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必須ではありませんが、先に目を通しておくとスムーズに進められるレッスンがあります。

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アンケート分析レポートを自動生成する

アンケート分析レポートを自動生成する 研修が終わったあとに受講者アンケートを集めたものの、「この大量の回答、どう分析すればいいの…」と途方に暮れた経験はありませんか? 料理にたとえると、食材(=アンケート回答)はそ...

generate-survey-analysis-reportgenerate-survey-analysis-report「generate survey analysis report」に関するスキルがこのレッスンで身につきます。
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学習メモ

成果物成果物このレッスンが終わったとき、あなたの手元に残る具体的な成果物です(例: 公開済みの Web ページ、動作するフォームなど)。

種類: markdown_doc検証: basic_manual_check_v1

証跡証跡成果物が正しく作れたことを確認するためのチェックリストです(例: ブラウザで動作する、フォーム送信で値が保存される)。

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メディアメディアレッスン内に出てくる図や動画のスロットです。実際の画面やイメージで理解を補助します。

diagramscreen_capture

レッスン本文

アンケート分析レポートを自動生成する

研修が終わったあとに受講者アンケートを集めたものの、「この大量の回答、どう分析すればいいの…」と途方に暮れた経験はありませんか? 料理にたとえると、食材(=アンケート回答)はそろっているのに、レシピ(=分析の手順)がないまま台所に立っているような状態です。

この Atom では、AIチャット(ChatGPT や Claude など)にアンケートの回答データを貼り付けて、改善提案つきの分析レポートを自動で作ってもらう方法を学びます。所要時間は約15分です。

準備するもの

  • アンケートの回答データ(Excel・スプレッドシート・テキストなど、どの形式でもOK)
  • AIチャットツール(ChatGPT、Claude、どちらでも構いません)
  • 回答が10件以上あると分析の精度が上がります

ポイント: 回答に個人名やメールアドレスなど個人情報が含まれている場合は、AIに貼り付ける前に必ず削除してください。「山田太郎」→「受講者A」のように置き換えるだけでOKです。

全体の流れを確認する

分析レポート作成の全体フロー

大きく3つのステップで進めます。

  1. データを整える — アンケート回答をAIに渡せる形にする
  2. AIに分析を依頼する — プロンプト(=AIへの指示文)を使って分析レポートを生成する
  3. レポートを確認・調整する — 出力された内容をチェックして仕上げる

ステップ1: データを整える

アンケート回答をAIに渡すには、テキストとしてコピー&ペーストできる状態にする必要があります。

Excelやスプレッドシートの場合

  1. 回答データのセルを全選択してコピーする
  2. そのままAIチャットに貼り付ける(表の形が少し崩れても、AIはちゃんと読み取れます)

紙のアンケートの場合

回答をざっくりテキストに書き起こしてください。完璧でなくてOKです。

質問1「研修の満足度」: とても満足 8名、満足 12名、普通 3名、不満 1名
質問2「学んだことを活かせそうか」: はい 18名、わからない 5名、いいえ 1名
自由記述: 「実践的で良かった」「もう少し時間が欲しかった」「配布資料が見づらかった」...

悪い例: 「アンケート結果を分析して」だけ貼り付ける → AIはデータがないので分析できません

良い例: 上のように回答の数字や自由記述を具体的に貼り付ける → AIが内容を把握して分析できます


ステップ2: AIに分析を依頼する

ここがこの Atom のメインです。AIへの指示文(プロンプト)をコピーして使いましょう。

使うプロンプト例

以下をAIチャットにコピー&ペーストし、【ここにデータを貼る】 の部分をあなたのアンケートデータに置き換えてください。

あなたは研修改善のプロフェッショナルです。
以下のアンケート回答データを分析して、改善提案つきのレポートを作成してください。

出力フォーマット

  1. 全体サマリー(3行以内)
  2. 定量データの分析(満足度などの数値項目)
  3. 自由記述の傾向分析(ポジティブ/ネガティブ/要望に分類)
  4. 改善提案(優先度の高い順に3つ)
  5. 次回研修への申し送り事項

アンケートデータ

【ここにデータを貼る】


### なぜこのプロンプトがうまくいくのか

- **役割を指定している**(「研修改善のプロフェッショナル」)→ AIが専門家の視点で回答する
- **出力フォーマットを決めている** → 毎回同じ構成のレポートが出るので比較しやすい
- **具体的な分類を指示している**(ポジティブ/ネガティブ/要望)→ AIが自分で判断基準を作らず、あなたの意図通りに分類する

![AIチャットでの分析実行画面](/lesson-assets/atom.training-designer.improvement-report/screen_capture.png)

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ステップ3: レポートを確認・調整する

AIが出力したレポートをそのまま使うのではなく、以下の3点をチェックしましょう。

チェックポイント

確認項目見るところ
数字は合っているか元データの数字とレポートの数字を照合する
分類は妥当か自由記述の分類(ポジティブ/ネガティブ等)がおかしくないか
改善提案は実行可能か「研修時間を倍にする」のような非現実的な提案になっていないか

追加の指示を出す

レポートの内容を調整したいときは、続けてAIに指示を出しましょう。

  • もっと具体的にしたいとき: 「改善提案の3つ目について、具体的なアクションプランを5つ挙げてください」
  • 別の切り口がほしいとき: 「役職別(管理職/一般社員)に分けて傾向の違いを分析してください」
  • レポートを短くしたいとき: 「全体をA4一枚に収まる分量に要約してください」

うまくいかないときの対処法

「分析が浅い」と感じたら

原因: データの背景情報が足りていない可能性があります。

対処: 以下の情報をプロンプトに追加してみてください。

補足情報:
- 研修テーマ: 新人向けビジネスマナー研修
- 参加者: 24名(入社1年目)
- 研修時間: 3時間
- 前回の課題: 実践練習の時間が不足していた

「データが多すぎて貼れない」場合

無料プランのAIチャットには入力文字数の制限があります。そのときは:

  1. 回答を半分ずつに分けて、2回に分けて分析してもらう
  2. 2回目のプロンプトで「先ほどの分析結果と合わせて、全体のレポートにまとめてください」と指示する

完了チェック

以下が揃っていれば、この Atom は完了です。

  • AIがアンケートデータを分析したレポートが手元にある
  • レポートに「全体サマリー」「定量分析」「自由記述分析」「改善提案」が含まれている
  • 数字の間違いがないことを確認した
  • レポートのスクリーンショットを保存した

おめでとうございます! これで、アンケートが届くたびに15分でプロ品質の分析レポートを作れるようになりました。次に同じ研修のアンケートが届いたら、ぜひ今回のプロンプトをそのまま使い回してみてください。

成果物成果物このレッスンが終わったとき、あなたの手元に残る具体的な成果物です(例: 公開済みの Web ページ、動作するフォームなど)。

種類: markdown_doc

検証: basic_manual_check_v1

証跡とメディア

証跡証跡成果物が正しく作れたことを確認するためのチェックリストです(例: ブラウザで動作する、フォーム送信で値が保存される)。

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メディア

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