自由記述回答をAIで分析する

アンケートや研修後のふりかえりで「自由に書いてください」と聞くと、10人分でも読むだけで大変です。100人、200人と増えると、もう人の目だけで傾向をつかむのは現実的ではありません。

この Atom では、自由記述回答をAIチャットに貼り付けて、傾向・キーワード・改善ヒントを短時間で引き出す方法を学びます。料理にたとえると、大量の食材（回答）を一気にフードプロセッサー（AI）にかけて、使いやすい形にまとめるイメージです。

• AIチャット（ChatGPT、Claude など）を開いて文章を入力した経験がある
• 分析したい自由記述回答のデータが手元にある（テキストファイル、スプレッドシートなど何でもOK）
• 回答数の目安：5件〜200件程度

注意: 個人名や機密情報を含む回答をAIに貼り付ける場合は、事前に匿名化（名前を「回答者A」などに置き換えること）してください。

作業は大きく4つのステップに分かれます。

1. 回答データを準備する — テキストを1か所にまとめる
2. AIに貼り付けて分析を依頼する — プロンプト（AIへの指示文）を書く
3. 結果を読み取り、深掘りする — 追加の質問で精度を上げる
4. 分析結果をまとめる — レポートや報告用のドキュメントに整える

自由記述データをAIに読み込ませるために、テキスト形式に整えます。

やること

1. スプレッドシートやフォームの回答一覧を開く
2. 自由記述の列だけをコピーする
3. テキストエディタ（メモ帳など）に貼り付ける
4. 個人名・所属など機密情報があれば「回答者1」「回答者2」に置き換える

良い例

回答者1: 研修の内容は実践的で、すぐに仕事で使えそうです。
回答者2: 時間が短すぎて、演習が駆け足になった印象です。
回答者3: グループワークが楽しかった。もっとやりたい。

悪い例

田中太郎（営業部）: 研修の内容は実践的で...

→ 個人名や部署名がそのまま残っています。AI に送る前に必ず匿名化しましょう。

AIチャットを開き、以下のプロンプト（指示文）を使います。コピーしてそのまま貼り付けてOKです。

基本プロンプト：傾向分析

以下は研修後アンケートの自由記述回答です。
次の3点を分析してください。

1. よく出てくるキーワードやテーマ（上位5つ）
2. ポジティブな意見とネガティブな意見の割合（おおよそ）
3. 改善に使えそうな具体的な指摘（3つまで）

---
（ここに回答データを貼り付ける）

使い方のコツ

• 回答数が多い場合（50件以上）: 一度に全部貼り付けて大丈夫です。AIは長い文章も処理できます
• 回答が短い場合（一言が多い）: 「似た回答をグループ分けしてください」と追加で指示すると整理しやすくなります

AIの最初の回答を見たら、追加の質問で分析の精度を上げましょう。以下は便利な追加プロンプトです。

追加プロンプト例

カテゴリ別に分類したいとき:

この回答を「内容について」「時間配分について」「進め方について」の3カテゴリに分類してください。

感情の温度感を知りたいとき:

各回答を「満足」「普通」「不満」の3段階に分け、それぞれの件数を数えてください。

改善アクションを考えたいとき:

ネガティブな意見をもとに、次回の研修で改善できる具体的なアクションを3つ提案してください。

良い追加質問の例

• 「この中で、すぐに対応できそうなものはどれですか？」
• 「回答者が一番強く感じていることは何ですか？」

悪い追加質問の例

• 「もっと分析して」→ 何を追加で分析してほしいか具体的に伝えましょう
• 「正しいですか？」→ AIは正解を保証しません。あくまで傾向の参考として使います

AIが出してくれた分析をもとに、報告や改善に使えるドキュメントを作ります。

やること

1. AIの回答から使える部分をコピーする
2. 以下のテンプレートに貼り付けて整える

レポートテンプレート

# 自由記述分析レポート

• 回答数：○件
• 分析日：2026年○月○日
• 分析ツール：（使ったAIチャットの名前）

1. ○○
2. ○○
3. ○○

• ポジティブ：約○%（主な内容：○○）
• ネガティブ：約○%（主な内容：○○）

1. ○○
2. ○○
3. ○○

3. 内容に誤りや違和感がないか、元の回答と照らし合わせて確認する

> **大切なポイント**: AIの分析結果はあくまで「たたき台」です。最終的な判断はあなた自身が行います。特に件数やパーセンテージは目安として扱い、重要な意思決定には元の回答データも確認してください。

---

以下の3点がそろっていれば、この Atom は完了です。

• 自由記述データをAIに読み込ませて、傾向分析の結果を得た
• 追加の質問で、カテゴリ分類または感情分類を少なくとも1回行った
• 分析結果をレポートテンプレートに整理して、Markdownドキュメントとして保存した