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アンケート分析は、顧客の声を理解し事業戦略を立てる上で欠かせません。しかし、従来の人手によるアンケート分析では、大量データの処理や複雑な分析に膨大な時間と労力が必要です。
本記事では、これらの課題を解決する生成AIとChatGPTを活用したアンケート分析法を紹介します。
生成AI/ChatGPTを用いてアンケート分析をする3つのメリット
生成AIを活用してアンケート分析を行うメリットは、以下の3つです。
分析時間の大幅短縮
新たな視点の発見
専門的な統計知識がなくても、基本的な分析が行える
分析時間の大幅短縮
生成AIを用いることで分析時間を大幅に短縮できます。AIは膨大な量のデータを瞬時に処理し、様々な回答の中から共通点や違いを見分けられます。例えば、数千件の記述式回答を数分で分類し、主要なテーマを抽出することが可能です。従来なら数日かかっていた作業が、AIを用いることで数時間、場合によっては数分で完了します。
新たな視点の発見
生成AIを活用したアンケート分析では、新たな視点を獲得できます。AIは人間とは異なる方法でデータを見るため、私たちが気づかなかった面白い関連性や意外な傾向を見つけ出すことができます。例えば、一見無関係な回答間の結びつきや、少数意見に隠れた重要なヒントを見つけ出すことがあります。
専門的な統計知識がなくても、基本的な分析が行える
生成AIを活用することで、専門的な統計知識がなくても、基本的な分析が行うことが可能です。複雑な数式や統計ソフトの操作方法を学ばなくても、直感的な操作で意味のある結果を得られるようになりました。例えば、自由回答の分類や感情分析などが、簡単な指示を入力するだけで自動で行えます。
弊社はマーケティングに特化した生成AIソリューションを提供しております。
AIを活用して集客力を高めたい
業務生産性を改善したい
当てはまる方がいらっしゃいましたら、”検討段階”でもお気軽にご相談ください。
生成AI/ChatGPTを用いてアンケート分析をする際の2つの注意点
生成AIを活用してアンケート分析を行う際の注意点は、以下の2つです。
個人情報の保護とデータセキュリティ
AIの分析精度と結果の信頼性
個人情報の保護とデータセキュリティ
生成AIを活用したアンケート分析では、個人情報の保護とデータセキュリティに注意を払う必要があります。AIは大量のデータを処理するため、個人を特定できる情報の取り扱いには細心の注意が求められます。
個人情報の保護とデータセキュリティの確保のためにもセキュリティが保証された専用のAIツールの使用や自社システムの開発、利用ルールの策定等による対策が必要です。
AIの分析精度と結果の信頼性
生成AIを活用したアンケート分析では、分析精度と結果の信頼性に関して一定の限界があります。AIは大量のデータを高速で処理できますが、提供される結果の正確性や妥当性を人間が確認する必要があります。例えば、AIは文脈や微妙なニュアンスを完全に理解できないことがあり、それが誤った分析や解釈につながる可能性があります。
AIを用いてアンケート分析をする方法
生成AIを用いてアンケート分析をする方法は、以下の2つが挙げられます。
ChatGPTで作る
自社システムを作る
それぞれの特徴とメリット、デメリット等を下表にまとめたのでご覧ください。
作成方法 | ChatGPT | 自社システム |
|---|---|---|
導入の容易さ | 高 | 低 |
クオリティ | 低 | 高 |
カスタマイズ性 | 低 | 高 |
セキュリティ | 低 | 高 |
メリット | 無料で使用することもでき、低 | クオリティ、カスタマイズ性、 |
デメリット | セキュリティリスクが高い。カ | 時間と費用が掛かる |
ChatGPTで行う方法
今回は、顧客満足度調査の自由記述コメントを分析するために、ChatGPTを活用します。
使用データは以下のファイルを使用します。
ChatGPTにデータと指示文を与えます。今回の指示文は以下の通りです。参考にしてください。
データは顧客満足度調査の自由記述コメント1000件です。これらのコメントを分析し、以下のタスクを実行してください：
1.コメントを主なジャンルに分類してください。考えられるジャンルには、商品品質、顧客サービス、価格、使用体験、配送などがありますが、これらに限定せず、データから浮かび上がる重要なジャンルを特定してください。
2.各ジャンルにおけるコメントの感情（ポジティブ、ネガティブ、中立）を分析し、
その割合を示してください。
3.各ジャンルで最も頻繁に言及されているキーワードや話題を抽出してください。4.全体的な顧客満足度に最も影響を与えていると思われる要因を特定し、説明してください。
5.改善が必要な領域と、維持・強化すべき強みを提案してください。
出力結果は以下の通りです。
画像のように簡単に頻出キーワード等を出力してくれます。
Difyを使用したアンケート分析方法
Difyとは何か？
Dify（ディファイ）は、ノーコードでLLM（大規模言語モデル）アプリを開発できるプラットフォームです。AI版Zapierのような位置づけで、複雑なコーディングなしでAIアプリを作成できる点が特徴です。
ユーザーは「LLM」や「IF分岐」などの機能を持つノードを接続するだけで、裏側の処理を簡単に構築できます。LangChain（LLMを用いたアプリ開発を効率的に行うためのライブラリ）のような類似プラットフォームがコーディングを必要とするのに対し、Difyはコードを書かずに使用できる点が大きな強みです。
詳しくはこちらをご覧ください。
https://n-v-l.co/blog/dify-overview
試しに作成したもの
下記のシンプルな流れのワークフローを想定しています。
必要なデータを入れる
分析テーマを指定する
与えられたテーマに基づいたアンケート分析を行う
1.使用するアンケートデータを入力し、テーマを指定します。
例:顧客満足度調査の自由記述アンケートを分析と戦略立案
データ:自由記述アンケートデータ
テーマ:自由記述アンケートの分析と戦略立案
2.指定したLLMモデルがデータを最適化します。
3.最適化されたデータを分析します。
4.分析データを基にした戦略立案が出力されます。
まとめ：アンケート分析システムならNOVELにご相談を
アンケート分析にAIを用いることで、データ処理の効率化や隠れたパターンの発見が可能になり、従来の手法では困難だった大規模かつ詳細な分析が実現します。
弊社はマーケティングに特化した生成AIソリューションを提供しております。今回紹介した顧客分析・顧客フィードバック分析システムの開発を行うことも可能です。
AIを活用した顧客分析・顧客フィードバック分析システムに興味をお持ちの方は、実施の可否にかかわらず、まずはお気軽にお問い合わせください。
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