更新日 2026.10.23

AIビジネス活用

【無料で足りる？】AIアンケート分析の5ステップ！コピペ用プロンプト付き

数百件集まったアンケートの自由記述を1件ずつ読み、手で振り分けて半日を費やしていませんか。

ChatGPTやGeminiなどの無料版でも、数百件の自由記述の分類と件数化ができます。AIに丸投げすると件数がずれたり架空の意見が混じったりして、報告で信用を落とします。

本記事では、分類・要約・感情分析をAIに任せる5ステップを、コピペ用プロンプト付きで解説します。選択式との掛け合わせ方、ツール別の使い方、学習オフの設定も紹介します。

読み終えるころには、どの不満が何件あるかを根拠付きで説明できる状態になれます。手元のアンケートを用意して読み進めてください。

（株）SHIFT AI 代表取締役 / GMO AI & Crypto株式会社顧問 / 生成AI活用普及協会（GUGA）協議員 / Microsoft Copilot+ PCのCMに出演 / AI活用コミュニティ SHIFT AI（会員40,000人超）を運営。
『日本をAI先進国に』実現のために活動中。Xアカウントのフォロワー数は15万人超え、SNS総フォロワー数：25万人超え（2026/06時点）。

「アンケートのたびに、自由記述を読んで振り分ける作業に時間を取られている」という方は少なくありません。

本記事の手順なら、検算と最終判断は自分で持ったまま、分類や件数表づくりをAIに任せられます。ただ、ファイルを用意して指示を出す作業は、アンケートのたびに繰り返すことになります。

こうした準備から指示の実行までを作業ごと任せられるのが、AIエージェントです。

SHIFT AIでは、AIエージェント無料セミナーを週2回ほど開催しています。CodexかClaude Codeを自分のPCで動かすまで一緒に進めます。以下のボタンから、ご希望の日程を選んでください。

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【5ステップ】AIアンケート分析の手順とコピペ用プロンプト

AIでのアンケート分析は、書き出し・整形・軸決め・分類・報告の5ステップで進めます。

AIでアンケートを分析する5ステップの図解。1.書き出す：CSVやExcelにして個人情報を消す、2.整える：表記ゆれと無回答を整える、3.軸を決める：分類の軸をAIに提案させる、4.分類する：分類して件数を数える、5.報告する：課題と改善案を報告用にまとめる

どのAIを使う場合も、この順番を守ると分類のぶれと件数のずれを抑えられます。

ステップ1：回答をCSVやExcelで書き出して個人情報を消す

AIアンケート分析の最初のステップは、回答をCSVかExcelのファイルに書き出し、氏名などの列を消すことです。AIはファイルの表を読んで集計するため、画面のコピーより正確に件数を扱えます。

よく使われるフォームでは、次の操作で回答を書き出せます。

Googleフォーム：「回答」タブ右上のその他アイコン（︙）から「回答をダウンロード（.csv）」を選ぶ
Microsoft Forms：「応答」タブで「Excelで開く」を選び、ダウンロードされたExcelファイルを使う

Googleフォームの回答画面で、右上のメニューから「回答をダウンロード（.csv）」を選ぶ操作

書き出したら、氏名・メールアドレス・社員番号の列を削除し、各行に「回答ID」として連番を振ります。IDがあると、AIの分類結果と元の回答を後から突き合わせられます。

あわせて、使うAIの学習オフ設定もアップロード前に確認しておくと安心です。設定の場所は、注意点の見出しでAIごとに紹介しています。

生成AIへのファイルの渡し方やチャットの基本操作から確認したい場合は、生成AIの使い方を初心者向けにまとめた以下の記事が役立ちます。

【初心者向け】生成AIの使い方！コツ6つや注意点、勉強法、ビジネス活用を解説｜SHIFT AI TIMES

生成AIの使い方が気になる方に向けて、生成AIの種類や使い方、プロンプトのコツまで紹介しています。ビジネスでの活用シーンと注意点も解説しているので、本記事を読み進めれば生成AIの基本的な使い方が身に付くでしょう。

ステップ2：表記ゆれと「特になし」などの無回答を整える

2つ目のステップは、表記ゆれと意見のない回答をAIに整えさせることです。「スマホ」と「スマートフォン」が別の意見として数えられると、件数が分散して課題が見えにくくなります。

ファイルを添付し、次のプロンプトを送ります。列名の「ご意見」は、手元のファイルの列名に置き換えてください。

あなたはアンケート集計の担当者です。
添付したファイルの「ご意見」列について、次の処理をしてください。
・「特になし」「なし」「とくにない」など、意見がない回答を除外する
・同じ意味の表記ゆれ（例：「スマホ」と「スマートフォン」）を1つにそろえる
・最初に、除外した件数と残った件数を示す
出力は「回答ID｜整えた回答」の2列の表にしてください。

除外した件数と残った件数の合計が、元の回答数と一致しているかを必ず確かめます。一致しない場合は、AIが行を読み落としている可能性があります。

この下処理を先に済ませると、次の分類で同じ意見が別のカテゴリに割れることを防げます。

ステップ3：分類の軸をAIに提案させてから決める

3つ目のステップでは、いきなり分類させず、分類の軸とカテゴリ案をAIに先に出させます。自分で決めたカテゴリだけで分けると、想定していなかった意見が「その他」に埋もれるためです。

添付したアンケートの自由記述を読み、回答を分類するための軸を3つ提案してください。
条件：
・軸ごとに、カテゴリ案を5〜8個と「その他」を挙げる
・カテゴリ同士の意味が重ならないようにする
・各カテゴリに当てはまる回答を、回答IDと原文で1件ずつ示す

軸の例は「不満の種類」「改善してほしい対象」「利用場面」などです。報告で答えたい問いに近い軸を1つ選び、カテゴリ名を自分の言葉に直して確定させます。

ChatGPTがアンケートCSV50件を読み、3つの分類軸と「意見の対象」のカテゴリ・基準・回答例を表で返した画面

軸を先に決めておくと、全件の分類後に「その他」が膨らんで分類をやり直す手戻りを防げます。

頻出語や言葉同士のつながりから回答の傾向を先に眺めたい場合は、ChatGPTでのテキストマイニングの方法を解説した以下の記事が参考になります。

ステップ4：自由記述を分類して件数を数える

4つ目のステップは、確定したカテゴリで全件を分類し、カテゴリごとの件数と割合を出すことです。分類表と件数表を別々に出させると、どの回答がどこに入ったかを後から確認できます。

カテゴリ欄には、ステップ3で確定させたカテゴリ名をそのまま入れて送ります。

次のカテゴリで、自由記述をすべて分類してください。
カテゴリ：価格／使いやすさ／サポート対応／機能の不足／その他
条件：
・1件の回答は1つのカテゴリに入れ、判断に迷う回答は「要確認」とする
・原文にない内容を付け足さない
出力1：「回答ID｜カテゴリ｜原文」の表
出力2：カテゴリごとの件数と割合の表（件数の合計を最後の行に書く）

ChatGPTがアンケートの回答をカテゴリごとの件数と割合の表にまとめ、合計50件・100%と集計のポイントを示した画面

「要確認」に入った回答は、自分で読んでカテゴリを決めます。AIに無理に振り分けさせるより、人が判断する件数を絞り込む使い方のほうが分類の精度は上がります。

ステップ5：集計結果から課題と改善案を報告用にまとめる

最後のステップでは、件数の多い課題と、その根拠になる原文を報告メモにまとめさせます。件数と原文がそろうと、「結局何が課題なのか」という問いにその場で答えられます。

ここまでの分類結果をもとに、上司向けの報告メモを作ってください。
・件数が多い順に課題を3つ挙げ、それぞれ代表的な回答を原文のまま2件ずつ引用する
・課題ごとに改善案を1つずつ出す
・選択式の設問「満足度」を単純集計し、件数と割合を表にする
・原文や件数に基づかない推測には「推測」と明記する

選択式の単純集計も同じ依頼で表にできるため、Excelで別に集計し直す手間はかかりません。改善案はAIの提案なので、自部署で実行できるかを自分で判断して残します。

ChatGPTがアンケートの分析概要を書き、課題ごとに代表的な回答の原文と改善案を並べた報告用の画面

サポート対応の課題と改善案の続きに、満足度1〜5の件数・割合・合計を集計した表が表示された画面

集計表をグラフで見せたい場合は、続けて「満足度を棒グラフにしてください」と頼むと、報告資料に貼れるグラフも作れます。

ChatGPTが満足度1〜5の回答数を棒グラフにし、上司への報告時に押さえたい点を添えた画面

報告メモを提出用のレポートの形に整えたい場合は、生成AIでのレポート作成のコツとプロンプトを紹介した以下の記事が使えます。

選択式と自由記述をAIでアンケート集計する3つの方法

ステップ4の分類結果に選択式の回答を掛け合わせると、報告の説得力を上げる3つの方法が使えます。

どれも自由記述だけの分析では見えない「誰が、なぜ不満なのか」を示せる方法です。

満足度の点数ごとに自由記述の理由を分ける

満足度の設問がある場合は、点数のグループごとに自由記述のカテゴリ別件数を出します。全体の件数だけでは、満足度を下げている理由と、満足している人の理由が混ざってしまうためです。

ファイルの「満足度（1〜5）」と「ご意見」の列を使って、次の表を作ってください。
・満足度が1〜2の人、3の人、4〜5の人の3グループに分ける
・グループごとに、ご意見を前回と同じカテゴリで分類して件数を数える
・グループごとに件数の多いカテゴリを上位3つ示す

たとえば満足度1〜2のグループで「サポート対応」が最多なら、改善の優先順位を数字で説明できます。全体では少数の意見でも、不満を持つ層に集中していることがわかる場合もあります。

この表を報告に添えるだけで、「なぜその課題から手を付けるのか」を根拠付きで示せます。

自由記述をポジティブとネガティブに分けて満足度と照らし合わせる

自由記述の感情分析は、回答をポジティブ・ネガティブ・要望などに分け、満足度の点数と並べて見る方法です。点数と文章の印象が食い違う回答に、見落としやすい本音が隠れています。

「ご意見」の各回答を「ポジティブ」「ネガティブ」「要望」「どちらでもない」に分けてください。
そのうえで、満足度（1〜5）ごとに4つの区分の件数を表にしてください。
満足度が4以上なのにネガティブな回答があれば、回答IDと原文を一覧にしてください。

「要望」を独立させておくと、不満と改善の提案を分けて数えられ、次の施策を考えやすくなります。

満足度ごとにポジティブ・ネガティブ・要望などの件数をまとめた表と、満足度4以上なのにネガティブな回答の一覧

満足度が高いのに不満を書いている回答は、離脱の兆しとして報告する価値があります。皮肉や遠回しな表現はAIが読み違えることもあるため、一覧の原文は自分の目で確認してから使います。

部署や年代などの属性ごとに不満の傾向を比べる

属性の列がある場合は、部署や年代ごとにカテゴリ別の件数と満足度の平均を並べます。部署や年代によって、同じ施策でも効き方が変わるためです。

「部署」列ごとに、ご意見のカテゴリ別件数と満足度の平均を表にしてください。
回答数が10件未満の部署は「参考値」と明記してください。
部署によって目立つ不満の違いを3点にまとめてください。

回答数が少ない属性は、数件の違いで割合が大きく動きます。参考値の印を付けさせておくと、少数の声を全体の傾向と誤って報告せずに済みます。

属性ごとの違いまで示せる報告は、次の施策を誰に向けるかを決める材料として重宝されます。

AIアンケート分析の集計ミスを防ぐ3つの方法

AIの出力をそのまま報告に使わないために、処理の前に1つ、処理の後に2つの確認を入れます。

報告前に確認する、AIの集計ミスを防ぐ3つの方法の図解。1.分けて処理する：回答が多いときは50〜100件ずつに分ける、2.件数を検算する：件数の合計が回答数と一致するか確かめる、3.原文と照合する：各分類から数件を抜き出して元の回答と見比べる

どれも数分で終わる確認ですが、省くと件数のずれや架空の意見に気づけません。

回答が多いときは50〜100件ずつに分けて処理する

回答が数百件を超える場合は、50〜100件ずつに区切って分類させると読み落としを防げます。一度に扱える量には、AIやプランごとに上限があるためです。

50〜100件という区切りは公式の基準ではなく、本記事での目安です。区切った回でも同じカテゴリとプロンプトを使い回します。

区切る単位は回答IDの範囲で指定すると、どこまで処理したかを見失いません。依頼の冒頭で次のように伝えます。

回答IDが1〜100の行だけを、前回と同じカテゴリで分類してください。

区切りごとに件数表を出させておけば、最後に合算するだけで全体の集計が終わり、件数のずれにも気づきやすくなります。

分類ごとの件数を足して回答数と一致するか検算する

分類が終わったら、カテゴリ別件数の合計が回答数と一致するかを最初に確かめます。合計が合わないときは、AIが一部の回答を読み飛ばしたか、同じ回答を2回数えています。

検算は、ファイルの行数と件数表の合計行を見比べるだけで終わります。合わない場合は、次のように差分を探させます。

件数の合計が、ファイルの回答数と一致しません。
分類表に含まれていない回答IDと、2回以上出てくる回答IDをすべて挙げてください。

数字が1つでもずれた資料は、ほかの数字まで疑われます。提出前の検算は、報告全体の信用を守る作業です。

各分類から数件を抜き出して原文と照合する

件数が合っていても分類が正しいとは限らないため、カテゴリごとに数件を抜き出して原文と照合します。AIは文脈を読み違えることがあります。

カテゴリ「サポート対応」に分類した回答から、5件を選んで回答IDと原文のまま示してください。
要約や言い換えはしないでください。

示された回答IDを元のファイルで検索し、原文が一字一句同じかを確かめます。報告に引用する回答は、全件この照合を済ませてから使います。

照合で誤りが続くカテゴリは、カテゴリの定義が曖昧な可能性があります。定義の一文を足して分類をやり直すと、次回からの精度も上がります。

「アンケートのたびにファイルを用意し、プロンプトを貼り直している」なら、その繰り返しはAIエージェントに任せられます。検算と照合だけを自分の仕事に残せます。

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アンケート分析におすすめのAIツール5選と無料でできる範囲

アンケート分析に使いやすいAIツールは次の5つで、うち4つは無料でも試せます。

アンケート分析におすすめのAIツール5選の図解。ChatGPT：無料版でもCSV・Excelを集計、Gemini：スプレッドシートを読んでグラフ作成、Claude：無料プランでもファイルを分析、Copilot in Excel：Excelの中でそのまま分析、AIテキストマイニング by ユーザーローカル：無料登録で頻出語を可視化

本記事のプロンプトは、ChatGPT・Gemini・Claudeのどれでもそのまま使えます。

ChatGPT：無料版でもCSVやExcelを読み込んで集計できる

ChatGPTの料金ページ。無料版（¥0）、Go（¥1,400）、Plus（¥3,000）、Pro（¥16,800から）の月額と機能 — 出典：ChatGPT

ChatGPTは、無料版でもCSVやExcelのファイルを添付してデータ分析ができるAIです。公式ヘルプでは、無料版ユーザーもデータの分析とファイルのアップロードを利用できると案内されています。

使い方は、入力欄の「＋」からファイルを添付し、本記事のプロンプトを送るだけです。

ただし無料版は、データ分析とファイルのアップロードに有料プランより厳しい利用上限があります。

プラン名	月額	内容
無料版	0円	データ分析・ファイルのアップロードは上限あり
Go	1,400円	無料版よりアップロードできる量が多い
Plus	3,000円	メッセージ送信とアップロードの上限を拡大
Pro	16,800円から	利用枠を3段階から選べる

月数回のアンケートなら、無料版で試し、上限に何度も達してから有料プランを検討すれば十分です。
※料金は2026年10月時点の公式サイトの表示額（税込）です。
>ChatGPTの料金ページはこちらから

Gemini：スプレッドシートを読み込んでグラフまで作れる

Geminiのプラン比較ページ。無料、Google AI Plus（¥725）、Pro（¥2,900）、Ultra（¥14,500）の月額と特典 — 出典：Google

Geminiは、無料のGeminiアプリでスプレッドシートを読み込み、内容の分析とグラフ作成ができるAIです。Googleフォームで集めた回答をスプレッドシートで管理している人と相性がよいツールです。

入力欄の「＋」からファイルを追加し、本記事のプロンプトを送ります。無料で使う場合は、一定期間に分析できるファイル数に制限があります。

プラン名	月額	内容
無料	0円	ファイルの分析は一定期間の件数に制限あり
Google AI Plus	725円	無料版の2倍の使用量上限
Google AI Pro	2,900円	無料版の4倍の使用量上限
Google AI Ultra	14,500円から	Google AI Proの5倍以上の使用量上限

大規模なアンケートを毎月扱う場合は、使用量上限の大きい有料プランが安定します。
※料金は2026年10月時点の公式サイトの表示額（税込）です。
>Geminiのプラン比較ページはこちらから

Claude：無料プランでもファイルを読み込んで分析表を作れる

Claudeの料金ページ。Free（$0）、Pro（$18）、Max（$110から）の各プランの料金と機能 — 出典：Claude

Claudeは、無料プランでもCSVなどのファイルを読み込み、分析やグラフ作成ができるAIです。長い自由記述を読み取って要点を整理する作業に向いています。

CSVはそのまま添付できます。Excel形式（.xlsx）は、設定の「コード実行とファイル作成」をオンにすると読み込めます。

プラン名	月額	内容
Free	0ドル	日常的な利用向け。5時間ごとに上限がリセット
Pro	22ドル（年払いは月18ドル）	5時間あたりFreeの5倍以上の使用量
Max	110ドルから	Proの5倍または20倍の使用量

長い自由記述を読ませたい人は、Freeで試してからProを検討できます。
※2026年10月時点の公式サイトの表示額（ドル建て・消費税込み）です。
>Claudeの料金ページはこちらから

Copilot in Excel：Microsoft 365 Personal以上ならExcelの中で分析できる

Microsoft 365のPersonal・Family・Premiumの年額料金と、Copilot搭載のWordやExcelなどの記載 — 出典：Microsoft

Copilot in Excelは、Microsoft 365 Personal以上の契約でExcel内から使えるAIです。公式サポートでは、アンケート結果の要約やテーマ・感情の特定ができると案内されています。

Microsoft Formsの回答をExcelで開き、リボンの「Copilot」から本記事のプロンプトと同じ内容を依頼します。

プラン名	月額	内容
Microsoft 365 Personal	2,130円（年額21,300円）	1人で利用。ExcelなどでCopilotを使える
Microsoft 365 Family	2,740円（年額27,400円）	最大6人で共有。AI機能は契約者本人のみ

Excelで集計している人は、ファイルを別のAIへ移さずに分析まで済ませられます。
※料金は2026年10月時点の公式サイトの表示額（税込）です。
>Microsoft 365の製品比較ページはこちらから

Copilot in Excelを使う前の準備や、関数の生成・グラフ化といった活用例は、以下の記事で解説しています。

AIテキストマイニング by ユーザーローカル：無料登録で自由記述の頻出語を可視化できる

AIテキストマイニング by ユーザーローカルで自由記述を解析し、頻出語をワードクラウドで表示した画面 — 出典：ユーザーローカルAIテキストマイニングによる分析

AIテキストマイニング by ユーザーローカルは、無料のユーザー登録で使える解析ツールです。よく出る言葉を大きく示すワードクラウドで、回答の傾向をひと目でつかめます。

文章を貼り付けるか、CSVやExcelなどのファイルを読み込ませて使います。解析できる量には、1回あたりの上限があります。

プラン名	月額	内容
無料ユーザー登録	0円	・1回10,000文字・10MBまで解析・2つの文書の比較など、より高度な機能も使える

AIテキストマイニングは件数の集計や改善案づくりには向かないため、ChatGPTなどで分類する前に全体像をつかむ用途で使うと効果的です。
>AIテキストマイニング by ユーザーローカルはこちらから

AIにアンケートを読み込ませる前の3つの注意点

アンケートをAIに渡す前に、情報漏えい・学習への利用・社内ルールの3つの注意点を押さえておく必要があります。

AIにアンケートを読み込ませる前に知っておきたい3つの注意点の図解。1.個人情報は入力しない：氏名や社員番号は情報漏えいにつながる、2.学習設定を確認する：初期設定のままだと回答が学習に使われる、3.社内ルールに従う：会社のアンケートはAI利用ルールに沿って扱う

どれか1つでも見落とすと、分析の成果より大きな損失を招きます。

氏名や社員番号を入力すると情報漏えいにつながる

個人を特定できる情報をAIに入力すると、漏えいや意図しない利用のおそれが生じます。個人情報保護委員会も、生成AIへの個人情報の入力に注意を呼びかけています。

注意したいのは、氏名の列を消しても、自由記述の中に次のような個人名が残る場合です。

上司・同僚の名前：「◯◯課長の対応が遅い」など
顧客・取引先の名前：「△△様の案件で困った」など
回答者自身の情報：「営業部の□□です」など

アップロード前に「さん」「様」「課長」などで検索し、見つかった名前を「Aさん」などに置き換えます。
出典：生成AIサービスの利用に関する注意喚起等（個人情報保護委員会）

個人情報を含む回答を外部のサービスに入力すると、回答者との信頼関係まで損ないます。

初期設定のままだと回答がAIの学習に使われる

個人向けのChatGPT・Gemini・Claudeでは、設定をオフにしない限り、会話がAIモデルの学習に使われる場合があります。社内アンケートを扱う前に、使うAIの設定を確認しておきます。

AI	学習をオフにする場所
ChatGPT	設定→データコントロール→「すべての人のためにモデルを改善する」をオフ
Gemini	設定とヘルプ→アクティビティ→「オフにする」
Claude	設定→プライバシー→「AIモデルの改善を支援する」をオフ

オフにしても、すぐにデータが消えるわけではありません。たとえばGeminiでは、オフにした後の会話も最長72時間はアカウントに保存されると案内されています。

設定を済ませておけば、手元のアンケートを安心して試せる状態になります。
出典：ChatGPTのデータ管理（OpenAI）／Geminiアプリのプライバシーハブ（Google）