「ChatGPTでアンケート分析ができると聞いたけど、どんなプロンプトを使えばいいの？」
「自分で試してみたけど、意味のある分析結果が得られない…。」
「大量のアンケートデータを効率的に分析する方法が分からない…。」
こういった悩みを持っている方もいるのではないでしょうか？
本記事では、アンケートデータを効果的に分析するための具体的なプロンプト例と実際の分析結果を、誰でもタスク形式で使える生成AIツール『Taskhub』を提供する弊社が実際に使っているプロンプトをご紹介します。
初心者の方でも簡単に実践できる内容となっていますので、ぜひ最後までご覧ください。
アンケート分析プロンプトご利用ガイド
以下のプロンプトは品質を保証するものではありません。ご自身の用途に合わせてカスタマイズしながら、最も使いやすいプロンプトを作成してみてください。
こんな人におすすめ！
- マーケティング担当者で大量のアンケートデータを効率的に分析したい方
- 研究者やアナリストでテキストマイニングの前処理を効率化したい方
- カスタマーサポート部門で顧客の声を体系的に整理したい方
アンケート分析プロンプトで得られる効果
- 自由記述回答の傾向を短時間で把握できる
- 回答のカテゴリー分類が自動化できる
- データに基づく具体的な施策提案が得られる
アンケートデータの分析は時間がかかり、また主観が入りやすい作業です。このプロンプトを活用することで、データ分析の工数を大幅に削減しながら、客観的な視点での分析が可能になります。
それでは実際のプロンプトを見ていきましょう。
アンケート分析プロンプトの3つのメリット
1. 大量のアンケートデータを効率的に分析可能
- アンケート回答の自然言語処理による高速な分析
- 記述式回答から主要なキーワードやトレンドを自動抽出
- 定性データの定量化による客観的な分析が可能
→ 人手による分析と比較して、作業時間を大幅に短縮できます。
2. 多角的な視点での分析と洞察の獲得
- クロス集計や相関分析の自動実行
- 回答者の属性別の傾向分析
- 予期せぬインサイトの発見をサポート
→ より深い顧客理解やマーケティング施策の立案に活用できます。
3. 一貫性のある分析と結果のビジュアル化
- 分析基準の統一による客観的な結果
- グラフや図表の自動生成
- レポート作成の自動化サポート
→ プロフェッショナルな分析レポートの作成時間を短縮できます。
これらのメリットにより、アンケート分析の質を向上させながら、作業効率を大幅に改善することが可能です。ChatGPTのプロンプト活用は、データ分析業務の効率化と高度化を実現する強力なツールとなっています。
アンケート分析プロンプトのご紹介
プロンプト1：基本的なアンケート分析
以下のアンケートデータを分析してください：
#ターゲット
例：
- マーケティング担当者
- データアナリスト
- 商品企画担当者
- 顧客サービス担当者
- 経営企画担当者
#用途
例：
- 顧客満足度調査の分析
- 商品開発のための市場調査
- サービス改善点の特定
- トレンド把握
#分析の観点
1. 主要な傾向や特徴
2. 回答者の属性による違い
3. 改善すべき点の抽出
4. 具体的なアクションプラン
[アンケートデータをここに貼り付け]
プロンプト2：自由回答の感情分析
以下の自由回答コメントを分析してください：
#ターゲット
例：
- カスタマーサポート担当者
- サービス改善担当者
- 商品開発チーム
- ブランドマネージャー
- マーケティングリサーチャー
#用途
例：
- 顧客の声の感情分析
- 主要な不満点の特定
- 改善要望の分類
- 好評ポイントの抽出
#分析内容
1. ポジティブ/ネガティブの分類
2. 主要なキーワード抽出
3. 優先的に対応すべき課題
4. 具体的な改善提案
[自由回答データをここに貼り付け]
プロンプト3：クロス集計分析
以下のデータでクロス集計分析を実施してください：
#ターゲット
例：
- ビジネスアナリスト
- 市場調査担当者
- 商品戦略担当者
- セールスマネージャー
- マーケティング戦略担当者
#用途
例：
- 顧客セグメント分析
- 購買行動の相関関係把握
- ターゲット層の特定
- 販売戦略の立案
#分析要望
1. 年齢層×購買頻度
2. 性別×商品カテゴリー
3. 収入層×支出額
4. 具体的な提案事項
[集計データをここに貼り付け]
アンケート分析プロンプトの実行例を３つ紹介
それではプロンプトの実例を見てみましょう。ご自身の活用イメージをより膨らませてみましょう。
前述のプロンプトテンプレートの命令文に、以下の入力プロンプトを記入し、実行しました。
実行例1：顧客満足度調査の分析
このプロンプトをご紹介したプロンプトに記載しています。
入力プロンプト:
以下の顧客満足度調査の結果を分析し、主要なポイントと改善提案を提示してください。[データ]
アウトプット例:
【分析結果サマリー】
- 全体満足度: 3.8/5.0
- 最も評価が高い項目: 接客態度（4.2/5.0）
- 最も改善が必要な項目: 待ち時間（2.9/5.0）
【主な発見】
1. 年齢層による満足度の差が顕著
2. リピート率と満足度に強い相関関係
3. 休日と平日で評価に大きな差
【改善提案】
・予約システムの導入
・スタッフ増員の検討
・顧客フィードバックの定期的な収集
実行例2：従業員エンゲージメント調査
このプロンプトをご紹介したプロンプトに記載しています。
入力プロンプト:
従業員100名の職場環境調査の結果を分析し、主な課題と解決策を提示してください。[データ]
アウトプット例:コピーする
【分析結果概要】
- 回答率: 92%
- 総合満足度: 65%
- 最大の課題: コミュニケーション不足
【クロス分析結果】
1. 部署別満足度の差異
2. 勤続年数による意識の違い
3. 役職レベルでの認識ギャップ
【提言】
・定期的な1on1ミーティングの実施
・社内コミュニケーションツールの改善
・キャリアパスの明確化
実行例3：商品開発のためのマーケット調査
このプロンプトをご紹介したプロンプトに記載しています。
入力したプロンプト:
「新商品開発のための市場調査結果（500名回答）を分析し、商品化への示唆を導き出してください。[データ]」
アウトプット例:
【市場分析結果】
- ターゲット層: 30-40代女性
- 価格許容範囲: 3,000-5,000円
- 主要競合製品との差別化ポイント
【消費者ニーズ】
1. 使いやすさへの要望が最多
2. デザイン性を重視
3. 環境配慮への関心が高い
【商品化への提言】
・ユーザビリティテストの実施
・環境配慮型パッケージの採用
・SNSでの情報発信強化
アンケート分析プロンプトの注意点
アンケート分析にChatGPTを活用する際の重要な注意点について、以下3つのポイントを解説します。
1. データの前処理と形式の統一
アンケートデータをChatGPTに入力する際は、一定の形式に整理することが重要です。
- 生データをそのまま入力すると、ChatGPTが適切に解析できない可能性があります
- データの形式を統一し、CSV形式やリスト形式など扱いやすい形に整理しましょう
- 個人情報や機密情報は必ず削除または匿名化してください
2. プロンプトの具体性と明確な指示
分析の精度を上げるために、プロンプトは具体的に指示を出す必要があります。
- 分析の目的や求めたい結果を明確に指定する
- データの特徴や背景情報も含めて伝える
- 出力フォーマットを指定（例：グラフ化、表形式、文章での説明など）
3. 結果の検証とバイアスへの注意
ChatGPTの出力結果は必ず人間がチェックする必要があります。
- AIの解釈にバイアスがないか確認
- 数値の整合性や論理的な矛盾がないかチェック
- 必要に応じて複数回プロンプトを調整して分析を行う
これらの注意点を意識することで、より精度の高いアンケート分析が可能になります。ChatGPTはあくまでも分析ツールの一つとして活用し、最終的な判断は人間が行うことが重要です。
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ChatGPTでアンケート分析 をする際のプロンプトのまとめ
生成AIの活用が加速する中、アンケート分析の効率化においてもChatGPTの活用が注目を集めています。本記事では、アンケート分析を効率的に行うためのプロンプトやテクニックをご紹介してきました。
これらのプロンプトを活用することで、以下のような効果が期待できます：
- アンケートデータの迅速な整理と分類
- 客観的な傾向分析とインサイトの抽出
- 定性データの効率的な数値化
- レポート作成時間の大幅な削減
しかし、プロンプトの作成や調整には専門的なノウハウが必要です。そこでおすすめなのが、生成AI活用プラットフォーム「Taskhub」です。
Taskhubは200種類以上の実用的なAIタスクを搭載し、アンケート分析をはじめとする様々な業務を効率化できます。Azure OpenAI Serviceを基盤としたセキュアな環境で、すぐに効果を実感できる日本初のタスク型インターフェースを提供しています。
本記事で紹介したプロンプトをさらに効果的に活用したい方は、ぜひTaskhubのサービス概要資料をダウンロードしてください。具体的な活用事例や特徴を確認いただけます。
