アンケート結果のまとめ方｜効果的な分析手法とレポート作成のコツを詳しく解説
アンケート調査は、マーケティングや事業改善において重要な意思決定の根拠となる施策です。顧客の声や現場の実態を定量・定性の両面から把握できる手段として、多くの企業で活用されています。
一方で、現場ではこんな課題もよく聞かれます。
回答は集まったが、どう整理すればいいかわからない
数字は出ているのに、結局「何をすべきか」が見えない
報告書を作ったものの、意思決定に活かされていない
つまり「集計まではできるが、ビジネスに活かせない」状態にとどまってしまうケースが少なくありません。
アンケートは本来、単なるデータ収集ではなく、次のアクションを導くための“意思決定ツール”です。その価値を最大化するためには、集計や分析の手法だけでなく、「どのようにまとめ、どのように伝えるか」まで含めた設計が欠かせません。
また、実務においては「回答率の確保」も重要なポイントです。どれだけ優れた分析手法を用いても、十分なデータが集まらなければ、信頼性のある示唆は得られません。そのため、近年ではデジタルギフトなどを活用し、回答率とデータ品質を高める設計も一般的になりつつあります。
本記事では、アンケート結果を「使えるデータ」から「意思決定に直結する資産」へと変えるために、実施前の設計ポイントから集計、分析といった一連の流れを、実務視点で体系的に解説します。アンケートを「やって終わり」にせず、事業成長につながるアウトプットへと昇華させたい方は、ぜひ最後までご覧ください。
アンケート謝礼の選定でお困りのご担当者様へ
こんなお悩みはありませんか？ ・他社がアンケート施策で、どのような謝礼を用意しているのか知りたい ・謝礼を工夫して、回答率を高めている事例を探している ・運用負担を抑えながらアンケートを実施している企業の事例を見たい
アンケート施策は、顧客や社員の声を集めるために欠かせない取り組みです。その一方で、回答者にとって魅力的であり、かつ運用しやすい謝礼を設計するのは簡単ではありません。
こうした背景から、アンケートの設計とあわせて、謝礼の選定や提供方法を見直す企業が増えています。実際にどのような企業が、どんな工夫をしてアンケート施策を行っているのか。
具体的な活用事例をご紹介します。ぜひご参考にしてください。
アンケート実施前に決めておくべき設計3つ
集計は「アンケート実施後」から始まると思っていませんか。実は、アンケートの成果は設問設計の段階でほぼ決まると言っても過言ではありません。
なぜなら、設計段階での判断がそのまま「取得できるデータの質」と「分析のしやすさ」に直結するためです。ここが曖昧なまま進めてしまうと、後からどれだけ丁寧に集計しても、意思決定に使える示唆は得られません。
実務では、以下の3点を事前に整理しておくことで「集めて終わり」ではなく「活用できるアンケート」に変わります。
1. 必要なサンプル数を逆算する
「とりあえず集められるだけ集める」という進め方では、分析段階で必ず限界がきます。たとえば、全体では100件集まっていても「年代別」「部門別」といったセグメントに分けた瞬間、各グループの件数が不足し、比較が成立しなくなるケースは非常に多く見られます。
そのため、アンケート設計では「どの粒度で分析したいか」から逆算してサンプル数を決めることが重要です。ここでのポイントは、単なる件数ではなく「使える粒度で分解できるか」です。
また、サンプル数を先に決めておくことで、
配布対象数（何人に送るか）
回答率の目標設定
回収期間の設計
謝礼設計（どの程度のインセンティブが必要か）
といった実務設計にも一貫性が生まれます。逆にここを曖昧にすると「データはあるが意思決定に使えない」という状態に陥りやすくなります。
2. 回答終了後の「アクション」を決めておく
アンケートでよくある失敗が 「何のために実施したのかが曖昧なまま進めてしまうこと」です。重要なのは「どんなデータを取るか」ではなく 「そのデータを使って何を変えるのか」を先に決めることです。
営業活動の改善につなげたい → 成約率・失注理由・意思決定プロセスを把握する設問設計
商品・サービス改善に活かしたい → 利用シーン・不満点・改善要望の自由記述を設計
顧客セグメントごとの施策を分けたい → 業種・企業規模・利用頻度などの属性取得を強化
このように、アクションが明確になることで「本当に必要な設問」と「不要な設問」を切り分けることができます。
3. 回答率を高める仕掛けは「謝礼」と「設問数」のバランス
どれだけ良い設計をしても、回答が集まらなければ意味がありません。そのため、アンケートでは 「回答率の設計」も重要な要素です。
特にBtoB領域では、業務の合間に回答してもらうケースが多いため、回答者の負担をいかに下げるかが成果を左右します。
回答率を高めるための実務ポイント
- 設問数は10問以内に抑える → 長すぎるアンケートは途中離脱の原因になる
- 簡単な質問から始める → 最初の心理的ハードルを下げることで完了率が上がる
- 選択式を中心に構成する → 入力負荷を減らし、回答スピードを高める
- 適切な謝礼を用意する → 回答の動機づけを明確にする
実務では、デジタルギフトなどを活用することで、配布・受け取りの手間を最小限に抑えながら、スムーズにインセンティブを提供できるため、回答率の改善と運用効率化を両立しやすくなります。
また、謝礼は単なる“おまけ”ではなく 「最後まで回答してもらうための設計要素の一部」として捉えることが重要です。
アンケート結果をまとめる前にやるべき集計の方法
前述の通り、マーケティングにおいてアンケートを実施することは、今や一般的な手法のひとつです。 しかし、新たにマーケターとして活動を始めた方の中には、「100件のアンケートを集めたはいいものの、どう分析すればいいのか？」「この結果をどう次のアクションにつなげればいいのか？」と戸惑う方も少なくありません。そうした方々に向けて、本記事ではアンケート結果をまとめる前に、まずは実施すべき集計方法からお伝えします。
集計方法には以下の3種類があります。
単純集計（GT集計）
クロス集計
自由記述集計
それぞれの集計方法について、詳しく解説します。
単純集計（GT集計）
単純集計とは、質問に対して用意した選択肢に何人が回答していたのか、またそれはどのくらいの割合だったのかを明らかにする方法です。基本的なアンケート集計方法で、Grand Totalの頭文字を取って「GT集計」とも呼ばれます。主に、アンケート分析の初期段階で全体の傾向を把握するために使用されることが多い集計方法です。
Q. ペットを飼っていますか？
N | % | |
|---|---|---|
飼っている | 350 | 35.0% |
飼っていない | 600 | 60.0% |
これから飼う予定がある | 50 | 5.0% |
【合計】 | 1,000 | 100% |
クロス集計
クロス集計とは、二つ以上の質問項目や回答者の属性（例：年齢・性別・居住地）など、複数の要素から集計する手法です。たとえば、ペットの飼育の有無に関する質問を、年代別に集計するとしましょう。クロス集計では、回答者の属性ごとの違いや特徴、変数（個々の質問や質問項目）間の関係性を明らかにできます。
Q. ペットを飼っていますか？
飼っている | 飼っていない | これから飼う予定がある | |
|---|---|---|---|
20代 | 30.0% | 55.0% | 5.0% |
30代 | 35.0% | 50.0% | 15.0% |
40代 | 25.0% | 60.0% | 15.0% |
50代 | 20.0% | 75.0% | 5.0% |
60代以上 | 10.0% | 85.0% | 5.0% |
また、クロス集計には以下の3種類があります。
属性クロス集計：性別・年齢・職業・居住地などの属性で回答を分類
設問間クロス集計：アンケート内の異なる設問を掛け合わせて関係性を分析
多重クロス集計： 三つ以上の変数を掛け合わせて、より複雑な関係性を探る
目的に合わせて、適切なクロス集計を選びましょう。
自由記述集計
自由記述とは、回答者が自由に文章で回答する設問のことです。自由記述は、数値データでは捉えきれない深層心理や、予想外のニーズを発見できる可能性があるものの、回答内容が多様であるため、集計がやや複雑になります。
一般的には、「アフターコーディング」や「マイニング」という手法を用いて集計を行います。
アフターコーディング：似かよった回答をカテゴライズし、それぞれを分類コードに変換して集計する手法
マイニング：回答内容を単語や文節に分割し、出現頻度や相関関係を分析する手法
大量のテキストデータから情報を抽出できる「テキストマイニングソフト」を使用し、効率化するケースも多くあります。
アンケートデータを活かすための「3つの心構え」
ここまでで、設計・集計といった「データを整える工程」は理解できました。しかし実務においては、ここから先で差がつきます。
多くの企業が直面するのは「データは揃っているのに、意思決定に活かしきれない」という壁です。その原因は、分析手法の不足ではなく、データの捉え方（思考プロセス）にあるケースがほとんどです。
ここでは、アンケート結果を「使える示唆」に変えるために押さえておきたい、3つの実務的な考え方を解説します。
1. 仮説を立てる
アンケート分析で最も重要なのは 「データを見る前に、仮説を持つこと」です。
ありがちな進め方として「とりあえず集計して、気になったところを深掘りする」というものがありますが、この方法では“気づきの精度”が上がりません。なぜなら、人は無意識に自分に都合の良いデータだけを拾ってしまうためです。
分析に入る前に、以下のような仮説を立てます。
「年代が高いほど、サービス満足度は高いのではないか」
「利用頻度が高い顧客ほど、継続意向も高いはず」
「特定の業種で不満が集中している可能性がある」
この状態でクロス集計を行うことで、
仮説が正しいか検証できる
予想外の結果（＝新しい示唆）に気づける
といった効果が得られます。
2. 全体像（森）を先に掴み、その後に細部（木）を見る
分析でよくある失敗の一つが、最初から細かいデータに入り込みすぎることです。
たとえば、
特定のセグメントの数値だけを深掘りしてしまう
一部の設問に注目しすぎて全体の傾向を見失う
といったケースです。これでは「局所的には正しいが、全体としてはズレている」判断になりかねません。
正しい分析の流れ
- 単純集計で全体傾向を把握する（森）
- クロス集計で差異を確認する（木）
- 自由記述で背景を理解する（葉）
この順番を守ることで、全体文脈の中で個別データを解釈できるようになります。
3. 定量データと定性データを組み合わせる
アンケート結果を活用するうえで欠かせないのが、定量（数値）と定性（コメント）の組み合わせです。定量データだけでは「何が起きたか」は分かっても「なぜ起きたか」までは分かりません。
満足度が低い → なぜ低いのか？
継続意向が弱い → 何が障壁になっているのか？
こうした問いに答えるのが、自由記述などの定性データです。
実務でのポイント
- 数値で“異常値”を見つけてからコメントを見る
- コメントは「分類」して傾向を捉える
- 一部の意見ではなく“全体傾向”で判断する
この2つを組み合わせることで、はじめて 「実行可能なアクション」に落とし込むことができます。
アンケートの集計結果を見やすくまとめるグラフやチャートの種類
アンケートを集計し、結果を分析や資料などに活かすには、グラフやチャートを用いて見やすくすることが大切です。
アンケート結果の可視化に用いられるグラフやチャートには、以下のような種類があります。
円グラフ
折れ線グラフ
棒グラフ
帯グラフ
レーダーチャート
それぞれ、どのようなデータをまとめるのに適しているかについて、解説します。
円グラフ
円グラフは、単数回答形式の設問結果を可視化するのに適しています。各回答が全体に占める割合を視覚的に表現できるからです。
他の設問と比較する必要がない場合に使用することが可能です。
折れ線グラフ
折れ線グラフは、時間の経過に伴う変化を表したい場合に適しています。複数回の調査結果を並べて時系列の変化を表現できるからです。
一般的に左から右へ時間が進み、右端が最新のデータとなるようにします。
棒グラフ
棒グラフは、選択肢ごとの回答者割合の違いを横（縦）並びで表現できます。そのため、円グラフよりも回答数の差を表現しやすいグラフです。
複数回答形式の設問結果の表現に適しています。
帯グラフ
帯グラフは、各回答が全体に占める割合を表現できます。上記のように、「ペットを飼っている人の割合」と「年代」を組み合わせて表現することもできるため、クロス集計の結果を可視化することも可能です。
項目間で比較する場合や、分析軸間（顧客の属性など）の差異を捉えたい場合に使用します。
レーダーチャート
レーダーチャートは、複数の項目を同時に比較するのに適しており、上記のように、満足度調査などによく用いられます。
各項目の相対的な強さや弱さを視覚的に表現することが可能です。
アンケート結果報告書の書き方と構成
アンケートの集計やグラフ化が完了したら、次は報告書としてどうまとめるかが重要になります。せっかく丁寧に集計・分析しても、報告書の構成が分かりにくければ、上司や関係者に伝わらず、施策につながりません。
ここでは、アンケート結果を効果的に伝えるための報告書の書き方と構成について解説します。
報告書に必要な6つの基本要素
アンケート結果報告書には、以下の6つの要素を盛り込むことが一般的です。
1. 調査報告書のタイトル
タイトルは、報告書の内容を端的に表すものです。「何について」「誰に対して」調査したのかが一目で分かるように記載しましょう。
例：「2024年度 顧客満足度調査 結果報告書」「新商品に関する消費者意識調査」
2. 調査の趣旨や目的
なぜこのアンケートを実施したのか、何を明らかにしたかったのかを簡潔に記載します。目的が明確であれば、読み手は結果をどう解釈すべきかを理解しやすくなります。
例：「本調査は、新商品の開発にあたり、ターゲット層のニーズを把握することを目的として実施しました」
3. 調査対象や方法
誰に対して、どのような方法で調査を行ったのかを明記します。対象者の属性（年齢・性別・居住地など）、サンプル数、調査方法（Webアンケート・郵送・対面など）を記載しましょう。
例：「対象：20〜40代の女性 500名 / 方法：Webアンケート / 期間：2024年10月1日〜10月15日」
4. 実施期間や回収状況
調査を実施した期間と、回収率を記載します。回収率が低い場合は、その理由や対策についても触れると、報告書の信頼性が高まります。
例：「配信数：1,000件 / 回収数：350件 / 回収率：35.0%」
5. 調査結果の要約と詳細
これが報告書の中心部分です。まず要約（エグゼクティブサマリー）で主要な発見を簡潔にまとめ、その後に詳細なデータをグラフや表とともに提示します。
要約では「最も重要な発見は何か」「どのような傾向が見られたか」を2〜3段落でまとめましょう。詳細では、設問ごとに結果を丁寧に説明します。
6. 調査担当者の所感や提言
データから読み取れる示唆や、今後のアクションへの提言を記載します。単なる数値の羅列ではなく「このデータから何が言えるのか」「次にどうすべきか」を明確にすることで、報告書の価値が高まります。
これら6つの要素を盛り込むことで、読み手にとって分かりやすく、説得力のある報告書を作成できます。集計やグラフ化と合わせて、報告書の構成にも工夫を凝らすと良いでしょう。
アンケート結果を分析する手法
アンケートは、「まとめて終わり」ではありません。その結果をしっかりと分析し、マーケティング施策に活かしていくことが重要です。
アンケート結果を分析する手法には、以下のような種類があります。
クラスター分析
アソシエーション分析
決定木分析
ほかにもさまざまな分析方法はありますが、本章では代表的な上記3つの分析方法を解説します。
クラスター分析
クラスター分析は、データポイントを類似性に基づいてグループ（クラスター）に分類する手法です。多次元のデータを扱うことができ、複数の変数を考慮してグループ化します。
たとえば、身長と趣味について、似ている人たちをグループにした場合、「背が高くてスポーツが趣味のグループ」「背が中くらいで読書が趣味のグループ」といった具合に分けられる可能性があります。
このように、複数の情報を使って似ている仲間を見つけ出すのが、クラスター分析です。「○○な人は△△なことが多い」といったような、データの構造や隠れたパターンを発見するのに役立ちます。
アソシエーション分析
アソシエーション分析とは、データマイニングの手法の一つです。大量のデータから項目間の関連性やパターンを見つけ出すために役立ちます。
アソシエーション分析は、「もしこうだったら、こうなるであろう」という関連性を発見することを目的として実施され、「これを買うと、これも一緒に買う可能性が高い」といったように、購買データの分析に用いられるケースが多くあります。
たとえば、「Aを購入する40%の顧客は、Bも同時に購入する」といった２つの商品の関連性や、「気温が一定を超えると、○○の売り上げが一定割合増える」というような、状況と商品の売れ方の関連性を導きだせます。
アソシエーション分析を実施する際には、「If（もしこうだったら）」と「Then（こうなる）」という仮説を立てます。
その仮説を前提として、支持度（support）、信頼度（confidence）、リフト値（lift）という三つの指標を用いて関連性の強さを評価します。
支持度（support）
支持度とは、アンケート回答者の全体に対する「Aをしている顧客はBを同時にしている」という条件を満たす顧客の割合です。
以下のように計算します。
支持度 = {条件（A）と結論（B）をともに含むデータ数}÷ (データ全体数)
信頼度（confidence）
信頼度とは、「Aをした顧客」全体の中で、「Bもしている顧客」の割合です。
以下のように計算します。
信頼度 = {条件（A）と結論（B）をともに含むデータ数}÷ {条件（A）を含むデータ数}
信頼度 = {条件（A）と結論（B）をともに含むデータ数}÷ {条件（A）を含むデータ数}
リフト値（lift）
リフト値とは、「信頼度と全データ数の中で、条件を含むデータが占める割合の倍数」です。具体的には、
「Aをしている顧客」全体の中で、「Bもしている顧客」の割合」
「アンケート結果全体の中で、Bという要望を出している顧客の割合」
の倍数がリフト値です。
以下のように計算します。
リフト値 = 信頼度 ÷ {結論部（B）を含むデータ数 ÷ データ全体数}
一般的に、リフト値が1.0を超えると両事象の関係性には意味があると判断され、2.0を超えると関係性が高いと評価されます。
決定木分析
決定木分析は、「予測」「判別」「分類」を目的としたデータマイニング手法です。上図のように、データを階層的に分割し、予測や分類を行います。
回答者の特性と、特定の回答の関係を視覚的に表現できます。
アンケート結果をまとめる際に役立つツール
アンケート結果をまとめる際には、以下のようなツールが役立ちます。
Excel
PowerPoint
Googleスプレッドシート
専用アンケートシステム
では、それぞれのツールの特徴について解説します。
Excel
Excelは、データの整理や分析をする際に役立ちます。ピボットテーブルを使用してデータを要約し、パーセンテージを計算したり、アドインである「分析ツール」を活用することで、基本的な統計分析を行ったりすることが可能です。
関数を使用したデータ集計や、グラフや図表を作成してデータを視覚化することもできます。
PowerPoint
PowerPointは、アンケートの集計結果を視覚的な形でまとめるのに適しています。グラフ・チャート・テーブルを使用してデータを見やすく表示でき、デザインのテンプレートを利用することもできます。
プレゼンテーションのための資料を、効果的に組み立てられるでしょう。
Googleスプレッドシート
Googleスプレッドシートは、Googleが提供するクラウドベースの表計算ソフトウェアです。Excelと同様に、データの整理や分析をする際に役立ちます。
基本的にExcelと同じような使い方ができ、なおかつリアルタイムでの共同編集ができるため、チームでの作業に適しています。無料で使用でき、クラウド上でデータを保存・共有することが可能です。
Appendix/専用アンケートシステムのご検討も……
基本的なオフィスツールでの集計・分析に加え、アンケート実施から謝礼付与までを効率化する専用システムの活用も存在します。
ちなみに、後ほど詳しく解説しますがユーザーの意見を収集するアンケートでは、その回答率向上のために謝礼を贈るのが効果的ですが、その手配や配布には手間がかかるという課題があります。
それを解決する手段の一つとしてギフティが提供するアンケートシステム「Survey（アンケートシステム）」があります。これは、アンケートフォームの提供からデジタルギフトの付与までを一貫して行えます。「Survey（アンケートシステム）」には以下のようなメリットがあります。
ギフト手配にかかる工数を削減し、重複付与のリスクを回避
アンケート完了後、即座にデジタルギフトを受け取れる仕組みで、回答者の満足度と回答率を向上
LINEやXなどのSNS連携、抽選条件設定、既存アンケートツールとの連携にも対応
特に大規模なアンケートや、定期的にアンケートを実施する場合には検討する価値があるでしょう。
なお、「Survey（アンケートシステム）」についてより詳しく知りたい方は、ぜひ以下の記事もあわせてご覧ください。
アンケート集計を実際の施策に活かすためのポイント
ここまで、アンケート結果のまとめ方や分析方法について解説しましたが、その結果を施策に活かすには以下のポイントを押さえて分析を行いましょう。
仮説を立てる
最初から細かい分析を立てない
定性分析と合わせてアクションにつなげる
では、これらのポイントについて解説します。
仮説を立てる
データ分析では、闇雲にデータを眺めるのではなく、まず仮説を立てることが重要です。
仮説とは「この要因が結果に影響しているのではないか？」といった、検証すべき仮の答えのことです。仮説を持たずに分析を進めると、どのデータを重視すべきか分からず、方向性を見失ってしまうことがあります。
また、仮説を立てることで、データのどの部分に着目すべきかが明確になり、効率的な分析が可能になります。仮説が間違っていたとしても問題ありません。データをもとに検証し、必要に応じて修正すればよいのです。
重要なのは、仮説を持って分析を始め、検証を通じて理解を深めていくことです。
最初から細かい分析を立てない
分析を行う際には、全体像（森）を把握した上で、次に木を観察し、最後に葉や幹といった細部を分析するという流れで進めていきます。なぜなら、最初から細かい分析に取りかかると、的外れな結論に至ったり、不要なほど細かい分析に時間を費やしてしまったりする可能性があるからです。
また、全体像を見ずに分析を進めると、本来の目的を見失いかねません。まず大局を捉え、それから細部に目を向けることが、適切な分析の基本です。
定性分析と合わせてアクションにつなげる
データ分析の最終的な目的は、示唆を得ることではなく、具体的なアクションにつなげることです。定量分析だけでは数値の変化を捉えることはできますが、「なぜそうなったのか？」という背景や文脈までは見えてきません。
そこで重要なのが、定性分析を組み合わせることです。ユーザーの声・現場の意見・行動の背景など、数値だけでは説明しきれない情報を取り入れることで、データの解釈が深まり、より実践的な施策につなげられます。
たとえば、売上データから「ある商品の売れ行きが急に伸びた」と分かっても、その理由が分からなければ適切な対策を打つのは難しいでしょう。しかし、ユーザーインタビューやレビュー分析を行うことで、「新しいパッケージが話題になった」「口コミが広がった」などの要因が判明すれば、今後のマーケティング施策に活かせます。
定量データで「何が起きたか」を捉え、定性データで「なぜ起きたのか」を理解する。この両方を組み合わせることで、分析を単なる数値の解釈で終わらせず、実行可能なアクションにつなげることができるのです。
アンケート結果を事業に活かしたいならまとめ方だけでなく収集方法も重要
集計・まとめ方・分析のポイントなど、ここまでアンケート実施後のすべきことについて解説してきましたが、アンケート全体での課題には実施後以外にもさまざまなものがあります。
たとえば、ギフティでは以下のようなお悩みをお客様から伺うことがあります。
アンケート集計はできるものの、そもそものサンプル数が足りない
アンケートを開いてもらえても、途中で離脱されてしまう
謝礼を用意したいものの、業務が煩雑化しそうで困っている
アンケートでは、そもそもの大前提としてサンプル数をある程度確保しなければなりません。サンプル数を確保するための方法はさまざまですが、その一つとして謝礼を用意するという手もあります。
しかし、上記の課題をすべて解決するには、アンケート自体の設計や回答者への配慮、謝礼の選定が非常に重要です。具体的には以下がポイントです。
- 回答者に負担の少ないアンケート設計にする
- 回答者が安心して回答できるように配慮する
- 回答したくなる謝礼を用意する
- アンケート回答者には適切なお礼メールを書く
では、それらがなぜ重要なのかについて、詳しく見ていきましょう。
回答者に負担の少ないアンケート設計にする
アンケートは、回答者に負担が少なくなるように設計しましょう。アンケートを開いたものの、自由記述形式ばかりだったり、あまりにも設問数が多すぎたりすると、回答者が途中で回答をやめてしまう可能性があるからです。
負担を少なくするには、以下のようなポイントを押さえてアンケートを設計しましょう。
設問数をできるだけ少なめに抑える（回答者の負担軽減）
答えやすい質問から始め、徐々に難しい質問へ移行する
簡単に応えられる回答形式を選択する（選択式を中心に）
論理的な流れで質問を構成する
これらを加味した上でアンケートを作成することで、回答者が苦痛なく回答しやすいアンケートになるでしょう。
回答者が安心して回答できるように配慮する
アンケートに回答する際に、よく回答者が感じる不安として「個人情報が悪用されたりしないだろうか」や「回答するまでにどれくらい時間がかかるのだろうか」などがあります。このような不安が解消されなければ、せっかくアンケートページを開いてもらえても離脱されてしまったり、回答を中断されてしまったりする可能性が高まります。
そのため、回答者が安心して回答できるように、以下のような配慮を行いましょう。
アンケートの趣旨を冒頭で明確に伝える
個人情報の取り扱いに関する注意書きを明記する
回答完了までの所要時間を明記する
回答中にあといくつ設問が残っているかが分かるようにする
これらを行うことで、回答者は納得した上で、アンケートに取り組むことができます。
回答したくなる謝礼を用意する
前述したように、回答率を上げたい場合は、アンケート回答者に謝礼を進呈する方法が効果的です。たとえば、自社のサービスにポイントがあるなら、ポイントを進呈するといった方法が一般的です。
ただし、自社でポイント制度を導入していない企業も多いでしょう。そのような場合にはどうすれば良いのでしょうか。
アンケート謝礼の適切な選び方と相場
アンケートの回答率を高め、質の高いデータを得るには、回答者にとって納得感のある謝礼を用意することが重要です。謝礼は、回答への動機付けとして非常に効果的な手段であり、調査の成果を左右する大きな要素と言えます。
謝礼を選ぶ際は、予算、対象者の属性、配布タイミング、ギフトの種類といった観点をバランスよく考慮する必要があるでしょう。
選定時のポイントとしては、まず過度な高額設定を避けて回答の偏りを防ぐこと。次に、ターゲット層の嗜好に合った謝礼を選ぶことです。また、調査の信頼性を保つために、謝礼の条件や配布方法は明確に伝えるようにしましょう。
なお、ギフトの種類として「デジタルギフト」という手もあります。デジタルギフトなら数十円から贈れるため、アンケートの謝礼として利用しやすいでしょう。
また、デジタルギフトサービスの中には、アンケートURLの配布から、アンケート完了後の謝礼の配布まで自動化できるツールを提供しているところもあります。そのようなツールを活用すれば、謝礼に関してほとんど工数が増えることはありません。
こうしたデジタルギフト含め、アンケート謝礼についてさらに詳しく知りたい方は、以下の記事にて、アンケート謝礼の相場についても解説しています。ぜひあわせてご覧ください。
アンケートに謝礼を用いた事例①
ニトリ労働組合様では、組合員を対象に働き方に関するアンケートを毎年実施しています。
そのアンケート回答率を上げるために、謝礼として弊社ギフティのデジタルギフト「giftee Box」500円分を付与することに。組合専用アプリでアンケートに回答してもらい、回答後はギフトのシリアルコードを記載したページに遷移するという仕組みです。
ギフティが提供するデジタルギフト「giftee Box」では、たとえば1,000円分のギフトカードを送ると、受け取った人が好きなブランドのカフェギフトやアイスクリームギフト、ギフト券などに交換できます。
ギフティの「Auth（認証配布システム）」もご活用いただき、事前にシステムへ従業員番号のリストをインポートすることで、ギフト受け取り時の従業員番号入力によって事務局側が受け取り済みの人を個別に把握できるようにしました。それにより、重複付与の防止につながり、ヒューマンエラーのない効率的なオペレーションを実現できました。
また、アンケート回答数は目標の1万件に対し、約1万1,000件を回収できました。
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アンケートに謝礼を用いた事例②
セキスイハイム東北株式会社様では、2022年のお正月期間中に、東北全エリアのセキスイハイム展示場や分譲住宅に来場し、アンケートに回答された人を対象に、抽選で弊社ギフティの「giftee Box」を含む、さまざまなギフトが当たるキャンペーンを実施しました。
また、ギフティの「Direct（対面配布システム）」「Survey（アンケートシステム）」もご活用いただき、現場ですべてアンケート回答からギフトの配布まで完結できるようにしたことで、運用コストや負荷を軽減しました。
その結果、ホームページからの新規顧客獲得数が前年比で145％、年始の目標に対して112％達成できました。
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アンケートに謝礼を用いた事例③
株式会社LIFULL様では、不動産情報サービス「LIFULL HOME'S」のLINE公式アカウントを通じてユーザーアンケートを実施していましたが、従来の方法では十分なフィードバックを得られませんでした。
そこで、LINEアンケートとgiftee for Businessのシステムを連携し、回答完了と同時に自動でAmazonギフトカード500円分を配布する仕組みを導入しました。回答直後に抽選結果を表示し、当選者には即座にギフトコードを送信することで、参加者の満足度を高め、結果として目標の120%にあたる回答数を獲得しました。
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アンケートに謝礼を用いた事例④
アイベックスエアラインズ株式会社様では、仙台＝広島線のPR施策検討を目的に、お客様へのWebアンケートを実施しました。従来は航空券や産直品を景品としていましたが、単価が高く当選者数を絞らざるを得ないため、十分な回答を得られない課題がありました。
そこで、搭乗時に配布するカードの二次元コードからアクセスできる仕組みを整え、回答者には抽選で200名にデジタルギフト「giftee Box（※）」200円分を配布するキャンペーンを実施しました。
※1,000種類以上のラインナップの中から、好きな商品を自由に選べるギフト。コンビニやカフェ、ファッションからレジャーまで幅広いシーンのギフトを取り揃えている
謝礼単価を抑えながら当選者数を増やすことで参加意欲が高まり、想定以上の回答数を獲得しました。また、ギフト導入により景品手配や住所確認といったオペレーションも効率化され、業務負担の大幅削減につながりました。
▼この事例の詳細はこちら
アンケートに謝礼を用いた事例⑤
ニトリ労働組合様では、全国に約1万5,000名いる組合員を対象にした年次の意識調査において、回答率の確保が課題となっていました。従来の紙ベース調査では配布や回収に時間がかかり、回答数も伸び悩んでいたため、組合イベント会場で二次元コードを配布し、その場でアンケート回答を促す仕組みを導入しました。
回答後にはAmazonギフトカードを含む「giftee Box」500円分を即時配布することで、参加者にとってわかりやすく、満足度の高い体験を提供。結果として、1万件を目標とした回答数は1万1,000件に達し、目標を110％達成しました。
組合員が集まる場を活かした取り組みにより、自然な形で協力を得ることができ、次回以降の調査への意欲向上にもつながりました。
▼この事例の詳細はこちら
アンケート回答者には適切なお礼メールを書く
アンケート回答には時間と手間がかかるため、回答者への感謝を丁寧に伝えることが重要です。お礼メールや手紙には、以下の4つの要素を盛り込むと効果的です。
アンケート協力への感謝
回答内容の活用方針の共有
謝礼品の案内（品目と到着時期）
問い合わせ先の明記
特に、回答内容をどのように活用するかを具体的に伝えることで、企業への信頼感や関心を高めることができます。謝礼がある場合は、デジタルギフトなら受け取り用URLを明確に記載し、物理ギフトの場合は発送時期を具体的に案内しましょう。
さらに詳しく知りたい方は、以下の記事にて、アンケート回答のさらに詳しい内容や例文について紹介しています。ぜひあわせてご覧ください。
まとめ
アンケートは「実施すること」自体が目的になりやすい施策です。しかし本来の価値は、データを集めることではなく、意思決定を前に進めることにあります。
実務においては、
設計が曖昧なまま実施してしまう
集計やグラフ作成で止まってしまう
分析結果が施策に接続されない
といった“途中で止まるアンケート”も少なくありません。
重要なのは、最初から最後までを一つの流れとして設計することです。
設計 → 実施 → 集計 → 分析 → 報告 → アクション
この一連のプロセスがつながってはじめて、アンケートは「現場で使えるデータ」として機能します。
また、見落とされがちですが、データの質は「回収の段階」で大きく左右されます。
どれだけ分析手法を工夫しても、
回答数が不足している
回答が偏っている
途中離脱が多い
といった状態では、信頼できる示唆にはつながりません。
そのため、設問設計や導線設計に加えて、回答者が最後まで回答しやすい環境を整えることも重要なポイントです。
たとえば、デジタルギフトを活用することで、
- 回答完了の動機づけが明確になる
- 配布・受け取りの手間を減らせる
- 運用負荷を抑えながら回収効率を高められる
といった形で、アンケート全体の成果を底上げすることができます。
アンケートは、やり方次第で「参考情報」で終わることもあれば、事業の方向性を変える材料にもなり得ます。だからこそ、単なる集計や分析にとどまらず、“どう活かすか”まで含めて設計することが重要です。
これからアンケートを実施する際は、ぜひ本記事で紹介した流れを一つの基準として、“使えるデータ”を生み出す設計に取り組んでみてください。
アンケート謝礼の選定でお困りのご担当者様へ
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