みなさんはアンケートに回答している時、自由回答を煩わしいと思ったことがありませんか。すぐに回答できる選択式に比べて、自由記述回答はユーザー負担が大きく敬遠されがちです。
確かに、選択式回答は情報を数値化しやすく、現状を客観的に分析するにはとても優れた手法です。しかし、選択式は事前に用意された回答の結果しか入手できないため、回答者の深い心理を読み取ることには不向きです。この選択式回答の欠点を補い、ユーザー心理を深掘りできる質問形式が「自由記述回答」です。

この記事では、アンケート自由記述回答のメリットや作成時のポイントについて解説します。
 

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自由記述回答とは

みなさんはアンケートで「商品に対する意見や要望を、ご自由にお書き下さい。」というような質問をされたことがあるのではないでしょうか。このように、ある質問に対して選択肢を用意せず、自由に回答してもらう方法を「自由記述回答」と呼びます。
自由記述回答には文章によって回答してもらう形式や、「あなたのおおよその年収はいくらですか？」などのように数値を自由に記入してもらう形式があります。文章形式の回答はユーザーが抱えている心理を読み取るのに適していて、数値形式の回答は平均値などより実態に近い数値データを算出したいときに用いられます。
 

自由記述回答のメリットとデメリット

自由記述回答には、選択式回答では得られない大きなメリットがある反面、運用上の問題点となるデメリットも存在します。ここでは、その両面について解説します。

①自由記述回答のメリット

自由記述回答はユーザー心理を引き出しやすい
優れたアンケートには回答から有益な分析結果を導くため、市場環境やユーザー心理を想定した「仮説」が立てられています。アンケートは適切な仮説に基づいて作られるほど、より的確な回答結果が得られます。
しかし、どれほど優れた仮説を立てようとしても、そこには必ず限界があります。なぜならユーザー心理は誘導されることはあっても、外部から強制することはほとんどできないからです。そのため、基本的にユーザー心理は個人によって違っていて、すべての人に当てはまる仮説は存在しません。
選択式回答の選択肢は、アンケート制作者の「仮説」に基づいて設定されます。もし、この選択肢に「もれ」があった場合、「その他」というあいまいな情報には分類できても、その詳細を知る方法はありません。
この選択式回答の大きな弱点を補えるのが、自由記述回答です。自由記述回答はユーザー心理を引き出しやすいため、事前に想定できなかった意見や要望を得ることができます。これらの回答には、アンケート制作者が考えもしなかった「気付き」が含まれることがあります。
この「気付き」には、業界に携わっているからこそ気付けなかった「コロンブスの卵」的なヒントが見つかるケースがあります。自分たちが気付けなかったということは、競合も気づいていない場合が多く、そのヒントがブルーオーシャン（競合相手のいない未開拓の市場）開拓へとつながったケースもあります。

想像を超えた情報入手の可能性
上記以外に質問とは全く関係ないクレームや要望が記入されるなど、アンケートの意図とは違う部分で、マーケティング改善につながる情報を得られるかもしれません。自由に回答できるからこそ、何が手に入るか分からない。そういった制作者の想像を超える情報の入手が、自由記述回答の大きなメリットです。

②自由記述回答のデメリット

データの取扱いに手間がかかる
自由記述回答最大のデメリットは、データの取扱いに手間がかかることです。アンケートの回答を関係者で共有するためには、その情報をどこかの段階でデータ化する必要があります。そのデータ化する際に、自由記述回答は選択式よりも大きなコストをかけなければなりません。
選択式の場合、データは数字にて入力されます。しかし、自由記述回答は文章または要点を入力しなくてはならないため、入力の手間は何十倍にもなってしまうでしょう。また、入力するのは文字データのため、数値データのように簡単には集計できません。
また、自由記述されたデータは、数値データのような比較が難しいのも特徴です。数値データの場合、「A：50％」「B：25％」というように分析すれば、多くの方がすぐに比較できます。また、データで示された内容への信頼度も高く、説得力の高い分析結果が得られます。

分析者のスキルが必要
自由記述の回答はあくまで個人の考えです。その回答に大きなヒントを見出せるかどうかは、分析者のスキルに頼らざるを得ません。優秀な分析者にとっては「ものすごいヒント」となる情報であっても、スキルが低い分析者には「ひとつの意見」として見過ごされてしまう可能性があります。

回答者の負担が大きい
自由記述回答では、回答者の負担が大きいことへの考慮が重要です。アンケート内に自由記述回答の質問が多いと、アンケートそのものへの回答を取りやめてしまう可能性があります。アンケート票作成の際は回答者の負担が過度にならないよう、アンケートの目的に応じて質問のバランスを調整してください。
 

自由記述回答が役立つアンケート

自由記述回答はその特徴から、非常に効果的なアンケートとそうでないものに大きく分かれます。ここでは、自由記述回答が効果的なアンケートの質問について解説します。

①理由・本音

「購入した」「買わなかった」「購入候補に挙げた」など、購買や利用の意思決定に至った理由を聞くのに、自由記述回答は適しています。意思決定は誰かに強制されない限り、基本的には人の心理が判断します。いくつかの主だった理由は選択肢として挙げられますが、多様な理由をすべてカバーすることはできません。
また、選択肢が事前に用意されていると、人は回答する際に選択肢の影響を受けてしまいます。その結果、回答者の本音が引き出されないケースも考えられます。理由を回答してもらう際に影響を及ぼす事前情報を減らすことで、回答者の本音が引き出しやすくなります。

②利用状況

商品やサービスをどのように利用したのか、その上でどのような感想を抱いたのかなども、自由記述回答が適している質問です。人は行動を起こすとき、自分の考えを自覚しているケースばかりではありません。むしろ深く考えないで、何気なく行動していることの方が多いのが実情です。
このような場合、「なぜ」という質問を回答者に投げかけても、うまく回答できないことがよく起きます。その場合、回答者の心理ではなく行動を知ることで、回答者が自覚できていない意図を読み取ることができます。
また、利用者の中には、商品やサービスをつくった人の想像を超える独創的な使い方をする場合があります。そのような利用方法は、商品やサービスの新たな価値創造につながるケースもあります。

③感想、要望、不満

お客様は商品やサービスを利用後、その時点での評価を下します。その評価内容の詳細を知りたいときにも、自由記述回答は有効です。
詳細の中でも、「要望」「不満」には、現時点における商品やサービスの問題点が浮き彫りにされます。この問題点を把握できれば、企業のマーケティングに大きく反映できる可能性があります。
 

自由回答欄を設定するときのポイント

①回答者の心理的負担

自由回答欄は回答者にとって、制作者が考える以上に心理的負担の大きい質問形式です。この負担が大きすぎると、回答者は回答することをやめてしまうケースが多々あります。
アンケートは正しく回答されて回収できてこそ、その意義が生まれます。回答そのものを避けられてしまっては、元も子もありません。
自由記述回答は心理的負担が大きいことを認識して、重要なポイントに絞って質問を設けることを意識しましょう。

②ネガティブな感情をきっかけにする

人にはネガティブな感情ほど、誰かに聞いてもらいたいと考える傾向があります。自由記述回答してもらう際も、何かしらネガティブな感情のきっかけをつくると、回答者から意見を引き出しやすくなります。
例えば、飲食店でのアンケートを考えてみましょう。

 
これら2つの設問を比較すると、おそらく後者の方が記入する内容をイメージしやすくなります。このようにネガティブな感情をきっかけとして、回答率を高める方法も考慮してみましょう。
 

自由記述のアンケート集計方法

自由記述回答されたアンケートは、「数値」と「言葉」によって集計方法が大きく異なります。

①数値データの場合

自由記述回答が「○○円」「○○回」などのように数値で扱える場合は、定量データとして主に以下のような分析手法が用いられます。

②言葉の集計

自由記述回答の「言葉」集計に用いられる代表的な方法には以下のものがあります。

データ入力
紙アンケートで回答を集めた場合は、自由記述回答された文章をテキストデータとして入力し、一覧表を作成する必要があります。
「入力の手間がかかる」「誤入力が発生しやすい」などの問題がありますが、集計の元となるデータベースが作成できます。

アフターコーディング
自由記述回答された内容によって、分類していく集計方法です。例えば、購入した理由について回答してもらった場合、回答内容によって「1：価格」「2：機能」「3：信頼性」という分類コードを付け加えます。
これらの分類コードによって、言葉による回答を数値データとして扱うことができ、人数や割合なども分析できます。
ただし、分類には多大な作業を伴うこと、分類者の主観が反映されやすいなどの問題点があります。

テキストマイニング
テキストマイニングとは言葉を単語や文節で区切って、言葉の出現頻度や言葉同士が出現する相関関係を分析する手法です。分類しづらい「言葉」というデータを、人が理解しやすいように視覚化します。
テキストマイニングには、回答者の感情や気持ちを分析する「センチメント分析」、単語の組み合わせを分析する「共起分析」、縦軸と横軸の表にデータを散布する「対応分析」などがあります。
 

まとめ

自由記述回答形式のアンケートは、使い方によっては企業に大きな財産を生み出す可能性があります。しかし、その運用については、設計から分析までの各段階において慎重に対応しないと、回答率の大幅減や集計のコストアップを招いてしまいます。また、分析結果の読み込みについては、かなり高いスキルを求められるでしょう。
アンケート実施にあたっては、他社事例や外部ノウハウをうまく活用し、高い費用対効果が期待できる計画を立案していきましょう。そこで大きな「宝物」を見つけて、自社のマーケティングを大きく発展させていきましょう
 

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テキストマイニング

テキストマイニングとは、大量の記述された文章（テキストデータ）を単語や文節に分割し、その出現頻度や相関関係などを分析する技術のことで、最も代表的なデータマイニングのひとつです。文章（テキストデータ）の、可視化及び定量化に有効で、コーディングだけではみえないポジティブ・ネガティブの要素や、単語の繋がりを見ることができます。

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