アンケートはユーザーの考えや意見を効果的に集める際に有効です。アンケートで集まった情報を適切に活用できれば、商品開発やマーケティングに役立てることも可能です。

しかし、アンケートを通して情報収集を行ったものの、集めた情報をどのように分析すれば良いのか頭を悩ます方も多いのではないでしょうか。

そこで今回は、アンケートのおすすめ分析方法8選と分析の質を高める方法を解説します。

この記事を参考に、アンケートの分析方法をしっかりと理解して、アンケートを効果的に活用しましょう。

アンケート分析とは？目的と重要性を解説

以下ではまず、アンケート分析の目的と重要性について解説します。

アンケート分析とは、アンケート調査で得られたデータを数値化し、統計的な手法を用いて傾向や関係性を明らかにすることです。

アンケート分析の目的

アンケート分析の目的は、説明的な目的、探索的な目的、予測的な目的、因果的な目的の4つに分類できます。

説明的な目的とは、アンケート対象者の属性や意見・態度・行動などの現状を把握することです。

次の探索的な目的とは、アンケート対象者の間に存在するグループやパターンを発見することを意味します。

予測的な目的は、アンケート対象者の将来の反応や行動を予測するための分析手法です。

最後に、因果的な目的とは、アンケート対象者の意見・態度・行動に影響を与える要因や効果を検証することです。

アンケート分析の重要性

アンケート分析は、アンケート調査のデータを有効に活用するために必要なプロセスです。

アンケート調査は、多くの場合、マーケティングや経営戦略の策定において重要な情報源となりますが、単にデータを集めるだけでは意味がありません。データを分析することで、対象者のニーズや満足度、市場の動向や競合状況、製品やサービスの改善点や強みなどを明らかにすることができます。

また、アンケート分析は、客観的かつ科学的な根拠に基づいて意思決定を行うために必要なプロセスの1つです。

アンケート調査は、主観的な判断や直感に頼るよりも、信頼性や妥当性が高いと言われていますが、それでもデータの解釈や利用方法には個人差やバイアスが生じる可能性があります。

データを分析することで、統計的な検証や検討を行い、データから導き出される結論や提言に対して論理的かつ合理的な根拠を示すことが可能です。

そして、アンケート分析は、創造的かつ革新的な発想を生み出すために必要なプロセスでもあります。

アンケート調査は、既存の知識や常識にとらわれずに、新しい視点や発見を得ることができると言われていますが、それでもデータの活用方法には限界や制約があります。

データを分析することで、多様な分析方法や手法を用いて、データから隠れたインサイトやパターンを探求し、データから導き出される洞察や提案に対して創造的かつ革新的な発想を示すことができます。

アンケート分析の流れとポイント

アンケート分析とは、アンケート調査で得られたデータを数値化し、統計的な手法を用いて傾向や関係性を明らかにすることです。

アンケート分析を行うには、以下のような流れとポイントがあります。

まずはじめに、アンケート調査の目的と対象を明確に設定します。そして、その目的に合わせて、必要な情報を得るための質問項目や回答形式を選びましょう。

対象に合わせて、適切なサンプルサイズや調査方法を決めます。

次に、アンケート調査を実施します。回答率や信頼性を高めるために、回答者に対して事前に説明や依頼を行いましょう。また、回答者の属性や回答時間などの情報も収集します。

その後、アンケートデータを整理します。データクレンジングと呼ばれる作業で、誤字や表記ゆれなどの不備を修正したり、重複や欠損値などの問題を解決したりします。

データの質を保つためには、定期的にデータクレンジングを行うことが必要です。

さらに、アンケートデータを集計します。集計とは、データを数値化し、グラフや表などで可視化することです。

集計方法には、単純集計、クロス集計、自由記述集計などがあります。

単純集計は、単一の質問項目に対する回答を集計する方法です。クロス集計は、複数の質問項目を組み合わせて分析する手法を指します。自由記述集計は、回答者が自由に意見を述べた部分を集計する方法です。

最後に、アンケートデータを分析します。分析とは、集計したデータから傾向や関係性を探ることです。

分析方法には、クラスター分析、アソシエーション分析、主成分分析、決定木分析などがあります。

クラスター分析はデータを似た特徴を持つグループに分類する方法です。アソシエーション分析はデータ間の関連性や規則性を発見する方法を指します。主成分分析は多次元のデータを低次元のデータに圧縮する方法です。決定木分析はデータを木構造で表現し、条件分岐で分類する方法を意味します。

アンケートにおける分析と統計の違いとは？

アンケート分析を行う際、分析と統計の違いを把握しているでしょうか。アンケート分析についての理解を深めたい方は、統計についても理解しておきましょう。

分析は、その数値になった要因や経緯を調べたり、仮説や想定したりする行為を指します。また統計は、性質や傾向を数字で表された数値自体を指します。アンケート分析を行う上で、アンケート結果の傾向などを表した統計が必須です。

アンケート分析の質を高めるポイント4つ

アンケートは正しい分析方法を行えば、マーケティングなどユーザーの特性を把握でき、効果的に改善を実践できます。

質の高い回答を得るためには以下の4つのポイントを押さえた上で実践しましょう。

1.アンケートの目的を明確にする

質の高いアンケートを作るためには、アンケートを行う目的を明確にしましょう。

実施目的が明確でないと無駄な選択肢や質問を設定してしまい、回答しにくいアンケートになります。

例えば、年齢比率を知りたい場合は年齢の項目を入れ込むなど、必要な項目のみを入れ込んだアンケート作りを行いましょう。

2.質問数と形式の工夫

アンケートは回答しやすい内容にすることが求められます。

短時間でアンケートが完成できるように質問数はなるべく少なくすることで、回答者はスムーズに情報を書き出せます。質問項目の順番も可能な限り時系列で作成するなどの工夫を行いましょう。

回答形式は自由記述ではなく、選択式の設定で回答者にとってストレスのないアンケートになるでしょう。

3.適切なアンケート実施方法の選択

アンケートは回答者にとって適切な実施方法で行いましょう。

オフラインでアンケートを実施する場合は紙媒体で行うことが多いです。ペンやバインダーなど回答者がアンケートを記入しやすい環境を作ることが重要です。

オフラインのアンケートは回答者が目に届く範囲にいる場合が多いので、記入漏れなどが少なくなりますが、アンケート実施までにコストがかかります。

オンラインで実施する場合は、回答欄の空白での提出がないように必須項目にするなど工夫しましょう。オンラインのアンケートはコスト削減になりメリットがありますが、高齢者にとっては難しいケースが多いです。

アンケートは回答者や回答環境に合わせた実施方法を行いましょう。

4.アンケートの効果的な集計と分析

アンケートを有効活用するには、回答内容を集計して分析する必要があります。

アンケートは分析を行うことで活用方法が広がります。アンケート実施の目的に合った分析方法で行いましょう。

主に単純計算とクロス計算の2つが挙げられるので計算方法を理解しましょう。

アンケートの主な集計方法2選

アンケートの分析には単純計算とクロス計算の2つが主な計算方法です。

アンケートは実施して終了ではなく分析を行うことで効果を発揮します。計算方法の理解で、アンケートの活用方法が幅広くなるのでアンケートを作成する前に理解しましょう。

1.単純計算

単純計算はアンケートの分析方法でシンプルな計算方法です。

全てのアンケート回答数を一つずつ足していき合計数を算出する計算方法になります。

単純計算は回答数を足し算していくだけなので簡単に実施できる一方、回答の全体的な傾向しか把握できないデメリットがあります。単純計算はあくまで回答結果を集計できる方法と捉えておきましょう。

2.クロス計算

クロス計算はアンケートの回答をタイプ別に分ける際に仕様される計算方法です。

単純計算で住み分けした回答の中から居住地や性別、年齢などを把握する際に使用されます。例えば商品を購入したいと40人が回答した際、40人中30名が関西の女性など回答者の詳細を算出できます。

クロス計算を行うことで、マーケティングが可能になり商品プロモーションなどを行う際のターゲットを設定しやすいなどアンケート実施後に役立ちます。

アンケート分析方法6選

アンケートを活用する際は活用目的に応じた適切な分析方法を行う必要があります。

目的にそぐわない分析方法を行うと、求める結果に結びつかずアンケートの本来の力を発揮できません。

分析を行う際は、実施したアンケートの目的を見失わず的確な分析方法を選択しましょう。主な分析方法は以下の6つです。

1.クラスター分析

クラスター分析は同種類や類似性があるものを住み分けする分析方法です。

回答者の属性や回答内容からクラスターを分類するため、細かな住み分けではなく大きな枠組みを把握したい場合に有効です。マーケティング戦略では商品・サービスの構成分析や地域特性の分析をする際に活用されます。

クラスター分析は大きく階層クラスター分析と非階層クラスター分析の二種類が存在します。

・階層クラスター分析
データの類似性から似た回答を集めていき、大きな樹形図へまとめる分析方法です。
メリットとしてグルーピングの過程が理解しやすい一方、分類する数が多い場合は複雑になる点があるため、注意しましょう。

・非階層クラスター分析
事前に類似性の住み分けを行う数を決めておき、さらにクラスターの細分化を行い複数のグループにわける分析方法です。データ数やクラスター数が大量な場合でも効率的に分析が可能です。

2.主成分分析

主成分分析とは多くの変数がある多次元データを少なくまとめ凝縮して、シンプルにする分析方法です。

主成分分析はデータの特徴や構造を分かりやすく図に落とし込めるため、理解しやすい分析方法です。主成分分析は商品やサービスの特徴や強みの把握で、問題点や改善すべき内容の可視化が可能になります。

マーケティングでは主に以下の内容で使用されるケースが多いので把握しておきましょう。
・商品、サービスのイメージを分析する
・ユーザーの嗜好性を分析
・競合とのポジショニング比較
・新商品、サービスを開発する際の特徴の可視化

3.決定木分析

決定木分析とは結果に大きな影響を与えている原因や要因を明らかにし、樹形図に落とし込む分析方法でディシジョンツリーとも呼ばれています。

影響を与えている原因や要因の可視化を行うことで、視覚的に理解しやすい特徴を持っています。

自社の製品やサービスを使用しているユーザーの心理や特徴を明らかにした上で、プロモーションを活用する際などに用いられる分析方法です。

ユーザー心理を理解し商品やサービスのプロモーションをする際の戦略が立てやすくなるので、重要な分析方法と言えます。

マーケティングを行う際は主に以下の理由で使用されるケースが多いため、理解した上で活用しましょう。
・使用・活用しているターゲット像の把握
・コンバージョンに影響している要素と理由

4.時系列分析

時間の経過による分析を行う方法を時系列分析といいます。

時系列分析は変化が起こっているタイミングの把握を可能にするため、原因の特定が可能になります。原因の特定を行うことで改善策の準備ができることや、未来を予測して事前の対策を行うことが可能です。

時系列分析を行う場合は定期的なデータ収集が必要になるため、小まめにデータ確認を行いましょう。

マーケティングを行う際は主に以下の理由で使用されるケースが多いため、理解した上での活用が必要です。
・顧客満足度の変化
・顧客コンバージョンの変化
・離脱要因や顧客行動の変化要因の特定
・データをもとに未来予測（売上など）

5.アソシエーション分析

回答の関連性やパターンをデータから見つけ出す分析方法をアソシエーション分析といいます。アソシエーション分析は過去データを参考に仮説を組んで分析を行うため、アンケートを繰り返し行う場合などに有効です。

ネットショッピングの商品購入後に「同じ人はこちらも見ています」と表示されるものもアソシエーション分析です。

アソシエーション分析は一見関連性のないモノや予測でも実施により、想定外の分析結果が得られる可能性があります。

アソシエーション分析をマーケティングで行う際は主に以下のケースで使用されるため、理解しましょう。
・顧客の行動分析
・コンバージョンボタンの配置見直し
・過去データによる複数購入の予想
・アップセル・クロスセルの提案

6.自由記述分析

自由記述分析には数値で回答する分析方法とテキストで回答する分析方法の二つあります。

それぞれ目的が異なるため、以下で詳しく見ていきましょう。

数値の回答分析

選択式での回答が難しい質問や、数値全体を知りたい場合に活用します。

例えば、朝の準備にかけられる最短時間など、選択式ではなく自由記述式で回答を得たい場合に有効です。

数値の回答分析は最大値と最小値の幅は大きくなる可能性があるため、単純な平均計算を行うと正確な数値が取れない場合があるので注意しましょう。

平均値や中央値など全体的な傾向の把握が重要です。

テキストの回答分析

顧客の感情的な傾向を掴む際や相関するキーワードを抽出する場合はテキスト回答分析を用います。

テキスト回答の分析方法には自由基準の比率を確認する際などに用いるアフターコーディングと単語や文節などの出現頻度や相関性を確認するテキストマイニングの二種類があります。

テキスト回答はアンケートを実施する際の顧客の心情が大きく関わってくるため、目的に合った環境を作った上で行うようにしましょう。

アンケート分析方法の選び方と活用例

分析方法を選ぶ際には、以下のようなポイントに注意が必要です。

アンケートの目的と一致させること

アンケートを実施する目的は何か、どんな課題や問題を解決したいかを明確にし、それに合った分析方法を選びましょう。

例えば、顧客満足度を高めるためには、クラスター分析で顧客のニーズや特徴を把握することが有効です。

データの種類と量に応じて調整すること

アンケートで得られたデータは、数値型やカテゴリ型、自由記述型など様々な種類があります。また、データの量も多い場合と少ない場合があります。

これらの要素によって、適用できる分析方法や精度が変わります。例えば、自由記述型のデータはテキストマイニングなどの前処理が必要ですし、データ量が少ない場合は統計的な有意性が低くなります。

複数の分析方法を組み合わせること

一つの分析方法だけでは十分な結果が得られない場合もあります。その場合は、複数の分析方法を組み合わせて、補完的に利用しましょう。

例えば、主成分分析で要因を抽出した後、クラスター分析でグループ化することで、より詳細なセグメントが作成できます。

上記のアンケート分析の結果は、グラフや表などで可視化されるのが一般的です。しかし、可視化されたデータだけでは意味がありません。なぜなら、データから何が読み取れるか、どんな洞察が得られるかを正しく解釈することが重要だからです。

分析結果を見るときは、以下のようなポイントに注意しましょう。

目的と仮説を忘れないこと

アンケート分析の目的と仮説を常に意識しながら、分析結果がそれらを支持するか否定するかを判断しましょう。

例えば、顧客満足度を高めるためにアンケートを実施した場合、分析結果から満足度に影響を与える要因や改善点を探ります。

数値だけでなく背景や理由も考えること

分析結果から数値や傾向が見えてきたら、それらがどうしてそうなったのか、背景や理由を考えましょう。

例えば、ある商品に対する購買意欲が高いグループがあった場合、そのグループの特徴やニーズ、価値観などを分析します。

相関関係と因果関係を混同しないこと

分析結果からデータ間の相関関係が見つかったとしても、それが因果関係であるとは限りません。

相関関係とは、データが同じように変化することです。因果関係とは、データが互いに影響を与えることです。

例えば、アイスクリームの売上と水着の売上には相関関係がありますが、因果関係はありません。両者は気温や季節などの外的要因によって変化しているからです。

次に、分析結果をマーケティング施策に反映させる方法を解説します。

アンケート分析結果は、マーケティング施策の策定や改善に役立てることができます 。しかし、分析結果だけでは施策にはなりません。分析結果から具体的なアクションプランを作成することが必要です。

分析結果を施策に反映させるときは、以下のようなポイントに注意しましょう。

目標とKPIを設定すること

アンケート分析の目的に沿った目標とKPI（重要業績評価指標）を設定しましょう。目標とKPIは、施策の効果測定や評価に必要です。

例えば、顧客満足度を高めることが目的であれば、目標は「顧客満足度を〇〇％以上にする」、KPIは「リピート率」「口コミ数」「NPS（ネットプロモータースコア）」などが考えられます。

PDCAサイクルを回すこと

アンケート分析結果から作成したアクションプランを実行したら、その効果を測定し、評価し、改善しましょう。これをPDCAサイクル（Plan:計画、Do:実行、Check:評価、Act:改善）と呼びます。

PDCAサイクルを回すことで、施策の効率化や最適化ができます。例えば、顧客満足度向上のために新しいサービスを提供する場合、以下のようなPDCAサイクルが考えられます。

• Plan:新しいサービスの内容や対象顧客、期間や予算などを計画する
• Do:新しいサービスを実際に提供し、顧客の反応やフィードバックを収集する
• Check:新しいサービスの効果をKPIで測定し、目標との差異や問題点を分析する
• Act:新しいサービスの改善点や改善策を考え、次の計画に反映させる

分析結果を可視化して共有すること

アンケート分析結果は、自分だけでなく他の関係者やステークホルダーとも共有することが重要です。共有することで、施策の理解や支持を得ることができます。共有する際には、分析結果をグラフや表などで可視化して、分かりやすく伝えましょう。

ただし、可視化する際は、以下のようなポイントに注意が必要です 。

• 可視化する目的とメッセージを明確にすること
• 適切なグラフや表を選ぶこと
• シンプルかつ美しくデザインすること　など

アンケートを無料ソフトで分析する方法

無料ソフトはアンケート作成機能やアンケートURLの配布機能、回答の集約機能など様々な機能を搭載しています。

ソフトでの分析は顧客の情報をデータ化できるメリットがあるため、サービスの改善など素早く対応できます。

オンライン上でアンケートを分析する方法を理解して、効率的な分析を行いましょう。

Excel・Googleスプレッドシートで分析

アンケートを無料で分析したい場合は、Excel（エクセル）やGoogle（グーグル）スプレッドシートの活用がおすすめです。

Excel（エクセル）やGoogle（グーグル）スプレッドシートは回答データの細かな分析ができる上、目的に合わしたオリジナルなアンケートの作成も可能なため多くの場面で活用が可能です。

しかし、Excel（エクセル）やGoogle（グーグル）スプレッドシートの分析は使い手によって分析結果が異なるケースがあるため注意しましょう。

相関分析

相関関数とは二つの変数の関係性を示す指標です。

相関関数は一方の数値が増加すると、もう一方が増加または減少するような、二つの数値の関係性です。

例えば身長が高い場合は、身長に比例して体重も多くなる傾向があるなどが挙げられますが、相関関係がある場合でも原因と結果の関係が必ずあるとは限らないため注意しましょう。

配布図の作成

配布図とは相関関係の有無を視覚的に表した図です。

横軸と縦軸を設定した上で、データの相関関係を確認する際に活用されます。

配布図は相関関係の有無を確認する際に活用するケースが多いため、配布図を作成しなくても相関関係の有無がわかる場合は、作成する必要はありません。

無料統計ソフトで分析

アンケートを無料で分析したい場合は、無料統計ソフトでの分析もおすすめです。無料統計ソフトの活用で、データ分析の効率化が比較的に向上します。

主な無料統計ツールは以下の3つです
・HAD
HADはExcel（エクセル）を母体としている統計ソフトなため、Excel（エクセル）が搭載されているパソコンは全て利用可能です。

Excel（エクセル）を母体としているため、Excel（エクセル）を使用したことがある方は操作しやすいでしょう。

・JASP
JASPはデータをインポートしてクリックするだけのため、比較的簡単に分析が可能な統計ソフトです。

JASPは無料統計ツールでベイズ統計が可能となっているため、想定や予測を立てながらデータ分析が可能になります。

ベイズ統計 : 新しいデータを取り込みながら推定や予測の精度を高めていく統計方法です。

・R
Rは無料統計ツールの中では上位に入る幅広い分析方法が行えます。

RはCUIなので、R言語を用いてコードを書くことで様々な分析が可能となり、多くの統計方法に対抗できるでしょう。

しかし、Rはコードを初めから書く必要があるため、R言語が分からない方は他の無料統計ツールの使用がおすすめです。

CUI : キーボードに入力されるコマンドによって、オペレーティング・システム上の操作を行うユーザーインターフェースです。

▼下記の資料では、ヒアリング活動によってお客様のお問合せやCVRの向上を達成できた実例を紹介しています。ぜひ参考にしてください。

アンケート分析におすすめのツール6選

アンケート分析を行う際、分析方法が分からないと困っている方もいるでしょう。効率的に分析するためにも、アンケート分析ができるツールを活用するのをおすすめします。

ここでは、アンケート分析におすすめのツールを7つ紹介します。中には無料で利用できるツールもあるので、運用費用を少しでも抑えたい方もぜひ参考にしてください。

1.Questant（クエスタント）

Questant（クエスタント）は、アンケートの作成から集計までできるツールです。アンケート結果はそのままグラフにリアルタイムで反映されるので、分析作業に時間がかかりません。また集計結果をグラフで表したものは、そのままプレゼンテーションや資料にも用いることができます。

アンケート分析結果は、さまざまな質問に対してグラフで簡単にまとめられます。グラフタイプは、横棒グラフ、縦棒グラフ、ドーナツグラフ、円グラフ、横帯グラフ、ヒト型グラフ、キューブ型グラフの7種類です。

さらにフィルタ機能を活用すると、求めているターゲット層に絞れます。クロス集計機能を活用すると、性別や年齢別での分析が可能です。

プランの種類と料金は、以下の通りです。

2.ミルトーク

ミルトークは、株式会社マクロミルが提供しているサービスで、リアルタイムでさまざまなユーザーからの意見を集められます。主に商品やサービスに対する要望やアイデアの募集を行っており、気になる意見があればトークルームに招待して個人的な意見ややりとりが可能です。

ミルトークを活用すれば、データのダウンロードや属性の絞り込みなどができます。そもそも自社で作成したアンケートフォームへのアクセス数が伸び悩んでいる場合は、ミルトークを活用して意見を募るのもおすすめです。

プランの種類や料金は、以下の通りです。

また、オプションの追加も可能です。オプションや機能の料金は、以下の通りです。

基本オプションには、コメント受付数と閲覧数無制限・CSVダウンロード・オススメ表示・掲示板非表示・投稿前非表示・テキストマイニングの機能が含まれています。属性絞り込みオプションでは、参加者の条件絞り込み・1問アンケート・オススメ表示機能の利用が可能です。画像オプションでは、画像できいてミル・フォトコレ・オススメ表示機能が利用できます。

有料機能の中に不要な機能がある場合は、無料プランとオプションを併用すると良いでしょう。

4.SurveyMonkey（サーベイモンキー）

SurveyMonkey（サーベイモンキー）は、アンケート分析を行う上で他のメンバーに共有できるツールです。アンケート結果を表示したり編集したりできるメンバーを細かく設定できるので、情報漏洩も防げるでしょう。

また新しい回答が到着すると、メンバーに通知が届くので、回答の見逃し防止にもなります。届いたコメントは一箇所にまとめられるので、わざわざページを行き来する必要もなく、効率的に分析したい方におすすめです。

プランの種類や料金は、以下の通りです。

5.Fastask（ファストアスク）

Fastask（ファストアスク）は、全国3,000以上の企業が導入しているツールです。アンケートの作成・配信・データの回収・集計までできます。回収状況はリアルタイムで確認できるので、データ反映まで時差が生じて見逃してしまうのを避けられます。

またFastask（ファストアスク）で集計したデータは、ダウンロード後に集計ツール「Fxross」に読み込むだけで簡単に集計できます。集計ツール自体無料で利用できるので、アンケート分析にかける費用を抑えたい方におすすめです。

Fastask（ファストアスク）の料金は、スクリーニング調査や本調査の合計です。サンプル数によって料金が異なり、詳しい料金を知りたい場合は問い合わせてみましょう。

6.SELECTTYPE（セレクトタイプ）

SELECTTYPE（セレクトタイプ）は、テンプレートを選んで簡単に作成でき、高度な統計・分析機能が備わっているツールです。回答結果などのデータはCSVでリスト出力が可能で、回答を絞って好みのリストの作成ができます。

また設置できる質問タイプは、テキスト選択形式・画像選択形式・マトリクス形式・自由記述式があります。回答数がたくさんあり分析に時間がかかりそうな時は、質問分岐機能を活用すれば求めている回答サンプルをすぐに見つけることが可能です。

プランの種類と料金は、以下の通りです。

アンケート分析まとめ

アンケートは実施目的によって適切な分析方法を選ぶ必要があります。

目的に沿わない分析を行った場合、正しいデータ収集ができなくなりアンケート自体の信用性が低くなります。

アンケートを実施する際は事前に目的を明確にし、取り組みましょう。

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