1.アンケート分析の重要性

企業にとって顧客へのアンケートは貴重な情報源である。多くの企業では、商品・サービスの品質向上を図るため、アンケートを活用して顧客からのフィードバックを収集している。これにより、企業は市場のニーズや期待を捉えることができる。一方、顧客はアンケートへの回答を通じて、企業に自らの経験や意見、要望を伝えることができる。

ただし、アンケートを実施するだけでは十分ではない。アンケート結果を分析し、その結果をもとに経営判断やサービス改善に活かすことが求められる。顧客の声を経営に反映させることは、顧客の満足度を高め、市場での競争力を保つうえで効果的である。したがって、アンケートの実施とその結果の分析・活用は、現代の経営において重要な要素といえる。

今日、生成AIの技術は急速に進化しており、アンケートの分析についても、AIを用いることで迅速かつ効率的に行い、より的確な戦略を速やかに導き出すことができるようになっている。アンケート分析は、新たな局面を迎えているといえる。

以下では、この生成AIを活用したアンケート分析について、その実態と可能性を述べる。

2.生成AIを活用したアンケート分析と従来のアンケート分析の比較

顧客にアンケートへの回答を求める場面は様々である。たとえば、商品・サービス購入後の品質評価や満足度、改善要望を得るためにアンケートが用いられる。利用者の直接の声や要望を収集するために、これを頻繁に行っている業界もある。企業の社員研修の際にも、研修の効果や内容の適切性を評価するために受講者にアンケートが実施されることが多い。

従来のアンケート分析では、多くの場合、人の手によって回答の集計や分析が行われる。これには限界があり、特に自由記述の回答などはバイアスが入りやすく、また集計に時間がかかるという問題もある。また、分析者の過去の経験や先入観に基づく分析が行われることもあるだろう。

近年では生成AI技術の進化により、顧客アンケートの分析方法が大きく進化している。生成AIを用いることでより深度ある分析が可能となり、複雑なデータからも有益な情報を引き出すことができるようになった（図表1）。

生成AIによる顧客アンケート分析は、主に以下の2つの工程に分けられる。1つは、顧客の声を分析する工程であり、多様な意見や感想を統合し、トレンドや要望のパターンを抽出する。もう1つは、分析結果を基にした企画立案の工程であり、得られた情報をもとに新しい商品開発やサービス改善の提案が行われる。このように、生成AIを活用することでアンケート分析の質と効率が大幅に向上し、企業の意思決定においてより精緻な判断が可能となっているのである。

3.生成AIを活用したアンケート分析の具体例

生成AIの活用によりアンケート分析の風景は大きく変わりつつある。ここでは、筆者が実際に行っているDXセミナーアンケート結果に基づいて生成AIで分析を行う。生成AIによるアンケート分析のプロセスは、セミナーに関する評価分析とアンケートの意見から想定される企画立案分析に大別される。

まず、アンケート結果におけるセミナーに関する評価分析では、生成AIに対してアンケート結果を読みこませる。その後「アンケート結果をもとに満足度評価をお願いします」と入力したところ、生成AIはアンケート結果データを確認したうえで、データに基づいた正確な満足度評価を生成した（図表2）。

その後、2つ目のステップでは、アンケートの意見から想定される企画立案分析を行う。「アンケート結果をもとに新規のセミナーの企画立案をお願いします。」と入力したところ、生成AIは、受講者から寄せられた今後希望するテーマを分析したうえで、次回のセミナーのテーマとして「DXの実践」、「働き方改革と人材不足の対応策」、「リスクマネジメントと災害・防災対策」を提案してきた（図表3）。

4.AIアンケート分析の可能性

生成AIを活用したアンケート分析のメリットは多岐にわたる。最も大きなメリットとして、短時間での高精度な分析が挙げられる。従来のアンケート分析では、相応の時間と労力を要したが、生成AIを使用することで、大量のアンケートデータも迅速に処理することができるようになった。さらに、顧客からの意見や要望の中には微妙なニュアンスや複雑な背景が含まれることが多いが、生成AIはそのような情報も適切に理解し、分析する能力をもつ。

また、生成AIのもつ学習能力は、アンケート分析の質をさらに向上させる要因となっている。たとえば、同じ企業や団体から継続してアンケートデータを取り込むことで、生成AIはその組織の特徴や顧客の傾向を学習し、より適切な分析結果を出力するように進化する。このような学習を通じた進化により、企業はアンケート分析の質を継続的に向上させることができる。

さらに今後は、生成AIの進化に伴い、アンケート以外のデータも組み合わせた分析も可能となり、より総合的な情報が得られるようになるだろう。たとえば、アンケートデータと過去の購買履歴や顧客の行動データを組み合わせることで、より詳細な顧客プロファイルを構築したり、新たなビジネスチャンスを発見することにつながる。

加えて、生成AIを活用することで、アンケートのデザイン自体の改良や最適化も可能となる。従来のアンケートは、質問や選択肢に似通ったものが散見されるが、生成AIの導入により、顧客の回答傾向や興味・関心を反映した柔軟なアンケート設計ができるようになる。

以上のように、生成AIを活用したアンケート設計・分析は、従来の方法と比較して大きく進歩している。この新しい技術を最大限活用することにより、経営者やマーケターなどは、市場のニーズ・期待に応える適切な判断を下すことができるようになるだろう。