アンケートを実施したあと、選択式の集計は表計算で済んでも、自由記述やコメントの山だけは手つかずになりがちです。Claudeは、この集まった自由記述を要約・分類して傾向をつかむ下ごしらえが得意です。この記事では、「Claude アンケート 集計」を軸に、回答の分類・代表的な声の抽出・改善点の整理の頼み方を、例プロンプトつきで紹介します。
📌 この記事は「実施後」のコメント分析です。調査を始める前の質問づくりはアンケートの設問を作るで扱っています。設問づくり（実施前）とコメント分析（実施後）で役割が分かれているので、流れに合わせて使い分けてください。
結論：数えるのは表計算、まとめるのはClaude
最初に役割をはっきりさせておくと、ぐっと使いやすくなります。
- 🔢 件数・割合などの数値：表計算ソフトで集計する（AIに数えさせない）
- 🗂️ 自由記述の分類・要約・傾向：Claudeに整理してもらう
- 👀 重要な判断：最後は元のコメントを自分で読んで確認する
選択式の「はい／いいえ」や5段階の点数は、もともと表計算・関数で数えるのが正確です。Claudeに任せるのは、数字にしづらい自由記述を読みやすい形に整理するところ。この線引きを最初に決めておくのが、いちばんのコツです。
Claudeへの頼み方（具体プロンプト例）
① 自由記述を分類・カテゴリ分けする
「次のアンケートの自由記述を、内容ごとにカテゴリ分けしてください。まずどんな観点で分けられそうか提案し、そのうえで各コメントを振り分けて。書かれていないことは足さないで」
↑ここまでをコピーし、続けて自分の文章を貼り付けて送ります。
たくさんのコメントを「価格について」「対応について」「機能について」のようにまとめると、全体像が見えてきます。分類軸が決まっていれば「価格・品質・対応の3つに分けて」と指定してもかまいません。
② 肯定・否定の傾向を整理する
「次のコメントを、肯定的・否定的・どちらともいえないの3つに仕分けして、それぞれにどんな声が多かったかを短くまとめてください」
↑ここまでをコピーし、続けて自分の文章を貼り付けて送ります。
ざっくりした空気感をつかみたいときに便利です。ただし「○件が肯定」のような数のカウントは鵜呑みにせず、正確な数は表計算で数え直してください。
③ 代表的な声を抜き出す
「次の自由記述から、よく出てくる意見・代表的な声を3〜5個、原文を変えずに抜き出してください。似た内容はまとめて」
↑ここまでをコピーし、続けて自分の文章を貼り付けて送ります。
報告書やミーティングで「こんな声がありました」と紹介したいときに。原文を変えずにと添えると、言い回しの創作を抑えられます。
④ 改善点・要望を整理する
「次のコメントから、改善してほしい点・要望だけを抜き出して、優先度をつけずに箇条書きで整理してください。重複はまとめて」
↑ここまでをコピーし、続けて自分の文章を貼り付けて送ります。
次のアクションにつなげたいときの形です。優先度はあとから人が判断するので、まずはフラットに洗い出してもらうのがおすすめです。
💡 一次体験：社内アンケートの自由記述を100件ほど分類してもらったとき、ざっくりした「対応について」「価格について」のまとまりは一瞬ででき、全体像をつかむ時間がぐっと短くなりました。一方で「肯定が60件」とAIが出した数字を表計算で数え直したら、実際は違っていたことがありました。それ以来、分類と要約はClaude、数えるのは表計算と割り切り、最後に各カテゴリの元コメントを自分で読み返すようにしています。この三段構えにしてからは、早くて取りこぼしの少ない整理ができています。
上手に分析するコツ
同じコメントでも、頼み方を少しそろえるだけで結果が安定します。
- 目的を先に伝える：「商品改善のヒントを探したい」など、何のための分析かを言うと、分類の切り口がぶれません（プロンプトのコツ）
- カテゴリ数を指定する：「3〜5個に」と上限を伝えると、細かすぎず粗すぎないまとまりになります
- 原文を変えない指定を添える：声を抜き出すときは「原文のまま」「要約せずに」と頼むと、言い回しの創作を防げます
- 少量で試してから全件に：まず10件ほどで分類の感触を確かめ、よさそうなら残りに広げると、やり直しが減ります
- 数えさせない：割合や件数が必要なら「数は数えなくていい」と伝え、数字は表計算で別に出します
思いどおりの分け方にならないときは、ゼロからやり直さず「この2つは1つにまとめて」「もう少し大きく分けて」と、出てきた結果を土台に少しずつ直すのが近道です。
注意すること
- 件数や割合はAIに数えさせない：「○件中○件」「○％」といった数値は、AIが取り違えたり、それらしい数字を出したりすることがあります。数は表計算ソフトで集計してください
- 分類や要約の取り違えに注意する：AIはコメントの意図を読み違えて、別のカテゴリに入れたり、ニュアンスを変えてまとめたりすることがあります。重要な判断につながる部分は、元のコメントを自分で読んで確認しましょう
- 個人情報を含むデータはそのまま入れない：氏名・連絡先・社員番号など、回答者個人が特定できる情報は、伏せるか削ってから使います。自由記述には本人が思わぬ個人情報を書いていることもあるので、貼る前に確認を（安全に使う）
- 個人が特定される自由記述の扱いに注意する：少人数の調査では、書かれた内容から誰の回答か分かってしまうことがあります。共有・公開のしかたに配慮し、社内のデータ取り扱いルールがあれば必ず確認してください
- 最後は人がまとめる：分類や要約はあくまで下ごしらえ。報告や意思決定に使う前に、内容と数字を自分の目で確かめます
FAQ
よくある疑問は記事上部のFAQにまとめています。回答数や割合も数えてもらえるか、自由記述をそのまま貼ってよいか、分類のカテゴリは自分で決めるべきか、設問を作る記事との違い。気になる点を確認してみてください。
まとめ
- アンケート集計は、数えるのは表計算・まとめるのはClaudeと役割を分けるのがコツ
- 自由記述は分類・肯定否定の傾向・代表的な声・改善点の切り口で整理してもらうと使いやすい
- ただし件数や割合はAIに数えさせない、分類や要約の取り違えは元コメントで確認する
- 個人が特定される情報はそのまま入れない・社内ルールを確認することも忘れずに
調査を始める前の質問づくりはアンケートの設問を作る、選択式の集計や割合の計算は表計算・関数を相談する、入れていい情報の線引きは安全に使うもあわせてどうぞ。