アンケートや顧客の声をAIで整理する方法
大量の自由記述から、共通点と例外を見つける
自由記述は、一つひとつ読むだけでは全体傾向をつかみにくいものです。AIには、内容を分類し、各分類の件数、代表的な意見、困りごとの強さを整理してもらいます。ただし、少数でも重大な意見を件数だけで見落とさないようにします。
この記事でできるようになること
- 意見を分類できる
- 頻出テーマと重要な少数意見を分けられる
- 改善案につなげられる
目的を決める
満足度の理由、改善点、解約理由など、何を知りたいかを決めます。
分類基準を作る
機能、価格、使いやすさ、対応など、仮の分類を作り、必要ならAIに追加させます。
代表例を残す
分類名だけでなく、内容を表す短い例を残します。
少数の重大意見を見る
安全、法令、強い不満などは、件数が少なくても別に確認します。
改善行動へつなげる
テーマごとに、すぐできる改善、調査が必要なこと、対応しない理由を整理します。
件数と深刻さを分けて見る
多くの人が挙げた不満は改善候補になりますが、件数が少ないから重要でないとは限りません。安全上の問題、契約上の誤解、利用不能につながる意見は、少数でも別枠で扱います。AIには分類と件数集計を任せ、人は事業への影響と優先順位を判断します。
5分で試してみる
個人情報を除いた10件程度の自由記述を用意し、AIに五つ以内の分類で整理させます。次に「件数は少ないが重大な意見」を別に抽出させます。分類名が元の声を過度に一般化していないか、原文と比べます。
実践の進め方
まず、アンケートや顧客の声をAIで整理する方法を試す対象を一つだけ選びます。次に、この記事の依頼文へ必要な材料を入れ、AIの回答を作ります。回答を受け取ったら、『分類の目的を決める』という観点で確認します。続いて、『頻出意見と重大な少数意見を見る』ができているかを見ます。不足があれば、うまくいかないときの修正方法を一つだけ試します。最後に、作業前後の時間、直した箇所、次回も使いたい指示を短く記録します。一度で完成させるより、同じ仕事で二、三回試して、自分の業務に合う形へ整えることが大切です。
完了の目安
次の状態になれば、最初の実践は完了です。『意見を分類できる』を自分の業務で説明できること、『頻出テーマと重要な少数意見を分けられる』を実際の材料で試せること、AIの結果をそのまま使わず、自分で確認した箇所を一つ言えることです。期待した効果が出なくても失敗ではありません。対象業務、渡した材料、依頼文のどこを変えるべきかがわかれば、次の改善につながります。
うまくいかないとき
- 分類が細かすぎる場合は5〜8分類にまとめます。
- 肯定・否定だけになる場合は、具体的な困りごとで分類します。
- AIの解釈が強すぎる場合は、元の表現に近い要約を求めます。
今日のまとめ
- 分類の目的を決める
- 頻出意見と重大な少数意見を見る
- 改善行動につなげる