Excel でアンケートの評価とコメントを分析する

著者: AILesson8 分でセットアップテスト済み:ChatGPTレビュー日: 2026-08-28

クイック回答

評価の分布と、追跡可能なコメントテーマおよび回答バイアスの限界を組み合わせる. 入力するもの: アンケートの質問と意思決定, 項目、尺度、サンプル, 番号を付けて匿名化したコメント. 期待される結果: 件数、テーマ、根拠、裏づけられない主張を含む混合手法のアンケート要約.

コンテキストを追加

テキストはこのブラウザ内に留まります。AILesson Prompts は、そのテキストをモデルやサーバーに送信しません。

アンケートの質問と意思決定項目、尺度、サンプル番号を付けて匿名化したコメント

あなたのプロンプト

未入力のフィールドはプレースホルダーとして表示されたままなので、プロンプトをコピーして編集できます。

Excel を使ったアンケート評価と自由記述コメントの分析を設計し、報告してください。

アンケートの質問と意思決定：
[question]

項目、評価尺度、招待数、回答数、グループ：
[structure]

番号を付けて匿名化したコメント：
[comments]

評価の分析とコメントのコーディングは関連づけつつ、明確に分けてください。件数、分布、適切な場合に限った中央値または平均値、欠損、回答率、各グループのサンプル数を報告してください。小規模なテーマ別コードブックを作成し、1 件のコメントに複数のテーマを割り当てられるようにして、根拠としてコメント ID を添えてください。また、出現頻度と重要性を区別してください。未回答バイアスを検討せずに、回答者の結果を招待者全体へ一般化しないでください。根拠に裏づけられた所見、矛盾、少数意見、データでは裏づけられない主張を返してください。

Playgroundで試す

デフォルトで非公開プロンプトの組み立てはブラウザ内で行われます。組織が許可しない限り、機密情報を AI サービスに入力しないでください。

入力から結果へ

具体例

具体的なコンテキストを加えると、このレシピが実用的な結果になる様子をご覧ください。

実際の入力

アンケートの質問と意思決定: 新しいオンボーディング研修後、参加者はどの程度役に立ったと感じましたか。また、次の受講者グループまでに何を変更すべきですか？
項目、尺度、サンプル: 招待者 120 人、回答者 48 人。評価は 1=役に立たなかった、5=非常に役に立った。Comment は任意。Cohort は NewHire または InternalTransfer。評価の分布は 1:2、2:5、3:12、4:20、5:9。NewHire n=34、InternalTransfer n=14。30 人がコメントを記入。
番号を付けて匿名化したコメント: C01：例は分かりやすかったが、設定のセクションが速すぎた。C02：概要は良かった。練習時間がもっと必要だった。C03：内容の大半は社内異動者がすでに知っていることの繰り返しだった。C04：チェックリストが役に立った。C05：音声が 10 分間途切れた。C06：アクセスを誰が承認するのか、まだ分からない。C07：演習のおかげで手順を理解できた。C08：全体的に長すぎた。特に会社紹介が長かった。

出力例

回答率は 48/120 = 40% です。そのため、この結果が示すのは回答者についてであり、招待者全体についてではありません。評価の分布は、1 が 4.2%、2 が 10.4%、3 が 25.0%、4 が 41.7%、5 が 18.8% です。中央値は 4 で、60.4% が 4～5 を選択しています。平均値だけでなく、分布全体を報告してください。グループを比較する場合は、InternalTransfer の回答が 14 件しかないため、それぞれの分布と n を示してください。

初期コードブック：進行速度／練習（C01、C02、C07）、グループ別の関連性（C03）、有用な業務支援資料（C04）、実施上の不具合（C05）、担当者／手順の不明確さ（C06）、長すぎる構成（C08）。C07 は練習の効果を示す肯定的な根拠であり、C02 は練習を増やすよう求めています。この 2 件は矛盾ではなく、相互に補完する意見です。C03 は少数意見ですが、グループ別の調整を決めるうえで重要です。

根拠のある対応策：設定セクションの進行を遅くする、練習時間を増やす、アクセス承認の担当者を明確にする、音声を事前確認する、会社紹介を短縮するか社内異動者向けに分けられるか検討する。ただし、8 件のコメントだけで優先順位を決めないでください。30 件すべてをコード化し、テーマ別件数とコメント回答者の評価分布を示してください。このデータからは、72 人が回答しなかった理由、研修が業務成果を改善したかどうか、また比較設計なしに変更が今後の評価差を生んだかどうかは判断できません。

これがうまくいく理由

1
数値分布とコード化したコメントを分けることで、個別の逸話が評価データの代わりになるのを防げます。
2
コメント ID とコードブックにより、定性的なテーマを追跡し、検証できるようになります。

結果を確認

評価件数と回答率が要約統計と併記されていますか？
各テーマを番号付きコメントまで追跡できますか？
少数意見や相反する意見が残されていますか？

安心して使うために

よくある質問

このレシピをいつ使うか、何を用意するか、どの場面で人による確認が依然として重要かについての実践的な回答です。

「Excel でアンケートの評価とコメントを分析する」を使う前に、何を準備すればよいですか？

「Excel でアンケートの評価とコメントを分析する」を使う前に、アンケートの質問と意思決定、項目・尺度・サンプル、番号を付けて匿名化したコメントを準備してください。プレースホルダーは、確認できる情報だけで置き換えてください。詳細が不明な場合は、モデルに推測させず、不明であることを明示してください。

「Excel でアンケートの評価とコメントを分析する」の結果が、まだ使用できないのはどのような場合ですか？

結果が、提示された根拠から所定の成果である「件数、テーマ、根拠、裏づけられない主張を含む混合手法のアンケート要約」をまだ実現していない場合、または未解決の仮定、承認の不足、作り上げた詳細に依存している場合は、使用できる状態ではありません。チェック項目を公開可否の判定基準として使い、裏づけのない出力を整えるのではなく、元の入力を修正するか、権限を持つ担当者を明示してレビューを依頼してください。

「Excel でアンケートの評価とコメントを分析する」について、テスト記録がある AI ツールはどれですか？

2026-08-28 時点で公開されている「Excel でアンケートの評価とコメントを分析する」のテスト記録には、ChatGPT が掲載されています。これは実行記録があることを示すもので、今後の製品バージョンでの互換性や同一の結果を保証するものではありません。別のツールやバージョンを使う場合は、すべての制約を明示したまま、使用前に結果のチェックを再実行してください。

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