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先に一番大事なこと: アンケートには個人情報が混ざることがあるよ。AIに入れる前に、氏名などは必ず削除・匿名化してね。
ChatGPTでアンケート自由記述を分析｜プロンプト3選【2026】
アンケートの締め切りが過ぎた。
回収できたのは300件。
選択式のほうは、すぐ終わった。
問題は、いちばん最後の欄だよ。
「ご意見・ご要望（自由記述）」。
300件ぶんの、生の文章。
👤「これ、ぜんぶ読むの……？」
そう思うよね。僕も最初は、上から順に読んでExcelに「不満」「要望」と打ち込んでいったよ。
50件を過ぎたあたりで、似た内容が増えてくる。
気づいたら「結局みんな何が言いたいんだっけ」と、画面を見たまま固まっていた。笑
この記事のゴールを、1行で決めておくね。
「300件を、たたき台にする」。ここまでだよ。
完成品は出てこない。件数も分類も、AIは平気で間違えるからね。
直すのは人。ただ、直すだけなら1時間はかからない。
自由記述の集計でつまずくところって、毎回そんなに変わらないんだ。
だからこの記事のQは、実際につまずく順に組んであるよ。
- Q1 自由記述が300件。分析はどこから手をつける？
- Q2 回答者の名前、ChatGPTに入れて大丈夫？
- Q3 AIが出した分類と件数、そのまま信じていい？
- Q4 ネガティブな意見、上に報告しにくい。
- Q5 集計はできた。要約から報告書まで、どうつなぐ？（← 最後の一歩）
上から読んでもいいし、いま手が止まっているところから入っても大丈夫。
Q1、いってみようか。
❓【Q1｜入口】アンケートの自由記述300件をChatGPTで分析。どこから手をつける？
1) 結論
上から順に読むのを、まずやめる。
自由記述の分析は、読んでから分けるんじゃなくて、分けてから読むんだ。
2) なぜ、そうなるのか
手で分類していると、途中で基準がずれるんだよね。
最初のほうで引いた「不満」の線と、後半で引く線が同じとは限らない。
疲れてくると、コメントじゃなくて線のほうが動く。
ChatGPTに一次分類をやらせれば、基準は最後まで同じになるよ。
3) 具体策
やることは3つだけ。
① 回答を匿名化する（詳しくはQ2で）。
② CSVや箇条書きなど、整理された形にそろえる。
③ 下のプロンプトを貼って、回答をくっつけて送る。
【】をあなたのデータに置き換えてね。
あなたは定性データの分析担当です。以下の自由記述回答を、内容ごとにテーマ分類してください。
似た意見はまとめ、テーマごとの件数が多い順に並べてください。
【出力形式】各テーマについて、以下の1〜3を繰り返してください。
1. テーマ名
2. 件数
3. 代表的な意見（1〜2件を要約して引用）
最後に、全体から読み取れる傾向を3行でまとめてください。
【自由記述回答】
・休憩室が狭くて落ち着かない
・評価の基準が分かりにくい
・在宅勤務をもっと使いたい
・休憩スペースを増やしてほしい
・上司によって評価がばらつく気がする
（…以下、回答を貼り付け）
上の5件（架空の回答例だよ）を渡すと、こんなイメージで返ってくる。出力も架空の例ね。
1. テーマ名：休憩環境
2. 件数：2件
3. 代表的な意見：「休憩室が狭く落ち着かない」「休憩スペースを増やしてほしい」
1. テーマ名：評価制度
2. 件数：2件
3. 代表的な意見：「評価基準が分かりにくく、上司による差を感じる」
1. テーマ名：働き方
2. 件数：1件
3. 代表的な意見：「在宅勤務の利用枠を広げてほしい」
全体傾向：意見は休憩環境と評価制度に集中している。設備面の要望は具体的で
対応しやすい。評価については「基準の見えにくさ」への不安が中心。
働き方の柔軟化を求める声も一定数ある。
バラバラのコメントが、いきなり「読める形」になったでしょ。
手作業なら1時間かかる分類が、ここまで数分だよ。
4) 注意点
貼る前に、必ずやることが1つあるんだ。
匿名化ね。ここを飛ばすと、全部が台無しになる。
順番としては、匿名化がQ1より前。Q2を先に読んでもいいくらいだよ。
5) ひと言
読み切ろうとしなくていい。分けてから読めば、量は怖くなくなるからね😊
❓【Q2｜安全】回答者の名前、ChatGPTに入れて大丈夫？
1) 結論
そのまま入れるのは、ダメ。
分析に必要なのは「何が書かれているか」であって、「誰が書いたか」じゃないんだ。
2) なぜ、そうなるのか
アンケートには、氏名・連絡先・社員番号が混ざっていることがあるよね。
これ、名前だけでもアウトなんだ。
個人情報保護委員会のガイドラインQ&Aでも、同姓同名の人がいても氏名だけで個人情報に当たるとされている。
「フルネームじゃないから平気かな」は、通らないってこと。
3) 具体策
伏せる場所は3つあるよ。
① 回答欄の氏名を削除するか「回答者1」などに置き換える。
② 自由記述の本文の中に混ざった固有名詞も伏字にする。
③ 会社の利用ルールと、学習オフの設定を先に確認する。
見落としやすいのが②なんだよね。
「◯◯課長の指示が」「取引先の△△社の対応が」みたいに、回答者以外の実名が書かれがちなんだ。
回答欄の名前を消して安心しちゃうと、ここが残る。
もうひとつ、忘れがちな視点があるよ。
社内アンケートの回答は「従業員の個人情報」でもあるってこと。
個人情報保護委員会は、生成AIサービスの利用に関する注意喚起（2023年6月）を出しているんだ。
事業者が個人情報を含む文章をAIに入れる場合の注意点として、2点が挙げられているよ。
- 入力が、その個人情報の利用目的の達成に必要な範囲内であることを十分に確認する。
- 本人の同意なく入力するなら、そのAIサービスが入力内容を機械学習に利用しないこと等を十分に確認する。
あわせて、利用規約やプライバシーポリシーを確認することも求められているよ。
匿名化してから渡すのが基本。会社の利用ルールや学習オフ設定も、先に見ておくと安心だね。
会社で生成AIを使うときの情報の扱いは、こっちで詳しくやってるよ。
4) 注意点
匿名化しても、分析の精度は落ちないんだ。
テーマも件数も、名前が消えたところで何も変わらないからね。
失うものがないのに、守れるものは大きい。ここはケチらないでいこう。
5) ひと言
置換にかかるのは数分だよ。その数分が、あとの全部を守ってくれる😊
❓【Q3｜精度】AIが出した分類と件数、そのまま信じていい？
1) 結論
信じちゃダメ。
AIの件数と分類は、すごくもっともらしい顔で間違えるんだ。
2) なぜ、そうなるのか
体裁がきれいだからだよ。
「テーマ名：評価制度／件数：2件」と整った形で出てくると、つい合っている前提で読んでしまう。
でも、件数が1つずれていても見た目はまったく同じなんだよね。
さっきの注意喚起でも、応答結果に不正確な内容が含まれるリスクが指摘されているよ。
👤「じゃあ、結局ぜんぶ確認するの？」
そう思うよね。でもね、全部は要らないんだ。見るのは一部でいい。
3) 具体策
検算のやり方は3つ。
① テーマごとに数件ずつ、原文と突き合わせる。
② 件数の多いテーマから先に見る（報告で真っ先に効くのはそこだから）。
③ テーマ名が自分の職場の言葉になっているかを見る。
③は見落とされがちだけど、けっこう大事だよ。
AIは「働き方」みたいな一般的な名前を付けてくる。
でも社内では「シフト」とか「在宅制度」と呼んでいるかもしれない。
現場の言葉じゃないと、報告した瞬間に「で、何の話？」になるんだよね。笑
AIの出力を鵜呑みにしない考え方は、こっちにまとめてあるよ。
4) 注意点
ここで「AIは使えない」と結論を出さないでほしいんだ。
一次分類までは、確実に速い。
遅くなるのは、最後の突き合わせを人がサボったときだけだからね。
5) ひと言
全部読み直すんじゃなくて、数件だけ抜き取る。それで十分だよ😊
❓【Q4｜報告】ネガティブな意見、上に報告しにくい
1) 結論
生の言葉のまま上げようとするから、出しにくくなるんだ。
不満は、感情のまま渡さずに割合にすると、報告に載せられるようになる。
2) なぜ、そうなるのか
「休憩室が狭い」を1件そのまま報告すると、個人の不平に見えてしまう。
でも「ネガティブのうち◯割が休憩環境」なら、それは事実の報告だよね。
「満足度は高いけれど、特定のテーマに不満が集中している」みたいな構造も見えてくる。
割合になれば、そのまま資料に置けるんだ。
3) 具体策
2本目のプロンプトを貼るね。
以下の自由記述回答を、ポジティブ・ネガティブ・中立の3つに分類し、それぞれの件数と割合を出してください。
ネガティブな意見については、特に多かった不満のテーマを3つ挙げてください。
【自由記述回答】
（匿名化した回答を貼り付け）
使うときのコツは2つ。
① 割合は件数が少ないとぶれるから、50件以上での利用が目安。
② 回答が多いときは分けて渡す（分け方はQ5で）。
数値のほうの集計とセットにすると、報告の説得力がもう一段上がるよ。
4) 注意点
引用は、要約でね。
代表コメントをそのまま載せると、個人が特定されることがあるんだ。
とくに少数派の部署や属性の意見は、要約しても本人が推測されないか立ち止まってほしい。
「言った人が分かってしまう報告」は、次のアンケートの回答率をまるごと落とすからね。
5) ひと言
言いにくいことを、言える形に変える。それも集計する人の仕事だよ😊
❓【Q5｜要約】集計はできた。自由記述の要約から報告書まで、どうつなぐ？
1) 結論
分類と判定で止めないで、その場で1枚に畳んでしまう。
「集計しました」で終わる資料と、「だからこうします」まで書いてある資料は、別物なんだ。
2) なぜ、そうなるのか
読む側が知りたいのは、件数じゃないんだよね。
「で、うちは何をすればいいの？」のほう。
そこを空欄にして出すと、会議で全員が黙る時間が生まれる。
集計から「で、どうする？」までを一本でつないでおけば、その時間はいらなくなるよ。
3) 具体策
3本目のプロンプトはこれ。
以下のアンケート分析結果をもとに、経営会議で使う「1枚サマリー」を作成してください。
構成は次のとおりです。
1. 全体傾向（3行）
2. 高評価のポイント（3点）
3. 改善が必要な課題（3点・優先度つき）
4. すぐ着手できる改善アクション（3点）
【分析結果】
（①②の出力を貼り付け）
運用のコツも2つ書いておくね。
① ①〜③は同じChatGPTの会話で続けて指示すると、出力をそのまま引き継げる。
② 回答が多いときは、100〜200件ずつなど区切って分析する。
一度に大量に入れると、精度が落ちることがあるからね。
ここから先は、もう報告書の領域だよ。
サマリーを実際の報告書の形に落とすところは、こっちが本体になる。
体裁を整えて提出まで持っていくなら、こっち。
毎月の数字を定例レポートにしていく流れは、こっちにまとめてあるよ。
4) 注意点
最後の判断は、人がやる。ここは動かせないところだよ。
総務省・経済産業省のAI事業者ガイドライン（第1.2版）も、AIに単独で判断させない使い方を勧めているんだ。
適切なタイミングで、人間の判断を挟む。そこは変わらないよ。
テーマの解釈も、改善策を選ぶことも、そこは人の側に残るよ。
5) ひと言
AIに任せるのは「読む・分ける・まとめる」まで。決めるのは、あなたのままでいい😊
🔸まとめ：締め切り前日の夜、この順で30分
Q1からQ5の答えを、実際に手を動かす順につなぎ直すね。
- 最初の5分（Q2）匿名化。回答欄の氏名も、本文中の固有名詞も伏せる。
- 次の5分（Q1）プロンプト①を貼って、テーマ別に分類・集計させる。
- そこから10分（Q3）テーマごとに数件ずつ、原文と突き合わせる。
- 次の5分（Q4）プロンプト②でポジネガと割合を出す。
- 最後の5分（Q5）プロンプト③で1枚サマリーにする。
締めて30分くらい。手で読んでいた時間とは、けっこう違うと思う。
今日1つだけやるなら、最初の5分でいいよ。
手元のファイルを開いて、氏名の列を「回答者1」に置き換えるところまで。
そこまで済んでいれば、明日の自分は貼るだけで始められるからね。
300件の声は、今日も机の上にある。
でも、それはあなたが1件ずつ読み切る相手じゃなかったんだ。
まずは10件だけ貼ってみる。「読める形になる」感じは、そこで分かるよ😊
この分類、来年も誰かがやる（PR）
広告の話を、先に済ませておくね。
この記事で僕に収益が入る可能性があるのは、下に置いたリンクからだけ。
今回のアンケートは、上の3本のプロンプトだけで終わる。何かを買い足す必要はないからね。
気になっているのは、たぶんそこじゃないと思うんだ。
来年もまた同じ季節が来て、また同じ量の自由記述が届くこと。
従業員調査、研修後のアンケート、行事のあとの感想。
名前が変わるだけで、中身は同じ「たくさんの生の声」なんだよね。
そのときに効くのは、プロンプトの文面より「分ける軸を自分で決められるか」だと思う。
AIはテーマを提案してくれる。
でも「休憩環境と評価制度、どっちを先に上に出すか」は、AIに決めさせちゃいけないところ。
この軸決めって、報告でも企画でも、まったく同じことをやってるんだよね。
で、軸の決め方は読むより一度やってみたほうが早い。笑
分かれ道は、ひとつだけ。
今回のアンケートで終わる話なのか、毎年やってくる仕事なのか。
毎年のほうだと思うなら、一度きりの勉強では足りないんだよね。
DMM 生成AI CAMPは、そこを続けて扱える場所だよ。
→ DMM 生成AI CAMPで続けられそうか、公式ページで見当をつける（PR）
今回だけでいい人もいるよね。
そのアンケートを乗り切れば十分、という場合は、もっと軽い入口が合うよ。
Udemyは、講座を1つずつ選んで買う形だからね。
集計や資料づくりで探すと、軸の決め方を扱うものが出てくる。
→ Udemyで集計・資料づくりの講座を絞り込んでみる（PR）
決めるのは僕じゃないよ。
判断の材料は、あなたの手元に残っている回答の量と、次の締め切りの日付。
続きは、報告書のほうで
- AIで報告書を書くプロンプトテンプレート集。サマリーを報告書に落とすなら、ここが本体だよ。
- AI文字起こしの誤変換を5分で直す校正術。会議の生の言葉を扱うときはこっち。
※この記事は一般的な活用方法の紹介だよ。アンケートデータの扱いは、自社の個人情報の取り扱い方針に従ってね。
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