自由記述アンケート結果のまとめ方｜3つの手法と使い分けの判断基準
選択式の設問はスムーズに集計できたものの、自由記述欄の回答だけが手つかずのまま残ってしまうケースは少なくありません。
多くの回答が集まっているからこそ、どこから手を付ければよいか判断できず、手作業の負担に頭を悩ませがちです。
自由記述は集計に手間がかかる一方、選択肢では拾いきれない顧客の本音や具体的な改善のヒントが詰まっています。
本記事では、自由記述アンケートのまとめ方3手法と、自社に合った使い分けの基準を詳しく解説します。
目次
自由記述アンケートとは？
自由記述アンケートは、選択式とは異なるデータ特性を持っています。
効果的に集計を進めるために、まずは形式としての特徴や選択式との明確な違いを押さえておきましょう。
自由記述アンケートの特徴
自由記述アンケート（フリーアンサー）とは、あらかじめ用意された選択肢から選ぶのではなく、回答者が文章や数値を自由に入力・記入する形式です。
自由記述には大きく分けて「数値回答型」と「文章回答型」の2種類が存在し、それぞれ処理方法がまったく異なります。
集計作業を検討する際は、自社が回収したデータがどちらの型に該当するのかを確認することが出発点となります。
なお、自由記述は選択式に比べて回答者の思考や手入力の負担が大きいため、無回答（空欄）や「特になし」といった短文回答が生じやすい性質も持っています。
選択式アンケートとの違い
選択式と自由記述の最大の違いは、「回収した時点で集計できる状態になっているかどうか」です。
選択式アンケートは、回答が指定された選択肢という単位に整っているため、データを集計ソフトに取り込めばすぐに単純集計やクロス集計へ進められます。
一方で自由記述アンケートは、集計に入る前に「意味の近い回答をどのグループとして扱うか」を人が定義し、データを整理する「変換工程」が必ず発生します。
そのため、作業計画を立てる段階で、この変換作業にかかる工数を見込んでおく必要があります。
自由記述アンケートのメリットとデメリット
自由記述アンケートを活用する際は、その特性であるメリットとデメリットの双方を理解しておくことが重要です。
| メリット | ・設問作成者が想定していない意見を発見できる ・評価の背景にある理由や温度感が文章として残り、改善施策の優先順位を検討する材料になる |
| デメリット | ・集計と分析に工数がかかる ・回答の質にばらつきが出る |
こうしたデメリット（集計・分析の工数や質のばらつき）があるからこそ、次章で解説する「まとめ方の難しさ」へとつながっていきます。
自由記述アンケート結果のまとめ方が難しいと感じる原因
自由記述の処理で滞ってしまう背景には、多くの企業に共通する3つの根本原因が存在します。
あらかじめまとめ方のルールを決めずに着手すると、大きな手戻りが発生するリスクが高まります。
データ形式が統一されていないため
自由記述は入力形式が自由であるため、回収されたデータにはさまざまな表記ゆれが混在します。
正式名称と略称、漢字とカタカナ、敬体（〜です・ます）と常体（〜だ・である）などが入り混じっており、機械的に単語をカウントしても正確な集計結果にはなりません。
また、「1つの回答の中に複数の論点が含まれるケース」も処理を難しくさせます。
たとえば「価格が高く、サポートの返信も遅かった」という回答に対し、1件として扱うか、論点ごとに分けて分類するかによって集計数値が変わってしまいます。
さらに紙のアンケートの場合は、手書き文字の判読とデータ入力の工程が加わります。
判読が困難な文字の取り扱いルールをあらかじめ決めておかないと、担当者ごとに解釈が分かれ、作業速度が著しく低下します。
分類基準が属人化しやすいため
分類の判断基準が曖昧なままだと、作業担当者の主観によって分類結果が変わってしまいます。
たとえば、「対応が遅かった」という自由記述があった場合、これを「サポート品質」に分類するのか、「納期・スピード」に分類するのかは、明確な定義がなければ担当者によって判断が分かれます。
分類基準が属人化すると集計結果の再現性が失われ、担当者が変わるたびに異なるグラフや結果が出力されるため、社内報告資料としての説得力が低下します。
また、作業途中で分類基準を変更すると、それまでに分類した全データの見直しが発生し、件数が多くなるほど手戻り工数が生じます。
件数に対して工数と体制が足りないため
自由記述の分類作業は、1件あたりにかかる時間が数十秒〜数分程度であっても、総件数に比例して全体の作業時間が膨れ上がります。
回収件数が数百件を超える規模になると、担当者が日常の通常業務と並行して処理し切ることは非常に困難です。
さらに、アンケートの回収時期は事業の節目や繁忙期と重なりやすく、集計作業自体が後回しにされがちです。
処理が滞って時間が経つと回答の鮮度が落ち、市場環境や顧客状態が変化して分析結果の価値が薄れてしまいます。
アンケート効果を高めるには集計のスピードが直結するため、着手前に自社の体制で対応可能かをしっかり見積もることが欠かせません。
自由記述アンケート結果の3つのまとめ方
自由記述を整理する手法には、大きく分けて3つのアプローチが存在します。
それぞれの適用範囲や強み・限界を理解したうえで、自社の回答形式や目的に合わせた使い分けを行いましょう。
数値データとして集計する方法
金額や回数、年齢、利用期間などを、自由記述欄に数値で入力・記入してもらった回答が対象となります。（例：「1か月あたりのサービス利用回数を教えてください」など）
この場合、集まった数値から以下の代表値を算出・分析します。
- 平均値：全回答の合計値を回答数で割った数値
- 中央値：回答データを大きさ順に並べた際、ちょうど中央に位置する数値
- 最小値・最大値：回答の中で最も小さい数値と最も大きい数値
- 標準偏差：データのばらつき具合を示す指標
注意点として、数値型の集計では「平均値だけ」で判断しないことが重要です。
極端に大きな数値や小さな数値（外れ値）が数件含まれるだけで、平均値はそちらに引っ張られ、実態と大きくかけ離れてしまいます。
そのため、中央値や標準偏差を併せて確認し、データの分布を正しく読み取る必要があります。
また、得られた数値データを年代や性別などの属性データと掛け合わせることで、より深いクロス集計へと展開できます。
なお、極端な数値を分析に含めるかどうかの除外基準は、集計開始前に設定しておきましょう。
アフターコーディングで分類する方法
集まった文章回答を丁寧に読み込み、意味や内容の近い回答をグループ化して分類ラベル（コード）を割り当てる手法です。
たとえば、「値段が高い」「価格に見合わないと感じる」「競合より高額」といった異なる表現の回答を、すべて「価格への不満」という1つの分類コードとしてまとめます。
アフターコーディングの最大の価値は、定性的な文章データを定量的な数値データとして扱える状態に変換できる点にあります。
分類ごとの件数や構成比を算出することで、「どの意見がどのくらい存在するのか」を数値で客観的に示せるようになり、属性ごとのクロス集計も可能になります。
報告資料を作成する際は、集計数値やグラフだけでなく、その分類を象徴する「代表的な生の回答文」をセットで添えることで、数字の背景にある感情やリアルな情景が読み手に伝わりやすくなります。
分類コードを作成する手順
- 全体の回答の一部（10〜20%程度）を精読する：
どのような論点や意見が出ているかの全体傾向を把握します。 - 仮の分類コード（カテゴリー）を作成する：
抽出した論点をもとに、大分類・中分類などのコード枠組みを設定します。 - 残りの回答へコードを割り当てる：
分類を進めながら、当てはまらない回答が出た段階でコードの追加・統合を行い微調整します。 - 全体を集計して数値化する：
最終的なコードごとの件数・割合を算出し、傾向を数値で確認できる状態に仕上げます。
作業に入る前に、「1つの回答に対して複数のコード付与を認めるか（複数回答可）」、それとも「もっとも強い論点1つに絞るか（単一回答）」を決めておくことで、作業途中での手戻りを防げます。
分類時に注意すべきポイント
- 粒度を細かくしすぎない：
分類コードを細かく増やしすぎると、1分類あたりの件数が分散してしまい、結局どの論点が重要なのかが読み取れなくなります。 - 迷った回答は別枠へ退避させる：
判断に迷う回答が出た場合、既存のコードへ無理に当てはめず、一旦「保留」や「その他」として別枠に分けておきます。一定量が溜まったタイミングでまとめて再判定することで、分類基準の一貫性を保ちやすくなります。
テキストマイニングで傾向を把握する方法
テキストマイニングとは、大量の文章データを単語単位（形態素）へ分解し、出現頻度や単語同士の相関関係、結びつきを解析して全体傾向を読み解く手法です。
テキストマイニングの最大の強みは、数千件〜数万件に及ぶ大規模な回答であっても、短時間で全体のキーワード傾向や話題の広がりを可視化できる点にあります。
一方で、テキストマイニングには「単語の出現頻度だけでは文脈や人間の感情を読み切れない」という限界が存在します。
たとえば、「安い」という単語が多く出現していても、「価格が安くて満足している」のか「安っぽくて品質に懸念がある」のかは、実際の文章を確認しなければ判断できません。
そのため、まずテキストマイニングで全体の話題傾向をざっくり把握し、重要な論点についてはアフターコーディングで細かく手作業分類を行うといった「併用アプローチ」が現実的かつ効果的です。
ツールを導入するだけで分類作業のすべてが解決するわけではない点を認識しておきましょう。
自由記述アンケート結果の分類精度を高める運用体制
適切な手法を選択した後は、集計作業の運用設計がデータの最終的な精度を左右します。
続いては、作業着手前のルール作りと、品質を保つチェック体制の構築について解説します。
着手前に決めておくルール
分類作業を開始する前に、以下の項目についてチーム内でルールを言語化し、統一しておく必要があります。
- 分類の目的とコードの粒度：
集計結果を何に使うのか（全体報告か、具体的な業務改善か）に応じた深さを決定する - 重複カウントの可否：
1つの回答に複数の分類コードを付与するかどうかを決める - 無効回答の除外基準：
「特になし」「あ」などの無意味な回答や白紙の扱いを決める - 表記ゆれの統一ルール：
表記の違いを同一単語として扱う辞書ルールを設定する - 個人情報の匿名化方針：
文章内に含まれる氏名、社名、電話番号などの取り扱いルールを固める
作業を開始した後にルールを変更すると、それまでに分類した全データの再チェックが必要になります。
特に個人情報の取り扱い方針は、社内共有範囲や外部委託の可否に直結するため、初期段階で方針を確立しておきましょう。
分類のブレを防ぐチェック体制
複数人のスタッフで分類作業を行う場合、作業者とは別に「確認者（チェッカー）」を配置する二重チェック体制が有効です。
また、一定の作業件数（例：200件ごと）を進めるたびに、判断基準を擦り合わせるミーティングや確認作業を挟むことで、作業の進行に伴う判断基準のブレを防ぐことができます。
判断に迷った回答や例外ケースは判断履歴ログとして記録を残し、共有ナレッジとして蓄積していきます。
万が一、作業途中で分類基準を変更した場合は、変更前に分類を終えたデータも必ず再確認してください。
この再確認を怠ると、1つのデータ群の中に異なる基準の分類が混在することになり、集計結果全体の信頼性が損なわれてしまいます。
まとめた結果を分析と報告へつなげる方法
自由記述を集計した後は、単に件数の多い順に並べるだけでなく、戦略的な分析を行って報告資料へと落とし込みます。
分析の際は、「件数の多さだけで優先順位を決めない」ように注意が必要です。
件数自体は少なくても、解約や重大なトラブルに直結する意見は、業務上の改善優先度が高くなる場合があります。
また、年代・性別・購入回数などの属性データと組み合わせたクロス集計を行うことで、「特定の顧客層にどの不満が集中しているか」が明確になります。
全体で見ると少数意見であっても、特定のセグメントに限れば大半を占めているような発見が得られることもあります。
報告資料の作成では、分類ごとの件数・グラフに加えて、顧客の生の声を象徴する代表的な回答文を添付します。
グラフの作成においては、「何と何を比較したいのか」の軸を明確にしたうえで最適な形式を選択しましょう。
自社対応が難しい場合の外部委託という選択肢
社内リソースやスケジュールの制約により自社での対応が困難な場合は、アウトソーシングを活用するのも有効な手段です。
委託を検討すべきタイミングと、委託先選定のポイントを解説します。
外部委託を検討すべきタイミング
外部委託を検討する主な目安は、回答件数が数百件を超え、担当者が通常業務と並行して処理することが難しくなった段階です。
十分な作業時間を確保できないまま無理に着手すると、集計作業が長期化して回答の鮮度が失われてしまいます。
また、紙のアンケートであれば、データ入力の工程だけでも外部へ委託し、アフターコーディング以降の分類作業のみを社内で行うといった部分的な分担も可能です。
さらに、「自社で分類すると既存の仮説に沿った都合の良い分類になりがちであるため、客観的な第三者視点で集計したい場合」や、「役員会やクライアントへの提出期限が迫っており、確実に納期を守る必要がある場合」も外部委託の最適な検討タイミングとなります。
委託先を選ぶときの確認ポイント
アウトソーシング先を比較・選定する際は、以下の項目を事前に確認しておきましょう。
- 対応業務の範囲：
単なるデータ入力のみの会社なのか、アフターコーディング、集計表・グラフ作成、データ分析まで一貫対応できるのかを確認する - 集計担当者の体制と作業拠点：
海外拠点へ再委託する事業者もあるため、日本語特有の文脈やニュアンスを正確に読み取る必要がある自由記述においては、国内の専任スタッフ体制があるかが精度に直結する - セキュリティ体制：
個人情報を取り扱う場合、プライバシーマーク（Pマーク）の取得状況や、情報保護に関する専門資格を持ったスタッフが対応しているかを確認する - 納品物の形式と修正対応：
どのような形式でデータが納品されるか、納品後の微修正に対応可能かを事前に把握する
自社に必要な工程を洗い出したうえで、対応範囲と品質管理体制を複数社で比較検討することが大切です。
自由記述アンケート結果の入力・集計・分析はプロセス・マネジメントへ
株式会社プロセス・マネジメントでは、アンケートのデータ入力からアフターコーディング、集計表・グラフ作成、専門的なデータ分析までを一括して代行いたします。
お客様の課題に応じた対応範囲と、確かな体制をご用意しております。
対応できる業務範囲
「アンケート入力・集計サービス」では、紙アンケートのデータ入力作業から、自由記述のアフターコーディング、単純集計・クロス集計表の作成、見やすいグラフ化、さらには課題抽出のためのデータ分析までを一括でサポートいたします。
紙アンケートを活用する場合は、調査票の印刷・発送、専用私書箱を利用した回収作業まで丸ごと対応可能です。
回収の手間を省くことができ、社内で新たに集計用の要員を配置する必要がありません。
「データ入力のみ」といった部分的な委託から、企画・分析を含めたトータルサポートまで、ご予算や社内リソースに合わせて必要な工程だけを選んでご依頼いただけます。
集計精度とセキュリティ体制
プロセス・マネジメントの集計業務は、経験豊富な日本国内の専任のスタッフがすべて担当いたします。
作業拠点を海外に置く代行業者も存在するなかで、日本語特有の細かいニュアンスや行間を正確に読み取る必要がある自由記述の処理において、国内スタッフによる丁寧な作業体制が高い集計精度を支えております。
また、厳格な社内教育と内部監査のもとプライバシーマーク（Pマーク）を取得しており、個人情報保護士の資格を有した専門スタッフが現場の作業を担当・監修いたします。
重要な顧客情報や従業員向けアンケートなど、機密性の高いデータであっても安心してご預けいただける管理体制を整えております。
自由記述の集計で相談できること
自由記述アンケートの集計は、分類コードの設計や判断基準の維持など、担当者のノウハウや経験によって結果の品質に大きな差が出る分野です。
プロセス・マネジメントでは、10年以上にわたるアンケート集計業務で培った知見を活かし、アンケートの実施目的や回答形式に合わせた最適な集計表とグラフを作成いたします。
さらに、親会社であるコンサルティング会社で蓄積されたデータ分析ノウハウを活用し、単なる集計数値のレポートにとどまらず、仮説検証や具体的な事業課題の発見につながる専門的な分析サービスを提供いたします。
「どのような分類軸でまとめるべきか」という企画・設計の段階から、お客様の目的に合わせて最適な集計方法をご提案いたします。
【FAQ】自由記述アンケート結果のまとめ方に関するよくある質問
最後に、アンケートのご担当者様からいただくことの多いご質問を、回答とともにご紹介します。
Q：自由記述は何件くらいからツールの利用を検討すべきですか？
A：一般的に数百件程度までは、人の手によるアフターコーディングで対応できる範囲とされています。
回収件数が数千件を超えると全件を人が精読して分類する作業は現実的ではなくなるため、テキストマイニングツールなどを活用した全体把握との併用を検討する段階になります。
ただし、件数だけで一概に決まるわけではありません。自由記述の設問数が多い場合は、件数が少なくても処理量は増加します。
報告期限までの日数や、作業に割ける社内人員の工数を総合的に考慮して判断することをおすすめします。
Q：分類の基準はどのように決めればよいですか？
A：アンケートを実施する「目的」から逆算して決めるのが基本です。
具体的な改善施策の検討が目的であれば、各部署の施策単位に対応する細かい粒度で分類します。
一方で、役員会への全体傾向の報告が目的であれば、大まかな分類粒度でまとめた方が集計結果を活用しやすくなります。
具体的な手順としては、まず全回答の10〜20%程度のサンプルを読み込み、出現した主な論点から仮の分類コードを作成します。
実際の分類作業を進めながらコードを微調整していく前提で設計し、途中でコードを変更・統合した場合は、変更前のデータも必ず再確認してください。
Q：紙で回収したアンケートでも集計を依頼できますか？
A：手書きで回収された調査票のデータ化からすべて対応可能です。
プロセス・マネジメントでは、手書き回答のデータ入力はもちろん、調査票の印刷・発送・専用私書箱での回収代行まで一貫して対応しております。
「データ入力のみを外部へ委託し、分類や分析は社内で行う」といった部分的なご依頼も可能です。
自社のリソース状況に合わせて最適な活用方法をご相談ください。
Q：個人情報を含むアンケートでも外部委託できますか？
A：個人情報を含むアンケートの委託は可能ですが、委託先のセキュリティ体制を事前にしっかりと確認することが不可欠です。
確認のポイントとしては、プライバシーマークなどの第三者認証の取得状況、作業を実施する拠点（国内か海外か）、作業担当者の資格保有状況などが挙げられます。
また、個人情報漏洩を防ぐため、氏名や連絡先などをあらかじめ伏せた（匿名化した）状態で委託先へ渡すルールを定めておくと、社内コンプライアンスの承認もスムーズになります。
取り扱い条件は、契約書面で明確に取り交わしておくようにしてください。
まとめ
自由記述アンケートは、選択式とは異なり「集計前に回答を分類する変換工程」が必須となります。
まとめ方が難しいと感じる主な原因は、データ形式の不統一、分類基準の属人化、そして件数に対する社内工数の不足にあります。
まとめ方の手法には「数値データとしての集計」「アフターコーディング」「テキストマイニング」の3つがあり、回答形式・件数規模・活用目的に応じて適切に使い分けることが成功の鍵です。
また、集計精度を高めるためには、作業に着手する前のルール設計と、複数人でのチェック体制が欠かせません。
回収件数が多く社内対応が難しい場合や、通常業務の圧迫を避けて迅速に集計したい場合は、外部委託を活用するのが確実な選択肢です。
株式会社プロセス・マネジメントでは、紙アンケートのデータ入力から自由記述のアフターコーディング、グラフ化、専門的な分析まで一括でサポートいたします。
経験豊富な日本国内専任のスタッフによる高品質な集計体制と、プライバシーマーク取得による万全のセキュリティでご対応いたします。
「未処理の自由記述アンケートが溜まっている」「自社に合った集計方法がわからない」とお悩みの際は、ぜひお気軽にプロの集計サービスへご相談ください。
