アンケートの自由記述をAIで分類するには｜分類基準・原文確認・集計のPoC設計

アンケートの自由記述を読み、意見ごとに分類して集計する。回答が増えるほど、担当者の判断や確認に時間がかかります。この工程をAIで補うなら、先に決めたいのは分類名と数え方です。

PoCでは、一つの調査を対象に、分類の候補を作り、担当者が原文と照合して集計を確定するところまで試します。AIが書いた要約だけを読んで、顧客全体の傾向や改善の優先順位を決める設計にはしません。

分類結果を何に使うか決める

商品改善に使うのか、問い合わせ対応を見直すのかで、必要な分類は変わります。「良い・悪い」だけでは、改善する箇所を特定できないことがあります。反対に、分類を細かく分けるほど、担当者が迷う項目も増えます。

まず、最終的に作る集計表と、そこで判断したいことを決めます。分類名には、該当する回答例、含めない例、判断できない場合の扱いを添えます。判断が割れる回答は、AIへ渡す前に担当者同士で基準を確認します。

既存サービスで分類と出力を試す方法もあります。ユーザーローカルの公式案内では、自由回答の分類ラベルを設定し、結果を確認・修正してCSVへ出力する流れが示されています。自社の分類、確認画面、保存先との連携が既存サービスで足りるかを確かめてから、個別開発の範囲を決めます。

自由記述だけを切り出すと、何を聞いた回答なのかがわからなくなります。設問文と回答IDを残し、分類結果から元の回答へ戻れる形にします。

氏名や連絡先など、分類に不要な情報は入力対象から外します。自由記述の本文にも個人や取引先を特定する情報が含まれるため、見出しの列だけで判断せず、入力してよい範囲を確認します。

回答が空欄、判読できない、質問と無関係といった場合は区別して記録します。いずれも一律に「その他」へ入れると、どの確認作業が残っているのか見えにくくなります。

一人が価格と操作性の両方に触れた場合、一つの分類だけを付けると片方の意見が落ちます。複数の分類を許すか、意見ごとに分割するかを決めます。

架空の回答に「料金には満足しているが、初回設定の場所がわかりにくかった」と書かれているとします。「満足」だけに分類すると設定の課題が消え、「不満」だけでは価格への評価が消えます。

この例では、価格と初回設定を分け、それぞれの評価と根拠となる文を残す方法があります。元の回答IDは共通にし、回答者数を集計するときは重複を除きます。この例は分類設計の説明であり、実際の顧客の回答ではありません。

複数分類を許す場合、分類別の件数を足しても回答者数とは一致しません。集計表には分母と数え方を記載し、AIの文章生成で件数を推測させず、確定した分類データから計算します。

分類結果には、回答ID、分類、根拠となる原文、要確認の理由を残します。短い回答や、否定表現を含む回答、どの対象を指すか不明な回答は、推測で細かく分類せず保留にできるようにします。

「使わない」と書かれているだけなのに、「価格が高いから使わない」と理由を補う処理は誤りです。少数の強い意見も、全体の要約で消えていないか確認します。重要な意見を担当部署へ回す基準は、出現件数だけとは分けて決めます。

検証では、担当者が確定した分類と比べ、誤分類、付け忘れ、不要な分類、根拠の取り違えを別々に記録します。調整に使った回答とは別の回答でも試し、よくある意見だけで評価しないようにします。

AIが分類を終えるまでの時間だけでは、実務の負担は判断できません。資料の準備、保留の確認、分類の修正、集計表の点検まで含め、手作業で同じ成果物を完成させた場合と比べます。

試す前に、どの誤りは運用上許容できないかを決めます。たとえば、担当部署への確認が必要な意見の見落としは、分類全体の平均と分けて扱います。根拠へ戻れない出力や、修正がしにくい画面なら、処理が速くても改善が必要です。

最初は対象回答を担当者が確認する範囲に絞ります。確認結果を踏まえて対象を増やすときも、未確認の集計を確定版として共有しない運用にします。

見積もりでは、回答の形式と件数、設問数、分類数、複数分類の有無、修正画面、保存先との連携を伝えます。入力データを整える工程と、分類・集計を行う工程を分けると、必要な開発範囲を相談しやすくなります。

AiPHAのPoC開発サービスは開発・検証20万円〜、10日でAIエージェントを納品する案内です。金額は対象業務と開発範囲に応じた見積もりで、AIサービスの利用料など別途必要な費用は事前に確認します。希望する確認画面や連携まで含められるか、着手前に範囲をそろえてください。

運用では、分類基準を変える担当者と、集計を承認する担当者を決めます。基準を変更した前後の調査を比べるなら、同じ基準で集計し直すか、比較条件が変わったことを注記します。継続的な保守も別途相談となります。

回答が少なく、担当者が短時間で読めるなら、まず分類表を整える方法があります。分類基準が定まらない段階や、確認を担当する人がいない段階では、AIの出力を評価する準備から始めます。

AiPHAの無料相談はオンライン30分です。生の回答を送る前でも、設問、データ形式、集計表の見本、確認に困る回答の特徴を共有できます。既存ツールで試す範囲と、個別に開発する範囲を整理します。