2026.04/15日号｜アンケート集計データをAIで出す時に必ずチェックするポイント

ユーザーアンケート業務では調査票作成を中心にAI活用が進んでおり、個人でプロンプトを叩きながら質問の精度を上げていったり、アンケートツールでも調査票作成にあたってサジェストやプロトタイプを生成する機能が実装されるようになってきました。

加えて、内製で行うアンケートでは本命とも言えるAIによる集計も実用レベルに入ってきました。以前は精度が低くてリスクが高かったものですが、今は仮にプロンプトを叩かずともローデータをNotebookLMに取り込んで自然言語で対応する方法もあります。

こうした業務プロセスの小さな変容に伴い、（自分以外の人が作業を行う）AIで集計されたアウトプットをレビューする機会も出てきます。リサーチャーやアナリストはもちろん、マネジメントレイヤーの人もAIの集計アウトプットを判定する立場にあります。

もちろん集計ではAIの登場に限らず組織で統一したフォーマットを保てると良いのですが、残念ながらアンケートツールやデータフォーマットをグリップするのは普通の事業会社だとなかなか難しく、支援会社では顧客環境によって変わるのでもっと困難です。

自身がレビュワーの立場でAIの集計アウトプットを見ていると、「データ的には大丈夫」だけれども「分析的には要注意」な事象が複数あります。つまり、集計の実行そのものは実用レベルに達しつつもレビューサイドが重要になってきているように感じます。

そこで今回のレターでは、内製で進めるユーザーアンケートの展開で最もあり得る、ツールからデータをダウンロードして「ローデータから単純集計を行うケース」で、自身がレビュワーとしてフィードバックで伝えることが多いポイントをお伝えします。

なお以下で説明するポイントは、あらかじめシステムプロンプトで制御可能な事象がほとんどです。ただ一般のリサーチ従事者はローデータを都度AIに渡して簡易的な指示で集計を行う進め方をしているかと思い、そのようなユースケースを念頭に説明します。

※集計を実行するAIツールによっても出力精度が異なります。本稿ではGeminiを使用した時の状況を標準として考えます（2026年春時点の出力精度を対象にしています）。

●①回答がゼロだった選択肢が除外されていないか
●②選択肢項目の並び順が分析意図に対して適切か
●③グラフタイプの選択が意味理解に際して適切か