アンケートの自由記述（フリーコメント）は、選択式では拾えない「本音」が詰まっています。しかし数が多いと集計が難しく、読んで終わりになりがちです。本記事では、自由記述をテーマと感情で分類・集計し、改善に活かす方法を解説します。
自由記述に価値がある理由
選択式の設問は「用意した選択肢の範囲」しか分かりませんが、自由記述には想定外の要望や具体的なエピソードが含まれます。ここを分析できるかどうかで、改善の質が変わります。
分析の進め方
- テーマで分類：各コメントが何について述べているか（価格、品質、対応、使いやすさ等）でタグ付けする。
- 感情を判定：ポジティブ／ネガティブ／中立を付ける。
- 集計する：テーマ×感情で件数を数え、多い不満・多い称賛を洗い出す。
大量の記述をAIで分類・集計する
数百〜数千件のコメントを人手で分類するのは現実的ではありません。AIを使えば、各コメントのテーマと感情を自動で判定し、集計まで一気に行えます。似た内容の使い回しやまとめ処理で、費用も抑えられます。テキスト分類の実務ガイドの考え方がそのまま応用できます。
結果の活かし方
- ネガティブが多いテーマ＝優先的な改善対象。
- ポジティブが多いテーマ＝広告・LPで訴求できる強み。
- 代表的なコメントを社内共有し、現場の納得感を高める。
quonel の「レビュー分析」は、自由記述の分類・感情×観点の集計・代表コメント抽出まで自動化します。ツール画面にコメントを貼る（CSV対応）だけで使えます。
よくある質問
アンケートの自由記述はどう分析すればいいですか？
テーマ（観点）と感情で分類し、件数を集計すると全体傾向が見えます。代表的なコメントを併せて見ると、改善アクションにつなげやすくなります。
大量の自由記述でも集計できますか？
はい。まとめて分類・集計する設計なら、数百件規模でも低コストで「声」を定量化できます。