アンケート集計自由記述分析（アフターコーディング）

数値回答だけでは見えてこない本当の意見とは

アンケートを採って数値設問の回答の集計結果を出してグラフにする。ここまではよくあるアンケート集計作業ですが、数値回答については「アンケートの作成者が予定した回答」しか見えてこないという側面があります。
例えば、イベントのアンケートを作成する際に
今回のイベントで良かったところはどこですか？
という設問を作成する場合、選択肢をアンケート作成者が考えることになります。
1.ステージでの発表がよかった
2.来場者プレゼントがよかった
3.展示ブースの出展者が多いのがよかった
仮にこの3つの選択肢がある場合、回答者はこの3つから選びますが、実は「会場が駅から近いのがよかった」「事前に送られてきたパンフレットがよかった」などの意見があるかもしれない場合、この3つの選択肢からは拾いきることができません。
今回の例に出したものは「良かった」箇所を訪ねた質問ですが、「悪かったところ」などマイナス意見については、設計者があらかじめ想定しづらい傾向にあります。※悪いと事前に想定される事であれば事前に対策を実施する為。
しかし、この「悪かったこと」という内容を拾い上げる事で、改善点や問題点を見つける事ができ、問題の解決や満足度の向上につなげることができます。このように、特にマイナスの意見こそ非常に貴重な意見となるはずが、見落とされる事が多いという傾向があります。
このようなアンケート作成者が想定しきれなかった貴重な意見の集合体が「FA（フリーアンサー）※自由記述設問」です。
ここには様々な貴重な意見が回答者自信の言葉で綴られています。しかし、これを単にデータ化しただけですと文字がたくさんあるだけで「どのような意見が多かったか」という事がわからないという事になってしまいます。
シ・ブリュではその貴重な自由記述コメントの内容を読み込み、「何に対する意見が」「どの程度の数書かれていたか」を見やすいグラフにして分析する作業が可能です。

効果的なアンケートの自由記述の分析についての事例として、下記

効果的な自由記述分析の実例

として公開しておりますのでそちらも合わせてご確認下さいませ。

＜自由記述コーディングとは＞

自由記述項目には数値回答の項目では拾えない回答者の自由な意見を集める事が出来るというメリットがある反面、アンケートの枚数が多ければ多いほど、また、自由記述欄に書かれている文字数が多ければ多いほど、その一つ一つを読んで内容を理解し解析するのは時間と手間がかかるというデメリットがあります。
そこでシ･ブリュでは、自由記述枠のコメント内容を詳細に読み込み、その内容を数値コードに置き換えてどのような意見が多かったかを見やすいグラフにいたします。単に「良いコメント」「悪いコメント」とに分けるだけでなくその内容が「何について書かれているか」のカテゴリで分けて集計し、自由記述コーディング作業をさせていただきます。どのような意見が多かったかをまとめる事で、見やすいグラフにする事も可能となり、また、アンケートの結果をとりまとめるレポート作成にも向いています。

たとえば左記の表ですと、一番上のFA内容の羅列だけですと「どの内容にどの程度のコメントがあったか」というのが分かりにくい状態ですが、分類1で「良い」「悪い」、分類2で「何について」という事を設定し、それに応じて自由記述の内容を分類すると「店内の雰囲気については高評価が多く、料理に対してネガティブな意見が多い」という事が一目で分かるようになります。このように何が良くて何が悪かったのかを深掘りして知る事ができるので、問題点の早期解決と解決の優先順などを知る事が出来るようになります。
この分類表についてはお客様でお作りいただいたものに準ずる事もできますが、弊社で実際の自由記述の内容から設定することも可能です。
また、作成される表やグラフなどの集計結果はExcel形式にて作成いたしますが、ご要望に応じてPDF形式や別途ご指定のフォーマット、印刷物等にて納品も可能です。

【ステップ1：お見積】
一般的に弊社サービスの「アンケート入力」や「アンケート集計」とセットでご依頼頂く事が多い「自由記述分析」ですが、お客様にて取得・データ化されている自由記述などのコメント分析からでも作業をお請けする事が可能です。まずはお問い合わせフォーム、メール、お電話等でお客様が自由記述データがどのような状態か、作業件数（文字数や分析したい設問数）、納期といった情報や「このように分析してほしい」などをお伺いしお見積をさせて頂きます。原稿サンプルや自由記述データをご提供頂く事で正確なお見積を算出させて頂く事が可能です。

【ステップ2：ご発注～原稿入稿】
お見積をご検討頂き、弊社にご発注頂ける場合は分析をご要望の元媒体（紙原稿なのか、データなのか）に合わせて「宅配便でお送り頂く」か「PDFをメール添付等の形で頂く」のどちらかをご相談下さい。受け取り後、元媒体を確認させて頂き到着のご連絡をさせて頂きます。

【ステップ3：自由記述分析作業】
ご依頼にあたって仕様などを事前にご相談させて頂きます。お客様からのご要望を基本とし、これまでの弊社でのノウハウを合わせ、お客様のご活用しやすいデータを作成します。
ご要望に応じてサンプルデータを提出させて頂く事も可能です。ExcelやPDF等、ご要望のファイル形式をご相談下さい。
データ納品後、お客様がすぐにデータ活用できるよう、作業中に不明点が発生した場合は随時問い合わせの上作業させて頂きます。

【ステップ4：納品】
データ納品についてはメール添付で納品させて頂く事を原則としますが、ご要望に応じてCD-RやUSBメモリに格納し納品させて頂く事も可能です。
作業終了後、原稿をお預かりしていた場合は宅配便にて原稿を返却させて頂きます（返送料は弊社にて負担させて頂きます）

以上が一般的な自由記述分析の作業の流れです。
分割入稿、分割納品など、お客様に合わせてオーダーメイドで対応させて頂きますので、お気軽にご相談下さい。

【Q1】機密情報を預けるのが心配なのですが・・・
弊社ではお客様からお預かりする機密情報を適切に扱うべくプライバシーマーク認証を取得しております。
また、全ての作業を日本国内の完全自社内で作業させて頂く事でお預かりする情報を社外に持ち出す事もございませんので情報漏洩対策などもご安心下さい。

【Q2】分類数はどれくらいにすればいいのでしょうか
FA（自由記述）を意味分けする時に、あらかじめどういった内容に分類するかを考える必要があります。例えば一番シンプルな形ですと「良い」「悪い」「どちらでもない」の3つです。
この3つに分けた場合、単純にそのコメントの内容が良いのか悪いのかが分かりますが、逆に言うと「それしか分からない」とも言えます。「何が」良いのかを知るためには「講演者の話の内容」や「パンフレット」などの「何が」の部分を決めておく必要があります。これをたくさん決めれば決めるほど、メリットとしてその内容を細かく知る事ができますが、デメリットとしては分類数をカウントした時に分散してしまい、票数が少なくなってしまうという点が挙げられます。例えば100件のアンケートで、分類数を50としてしまうと、1つのコメントの内容でその分類とされるのが1票か2票ばかりになってしまい、グラフ化した時にその差分が見いだせないという状況に陥ってしまいます。アンケートの総件数にもよりますが、1つの設問ごとに用意する分類数は10程度が好ましいとされています。

【Q3】テキストマイニングとはどう違うのでしょうか
テキストマイニングは「その単語がどの程度出現していたか」を図のようなイメージで捉えるものが多く、例えば「授業」というワードがどれくらい多く、それに関連付けられた「分かりやすい」というワードがどの程度出現しているか等を摑む事が出来る一方で、その間に記載されている「他の授業と比べると」「先生の説明が」「教科書やテキストが」といった授業の【どの部分が】分かりやすかったのかなどの文章の中に含まれるニュアンスを摑むのが難しいという側面があります。
シ・ブリュではそういった機械分析ではなく、日本人スタッフがそのコメントを読み込む事で、ニュアンスまで含めた内容を読み取る事で、テキストマイニングより深掘りしたコメント分析が可能となっています。また、テキストマイニングを利用する際は、月額費用などがかかるサービスに登録する必要がある事が多いのですが、シ・ブリュではアンケート分析1回あたりで作業費用を計算しますので、月額や年額などの利用料は頂きません。

【Q4】自由記述分析の納期はどれくらいでしょうか
分析する内容や自由記述の文字量にもよりますが、弊社に初めて作業をご依頼頂くお客様には標準納期として「1週間～」とご提示させて頂いております。
短納期で業務をお請けしてしまうと、お客様の望むデータを作成する為の仕様確認の時間を十分に取ることが出来ない為、準備期間なども含めて「1週間～」とご提示させて頂きます。
業務の内容によって1週間より短納期でお請け出来る場合もございますので、まずはお問い合わせくださいませ。