「アンケートの数字は集計できたけど、お客様が本当に何を考えているのかわからない」「インタビューの内容をどう整理すればいいかわからない」 -こうした悩みを抱えるビジネスパーソンは少なくありません。

数値だけでは見えない顧客の本音や行動の背景を読み解くために必要なのが「定性分析」です。この記事では、定性分析の基本から具体的な手法、実務で成果を出すポイントまでを体系的に解説します。

定性分析とは？

定性分析とは、数値化しにくいデータ –たとえばインタビューの発言内容、アンケートの自由記述、行動観察の記録など –を対象に、意味やパターンを読み解く分析手法です。

英語では「Qualitative Analysis」と呼ばれ、マーケティング、UXリサーチ、人事、カスタマーサポートなど幅広い分野で活用されています。

定性データの具体例

定性分析で扱うデータには、以下のようなものがあります。

• インタビューの録音・議事録
• アンケートの自由記述回答
• SNSやレビューサイトの口コミ
• カスタマーサポートの問い合わせ記録
• ユーザーの行動観察メモ
• 営業ヒアリングの記録

これらに共通するのは、「数字では表せないが、顧客の本音が含まれている」という点です。

定性分析と定量分析の違い

定性分析と定量分析は、対になる分析アプローチです。どちらが優れているというものではなく、目的に応じて使い分ける –あるいは組み合わせることが重要です。

たとえば、アンケートで「満足度3.2点」という定量データが得られても、なぜその点数なのかはわかりません。自由記述やインタビューを定性分析することで、はじめて改善の糸口が見えてきます。

定性分析が重要な3つの理由

1.数字の裏にある「なぜ」がわかる

定量データは現状を数字で示してくれますが、原因までは教えてくれません。定性分析を行うことで、数字の背景にある顧客の動機、不満、期待を言語化できます。

たとえばECサイトで離脱率が高いページがあった場合、定量分析では「離脱率40%」という事実しかわかりません。ユーザーインタビューを定性分析すれば、「入力フォームの項目が多すぎて面倒に感じた」といった具体的な原因を特定できます。

2.新しい仮説やアイデアが生まれる

定性分析の大きな強みは、事前に想定していなかった発見が得られることです。自由記述やインタビューの中に、開発チームが思いもしなかったニーズや使い方が隠れていることは珍しくありません。

新規事業やサービス改善のヒントは、整然とした数字の中ではなく、顧客の生の声の中にあることが多いのです。

3.社内の意思決定に説得力が出る

「お客様はこう言っています」という具体的な声は、数字以上に社内を動かす力を持っています。定性分析で得られた顧客の発言や事例は、企画書やプレゼンに盛り込むことで、施策の説得力を大きく高めます。

定性分析の代表的な手法5つ

1.コーディング（ラベリング）

テキストデータに対して意味のあるラベル（コード）を付けていく手法です。定性分析のもっとも基本的なステップといえます。

やり方:

1. インタビュー記録や自由記述を一文ずつ読む
2. 各発言に内容を表すラベルを付ける（例:「価格への不満」「UIの使いやすさ」）
3. ラベルを集約してカテゴリに分類する

2.KJ法（親和図法）

文化人類学者の川喜田二郎氏が考案した手法で、バラバラな情報をグループ化して構造を見出します。

やり方:

1. 個々のデータを付箋やカードに書き出す
2. 似た内容のカードをグループにまとめる
3. 各グループに見出しを付ける
4. グループ間の関係性を図示する

ワークショップやチームでのブレインストーミングにも向いており、複数人の視点を統合できるのが利点です。

3.グラウンデッド・セオリー・アプローチ（GTA）

データから理論を構築する学術的な手法です。仮説を先に立てるのではなく、データの中からボトムアップで概念やモデルを導き出します。

コーディング→カテゴリ化→カテゴリ間の関係性分析という段階を経て、現象を説明する理論モデルをつくります。UXリサーチや顧客理解の深掘りにも応用されています。

4.テーマ分析

データ全体を通じて繰り返し現れる「テーマ（パターン）」を特定する手法です。GTAほど厳密な手順を踏まないため、実務で取り組みやすいのが特徴です。

進め方:

1. データ全体を通読して全体感をつかむ
2. 気になる箇所にコードを付ける
3. コードを集約してテーマを抽出する
4. テーマ間の関係を整理し、ストーリーとしてまとめる

5.感情分析（センチメント分析）

テキストデータからポジティブ・ネガティブ・ニュートラルなどの感情を判定する手法です。口コミやSNS投稿の大量データを効率よく分析するのに向いています。

近年はAIツールの発達により、手作業では難しかった大量テキストの感情分析も自動化できるようになっています。

定性分析を成功させる5つのポイント

1.目的を明確にしてから始める

「何を明らかにしたいのか」が曖昧なまま分析を始めると、膨大なデータに埋もれて迷走します。「なぜ解約率が上がっているのか」「新機能のどこに不満があるのか」など、問いを具体的に設定しましょう。

2.定量分析と組み合わせる

定性分析だけ、定量分析だけではなく、両方を組み合わせるのが理想です。たとえば、まずアンケートの定量データで全体傾向を把握し、気になるポイントをインタビューで深掘りするという流れが効果的です。

3.バイアスを意識する

分析者の先入観が結果をゆがめるリスクは常にあります。複数人でコーディングを行う、分析結果を第三者にレビューしてもらうなど、客観性を担保する工夫が大切です。

4.データ収集の段階で設計する

定性分析の質は、元となるデータの質に大きく左右されます。インタビューの質問設計やアンケートの自由記述欄の設問文を工夫するだけで、分析しやすさが大きく変わります。

こうしたヒアリングやアンケートの設計・収集を効率化するなら、ノーコードで診断コンテンツやフォームを作成できる「interviewz」のようなツールを活用するのも一つの手段です。テンプレートを使えば、分析に適した形でデータを収集できます。

5.結果をアクションにつなげる

分析結果を報告書にまとめて終わりではもったいないです。発見をもとに「次に何をするか」まで落とし込みましょう。具体的な施策案や優先度をセットで提示すると、社内での実行力が格段に上がります。

Interviewz(インタビューズ)に新機能が追加され、CSSカスタマイズとHTMLタグ埋め込みが可能となりました。これにより、自社ブランドのデザインに合わせた診断・ヒアリングページを最短1日で構築できます。

フォントやカラーの変更、アニメーション追加、外部ツールや分析コードの設置も簡単で、SEO対策やCVR向上、データ活用がスピーディーに行えます。さらに、プレビュー機能で事前確認し即時反映できるため、マーケティング施策の自由度と実行スピードが大幅に向上し、リード獲得や効果測定改善を加速させることが可能です。

ぜひ下記の資料から、インタビューズの詳しい機能をご確認ください。

定性分析に関するよくある質問【Q&A】

1.定性分析に必要なサンプル数は？

一般的に、インタビューであれば5〜15名程度で主要なパターンが見えてくるとされています。ビジネスの実務では5〜10名のインタビューでまず分析し、足りなければ追加するのが現実的です。

2.定性分析にツールは必要？

小規模なら付箋とホワイトボード、あるいはスプレッドシートで十分です。データ量が多い場合は、NVivoやMAXQDAなどの専用ツールや、AIによるテキストマイニングツールが効率を上げてくれます。

3.定性分析の結果に客観性はある？

手順を明確にし、複数人で分析を行い、根拠となるデータを明示することで客観性を高められます。完全な客観性は難しいものの、再現可能なプロセスを記録しておくことが重要です。

4.定量分析とどちらを先にやるべき？

目的によります。既存データの「なぜ」を深掘りしたい場合は定量→定性の順が効果的です。新規領域で仮説を立てたい場合は、定性分析から始めて仮説を構築し、定量分析で検証するのがおすすめです。

まとめ

定性分析は、数値では見えない顧客の本音や行動の背景を理解するための強力な手法です。

• 定性分析は「なぜ？」を解き明かす分析手法
• 定量分析と組み合わせることで、より精度の高い意思決定ができる
• コーディング、KJ法、テーマ分析など、目的に応じた手法を選ぶ
• バイアスに注意し、複数人でのレビューを取り入れる
• データ収集の設計段階から分析のしやすさを意識する

定性分析の質を高めるには、元となるヒアリングやアンケートのデータ収集が鍵になります。

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。

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