自由記述式アンケートは、選択肢では絶対に拾えない「顧客の本音」と「想定外のニーズ」を取り出せる唯一の設問形式です。一方で、設計を誤ると回答率が落ち、集計工数だけが膨らむという典型的な失敗も起こります。

本記事では、自由記述式アンケートの作り方を7ステップで整理し、そのまま使える質問例文20選、集計5ステップ、分析手法7選、さらに生成AIを使ったアフターコーディングの実践プロンプトまで一気通貫で解説します。

読み終えたときには、「どの設問を自由記述にすべきか」「集めた回答をどう分類し、どう事業改善につなげるか」まで、迷わず手を動かせる状態になりますので、ぜひ参考にしてください。

執筆・監修：Interviewz（インタビューズ）編集部

本記事は、ヒアリングDX・診断コンテンツ・アンケートのノーコードSaaS「Interviewz（インタビューズ）」を提供するLEARNERZ（ラーナーズ）株式会社編集部が制作しています。

Interviewzは、リード数268%向上、ヒアリングコスト90%・サポートコスト半減などの導入実績を持ち、HubSpot・Salesforce・Googleスプレッドシートとのデータ連携に対応するクラウド型ヒアリングDXソリューションです。

本稿では、数百社規模のアンケート・ヒアリング支援で蓄積した知見をもとに、自由記述式アンケートの設計・集計・分析の実務ノウハウをまとめています。

自由記述式アンケートとは？選択式との決定的な違い

自由記述式アンケートの定義

自由記述式アンケートとは、あらかじめ選択肢を用意せず、回答者が自分の言葉でテキストや数値を自由に入力する回答形式のことです。「オープンアンサー（OA）」「自由回答」「フリーテキスト」とも呼ばれます。

選択式が「用意した枠のなかから選ばせる」のに対し、自由記述は「枠そのものを回答者に作ってもらう」設計です。そのため、調査設計者が想定していなかった観点や語彙が、そのままの温度感で回収できる点が最大の特徴になります。

実務では単独で使うより、「満足度を5段階で選んでもらったあと、その理由を自由記述で聞く」といったように、定量設問の直後に理由を補足させる使い方が主流です。

選択式回答との決定的な違い

選択式と自由記述の違いは「答えやすさ」だけではありません。本質的な違いは、得られるデータが「量」なのか「意味」なのかという点にあります。

選択式は集計した瞬間に比率が出るため、意思決定のスピードが速い一方、「なぜその選択肢が選ばれたのか」という因果は永久に分かりません。逆に自由記述は因果や文脈を含みますが、そのままでは比率を出せません。

つまり両者は競合ではなく補完関係です。選択式で「どこに問題があるか」を特定し、自由記述で「なぜ起きているか」を説明する——この役割分担を最初に決めておくことが、設計段階で最も重要な判断になります。

文字入力と数値入力の2タイプ

自由記述には、テキストを入力させる文字入力型と、数字だけを入力させる数値入力型の2種類があります。混同されがちですが、設計上の注意点はまったく異なります。

文字入力型は感情・理由・具体的なエピソードを拾う用途に向き、集計にはコーディングやテキストマイニングが必要です。一方の数値入力型は「年齢」「利用年数」「月額予算」などを聞く形式で、選択肢の刻み方に影響されない生の数値が取れるという利点があります。

数値入力型では、単位（円・万円・人・回など）を必ず明記し、入力形式を半角数字のみに制限することが必須です。単位が曖昧だと「30」が30万円なのか30円なのか判別できず、そのデータは丸ごと使えなくなります。

なぜいま自由記述が重要視されるのか

従来、自由記述は「集計が大変だから最小限に」というのが定石でした。しかし2023年以降、生成AIによる自動分類・要約が実用水準に達したことで、この前提が崩れつつあります。

三菱総合研究所は2024年に、生成AIを用いた自由記述式アンケートの自動分析により手動比で約1/10の時間短縮を実現したと公表しています。ユーザーローカルも、ChatGPTを活用した自動アフターコーディングツールを無料提供しています。

つまり「自由記述のボトルネックは集計工数」という長年の制約が、技術的に解けはじめたということです。設問数を絞ることに神経を使うより、質の高い自由記述をきちんと設計して、分析をAIに任せる——この発想の転換が、これからの調査設計における差になります。

▼回答率を上げる設計の型を先に押さえたい方はこちら
👉 ユーザーからの回答率の高いアンケートの作り方【6つのコツ】

【一覧比較表】アンケート回答形式6種類と自由記述の位置づけ

自由記述をどこで使うべきかを判断するには、他の回答形式との役割の違いを一覧で押さえておくのが近道です。以下に主要6形式を比較しました。

表のとおり、6形式のうち定性データを取得できるのは自由回答だけです。裏を返せば、自由記述を設置しないアンケートからは、どれだけ回答数を集めても「なぜ」は永遠に出てきません。

自由記述式を使うべきケース・避けるべきケース

自由記述は万能ではありません。使うべき場面と、使うと逆効果になる場面を切り分けておくことが設計品質を決めます。

使うべきケースは、①仮説がまだ固まっていない探索フェーズ、②低評価の理由を特定したいとき、③解約・離脱の原因を掘りたいとき、④選択肢に「その他」が想定以上に集まっているとき、の4つです。いずれも「選択肢を作れるだけの前提知識がまだない」状況という共通点があります。

避けるべきケースは、①1,000件を超える大規模調査で分析リソースがないとき、②すでに選択肢が網羅できている定番項目、③回答フォームがスマートフォン中心で入力負荷が高いとき、④意思決定の期限が数日しかないとき、です。

自由記述式アンケートのメリット・デメリット

メリット1：回答者の本音と深層心理を捉えられる

選択式では、回答者は「用意された言葉」のなかから最も近いものを選ぶため、実際の感情と選択肢の間にズレが生じます。自由記述はこのズレを排除し、回答者自身の語彙で状況を説明してもらえます。

特に匿名アンケートでは、選択式では出てこない不満やためらいが率直に書かれる傾向があります。「思っていたのと違った」「説明が分かりにくかった」といった一次情報の言い回しは、そのままLPのコピーやFAQの改善素材になります。

メリット2：想定外のニーズ・課題を発見できる

選択肢はすべて、調査設計者の仮説の範囲内でしか作れません。自由記述は、この「仮説の外側」を唯一検知できる仕組みです。

実務では、自由記述に繰り返し出てくるキーワードが、翌期の新機能要件やコンテンツ企画の起点になるケースが多くあります。件数としては少数派でも、複数の回答者が独立して同じ課題を書いているなら、それは市場全体で起きている可能性が高いと判断できます。

メリット3：定量データの解釈を確定できる

「満足度が前月比マイナス0.4ポイント」というデータだけでは、打ち手を決められません。自由記述があって初めて、その低下が価格由来なのかサポート由来なのかが確定します。

この「定量で異常を検知し、定性で原因を特定する」流れをセットで回せると、調査から施策までのリードタイムが大幅に短縮されます。数値の背景説明を推測で埋める必要がなくなるためです。

デメリット1：回答負担が大きく回答率が下がる

自由記述は、回答者に「考える→言語化する→入力する」という3段階の負荷をかけます。選択式のタップ1回とは比較にならず、設問数を増やすほど途中離脱が増えます。

特にスマートフォンからの回答では、テキスト入力のハードルが顕著に上がります。対策は明快で、自由記述は1調査あたり2〜3問までに絞り、原則として任意回答にすることです。

デメリット2：集計・分析に工数とスキルが必要

自由記述は、そのままでは1件も集計できません。カテゴリに分類するアフターコーディングという工程が必須で、ここに人的工数が発生します。

さらに、分類の粒度や境界線には分析者の主観が入るため、担当者が変わると結果が変わるという再現性の問題も抱えます。この課題は、後述する生成AIの活用とコード表の事前定義でかなり緩和できます。

デメリット3：データの質にばらつきが出る

回答者の言語化能力には大きな個人差があります。数百字を書く人もいれば、「特になし」で終わる人もおり、1件あたりの情報量が均一になりません。

また、意図的に無意味な文字列を入力する不正回答も一定数混ざります。文字数の下限設定、同一文字の連続入力チェック、目視でのクリーニングを必ず工程に組み込んでください。

【質問項目一覧表】目的別・自由記述の質問例文20選

自由記述の成否は、質問文が具体的かどうかでほぼ決まります。ここでは実務でそのまま使える例文を、目的別に20本まとめました。コピーして、自社の商材名・対象範囲に置き換えてご利用ください。

顧客満足度・CX調査で使える質問例文（例文1〜5）

満足度調査では、「全体の感想」ではなく「特定の接点についての具体的な体験」を聞くのが鉄則です。範囲が広い質問ほど、返ってくる回答は薄くなります。

商品・サービス改善で使える質問例文（例文6〜10）

改善目的では、「改善点は？」と直接聞かないのがコツです。回答者は改善案を考える専門家ではないため、体験そのものを語ってもらい、案は自社で導出します。

BtoB商談・営業ヒアリングで使える質問例文（例文11〜14）

営業ヒアリングの自由記述は、商談前のフォームで取得すると初回商談の質が一段上がります。課題・期限・体制の3点を押さえるのが基本形です。

▼商談前ヒアリングをそのまま実務投入したい方はこちら
👉 初回商談ヒアリングシートテンプレート（営業編）

👉 0からわかるヒアリングシート作成ガイド（営業編）

採用・従業員サーベイで使える質問例文（例文15〜17）

社内向けサーベイでは、匿名性の担保を明記したうえで、行動レベルの事実を聞くと回答の質が安定します。

Web制作・サイト改善で使える質問例文（例文18〜20）

Web制作のヒアリングでは、デザインの好みではなく「達成したい状態」を言語化してもらうことが、後工程の手戻りを防ぎます。

▼目的別テンプレートをまとめて入手したい方はこちら
👉 ヒアリングシートテンプレート集（無料ダウンロード）

👉 Web制作ヒアリングシートテンプレート

👉 0からでもわかるヒアリングシート作成ガイド（Web制作編）

自由記述式アンケートの作り方7ステップ

ここからは、実際に自由記述式アンケートを設計する手順を7ステップで解説します。重要なのは、STEP1とSTEP7——つまり「目的」と「分析設計」を最初に決めてしまうことです。

STEP1：調査目的と「調査後に取るアクション」を先に決める

最初にやるべきは設問づくりではなく、「この調査の結果で、誰が、何を、いつまでに決めるのか」を1文で書き切ることです。ここが曖昧なまま設問を作ると、必ず「聞いてみたいだけの質問」が混入します。

良い目的設定の例は「解約率が高い契約3か月未満層の離脱要因を特定し、9月のオンボーディング施策に反映する」です。アクションが具体的なほど、必要な自由記述の質問文も自動的に定まります。

逆に「顧客の声を集めたい」という目的では、どんな設問を作っても評価できません。判断基準として、「この設問の回答が全部集まったとして、何の判断が変わるか？」に即答できない設問は削除するのが確実です。

STEP2：定量設問の骨格を先に固める

自由記述は単体では機能しません。先に定量設問（属性・満足度・利用状況）を組み立て、その骨格に自由記述を接続する順序で設計します。

具体的には、①回答者属性（業種・役職・利用年数など）、②評価スコア（満足度・NPSなど）、③行動データ（利用頻度・利用機能）の3層を用意します。この3層があると、後のクロス集計で「誰の不満なのか」まで特定できるようになります。

属性を取らずに自由記述だけを集めてしまうと、たとえ鋭い意見が出てきても、それが主要顧客層の声なのか少数の例外なのか判断できません。分析価値の8割は、属性とのクロス集計から生まれます。

STEP3：自由記述の設置数と配置位置を決める

自由記述は1調査あたり2〜3問が上限と考えてください。これはシナジーマーケティングをはじめ複数の調査会社が実務指針として挙げている水準でもあります。

配置は「調査の中盤〜終盤」が基本です。冒頭に自由記述を置くと、その時点で離脱が発生します。逆に最終設問に「その他ご意見」を1問置くのは定番で、回収率への悪影響も小さい配置です。

もう1つの原則として、自由記述は必ず関連する定量設問の直後に置きます。「満足度→その理由」のように文脈が連続していると、回答者は考える負荷が下がり、記述量が明確に増えます。

STEP4：質問文を「対象×観点×時間軸」で具体化する

質問文の具体化は、「対象（どれについて）」「観点（何を）」「時間軸（いつの話か）」の3要素を必ず入れると機械的に達成できます。

たとえば「サービスの感想を教えてください」はこの3つがすべて欠けています。「直近1か月（時間軸）に利用した管理画面（対象）で、操作に迷った点（観点）を教えてください」と書き換えると、返ってくる回答の粒度が一段変わります。

加えて、専門用語や社内用語は必ず言い換えます。回答者が意味を確認するために手を止めた時点で、離脱リスクが跳ね上がるためです。

STEP5：回答欄のUIを設計する

見落とされがちですが、入力欄の見た目そのものが「どれくらい書けばいいか」というメッセージになっています。1行の入力欄なら回答者は数語しか書きませんし、10行のテキストエリアなら「長く書かないといけないのか」と身構えます。

推奨は3〜4行程度のテキストエリアです。1〜2文の記述を期待していることが視覚的に伝わり、心理的ハードルと情報量のバランスが取れます。

あわせて、①プレースホルダに記入例を短く示す、②任意設問である旨を明示する、③文字数の上限・下限を設定する、④スマートフォンで拡大せずに入力できるフォントサイズにする、の4点を必ずチェックしてください。

STEP6：本番前に少人数テストで回答負荷を検証する

公開前に、社内5〜10名を対象としたプレテストを必ず実施します。見るべきは回答内容ではなく、①所要時間、②質問の意味を聞き返された箇所、③空欄になった設問の3点です。

特に「1人でも意味を確認してきた設問」は、本番では確実に誤読が発生します。この段階での修正コストはほぼゼロですが、公開後の修正は回収済みデータを無駄にします。

所要時間の目安は全体で3〜5分以内。これを超えると完了率が目に見えて落ちるため、超過した場合は設問数そのものを削る判断が必要です。

STEP7：集計・分析の方法を「配信前に」決めておく

最後のステップは、配信前に「集めた自由記述をどう分類するか」まで決めてしまうことです。これが実務で最も差がつく工程になります。

具体的には、想定されるカテゴリ（例：価格／機能／サポート／UI／その他）を仮でも良いので事前に列挙し、誰が、どのツールで、何日以内に分類するかまでスケジュールに落とし込みます。

この工程を飛ばすと、回答は集まったのに誰も分類に着手せず放置される、という典型的な失敗が起こります。自由記述が死蔵される原因の大半は、設計不足ではなく「分析担当と期限が未定だったこと」です。

▼調査設計の型を体系的に学びたい方はこちら
👉 ヒアリングシート作成ガイド（マーケティングリサーチ編）

回答が集まる自由記述設問のコツ8選

ここでは、回答率と記述の質を同時に引き上げる実践的なコツを8つ紹介します。どれも実装コストが低く、既存フォームにも後付けで反映できるものばかりです。

コツ1：自由記述は1調査あたり2〜3問に絞る

自由記述の設問数は、回答完了率に対して最も強く効くレバーです。4問以上になると、途中離脱と「特になし」回答が急増します。

絞り込みの判断基準はシンプルで、「この設問の回答を読んで、来月の意思決定が変わるか？」に答えられない設問から順に削ることです。「あったら参考になる」レベルの設問は、選択式に置き換えるか、次回の調査に回します。

どうしても複数論点を聞きたい場合は、回答者を分岐させる方法が有効です。高評価者と低評価者で異なる自由記述設問を出し分ければ、1人あたりの負担は増やさずに論点を2つ取得できます。

コツ2：質問文の範囲を限定し、回答者に考えさせない

「ご意見をご自由にお書きください」という設問が機能しないのは、回答者が「何について書けばいいのか」を自分で決めなければならないからです。この判断コストが、そのまま空欄率になります。

範囲の限定は、STEP4で解説した「対象×観点×時間軸」で行います。限定すればするほど回答率は上がり、逆に「幅広い意見が取れなくなる」というトレードオフはほとんど発生しません。想定外の意見は、限定された質問への回答のなかにも十分現れます。

コツ3：原則として任意回答に設定する

自由記述を必須設定にすると、書くことがない回答者は離脱するか、「特になし」「あああ」といったノイズを入力します。どちらも調査にとってマイナスです。

任意にすると回答数は確かに減りますが、集まった回答はすべて「書きたいことがあった人」の声になり、1件あたりの情報密度が大きく上がります。分析に使えるデータの総量は、むしろ増えるケースが多くあります。

例外は、解約理由や問い合わせフォームなど、回答すること自体が回答者の目的になっている場面です。この場合は必須でも離脱は起きません。

コツ4：プレースホルダで「書き方の型」を示す

入力欄のプレースホルダ（薄いグレーの入力例）に、期待する記述の型を短く示すだけで、回答の質は目に見えて変わります。

例：「例）〇〇の画面で、△△の操作が分かりにくかった」のように、主語と述語の構造を提示する形が効果的です。回答者は「この粒度で書けばいいのか」と即座に理解できます。

ただし注意点として、具体的すぎる回答例を本文中に大きく提示すると、回答がその例に引きずられる（誘導バイアス）リスクがあります。プレースホルダに留め、内容ではなく形式だけを示すのが安全です。

コツ5：入力欄のサイズで期待文量を伝える

入力欄の高さは、言葉を使わずに「これくらい書いてください」と伝える非言語のメッセージです。1行の入力欄で長文を期待するのは設計矛盾になります。

推奨は3〜4行分のテキストエリア。これより小さいと記述量が不足し、大きすぎると「面倒そう」という印象で離脱を招きます。スマートフォンでは画面の1/4程度を占める高さが目安です。

コツ6：誘導表現と二重質問（ダブルバーレル）を排除する

回答の妥当性を壊す2大要因が、誘導表現とダブルバーレル質問です。どちらも書き手には気づきにくいため、公開前に必ずチェックリストで確認します。

誘導表現の典型パターン

「便利な新機能について、感想をお聞かせください」のように、質問文自体が評価を含んでいるケースです。回答者は無意識に肯定的な回答に寄ります。「新機能について、感想をお聞かせください」と中立化してください。

ダブルバーレル質問の典型パターン

「価格と機能について、ご意見をお聞かせください」のように、1つの設問に2つの論点が入っているケースです。回答者はどちらかしか答えられず、分析時にどちらの話か判別できません。必ず設問を分割します。

コツ7：定量設問の直後に「理由」を聞く

自由記述の記述量を最大化する最も確実な方法は、直前の定量設問と文脈をつなげることです。「満足度を選ぶ」という思考を経た直後は、理由が言語化しやすい状態になっています。

さらに効果的なのが、回答内容によって自由記述の質問文を出し分ける分岐設計です。低評価者には「特に改善が必要だと感じた点」、高評価者には「特に良かった点」を聞くことで、双方から具体的な回答が得られます。

この分岐は、Googleフォームなどの標準機能でも実装可能ですが、条件が複雑になるとメンテナンス負荷が上がります。ノーコードで分岐を組めるヒアリングツールを使うと、設計工数を大きく削減できます。

コツ8：所要時間とインセンティブを冒頭で明示する

回答開始率に最も効くのは、「所要時間」と「回答するメリット」を冒頭に明示することです。「所要時間：約3分」の1行があるだけで、離脱は目に見えて減ります。

インセンティブについては、デジタルギフトのように即時受け取れる形式が最も回答率への寄与が大きい傾向にあります。抽選より全員配布のほうが、少額でも効果が安定します。

ただし、インセンティブ目的の回答者が増えると回答の質が下がるリスクもあります。文字数の下限設定や、内容チェック後の付与という運用でバランスを取ってください。

▼デジタルギフトを活用した回答率改善の実例はこちら
👉 Interviewzのデジタルギフト付きアンケート資料

良い質問文・悪い質問文の比較表

ここまでのコツを、NG例と改善例の対比で整理します。自社のアンケートを見直す際のチェックリストとしてお使いください。

自由記述回答を集計する5ステップ

集まった自由記述は、そのままでは分析できません。「テキスト → カテゴリ → 数値」へ変換する5ステップを踏むことで、選択式と同じように集計・比較が可能になります。

STEP1：データクリーニングで分析対象を整える

最初の工程は、分析に使えないデータを除外し、表記を統一することです。ここを飛ばすと、後工程のすべてが歪みます。

実施することは4つ。①「特になし」「なし」「―」などの実質無回答を除外、②同一文字の連続や意味をなさない文字列の除外、③氏名・電話番号・メールアドレスなど個人情報の匿名化、④表記ゆれの統一（例：「サポート」「サポ―ト」「support」を統一）です。

表記ゆれはExcelの置換機能でまとめて処理できます。特にテキストマイニングを行う場合、表記ゆれが残っていると同じ概念が別々の語としてカウントされ、頻度分析の結果が正しく出ません。

STEP2：全体の1割を通読して仮説とコード案を作る

いきなり全件を分類し始めるのは非効率です。まず全回答の1割程度、目安として30〜50件を通読し、どんな論点が出ているかを把握します。

この段階で、頻出しそうな論点を10〜20個程度のカテゴリ（コード）案としてメモします。たとえば「価格」「機能不足」「操作性」「サポート対応」「導入支援」「他社比較」といった粒度です。

コード案は最初から完璧である必要はありません。分類を進めながら統合・分割していくのが前提で、この柔軟性こそがアフターコーディングの強みです。

STEP3：アフターコーディングで全件を分類する

アフターコーディングとは、1件ずつの自由記述回答に分類コードを付与し、選択式データと同じ形式に変換する工程です。自由記述の集計における中核作業になります。

実務上のポイントは、1件の回答に複数コードを付けられるようにしておくことです。「価格は高いがサポートは良い」という回答は、2つのコードを持つべきデータです。Excelなら、コードごとに列を作り0/1で管理すると集計が容易になります。

また、分類の判断基準は必ず文書化してください。「価格」と「コストパフォーマンス」の線引きなど、迷いやすい境界をルール化しておくと、複数人での作業でも結果がぶれません。

STEP4：単純集計とクロス集計を行う

コード付与が終われば、あとは選択式と同じです。ExcelのCOUNTIF関数やピボットテーブルで、カテゴリ別の出現件数と構成比を算出します。

ここで必ず実施したいのが属性別のクロス集計です。「価格」への言及は全体で18%でも、契約1年未満層に絞ると35%——といった差が見えて初めて、打ち手が具体化します。

クロス軸の候補は、①契約期間・利用年数、②プラン・単価帯、③業種・企業規模、④満足度スコアの高低、の4つが定番です。STEP2で属性を取得していたかどうかが、ここで効いてきます。

STEP5：考察してアクションに落とし込む

最後に、数値化された結果を「だから何をするか」まで翻訳します。集計表を報告して終わりにしないことが、調査を投資に変える分かれ目です。

考察の型としては、「①事実（何%が言及）→②解釈（なぜそうなるか）→③打ち手（誰が何をいつまでに）」の3段構成が実務で最も伝わります。

加えて、代表的な生のコメントを2〜3件そのまま引用すると、社内の合意形成が圧倒的に速くなります。数字は納得を作りますが、生の声は危機感と当事者意識を作ります。

▼調査目的に合うツールの選定基準を知りたい方はこちら
👉 アンケートツール選び方ガイド

自由記述の分析手法7選【比較表付き】

自由記述の分析手法は、回答件数と分析目的によって最適解が変わります。まず全体像を比較表で押さえ、その後に各手法を個別に解説します。

手法1：アフターコーディング（分類集計）

最も基本かつ再現性の高い手法で、回答をカテゴリに分類して構成比を出すアプローチです。数十〜数百件規模の調査であれば、これだけで十分な示唆が得られます。

強みは、選択式データと同じ土俵で比較・クロス集計ができる点です。「価格への言及が全体の18%、契約1年未満層では35%」といった形で、経営会議でも扱える数値になります。

弱みは工数で、500件を超えると人力での分類は現実的でなくなります。この閾値を超えたら、後述の生成AIによる自動分類に切り替えるのが定石です。

手法2：テキストマイニング（頻出語分析）

テキストマイニングは、文章を単語・文節に分解（形態素解析）し、出現頻度を集計する手法です。ワードクラウドで可視化されることが多く、全体傾向を一目で把握できます。

有効なのは数百件以上のデータで、まず「何が話題になっているか」の当たりをつけたい場面です。アフターコーディングのコード案を作る前段としても機能します。

注意点は、頻出語＝重要語とは限らないことです。「サービス」「利用」のような一般語は必ず上位に来るため、ストップワードの設定と、頻度が低くても文脈的に重要な語の拾い上げが欠かせません。

手法3：共起ネットワーク分析

共起ネットワーク分析は、「どの語とどの語が同じ文中に一緒に出現しやすいか」を可視化する手法です。頻出語分析の一歩先に進み、語の関係性から論点の構造を読み取ります。

たとえば「価格」が「機能」と強く共起していればコストパフォーマンスの話ですが、「他社」と共起していれば競合との比較検討の話——というように、同じ語でも文脈によって意味がまったく変わることを検出できます。

KH Coderなどの無料ツールで実行可能ですが、図の解釈には一定の慣れが必要です。500件以上のデータがないと、ネットワークが疎になり示唆が得られにくい点にも注意してください。

手法4：センチメント（感情）分析

センチメント分析は、各回答をポジティブ／ネガティブ／ニュートラルに自動判定し、感情の比率と推移を追う手法です。NPSや満足度スコアと組み合わせると効果を発揮します。

最大の価値は時系列での比較にあります。「施策実施後、ネガティブ比率が32%から19%に低下」といった形で、定性データを施策効果の測定指標として使えるようになります。

注意点として、皮肉・反語・条件付きの表現は誤判定されやすい傾向があります。「まあ悪くはない」のような表現は、機械判定では扱いが割れるため、スコアの絶対値ではなく変化幅で見るのが実務的です。

手法5：定量データとのクロス分析

クロス分析は、アフターコーディングで数値化した論点を、属性や満足度スコアと掛け合わせる手法です。実は、自由記述分析で最も費用対効果が高い工程がここです。

全体構成比だけを見ていると、施策の優先順位は決まりません。「どのセグメントで、どの論点が突出しているか」まで分解して初めて、限られたリソースの配分先が確定します。

Excelのピボットテーブルだけで実行でき、追加コストはゼロです。手法として地味ですが、示唆の量では他のどの手法にも劣りません。

手法6：生成AIによる自動分類・要約

2024年以降、実務で最も投資対効果が高くなったのがこの手法です。ChatGPTなどの生成AIに回答テキストを渡し、分類・要約・優先度づけを自動化します。

三菱総合研究所は2024年8月、生成AIによる自由記述式アンケートの自動分析で手動比およそ1/10の時間短縮を実現したと発表しています。ユーザーローカルも、ChatGPTを用いた自動アフターコーディングツールを無料で提供しています。

ポイントは、AIに丸投げせず「コード表を人間が定義し、分類作業だけをAIに任せる」設計にすることです。この分担にすると、分析の一貫性を保ちながら工数だけを削減できます。具体的なプロンプトは次章で解説します。

手法7：投影法データの解釈（自由連想法・文章完成法）

投影法は、回答者が自覚していない潜在的なイメージや価値観を引き出すための、やや上級者向けの手法です。他社記事ではほとんど触れられませんが、ブランド調査では強力に機能します。

自由連想法

「〇〇と聞いて、思い浮かぶイメージを教えてください」と尋ね、最初に出てきた語をそのままブランド連想として扱う手法です。選択肢を提示しないため、企業側の期待に汚染されていない生のイメージが取れます。

文章完成法

「もし〇〇が使えなくなったら、私は（　　）と感じ、（　　）するだろう」のように、穴埋め形式で文章を完成させてもらう手法です。直接聞くと建前が出る論点でも、文章の流れに乗せることで本音が出やすくなります。

投影法を使う際の前提

投影法の結果は、そのまま構成比にしても意味がありません。少数のパターンを深く解釈する定性分析であり、30〜50件程度でも十分に示唆が得られます。逆に、統計的な代表性を主張する用途には使えない点を理解しておいてください。

▼分析まで見据えたツール比較を確認したい方はこちら
👉 ヒアリングツール10選（比較資料）

生成AIで自由記述を分析する実践プロンプト4選

ここでは、そのままコピーして使える生成AIプロンプトを4本紹介します。ChatGPT、Claude、Geminiなど主要な生成AIで動作します。

プロンプト1：アフターコーディング用のコード表を自動生成する

最初のプロンプトは、分類カテゴリ（コード表）そのものをAIに提案させるものです。人力で30〜50件を通読する工程を、数十秒に短縮できます。

【プロンプト例】
「以下は、当社SaaSの利用者アンケートにおける自由記述回答です。
これらを分類するためのカテゴリを、相互排他的かつ網羅的に10〜15個提案してください。
各カテゴリについて、①カテゴリ名、②定義（1文）、③該当する回答の具体例、を表形式で出力してください。
———
（ここに回答データを貼り付け）」

出力されたコード表は、必ず人間がレビューして統合・分割してください。この一手間で、後続の分類精度が大きく変わります。

プロンプト2：全回答にタグを自動付与する

コード表が確定したら、全件への分類作業をAIに任せます。1件に複数タグを許容する設計にするのがポイントです。

【プロンプト例】
「以下のカテゴリ定義に従って、各回答にタグを付与してください。
・1件の回答に複数のタグを付与して構いません
・どのカテゴリにも該当しない場合は「その他」とし、理由を1行で記載してください
・出力形式：回答ID／原文／付与タグ／ポジネガ判定（P/N/Neutral）のCSV
———
【カテゴリ定義】（プロンプト1の出力を貼り付け）
【回答データ】（ここに貼り付け）」

CSV形式で出力させると、そのままExcelに貼り付けてピボットテーブルで集計できます。50〜100件ずつに分けて処理すると、精度が安定します。

プロンプト3：ネガティブ意見を要約し優先度をつける

改善施策に直結させたい場合は、ネガティブ意見だけを抽出し、影響度と対応難易度で優先度をつけさせるのが有効です。

【プロンプト例】
「以下の自由記述回答のうち、ネガティブな内容のみを抽出してください。
そのうえで、共通する課題ごとにグルーピングし、
①課題の要約（1文）、②言及件数、③想定される事業インパクト（大/中/小）、④代表的な原文引用（1件）
を、言及件数の多い順に表形式で出力してください。
———
（ここに回答データを貼り付け）」

このプロンプトの出力は、そのまま改善タスクのバックログとして使えます。原文引用が併記されるため、社内共有時の説得力も担保されます。

プロンプト4：レポートのドラフトを生成する

集計が終わったら、報告資料の骨子までAIに書かせて工数を削ります。事実の抽出はAI、解釈と打ち手の判断は人間、という分担が基本です。

【プロンプト例】
「以下の集計結果をもとに、経営会議向けの調査報告サマリーを作成してください。
・構成：①調査概要 ②主要な発見3点 ③セグメント別の傾向 ④推奨アクション
・各発見には必ず数値の根拠を添えてください
・専門用語は避け、1スライドあたり200字以内を想定した簡潔な文体で
———
（ここに集計結果を貼り付け）」

生成AIを使う際の3つの注意点

効率は劇的に上がりますが、そのまま使うと重大なリスクを負う点は必ず押さえてください。

注意点1：個人情報を入力しない

自由記述には、氏名・企業名・連絡先が書き込まれていることが珍しくありません。生成AIに投入する前に、必ず匿名化・マスキング処理を行ってください。学習に利用されない設定（オプトアウト）や法人向けプランの利用も検討すべきです。

注意点2：出力を鵜呑みにしない

生成AIは、分類の根拠を尋ねられれば必ず何らかの説明を作りますが、それが正しいとは限りません。全件のうち1割程度は人間が目視で検算し、明らかな誤分類がないか確認する工程を必ず入れてください。

注意点3：件数・比率をAIに数えさせない

生成AIは大量データの正確なカウントを苦手とします。分類（タグ付け）まではAI、件数の集計はExcelやBIツール——この線引きを守ると、数値の信頼性が確保できます。

▼ヒアリングから分析までを1つのツールで完結させたい方はこちら
👉 インタビューズサービス概要資料

【比較表】自由記述の分析ツール（無料・有料）

自由記述の分析に使える代表的なツールを、コストと得意領域で比較しました。まずは無料ツールから試し、運用が定着してから有料へ移行するのが現実的です。

選定の考え方はシンプルで、「回答が集まっていないなら収集側のツール、回答は集まるが分析が回らないなら分析側のツール」に投資してください。両方が課題なら、収集と分析が連携したツールが最短です。

結果のまとめ方・可視化・レポーティング

分析が終わっても、伝わらなければ意思決定は動きません。ここでは、自由記述の結果を社内で「使われる資料」にするための整理手順を解説します。

1. テーマ別に構造化して整理する

まず、コーディング結果を「顧客体験のどの段階で起きている課題か」という軸で並べ替えます。認知→検討→導入→活用→継続、といったカスタマージャーニーに沿って配置するのが定番です。

この整理をすると、「不満は導入初期に集中している」といった時間軸の構造が見えてきます。単にカテゴリ別の件数を並べるより、打ち手の順番が決めやすくなります。

2. 定量データとのクロス集計を主役に置く

レポートの中核は、「セグメント×論点」のクロス集計表です。全体傾向だけの資料は「なるほど」で終わり、行動につながりません。

推奨は、全体構成比とセグメント別構成比を並記し、差分が大きいセルを色でハイライトする形式です。見た瞬間にどこが問題かが伝わり、議論の時間を分析ではなく打ち手の検討に使えます。

3. グラフ・チャートで可視化する

可視化は目的別に使い分けます。論点別の構成比は横棒グラフ、時系列の推移は折れ線グラフ、ポジネガ比率は100%積み上げ棒グラフが基本形です。

ワードクラウドは見栄えがしますが、意思決定には使えません。「話題になっている」ことは分かっても「どれくらい深刻か」が分からないためです。導入部の掴みとして使い、本編は必ず数値グラフで構成してください。

4. 生のコメントを「証拠」として添える

数値の隣に代表的な原文を2〜3件そのまま引用すると、資料の説得力が跳ね上がります。ここは要約せず、口語のまま載せるのがポイントです。

引用する際は、属性（業種・利用年数・満足度スコア）を併記してください。「誰の声か」が分かることで、読み手は自分の担当領域と結びつけて考えられるようになります。

5. 報告資料のフォーマットを固定する

調査を継続的に回すなら、報告フォーマットを固定して毎回同じ構成で出すことが重要です。前回との比較が可能になり、施策の効果測定ができるようになります。

推奨構成は、①調査概要（対象・期間・回収数）②サマリー（発見3点）③定量結果 ④自由記述の論点別集計 ⑤セグメント別の傾向 ⑥代表的な生の声 ⑦推奨アクションと担当・期限、の7パートです。

実務での自由記述データ活用事例3選

ここでは、自由記述データが実際にどう事業成果につながるのかを、典型的な活用パターン3つで解説します。

事例1：SaaS企業の解約防止（オンボーディング改善）

解約率の高いSaaS企業でよくあるのが、「解約理由＝価格」だと思い込んでいるケースです。選択式の解約アンケートでは、確かに「価格」が上位に来ます。

しかし自由記述で「使わなくなったきっかけ」を聞くと、実際には「初期設定でつまずいた」「使い方が分からず放置した」という記述が多数を占めることが珍しくありません。価格が高く感じるのは、価値を体験できていないことの結果だったわけです。

この発見があれば、打ち手は値下げではなくオンボーディング支援の強化に変わります。自由記述がなければ、効果の薄い値下げに投資していたことになります。

事例2：EC・小売の商品改善（想定外の利用シーン発見）

「この商品をどのような場面で使っていますか」という自由記述からは、メーカーが想定していなかった利用シーンが頻繁に出てきます。

本来はA用途として開発した商品が、実際にはB用途で購入されている——という発見は、広告のターゲティングやLPの訴求軸をまるごと変えるインパクトを持ちます。既存商品のまま、コミュニケーションの変更だけで成果が変わるため、投資対効果が非常に高い施策になります。

事例3：人材・派遣業の定着率向上（定期ヒアリングの自動化）

人材・派遣領域では、就業者の不満は「辞める直前」まで表面化しないという構造的な課題があります。対面ヒアリングは工数がかかり、全員に定期実施するのは現実的ではありません。

ここで有効なのが、月次の短尺アンケートに自由記述を1問だけ組み込む運用です。「最近、働くうえで気になっていること」を任意回答で聞くだけで、離職の予兆を早期に検知できます。

重要なのは、集めた声に対して何らかのアクションを返すことです。回答しても何も変わらないと分かった瞬間、次回以降の回答率は急落します。

▼ヒアリング活用の実例をまとめて確認したい方はこちら
👉 ヒアリング＆診断コンテンツの実例集

👉 派遣者様定着率向上｜対面ヒアリングを自動化する方法

自由記述式アンケートでよくある失敗5つと回避策

最後に、実務で繰り返し起きる失敗パターンを5つ挙げ、それぞれの原因と具体的な回避策を整理します。

失敗1：自由記述だけ回答率が極端に低い

最も多い失敗です。定量設問は9割が回答しているのに、自由記述だけ回答率が2〜3割にとどまるというパターンで、原因はほぼ「質問が漠然としている」ことにあります。

回避策は3つ。①質問の範囲を対象×観点×時間軸で限定する、②自由記述の設問数を2〜3問に絞る、③任意回答にして心理的ハードルを下げる、です。特に①の効果が最も大きく、質問文を書き換えるだけで回答率が数割改善することも珍しくありません。

失敗2：質問文が曖昧で回答の焦点が定まらない

回答は集まっているのに、「よかったです」「特にありません」といった内容のない記述ばかりという状態です。これも質問文の設計に原因があります。

回避策は、質問文に必ず「1つ挙げて」「具体的にどの画面で」といった限定句を入れることです。回答者に判断を委ねる余地を減らすほど、記述は具体的になります。

失敗3：回答欄のサイズと期待文量が一致していない

1行の入力欄で長文を期待したり、逆に10行の巨大なテキストエリアで回答者を萎縮させたりするケースです。入力欄のサイズは、無言の指示書として機能します。

回避策は、3〜4行分のテキストエリアを標準とし、プレースホルダで記述の型を示すことです。スマートフォンでの表示も必ず実機で確認してください。

失敗4：質問文が回答を無意識に誘導している

「便利な」「充実した」といった評価語が質問文に混入し、回答が肯定側に偏る失敗です。書き手は誘導している自覚がないため、自力では気づきにくいのが厄介な点です。

回避策は、公開前に第三者（できれば調査に関わっていない人）に質問文を読んでもらうことです。あわせて、ダブルバーレル質問がないかもチェックリストで確認します。

失敗5：集計が重すぎて回答が放置される

最も損失が大きい失敗です。せっかく集めた数百件の自由記述が、誰も手をつけないままExcelに眠り続けるという状態は、調査コストが丸ごと無駄になります。

回避策は2段構えです。第一に、配信前に「誰が・いつまでに・どのツールで分類するか」を決めておくこと（作り方STEP7）。第二に、生成AIによる自動分類を前提にして工数見積もりを現実的な水準まで下げることです。

この2つを守るだけで、自由記述の死蔵はほぼ防げます。放置の原因は分析スキルの不足ではなく、運用設計の欠落です。

回答率と分析工数を同時に改善する「Interviewz（インタビューズ）」の特徴

ここまで解説してきた課題——「回答負担が大きい」「集計・分析が重い」という自由記述の2大ボトルネックを、ツール側で解決するアプローチもあります。

Interviewz（インタビューズ）は、タップ操作を中心としたUIで回答負荷を下げつつ、ノーコードで分岐を設計できるヒアリングDXサービスです。公式サイトでは、CV数268%改善、ヒアリングコスト90%削減、サポートコスト半減といった成果が公表されています。

特徴1：タップ回答で入力負荷を最小化する

回答の大部分をタップで完結させ、自由記述は本当に必要な1〜2問だけに集中させる設計が可能です。回答者の負担が下がることで、自由記述への到達率そのものが上がります。

特徴2：ノーコードで条件分岐を設計できる

「高評価者と低評価者で異なる自由記述設問を出す」といった分岐を、プログラミングなしで構築できます。前述のコツ7を、設定画面だけで実装できるということです。

特徴3：最短3日で開始でき、30日間の無料トライアルがある

Webクラウド型のSaaSのため、初期開発を伴わず最短3日で運用を開始できます。30日間の無料トライアルが用意されているため、まず自社の設問で試してから判断できます。

Interviewzが自由記述式アンケートに向いている5つの理由

理由1：自由記述への到達率が上がる

前段の設問がタップ完結型のため、回答者が疲弊する前に自由記述までたどり着けます。フォーム全体の負荷設計が、そのまま自由記述の回答率に効きます。

理由2：分岐で「聞くべき人にだけ」聞ける

全員に同じ自由記述を出す必要がなくなり、1人あたりの負担を増やさずに複数の論点をカバーできます。低評価者だけに深掘り質問を出す、といった運用が容易です。

理由3：スマートフォン前提のUIで離脱を防げる

アンケート回答の多くがスマートフォン経由である現在、モバイルでの入力体験が回答率を直接左右します。タップ中心のUIは、この環境と相性が良い設計です。

理由4：収集と集計が分断されない

フォームツールと分析ツールが別々だと、CSVの受け渡しという手作業が挟まります。収集から集計までが同じ環境で完結すると、この工程がまるごと消えます。

理由5：診断コンテンツ形式で回答意欲を作れる

「診断」の体裁にすると、回答者にとってアンケートが「答えさせられるもの」から「結果を知りたいもの」に変わります。リード獲得とヒアリングを同時に実現したい場面で特に有効です。

▼診断形式でのヒアリング設計を学びたい方はこちら
👉 0からわかる診断コンテンツ作成ガイド

👉 5ステップでできる診断コンテンツの作り方

▼実際の回答体験を確かめたい方はこちら
👉 インタビューズ無料ヒアリングデモ

👉 インタビューズの新機能プレスリリース

よくある質問（FAQ）

Q1. 自由記述式と選択式は、どちらを使うべきですか？

A. どちらか一方ではなく、組み合わせて使うのが正解です。選択式で「どこに問題があるか」を数値で特定し、自由記述で「なぜそうなっているか」を説明する、という役割分担が基本形になります。

仮説がまだない探索フェーズでは自由記述の比重を上げ、仮説が固まって比率を測定したいフェーズでは選択式中心に切り替える——というように、調査フェーズによって配分を変えるのが実務的な運用です。

Q2. 自由記述の回答率を上げるには、何から手をつけるべきですか？

A. 最優先は質問文の具体化です。「対象×観点×時間軸」を明示するだけで、他の施策をすべて足したより大きな改善が出ることも珍しくありません。

次に効くのが、①設問数を2〜3問に絞る、②任意回答にする、③所要時間を冒頭に明示する、の3点です。インセンティブの追加は効果はありますが、コストがかかるため最後の手段と考えてください。

Q3. 自由記述の集計は、具体的にどうやればいいですか？

A. 「クリーニング → コード表作成 → 全件分類 → 集計 → 考察」の5ステップが基本です。数百件までであればExcelのCOUNTIF関数とピボットテーブルだけで完結します。

500件を超える場合は、コード表の作成と全件分類を生成AIに任せ、集計だけExcelで行うハイブリッド運用が現実的です。件数のカウントはAIに任せないことがポイントです。

Q4. テキストマイニングや感情分析に専門知識は必要ですか？

A. 基本的な頻出語分析であれば、専門知識は不要です。ユーザーローカルのAIテキストマイニングのような無料ツールなら、テキストを貼り付けるだけでワードクラウドや頻出語ランキングが出力されます。

一方、共起ネットワーク分析や対応分析といった手法は、出力図の解釈に慣れが必要です。KH Coderは無料かつ高機能ですが、まずは頻出語分析とアフターコーディングから始めるほうが確実に成果につながります。

Q5. 生成AIに自由記述データを入力しても問題ありませんか？

A. 個人情報のマスキングを行ったうえで、学習利用されない設定にすることが前提です。氏名・企業名・連絡先が本文に含まれるケースは頻繁にあるため、投入前の匿名化処理を必ず工程に組み込んでください。

また、社内規程で外部AIサービスへのデータ送信が制限されている場合もあります。実施前に情報システム部門・法務部門への確認を推奨します。

Q6. 自由記述は何問まで、何文字くらいが適切ですか？

A. 設問数は1調査あたり2〜3問、回答文字数の期待値は50〜200字程度が実務上の目安です。入力欄は3〜4行のテキストエリアが適切なサイズになります。

文字数の上限を設定する場合は、500字程度に設定し、下限は設けないか10字程度に留めるのが無難です。下限を厳しくすると、書くことがない回答者がノイズを入力する原因になります。

Q7. 集めた自由記述を事業改善につなげるには？

A. 鍵は「属性とのクロス集計」と「アクション化のフォーマット固定」の2点です。全体の構成比だけでは施策の優先順位が決まらないため、必ずセグメント別に分解してください。

そして、報告資料には必ず「誰が・何を・いつまでに」まで書き込みます。調査が単発で終わるか、改善サイクルとして回り始めるかは、この1行の有無で決まります。

あわせて読みたい関連記事

アンケート設計・作成（直接的な関連）

• アンケートフォームの作り方8ステップ完全ガイド｜回答率を上げるコツ・シーン別テンプレート
• アンケート項目の作り方を徹底解説｜目的別・質問例・作成のコツ
• アンケートの作り方と回答率の高い質問事例をテンプレ付きで解説
• Webアンケートのメリットや作り方の流れ、回答率をあげるコツ4つ
• アンケートのお願い文の書き方9選｜回答率が上がる例文・テンプレート
• Googleフォームでアンケートを作る方法｜手順・集計・質問テンプレ集
• ユーザーアンケートの作り方とは？調査設計のポイントや項目例
• ビジネスアンケートの作り方を業種別テンプレート付きで解説

ヒアリング・営業活用

• ヒアリングシートの作り方8ステップと必須項目5つ【無料テンプレ付き】
• 営業ヒアリングシートの必須項目7つと作り方をテンプレート付きで解説
• エクセルを使ったヒアリングシートの作り方と活用方法
• インタビュー調査のやり方｜準備方法や質問内容、成功するコツ

分析・調査レポート

• インタビュー調査の主な分析方法4つ｜資料作成のコツと注意点
• 定量調査と定性調査の違いとは？使い分け方やメリット・デメリット
• ヒアリング・アンケート結果をパワポで作成する方法｜調査報告書の作り方
• 調査レポートとは？市場調査をマーケティングに活かす方法
• 調査報告書の書き方とビジネスヒアリングの活用法【テンプレ付き】
• 複数回答アンケートの集計ツール8選｜選び方と正しい集計方法

顧客満足度・CX

• 顧客満足度調査の方法10選｜項目・テンプレート・事例を解説
• NPS®︎アンケートとは？質問例・作り方・分析・活用まで完全解説
• NPS®︎とは？顧客満足度とどう違うの？調査・分析・計算方法

回答率向上・インセンティブ

• アンケート回答率を上げる方法12選｜平均・計算式・設計のコツ
• アンケートの謝礼やプレゼントの送り方｜種類と相場、注意点
• アンケートのプレゼントにデジタルギフトがおすすめな理由｜選び方や注意点
• デジタルギフトの効果的な使い方｜種類や選び方、活用シーン
• デジタルギフトとは？仕組みや種類、企業が利用するメリット

診断コンテンツ・ナーチャリング

• 診断コンテンツとは？CVRを上げる作り方と成功事例10選【ツール比較】
• 診断ツールの作り方｜おすすめ10選と選び方、成功事例
• 診断コンテンツ制作会社の選び方や費用の目安、作り方の流れ6ステップ

情報収集・周辺ツール

• アンケートフォームの無料作成ツール13選と選び方や作り方のコツ
• アンケートアプリおすすめ11選比較｜無料・有料ツールの違いと選び方
• アンケートツール ビジネス向けおすすめ比較10選
• アンケート調査会社おすすめ15社を徹底比較｜選び方と費用相場
• アンケートサイト15選｜情報収集・市場調査に使えるサイト
• クラウドソーシングでアンケート調査｜メリット7選と費用・注意点
• LINEアンケートの作り方7ステップ｜メリット・回答率を上げるコツ
• LINEグループアンケートの作り方9手順｜匿名設定＆回答率UP術7選

まとめ｜次にやるべきこと

自由記述式アンケートは、選択式では絶対に取れない「理由」と「想定外」を回収できる唯一の設問形式です。そして2024年以降、生成AIの実用化によって最大の弱点だった集計工数の問題は解けはじめています。

本記事の要点を、実行順に整理します。

• 設計の起点は「調査後に何を決めるか」——目的が曖昧なまま設問を作らない
• 自由記述は1調査あたり2〜3問に絞り、原則は任意回答——設問数が回答率を最も強く左右する
• 質問文は「対象×観点×時間軸」で限定する——回答率と記述の質を同時に改善する最短の打ち手
• 定量設問の直後に「理由」を聞く——文脈がつながると記述量が明確に増える
• 集計は「クリーニング→コード表→全件分類→集計→考察」の5ステップ
• 500件を超えたら生成AIに分類を任せ、件数の集計はExcelで行う
• 示唆の8割は属性とのクロス集計から生まれる——全体構成比だけでは施策の優先順位は決まらない
• 配信前に「誰が・いつまでに分類するか」を決めておく——自由記述が死蔵される原因は運用設計の欠落

次にやるべきことは1つだけです。既存のアンケートを開き、自由記述の質問文に「対象・観点・時間軸」が入っているかを確認してください。入っていなければ、そこを書き換えるだけで次回の回答率は変わります。

そのうえで、回答収集から分析までの運用を仕組み化したい場合は、以下の資料をご活用ください。

▼サービスの全体像を把握したい方はこちら
👉 インタビューズサービス概要資料

▼まず自社の設問で試してみたい方はこちら
👉 無料トライアル資料＆お申し込み

▼設計・運用について相談したい方はこちら
👉 インタビューズお問い合わせフォーム

▼その他の実務資料をまとめて確認したい方はこちら
👉 インタビューズお役立ち資料一覧

👉 ヒアリングシート／アンケートテンプレート一覧

Interviewz（インタビューズ）では、ヒアリング体験をDX化し、質の高い情報をスピーディーに収集、顧客・ユーザー理解を深め、サービスのあらゆるKPIの改善を可能にします。テキストタイピングを最小化した簡単かつわかりやすいUI/UXと、収集した声をノーコードで様々なシステムに連携し、ユーザーの声を様々なビジネスプロセスで活用することで、よりビジネスを加速させることが可能です。

Interviewz（インタビューズ）をご活用いただくことで以下のことが解決できます。

• 新規お問い合わせ、相談数の向上
• ヒアリングの内容の最適化から受注率の向上
• ヒアリングコスト（人件費・タイムコスト）の削減
• 既存顧客のお問い合わせのセルフ解決（サポートコストの削減）
• サービス/プロダクトのマーケティングリサーチ
• 既存顧客、従業員のエンゲージメント向上
• データ登録負荷の軽減
• サイトにおけるユーザーの行動情報のデータ蓄積

Interviewzをご利用いただいた多くのお客様で、ビジネスによけるあらゆるKPIの数値改善を可能にしています。

▼Interviewz（インタビューズ）の主な活用方法

• 総合ヒアリングツール
• チャットボット
• アンケートツール
• カスタマーサポートツール
• 社内FAQツール

Interviewzの機能一覧｜総合的なヒアリング活動を網羅

Interviewzでは、下記のような総合的なヒアリング活動を支援する機能を揃えております。

以下では、まずはInterviewz（インタビューズ）を使って操作性や機能を確かめたい方向けに、無料でInterviewzをデモ体験いただくことが可能です。気になる方はぜひご体験ください。

ヒアリングDX・アンケートのデジタル化のご相談は下記より日程をご調整ください。