サーベイとは？ビジネス調査の基本と重要性、実施方法や活用法を徹底解説
- 2025/09/27
- 2025/09/27
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目次
サーベイは、顧客の声と従業員の実感を結びつけ、製品開発や組織改善をデータで推進する調査手法です。
本記事では、「サーベイ」に関する基礎的な定義から、実施手順、分析・活用、インタビューズを活用した効率化までを徹底解説しますので、ぜひ参考にしてください。
サーベイとは？ビジネス調査の基本を解説
サーベイとは、組織の意思決定を支えるために、特定の課題や仮説へ回答を集める調査手法のことです。
広義にはアンケート、インタビュー、観察などが含まれますが、ビジネス現場では、短時間で多くの人の意見を広く集める点が重要です。
サーベイの目的は、顧客ニーズの把握、従業員の満足度の測定、製品の市場適合性の検証など多岐にわたります。
インタビューズのようなヒアリングツールを活用すれば、オンラインとオフラインを組み合わせた効率的なサーベイ実施が可能です。正確性と信頼性を高めるには、質問の設計と回答の取り扱いルールを事前に整えておくことが基本です。
サーベイの定義と種類
サーベイは、目的に応じて定性的サーベイ（自由回答を重視するインタビュー風の調査）と定量的サーベイ（数値で表せる回答を集約する調査）に分けられます。
定性は「なぜそう考えるのか」を深掘りするのに適し、定量は「どれくらい」が分かるため、顧客や従業員の傾向を把握するのに適しています。
オンラインサーベイ、電話・対面のサーベイ、観察ベースのサーベイなど、実施形態も多様です。
インタビューズは、オンライン質問と対面インタビューの両方を効率よく組み合わせる設計が得意で、柔軟性が高い点が特長です。
アンケートやインタビューとの違い
アンケートは広く浅い回答を短時間で集めるのに適し、インタビューは深掘りを重視します。
サーベイはこの両方を組み合わせ、設問設計次第で定量と定性を同時に得られる点が魅力です。
インタビューズを使えば、オンラインで多様な層に素早くアクセスし、回答の質を保ちながら回収率を高める工夫を施せます。つまり、広範囲のデータと深い洞察を同時に獲得するハイブリッドなアプローチが可能です。
ビジネスでサーベイを行う目的
ビジネスにおけるサーベイの主な目的は、顧客の声を直に聴くこと、従業員のエンゲージメントを測ること、製品・サービスの改善点を早期に特定すること、そして戦略的意思決定をデータで裏づけることです。
インタビューズを活用すれば、社内外の専門家の意見を組織的に収集し、意思決定プロセスをより透明で迅速に進めることが可能です。目的を明確にするほど、回答設計の精度と活用効果は高まります。
サーベイの重要性と導入メリット
データドリブン経営が求められる現代では、サーベイは意思決定の信頼性を高める重要な要素です。
顧客満足度や離脱の原因、従業員の離職リスクを数値と言語データで可視化できるため、改善施策の優先順位をつけやすくなります。
インタビューズは、回答率を高める工夫や設問の自動化機能を活用し、短期間で多様な意見を取りまとめる力を持っており、施策の迅速な検証と継続的な最適化を実現します。
顧客理解や従業員満足度の把握
顧客理解は製品開発やマーケティングの基礎です。サーベイで顧客の課題・要望・購買行動を把握することで、適切な機能追加や改善点を具体化できます。
従業員満足度は組織のエンゲージメントと生産性に直結する重要な要素です。定期的なサーベイにより、職場環境の改善ポイントや教育・研修のニーズを把握でき、離職防止にもつながります。
インタビューズは、社員の声を安全に集め、匿名性を確保しつつ信頼性の高いデータを得る仕組みを提供します。
サーベイがデータドリブン経営に役立つ理由
データドリブン経営は、感覚や直感だけでなくデータに基づく判断を重視します。サーベイを定期的に実施することで、顧客ニーズの変化や競合動向を早期にキャッチし、施策の効果を測定可能です。
インタビューズの分析機能と連携すれば、定性的な洞察と定量的な指標を統合的に把握でき、戦略の修正サイクルを短縮します。結果として、リスクの早期発見とROIの向上に期待ができます。
サーベイを実施することで得られる成果
サーベイの成果は、意思決定の根拠強化、製品・サービスの改善、顧客満足度の向上、従業員のエンゲージメント改善、そして市場動向の早期検知など多岐にわたります。
インタビューズを活用すれば、回答率の高い設問設計や回収効率の向上、分析の自動化による時間短縮といったメリットを得られます。
成果をKPIとして具体的に示すことで、施策の評価と次のアクション計画が見えやすくなるのも大きなメリットです。
▼ビジネスにおいて「ヒアリングの質」は、その後の提案の精度や成果を大きく左右します。しかし、実際の現場では以下のような悩みがよく聞かれます。
- 「何をどこまで聞けばいいのかわからない」
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サーベイの実施方法と手順
サーベイは、目的設定、対象設定、設問設計、実施、回収、分析、施策化の順で進めます。インタビューズを活用すれば、設問の自動生成や回答パターンの最適化、オンラインとオフラインの組み合わせなどを柔軟に組み込めます。
要点は、目的を明確にし、回答者の負担を減らし、データの品質を担保することです。途中経過をチームで共有し、必要に応じて設計を微調整します。
調査目的設計とターゲット設定
調査目的は「何を知りたいのか」を具体的に定義することが重要です。次にターゲット設定を行い、顧客セグメント、従業員層、地域などを絞り込みます。
インタビューズを使えば、匿名性を守りつつ多様な回答者を招集でき、母集団の偏りを抑える設計が可能です。サンプリング方法は、全数、ランダム、層化など、目的とデータの用途に応じて選択します。
設問設計と回答形式の選び方
設問は目的に合わせ、回答の分布を想定して設計します。定量的な設問はリッカート尺度や選択式が使われ、統計分析の基盤となります。定性的な設問は自由回答を取り入れ、深掘りの機会を作りましょう。
インタビューズのAI支援機能を活用すると、最適な回答形式の提案や冗長性の排除が進み、回答離脱を防げます。
オンライン・オフラインの使い分け
オンラインは、広範囲からの迅速なデータ収集に適しています。一方、オフラインは深掘りや、特定エリアの詳細な調査に有効な手法といえるでしょう。ハイブリッドな設計として、オンラインで予備情報を集め、現場や対面インタビューで補足を行うのも効果的な手法です。
インタビューズはオンラインの利便性と対面の信頼感を組み合わせる設計が強みで、混在する環境でも統合データを取りやすい点が魅力です。
インタビューズを活用した効率的な調査実施
インタビューズは、質問の自動生成・割り当て・リマインド、回答状況の可視化、匿名性の確保などを一元管理できます。回答率を高めるリマインド設計、短時間で完結する設問設計、そして分析で用いる定性データの可視化機能が特長です。
現場の担当者が手間なく実施できるため、継続的なサーベイ運用が容易になります。
▼下記の資料では、自社のマーケティング施策に活用できる最適な『診断体験』の作り方を5つのステップで解説しています。
診断コンテンツはユーザー自身の潜在的なニーズを深掘り、自分が求めるサービスや理想像をより明確にできるため、CVRの向上や診断コンテンツを通じてLTVを向上させることが可能です。
自社のサービスで診断体験を通じたユーザー獲得や認知拡大をご検討中の方は、ぜひ参考にしてください。
サーベイの設計で意識すべきポイント
サーベイの設計時には、目的の明確化、回答時間の想定、回答負荷の軽減、バイアスの排除、回答者のプライバシー保護を重視しましょう。
インタビューズの機能を活用すれば、設問の重複を避け、回答形式を適切に組み合わせ、データの整合性を守る設計を実現可能です。事前にプレテストを実施し、設問の意味理解不足や長文化を防ぐことも重要です。
回答率を高める工夫
サーベイの回答率を高めるには、短時間で答えられる設問数、明確な回答選択肢、参加メリットの明示、リマインドの適切な頻度とタイミングが不可欠です。
インタビューズは、回答の負担を減らす設計支援と、リマインドの自動化機能、報酬やインセンティブ設計の提案を提供します。回答者のモチベーションを保つ施策を併用することが成功のポイントです。
公平性と信頼性を確保する方法
公平性は、サーベイ結果の信頼性を高める重要な要素となります。そのため、匿名性の保証、質問文の中立性、回答の自由度を確保することが基本です。統計的な信頼区間の理解や、データの偏りを検出する分析手法も必要です。
インタビューズは回答のプライバシーを徹底しつつ、データの整合性を保つ機能を提供します。
回答離脱を防ぐアンケート設計
離脱を減らすには、冒頭の導入文を短く、目的と所要時間を明確に伝えること、設問を短く区切ること、読みやすいフォーマットにすることが効果的です。レスポンスの負荷を低減する設問数の目安は、全体で10〜15問程度を目安にするのが実務的です。
インタビューズは回答の途中での負担を避ける設計と、適切なタイミングでのリマインドをサポートします。
ツールとの連携で設計精度を上げる方法
他のツールとの連携は、設問設計・データ分析の精度を高めます。CRMやSaaS製品のデータを取り込み、セグメント別の設問を自動生成する機能は現代の標準です。
インタビューズはデータ連携の幅が広く、回答データを他のBIツールへ出力することで、施策の検証や可視化が容易になります。
▼下記の資料では、実際にアンケートを作成する際に回答率の高いアンケートを作成するために『どんな項目があるばべきか』『回答率の高いアンケートの特徴』など、実例を交えながら解説しています。
アンケート作成でお悩みのある方は、下記の資料を参考にしながら効果的ななアンケートの作成方法を確認してみてください。
サーベイ結果の分析とビジネス活用法
定量データは統計的手法で傾向を把握します。一方、定性データはテキストマイニングやカテゴリ化で意味を抽出します。
サーベイ結果を施策に落とすには、優先順位付けとKPI設定が不可欠です。
インタビューズは、回答内容を自動でカテゴリ化したり、洞察を要約する機能を提供しており、実務での即時活用を後押しします。
定量・定性データの分析手順
定量データは平均・分散・割合・クロス集計などで傾向を把握します。一方、定性データはコード化（テーマ分け）して、共通のパターンを抽出します。
両者を統合することで、数値と言葉の両面から意味のある結論を導き出すことが可能です。
インタビューズでは、分析用のダッシュボードやレポート作成機能が用意されており、実務の負担を軽減します。
サービス改善や商品企画への活用例
サーベイでは、顧客の声から直ちに改善点を取り出し、次のリリース計画へと反映させることが可能です。例えば利用シーンの把握、課題点の優先順位付け、新機能の要件定義などをサーベイで行い、素早く検証できます。
インタビューズを使えば、顧客発見の機会を増やし、仮説検証の回数を増やすことが可能です。
社内施策や人材育成に役立てる方法
従業員のエンゲージメントや研修の効果を測ることで、組織づくりを最適化できます。そのためには、社内施策の成功要因や不足点を見つけ、教育プログラムの改善に結びつけることが重要です。
インタビューズは匿名性を保ちつつリアルな声を集められ、改善の優先度を判断する材料を提供します。
継続的な改善サイクルの構築
サーベイを定期的に回すことで、改善サイクルを回し続けることが可能です。適切なサーベイによってデータを蓄積し、過去の施策と比較して効果を検証します。
インタビューズの自動化機能を活用すれば、周期的な回収と分析を自動化し、運用コストを抑えつつ継続性を確保できるのがメリットです。
▼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。
サーベイで起こりやすい課題とその解決策
サーベイでは、回収率の低下、設問の複雑さ、分析の遅延などがよくある課題です。解決策として、設問を見直して短縮化する、回答形式を統一する、分析用の定型レポートを用意する、などが挙げられます。
インタビューズなら、設問生成の自動化や回答データの前処理機能を活用して、課題を迅速に解決できます。
回収率が上がらない場合の改善策
原因を特定するには、対象者の属性、インセンティブ、通知タイミングを見直します。導入初期は案内文の明快さと参加のメリットを強調します。リマインドの頻度を控えめに保ち、回答時間を短縮する設問設計を心掛けましょう。インタビューズのA/Bテスト機能を使えば、案内メッセージや設問の効果を検証できます。
設問設計が複雑になりすぎる問題
複雑な設問は回答者の混乱を招き、離脱率を高めます。設問はシンプルに分解し、必要な場合だけ条件分岐を使いましょう。
インタビューズは設問の分岐設計を直感的に行える機能を提供しており、複雑さを抑えつつ多様な条件を扱えます。
分析や活用が進まない理由と解決の方向性
データが蓄積されても、共有・活用が組織内で進まないことがあります。原因は、分かりやすいレポートの欠如、KPIの不明確さ、責任者の不在などです。
これらの解決には、定義したKPIをデータダッシュボードとして常時公開すること、施策の所有責任を明確化すること、教育・啓発をセットにすることが有効です。
インタビューズはレポート機能と共同作業機能を強化して、組織横断の活用を促します。
ヒアリングツールで課題を解決する仕組み
ヒアリングツールは、回答収集の効率化だけでなく、設問設計の最適化・データ統合・分析支援までを一元化します。データの一元管理により、部署間での情報共有がスムーズになり、施策の実行スピードが向上します。
インタビューズはオンラインとオフラインの両方をカバーし、回答状況をリアルタイムで把握できるため、上記の課題の解決にも有効なツールです。
▼Interviewz（インタビューズ）は、ノーコード型のSaaSツールで、顧客ヒアリングの効率化をサポートするために設計された画期的なソリューションです。
インタビューズは、以下の特徴を兼ね備えています。
- 簡単な操作性
タップ操作だけで、診断や質問がスムーズに行えます。技術的な知識がなくても直感的に操作できるので、誰でも簡単に利用できます。
- 多彩な連携機能
SlackやGoogleスプレッドシートなど、外部ツールとの連携が可能です。これにより、データの共有や分析がより効率的になります。
- EFO（入力フォーム最適化）機能
ユーザーの負担を軽減するために、入力フォームを最適化しています。これにより、ストレスなく情報を収集することが可能です。
- マーケティング調査にも対応
カスタマーサポートやアンケート収集、マーケティング調査など、さまざまな場面で活用できる柔軟性を持っています。
上記のように、「インタビューズ」は顧客ニーズを正確に把握し、効果的なマーケティング戦略を実現するために欠かせないツールです。より詳しい情報や導入事例について知りたい場合は、ぜひ下記のサービス概要をご参照ください。
インタビューズのヒアリングツールで効果的なサーベイを実現
インタビューズは、設問生成の自動化、回答の分類・要約、ダッシュボードでの可視化といった機能を提供しています。回答率を高める工夫や、データの品質管理、匿名性の確保といった基本機能も充実しており、短期間で高品質なデータを取得し、即座に改善施策へと落とすことが可能です。
サーベイ設計の自動化と効率化
AIを活用したサーベイ設計の自動化は、目的に応じた設問の提案やセグメント別の設問出し分けを実現します。設計過程の標準化により、時間を短縮し、ミスを減らすことが可能です。インタビューズは設問生成のテンプレートや自動検証機能を提供し、設計効率を大幅に向上させられるのが強みです。
目的に応じた設問生成の強み
設問生成は、目的に合わせた質問設計を自動化する機能です。顧客の声を引き出す質問、顧客体験を測る指標、従業員のエンゲージメントを評価する指標など、目的別に最適化された設問を生成します。インタビューズは過去データを学習して、適切な設問パターンを提案します。
回答データを分析し施策に直結させる仕組み
回答データを分析して施策へ直結させるには、洞察を可視化し、優先度を付けるプロセスが重要です。定量データは指標として、定性データは要点を抽出して要約します。インタビューズの分析機能は、データをビジネスの意思決定に結びつけるレポート作成を支援します。
成果を最大化する診断コンテンツとの連動活用
診断コンテンツは、顧客や従業員の特性を短時間で把握するためのツールです。サーベイの結果と組み合わせることで、個別の改善案を具体化できます。インタビューズは診断データとサーベイデータを統合することで、個別最適化された施策を設計する支援をします。
インタビューズは14日間のトライアル期間中もすべての機能を無料でお試しいただけますので、ぜひこの機会にご利用ください。
▼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。
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（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。
