アンケートの集計と自由記述の要約をAI（Claude）に任せる方法｜分類の軸から作らせるプロンプト例つき【2026年版】

2026年8月17日 2026年8月17日

Trash-B合同会社

アンケートを取ったところまではよかった。選択肢の集計は出したものの、自由記述の欄が数十件たまったまま手つかずになっている。お客様アンケートや社内アンケートを自分で集計している方に向けて書いています。

結論からお伝えします。アンケートで時間を食っているのは数を数える作業ではなく、自由記述を読んで「で、何が言われているのか」を言葉にする作業です。ここはAIに任せられます。この記事では、任せていい範囲と任せてはいけない範囲を線引きしたうえで、そのままコピーして使えるプロンプトをご紹介します。

止まるのは集計ではなく自由記述

アンケートの作業を分解すると、4つに分かれます。どこで手が止まっているか、ご自身の作業を思い浮かべながら見てください。

作業	中身	つらさの正体
配る・集める	紙かWebフォームで回収する	集まるまで待つしかない
選択肢を数える	件数と割合を表にする	単純だが件数が多い
自由記述を読む	何を言われているのかを掴む	読んでも言葉にならない
まとめる	報告できる形にする	誰に何を伝えるか決まっていない

Webフォームの集計機能が解決してくれるのは2つ目までです。3つ目の「自由記述を読む」は、機能では埋まりません。40件の文章を読み終えたころには最初の10件を忘れていて、結局「おおむね好評でした」としか書けない。よくある行き詰まり方です。

選択肢の集計そのものをラクにする話はExcel・CSVの集計をAIに任せる方法にまとめています。この記事はその先、数字にならない部分を扱います。

任せていい仕事と、任せてはいけない仕事

先に線引きをはっきりさせます。ここが曖昧なまま使うと、AIが出した要約をそのまま社内に配ってしまい、あとで「そんなことは書いていない」ともめます。

区分	内容
任せていい	自由記述の分類／分類の軸そのものの候補出し／原文を添えた要約／件数の少ない意見の抜き出し／報告文の下書き
任せない	件数と割合の最終確認／回答者が誰か分かる記述の扱い／設問がよかったかどうかの結論／人の評価や処遇に直結させる判断

考え方は長い資料を読む時間がないときAIに任せる方法と同じです。読む速さはAI、意味づけの責任は人。この一線を引いておくと、あとから見直すときに疑うべき場所がはっきりします。

とくに社内アンケートは注意が必要です。「1人しかいない部署」「入社時期が特定できる書き方」は、匿名で集めたつもりでも書いた人が分かってしまいます。処遇に関わる使い方をする場合は、社内での扱いを決める前に社会保険労務士へご確認ください。

渡す前の3つの下ごしらえ

ここを飛ばすと精度が落ちます。5分で終わります。

名前と連絡先の列を消す。回答の中身だけを残します。氏名・メールアドレス・電話番号は集計に使いません
本文中の固有名詞を置き換える。「〇〇店の△△さん」は「A店の担当者」に直します。人物評価がそのまま残ると、報告の場で話が脱線します
1行1回答の形にそろえる。Excelなら1列に縦並び。改行だらけの回答は1件ずつ番号を振っておきます

どこまで消すべきかの判断基準は会社でAIに入れていい情報・ダメな情報に整理してあります。お客様の声を扱うときは、社内で先にルールを決めておいてください。

そのまま使えるプロンプト3種

① 分類の軸をAIに作らせる

いきなり「分類して」と頼むと、AIは無難なカテゴリを勝手に決めます。軸を先に出させて、人が選ぶ。この順番にすると精度が変わります。

これからアンケートの自由記述を貼ります。まだ分類はしないでください。
まず、この回答群を分けるとしたらどんな軸がありうるかを、5つまで挙げてください。
それぞれの軸について、当てはまりそうな回答の番号を3件ずつ例示してください。
どの軸にも入らない回答があれば、その番号も挙げてください。

出てきた軸を見て、自社の関心に合うものを2つか3つ選びます。「価格」「接客」「待ち時間」のように誰でも思いつく軸だけでなく、「来店前の期待とのズレ」のような軸が混ざってくることがあります。拾いたいのは後者です。

② 選んだ軸で分類し、原文を並べる

次の3つの軸で回答を分類してください：（ここに軸を書く）
表にして、列は「軸／件数／回答番号／原文のまま引用（3件まで）」としてください。
・言い換えず、原文のまま引用してください
・1つの回答が複数の軸にまたがる場合は、両方に入れて理由を書いてください
・どの軸にも入らない回答は「その他」に分け、捨てないでください

「原文のまま引用」の一文が要です。これを書かないとAIはきれいな言葉に整えてしまい、お客様が実際に使った言い方が消えます。「安い」と「思ったより高くなかった」は、報告書では同じ扱いになっても、意味はまるで違います。

③ 少数だが重い意見を拾う

件数の多い順に並べると、1件しかない指摘は表の下に沈みます。ところが商売に効くのは、その1件だったりします。

件数は無視して、次の3つに当てはまる回答だけを抜き出してください。
・具体的な場面が書かれているもの（いつ・どこで・何が起きたか）
・二度と来ないと読み取れるもの
・良い評価のうち、理由まで書かれているもの
それぞれ原文を引用し、なぜその分類にしたかを1行で添えてください。推測で補わないでください。

3つ目を入れておくのがコツです。褒めてもらった理由が言葉で残ると、そのまま販促に使えます。不満の声への返信文が必要になったときはクレーム対応の返信文をAIに任せる方法もあわせてどうぞ。

よくある失敗は「数えて終わる」

集計後の報告でつまずくパターンは、だいたい次の2つです。

失敗	起きること	直し方
件数だけ数えて終わる	「満足80%」で会議が終わり、翌月も何も変わらない	軸ごとに原文を1件添える
カテゴリを先に決める	用意した箱に入らない声が「その他」で消える	①で軸から作らせる

もうひとつ、AIが出した分類をそのまま信じないでください。「その他」に入った回答だけは、必ず人が目を通します。ここに新しい論点が眠っていることが多く、件数も少ないので数分で読めます。