加重平均（かじゅうへいきん）は、データごとの「量」や「重要度」を反映して平均を求める、ビジネスの数値分析で欠かせない基本手法です。単純な算術平均のままだと、平均単価やCPA、満足度スコアが実態と大きくズレてしまうことがあります。

この記事では、加重平均とは何かを算術平均との違いから整理し、手計算のやり方・Excel関数（SUMPRODUCT）・ビジネス活用事例6選までを例題付きで解説します。

読み終えるころには、あなた自身のデータで正しく加重平均を計算し、意思決定に使えるようになりますので、ぜひ参考にしてください。

執筆：Interviewz編集部　監修：LEARNERZ株式会社 プロダクトチーム

ヒアリングDXツール「Interviewz」を累計5,000社以上で提供。リード数268%向上・ヒアリングコスト90%削減・サポートコスト半減の実績をもとに、フォーム運用と通知設計の知見を発信しています。

加重平均とは？算術平均との違いをやさしく理解

加重平均の意味｜「重み」を加味した平均

加重平均とは、すべての数値を同じ重さで扱わず、データごとの量や重要度（重み）を反映させて求める平均のことです。英語ではWeighted Average、ウエイト平均とも呼ばれます。

たとえば「単価2,000円の商品」と「単価1,500円の商品」があっても、売れた個数が違えば、実際の平均単価は単純な真ん中の数字にはなりません。加重平均は、この「売れた個数」を重みとして計算に組み込むため、現実の売上構成に沿った平均を出せます。ビジネスの現場で扱う数字は量がバラバラなものがほとんどなので、加重平均は実務で最も出番の多い平均といえます。

算術平均との違い｜「割る数」がまったく異なる

算術平均（単純平均）は、すべての値を足して件数で割るだけのシンプルな計算です。一方の加重平均は「値×重み」を合計し、それを「重みの合計」で割る点が根本的に異なります。

この違いは小さく見えて、結果を大きく左右します。件数で割る算術平均は「1データあたり」の平均ですが、加重平均は「1単位（1個・1人・1件）あたり」の平均を出しているのです。分析の目的が「1個あたりいくらか」「1人あたり何点か」であれば、加重平均を選ぶのが正解になります。

いつ加重平均を使うべきか｜判断の3つの前提

加重平均を使うかどうかは、感覚ではなく次の3つの前提で判断します。「データに量の差がある」「影響度に重みがある」「1単位あたりの値を出したい」のいずれかに当てはまれば、加重平均が適切です。

逆に、すべてのデータが同じ条件・同じ量で並んでいる場合（例：全員が1回ずつ受けたテストの点数）は、算術平均で十分です。「このデータは1件ずつ対等か、それとも量に差があるか」を最初に見極めることが、平均選びの出発点になります。

【比較表】4種類の平均の違いと使い分け早見表

ビジネスで登場する平均は、加重平均を含めて主に4種類あります。まずは全体像を早見表で押さえておきましょう。目的に対して間違った平均を選ぶと、数字は正しく計算しても結論を誤ります。

このうち、日常業務で最も使うのが加重平均と算術平均です。まずはこの2つの違いを、実際のデータで比較してみましょう。

▼アンケートやNPSの集計を自動化して、加重平均スコアをすぐ出したい方はこちら
👉 Interviewz お役立ち資料一覧（無料DL）

加重平均を使うべき場面の一覧チェック表

「今回のデータは加重平均が必要か？」を迷ったときは、次の3つのサインを確認します。1つでも当てはまれば、加重平均を使うべきデータです。

この表を「計算前のチェックリスト」として使えば、算術平均と加重平均の取り違えを防げます。重みになるのは、原則として「販売数・回答人数・獲得件数」といった実際の量（実数）です。ここを感覚的な重要度で決めてしまうと計算が崩れるため、次章のやり方とあわせて確認してください。

加重平均の計算式と手計算のやり方【4STEP・例題付き】

加重平均の計算式は、次のとおりたった1行です。まずはこの式を覚えてしまいましょう。

加重平均 ＝ (値 × 重み) の合計 ÷ 重みの合計

手計算は、この式を4つのSTEPに分解すると迷いません。ここでは2つの例題を使いながら、順番に進めていきます。

STEP1｜値と重みを整理する

最初に、平均したい「値」と、その量を表す「重み」をペアで並べます。値は単価やスコア、重みは販売数や回答人数など、実際の量を置くのが基本です。

たとえば寿司屋の平均単価を求める場合、値は各商品の単価、重みは販売数になります。この段階で「何を1単位として平均を出すのか」を言葉にしておくと、後の計算でブレません。今回は「1食あたりの平均単価」を出す、と決めておきます。

STEP2｜「値 × 重み」を計算して合計する（分子）

次に、各行で「値 × 重み」を掛け算し、それをすべて足し合わせます。これが計算式の分子、つまり「総量」にあたる部分です。

寿司屋の例では、松寿司2,000円×10食、竹寿司1,800円×15食、梅寿司1,500円×30食を掛けて合計します。結果は20,000＋27,000＋45,000＝92,000円（総売上）となり、これが分子になります。この数字はまだ「合計金額」であって平均ではない点に注意してください。

STEP3｜重みだけを合計する（分母）

続いて、重みの列だけを合計します。これが計算式の分母、つまり「総数」です。

寿司屋の例なら、販売数10＋15＋30＝55食が分母になります。この「重みの合計で割る」という一手間こそが、加重平均を加重平均たらしめる最重要ポイントです。ここを忘れると、ただの合計金額で終わってしまいます。

STEP4｜分子 ÷ 分母で加重平均を完成させる

最後に、STEP2の分子をSTEP3の分母で割れば加重平均が求まります。寿司屋の例では92,000 ÷ 55 ＝ 約1,672円です。

ここで算術平均と比べてみましょう。単価だけを単純平均すると(2,000＋1,800＋1,500)÷3＝1,766円ですが、加重平均では約1,672円。実際に多く売れているのは安い梅寿司なので、リアルな平均単価は算術平均より約94円低いのです。この差が、そのまま売上予測や値付けの精度に直結します。

例題②｜アンケートの満足度スコアを加重平均で出す

もう1つ、実務で頻出する5段階アンケートの満足度スコアを計算してみます。この場合、値は各評価の点数（5〜1点）、重みはその評価を選んだ回答人数です。

下表のとおり、値×人数を合計すると505、回答人数の合計は140人です。したがって加重平均満足度スコアは505 ÷ 140 ＝ 約3.61点となります。単純に(5＋4＋3＋2＋1)÷5＝3.0点とするのは誤りで、人数の偏りを反映した3.61点こそが「1人あたりの満足度」です。NPSやCSATの集計は、この考え方が土台になります。

▼回答率が高く、集計もラクなアンケート設計を学びたい方はこちら
👉 回答率の高いアンケートの作り方【6つのコツ】（無料DL）

ExcelとGoogleスプレッドシートでの計算方法｜SUMPRODUCT関数

データ量が増えると手計算は現実的ではありません。ExcelとGoogleスプレッドシートでは、SUMPRODUCT関数を使えば加重平均を1つの式で一発計算できます。ここでも4STEPで見ていきましょう。

STEP1｜値と重みを2列に並べる

まず、A列に値（単価やスコア）、B列に重み（販売数や人数）を縦に並べます。表計算では、値と重みがきれいに2列でそろっていることが、後続の関数を正しく動かす前提になります。見出し行を除いた、A2〜A4・B2〜B4のようなデータ範囲を意識しておきましょう。

STEP2｜SUMPRODUCTで分子を作る

SUMPRODUCT関数は、複数の配列を「対応する要素ごとに掛け算して合計する」関数です。分子（値×重みの合計）は次の式で求まります。

=SUMPRODUCT(A2:A4, B2:B4)　→　結果：92000（総売上）

この1つの式だけで、STEP2の「掛けて足す」作業がまるごと完了します。行数が10行でも1,000行でも、範囲を広げるだけで同じように計算できるのがSUMPRODUCTの強みです。

STEP3｜SUMで分母を作る

分母（重みの合計）は、おなじみのSUM関数で求めます。=SUM(B2:B4) と入力すれば、結果は55（総販売数）です。ここは特別な関数は不要で、重みの列を合計するだけで済みます。

STEP4｜1つの式に統合して完成

最後に、分子と分母を1セルにまとめます。=SUMPRODUCT(A2:A4, B2:B4) / SUM(B2:B4) と入力すれば、結果は約1,672.7となり、加重平均単価が一発で表示されます。

この統合式さえ覚えておけば、値と重みの範囲を差し替えるだけであらゆる加重平均に使い回せます。実務では、この式をテンプレート化しておくと集計が一気に速くなります。

Googleスプレッドシートも同じ式でOK

Googleスプレッドシートでも、SUMPRODUCTとSUMはExcelと完全に同じ書き方で動作します。=SUMPRODUCT(A2:A4, B2:B4) / SUM(B2:B4) をそのまま貼り付ければ計算できるため、ツールの違いを気にする必要はありません。クラウドで共有しながらチームで集計する場合に便利です。

大量データはピボットテーブルと併用する

数千行を超えるローデータでは、ピボットテーブルで「値×重み列」と「重み列」をそれぞれ集計し、最後に割り算する方法が効率的です。あらかじめ元データに「値×重み」の補助列を作っておくと、ピボット上で分子・分母を集計しやすくなります。カテゴリ別・期間別の加重平均をまとめて出したいときに威力を発揮します。

計算でやりがちな6つのミスと回避のコツ

加重平均は式こそシンプルですが、つまずくポイントはほぼ決まっています。ここでは代表的な6つのミスと、その回避のコツを1つずつ解説します。

コツ1｜必ず「重みの合計」で割る

最も多いミスが、「値×重み」を合計したところで満足し、重みの合計で割り忘れるケースです。これでは総量（合計金額など）が出ているだけで、平均にはなっていません。

回避策はシンプルで、計算の最後に必ず「÷ 重みの合計」を入れると決めておくことです。Excelなら統合式（/ SUM(重み)）を最初からセットで書く癖をつけると、割り忘れは起きません。

コツ2｜重みは「実数（量）」で定義する

2つ目は、重みを感覚的な「重要度」で決めてしまうミスです。「この顧客は大事だから3、こっちは1」といった主観的な重み付けは、本来の量と対応せず、根拠のない数字になりがちです。

原則として重みには「販売数・回答人数・獲得件数・投下金額」など、測定できる実数を使うのが正解です。どうしても重要度で重み付けしたい場合は、その基準を明文化し、誰が計算しても同じ結果になる状態にしておきましょう。

コツ3｜算術平均と混同しない

3つ目は、加重平均を使うべき場面で、つい件数で割って算術平均にしてしまうミスです。これをやると、加重平均を使う意味そのものが消えてしまいます。

回避のコツは、計算前に「この平均は何を1単位とするのか」を一言で言語化することです。「1食あたり」「1人あたり」と決めておけば、割る数は自然と件数ではなく重みの合計になります。

コツ4｜重みが「ゼロ」の行の扱いに注意する

4つ目は、重みがゼロの行（販売数0、回答0人など）の扱いです。重みがゼロなら、その行は「値×重み」も分母への寄与もゼロになるため、実質的に計算へ影響しません。

問題になるのは、すべての重みの合計がゼロになってしまうケースです。分母がゼロだと割り算がエラー（Excelでは#DIV/0!）になります。データがそろっていない集計初期などは、重みの合計がゼロでないかを先に確認しておくと安全です。

コツ5｜値と重みの「単位」をそろえる

5つ目は、単位の不一致です。たとえば一部の単価を「円」、別を「千円」で混在させたまま計算すると、重み付けが正しくても結果は大きく狂います。

回避策は、計算に入る前に値・重みの単位を1つにそろえること。通貨・件数・比率などが混ざっていないかを、データ整形の段階でチェックしておきましょう。地味ですが、実務での計算ミスの多くはここに原因があります。

コツ6｜外れ値と重みの偏りに気を配る

6つ目は、極端に大きな重みを持つデータ（外れ値）が結果を支配してしまう点です。加重平均は重みを尊重する計算なので、1件だけ突出して量が多いデータがあると、平均がそのデータにほぼ引っ張られます。

これは誤りではありませんが、「平均が特定のデータで決まっていないか」を必ず目視で確認しましょう。必要に応じて、外れ値を分けて分析したり、中央値など別の代表値と併用したりすると、判断を誤りにくくなります。

▼調査データを正しく分析し、報告書までまとめたい方はこちら
👉 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）（無料DL）

加重平均と他の平均の使い分け｜幾何平均・移動平均・加重分散

加重平均を正しく使うには、「加重平均を使うべきでない場面」も知っておくことが大切です。ここでは混同しやすい平均や、加重平均から一歩進んだ統計指標を整理します。

幾何平均との違い｜成長率・利回りは幾何平均

幾何平均（相乗平均）は、比率や倍率の平均を求めるための平均です。売上の前年比や投資の年利回りのように「掛け算で積み上がる数字」を平均するときは、加重平均でも算術平均でもなく幾何平均を使います。

たとえば1年目+20%、2年目−10%の成長を平均するとき、算術平均だと+5%ですが、実際の年平均成長率は幾何平均で約+3.9%です。「増減率の平均」を出したいときは幾何平均、と覚えておくと使い分けを誤りません。

加重移動平均｜時系列データは「時点の重み」で平均する

加重移動平均は、直近のデータほど大きな重みを付けて時系列で平均する手法です。単純移動平均が全期間を対等に扱うのに対し、加重移動平均は「新しい情報ほど重要」という前提を反映します。

需要予測・在庫管理・株価分析など、最近のトレンドを敏感に捉えたい場面で有効です。重みの置き方（直近3か月に3・2・1など）は目的に応じて設計します。加重平均の考え方を「時間軸」に応用したもの、と理解するとつながりが見えます。

加重分散・加重標準偏差｜「ばらつき」も重み付きで測れる

加重平均を理解したら、次のステップは「加重分散」「加重標準偏差」です。これは各データが平均からどれだけ離れているか（ばらつき）を、重みを加味して測る指標です。

通常の分散が各偏差の二乗を単純平均するのに対し、加重分散は偏差の二乗を重みで加重平均します。回答人数や取引量に偏りがあるデータで「平均だけでなくばらつきも正しく評価したい」ときに使うと、満足度の分かれ方やリスクの大きさをより実態に近く把握できます。多くの解説記事が触れない領域ですが、平均とセットで押さえると分析の解像度が上がります。

ビジネス活用事例6選｜売上・広告・アンケート・人事・在庫・投資

加重平均は、部門を問わず日々の意思決定に登場します。ここでは6つの実務シーンで、加重平均がどう使われるかを具体的に見ていきます。

①売上分析｜平均単価・平均客単価の算出

最も基本的な用途が平均単価の算出です。商品ごとに単価と販売数が異なる以上、単価の算術平均は現実とズレます。売上合計 ÷ 販売数合計で求める加重平均こそが、実態に沿った平均単価です。値付けや売上予測、粗利計算の精度を左右する、売上分析の土台になります。

②広告・マーケ｜CPA／CPLの正しい評価

複数媒体に出稿していると、媒体ごとにCPA（獲得単価）も獲得件数も違います。ここで各媒体のCPAを単純平均すると、件数の少ない高コスト媒体に引っ張られて実態より悪く見えることがあります。

下表のように、加重平均CPA＝総コスト ÷ 総獲得件数で計算すると、実際の獲得効率が正しく分かります。この例では加重平均5,760円に対し、単純平均は8,333円と大きく乖離します。予算配分の判断は、必ず加重平均で行うべき典型例です。

加重平均CPA：720,000 ÷ 125 ＝ 5,760円（算術平均では8,333円）

③アンケート｜満足度スコアの集計

5段階評価のアンケートは、評価点を回答人数で加重平均するのが正しい集計です。前章の例題②のとおり、人数の偏りを無視して評価点だけを平均すると、実際の満足度を見誤ります。回答が集まるほど加重平均の精度は上がるため、まずは回答率を高める設計とセットで考えるのが効果的です。

④NPS・CX指標｜顧客ロイヤルティの数値化

セグメント別のNPSや満足度を全体スコアにまとめるときも、各セグメントの回答人数を重みにした加重平均を使います。顧客数の多いセグメントほど全体への影響が大きいという実態を、正しく反映できます。CX改善の優先順位付けでは、「どのセグメントが全体スコアを押し下げているか」を加重平均の内訳から読み解くのが定石です。

⑤人事評価・KPI｜総合スコアの重み付け

人事評価では、評価項目ごとに重要度（重み）を設定して総合スコアを出すのが一般的です。たとえば「成果50%・行動30%・スキル20%」のように重みを配分し、各項目の点数を加重平均します。この場合の重みは「実数」ではなく「方針として決めた比率」なので、重みの基準を全社で統一・明文化しておくことが公平性の担保に欠かせません。

⑥在庫評価・投資｜移動平均法とポートフォリオ利回り

会計の在庫評価では、仕入れのたびに平均単価を更新する「移動平均法」や、期末にまとめて平均する「総平均法」が使われ、いずれも加重平均の考え方が土台です。仕入数量を重みとして、在庫の平均取得単価を算出します。

投資の世界でも、ポートフォリオ全体の期待リターンは、各資産の投資比率を重みにした加重平均で求めます。このように、加重平均はマーケティングだけでなく、財務・会計・投資まで横断して使われる普遍的な計算技術なのです。

▼診断コンテンツやアンケートで見込み客の情報を集め、育てたい方はこちら
👉 5ステップでできる診断コンテンツの作り方（無料DL）

アンケート集計を自動化するなら「Interviewz（インタビューズ）」がおすすめ！

加重平均は、アンケートやNPSの満足度スコアを集計する場面で特に出番が多い計算です。とはいえ、回答が集まるほど手集計は負担になります。ヒアリングDXツール「Interviewz（インタビューズ）」は、こうしたアンケート設計から集計・分析までをノーコードで完結できるサービスです。

理由1｜スコア集計を自動化できる

Interviewzは、回答データの集計をリアルタイムで自動処理します。満足度スコアの加重平均のような計算も、手作業でExcelに転記する必要がなく、集計ミスや割り忘れといったヒューマンエラーを防げます。

理由2｜デジタルギフトで回答率を高められる

加重平均の精度は、回答数（＝重み）が多いほど安定します。Interviewzはデジタルギフト付きアンケートに対応しており、回答率そのものを引き上げて、母数の大きい信頼できるスコアを作れます。

理由3｜CRM連携でデータを一元管理できる

HubspotやSalesforce、Googleスプレッドシートとノーコードで連携できるため、集計した加重平均スコアをそのまま顧客管理や営業活動に接続できます。データが分断されず、分析から次のアクションまでが1本の線でつながるのが強みです。

理由4｜診断コンテンツで回答と同時に見込み客を獲得できる

アンケートを診断コンテンツ化すれば、ユーザーが楽しみながら回答し、その裏でスコアデータと見込み客情報が同時に貯まります。集計した加重平均を、そのままナーチャリングやCVR改善に活かせます。

▼まずは全機能を試したい方はこちら
👉 Interviewz 無料トライアル＆申し込み

👉 Interviewz 無料ヒアリングデモを体験する

加重平均に関するよくある質問（FAQ）

Q1. 加重平均と算術平均はどちらを使えばよいですか？

A. データごとに量や重要度に差があるなら加重平均、すべてが同条件・同量なら算術平均を使います。「1個あたり」「1人あたり」を出したいなら加重平均が正解です。判断に迷ったら、本記事の「使うべき場面チェック表」の3サインを確認してください。

Q2. 加重平均のExcel関数は何を使いますか？

A. =SUMPRODUCT(値の範囲, 重みの範囲) / SUM(重みの範囲) で一発計算できます。SUMPRODUCTが「値×重みの合計（分子）」を、SUMが「重みの合計（分母）」を担います。Googleスプレッドシートでもまったく同じ式で動作します。

Q3. 重みはどうやって決めればよいですか？

A. 原則は販売数・回答人数・獲得件数・投下金額といった実際の量（実数）を重みにします。人事評価のように方針として重要度を重みにする場合は、その基準を明文化し、誰が計算しても同じ結果になる状態にしておきましょう。

Q4. 重みの合計がゼロになるとどうなりますか？

A. 分母がゼロになるため計算できず、Excelでは#DIV/0! エラーになります。個別の行の重みがゼロでも計算は問題ありませんが、全体の重み合計がゼロでないかを計算前に確認してください。

Q5. 加重平均が実態とズレて感じるのはなぜですか？

A. 多くの場合、極端に重みの大きいデータ（外れ値）が結果を支配しているためです。これは計算ミスではなく加重平均の性質です。外れ値を分けて分析したり、中央値と併用したりして、平均が特定データで決まっていないかを確認しましょう。

あわせて読みたい関連記事

アンケート設計・作成

• 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・テンプレート
• Zoomアンケートの作り方｜投票機能の4ステップ
• アンケートQRコード完全ガイド｜作成から配信・実践活用法まで

ヒアリング・営業活用

• 潜在ニーズの引き出し方とヒアリングツール活用

分析・調査レポート

• アンケートの有効回答数とサンプルの重要性
• 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
• マーケティングリサーチとは？市場調査の重要性と基本的な手法

顧客満足度・CX

• NPS®アンケートとは？質問例・作り方・分析・活用まで完全解説
• 顧客満足度調査の方法10選｜項目・テンプレート・事例
• CX（顧客体験価値）向上の完全ガイド｜重要性・5つの要素・成功事例
• タッチポイントの評価に効果的なアンケートの作り方

回答率向上・インセンティブ

• 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】
• デジタルギフト付きアンケートで回答率を上げる資料

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
• 診断ツールの作り方｜おすすめ10選と選び方、成功事例

情報収集・周辺ツール

• Googleフォーム回答通知の受け取り方｜4ステップ
• Web集客の方法10選｜手法比較・選び方とアンケート活用のコツ

まとめ｜加重平均は「実態を歪めない平均」を作る基本技術

加重平均は、データの量や重要度を反映して「1単位あたり」の実態に近い平均を求める、ビジネス数値分析の必修スキルです。式は「(値×重み)の合計 ÷ 重みの合計」の1行だけ。ExcelならSUMPRODUCTで一発です。

最後に、この記事の要点を整理します。

• 加重平均＝(値×重み)の合計 ÷ 重みの合計。件数ではなく「重みの合計」で割るのが最重要ポイント。
• データに量の差・重みの差があるとき、または「1単位あたり」を出したいときは加重平均を使う。
• Excel／スプレッドシートは =SUMPRODUCT(値, 重み) / SUM(重み) で完結。
• 重みは原則実数（販売数・人数・件数）で定義し、割り忘れ・単位ミス・外れ値に注意する。
• 売上・広告CPA・アンケート・NPS・人事評価・在庫/投資まで、部門横断で使える普遍的な計算技術。

次のアクションとして、まずは手元のデータを1つ、SUMPRODUCTの統合式で加重平均を出してみてください。アンケートやNPSのスコア集計を自動化したい場合は、下記の資料やトライアルが役立ちます。

▼加重平均を使うアンケート集計を、まるごと効率化したい方はこちら
👉 Interviewz サービス概要資料（無料DL）

👉 Interviewz 無料トライアル＆申し込み

👉 Interviewz お問い合わせフォーム

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。