絞る/複数付与を許す)も先に決めておきます
- 抜き取りで妥当性を確認する。分類結果から無作為に数十件を選び、人が読んで分類が妥当かを確認します。ずれの傾向が見つかったら、指示を直して再分類します

## 集計から報告までを一気通貫にする

分類が終われば、あとは通常の集計です。カテゴリ列をピボットテーブルで数えれば「どの不満が何件あったか」が数字になり、属性とかけ合わせれば「若手ほど◯◯への不満が多い」といった傾向も見えます。

報告書の文章化もAIに下書きさせることができます。集計結果と代表的な回答例を渡し、報告書の構成に沿った下書きを作らせ、人が事実確認をして仕上げる流れです。注意点として、AIの要約は少数だが重要な意見(例:重大なクレームの芽)を「その他」に丸めてしまうことがあります。件数の多さと重要さは別物なので、少数意見のリストは人が一度目を通すことをおすすめします。

なお、回答に個人名や連絡先が含まれる場合は、AIに渡す前に該当列を除外してください。法人でのAI利用時のデータの扱いは、機密情報の記事を参考にしてください。

## よくある質問

### 何件くらいの回答からAIを使う価値がありますか?

明確な線はありませんが、目安は「全件読むのがつらいと感じる量」です。数十件なら人が読むほうが早いこともあります。数百件を超えると、分類のたたき台をAIが作る価値がはっきり出てきます。

### AIの分類結果はどのくらい信用してよいですか?

そのまま信用せず、抜き取り確認とセットで使ってください。確認した数十件のうちどれくらいが妥当だったかで全体の精度を推定し、報告書にも「AI分類+抜き取り確認」という方法を明記しておくと、受け手も結果を適切に扱えます。

### 毎月同じアンケートを実施しています。毎回同じ作業をしたくないのですが。

2回目以降は、初回に確定した分類カテゴリと指示文を使い回せます。指示文をファイルとして残しておけば、担当者が変わっても同じ品質で回せます。選択式の集計はピボットの型を使い回せば、実質ボタン1つです。

## 関連ページ

- https://westeria.jp/guide/excel-aggregation-ai/
- https://westeria.jp/guide/excel-cleaning-ai/
- https://westeria.jp/guide/excel-report-ai/
- https://westeria.jp/guide/excel-ai-accuracy/

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