記事一覧
調査・リサーチの実務記事一覧。アンケート設計、集計・分析、インタビューなど、調査のやり方を手順から解説します。
AI でアンケート設問を作る手順：素案は任せ、測れるかは人が確かめる
AI に設問の素案を作らせると速い一方で、ダブルバーレルや誘導、選択肢の抜け、尺度の不ぞろいがそのまま混じります。街のカフェの満足度アンケートを例に、プロンプトの書き方と、測れる設問かを人が確かめる手順、AI の限界までをまとめました。
解約理由インタビューの設計：やめた本当のきっかけを行動から読む
解約者に「なぜやめたのか」を直接聞くと、後付けの理由や「値段のせい」に歪みがちです。理由を問わず最後の1ヶ月の行動を時系列で辿り、つまずいた出来事から離脱のきっかけを読む。オンライン英会話を例に、誰にいつ何を聞くか、同意と謝礼まで設計します。
コンセプトテストの設計手順で新商品の受容を見極める
新商品コンセプトの受容を、購入意向だけでなく理由・価格・既存品との比較で測る設計手順。Top2 の分母の決め方、セグメント別の読み方、業者や AI の「受容度」への検収質問まで、発注側が自分でできるようになります。
e-Stat の使い方：欲しい統計を見つけ、定義まで確かめる手順
欲しい官庁統計を e-Stat で見つけ、表章項目・母集団・調査時点・記号と用語解説を確かめてから使うまでを、惣菜・中食のデスクリサーチを例にまとめました。別々の統計の数字を接ぎ木しないための確認項目つきです。
アンケート結果を深掘るインタビューの設計：定量の差を定性で掘る接続手順
定量で「どこ・どれだけ」、定性で「なぜ・どう」を分担させ、クロスで説明できなかった差を問いに翻訳して深掘りインタビューを設計する手順を、架空のベーカリー満足度データでたどります。数字を確認するのではなく、機序と仮説を掘る設計です。
発言録の作り方：AI 文字起こしを土台に、引用に耐える記録を残す
AI 文字起こしを下書きにして、分析に使える発言録を作る手順です。粒度の決め方、誤変換や言い淀みの直し方、発言・観察・解釈の分け方、同意と匿名化、AI に渡すときの秘密保持まで、架空の食材宅配インタビューを例にまとめました。
矛盾回答を回収前に弾く。アンケートの論理チェック設計
回収後のクリーニングに頼らず、調査票の設計段階で矛盾回答・直線回答・不正回答を弾く論理チェックの作り方を、化粧品 EC アンケートの例で説明します。除外基準の事前宣言と、業者への納品データの検収まで扱います。
NotebookLM で過去の調査資料を問える状態に整理する手順
過去の調査レポート群を NotebookLM に入れて横断で問えるようにする手順を、資料の選別・問いの立て方・引用元の確認まで具体的に解説します。古い数字やハルシネーションを判断に載せないコツも扱います。
アンケート結果のグラフの選び方：データの型と比較の種類で決める
満足度アンケートの結果を、データの型と伝えたい比較からグラフを選ぶ判断表で解説します。円・二重軸・切断軸で誤読を生む悪い図の見分け方と直し方、業者のレポートへの確認質問まで扱います。
アンケートの質問数の目安：回答率と回答の質から決める
質問数は「何問聞けるか」ではなく、回答者が答え切れる所要時間と回答の質から決めます。設問を盛るほど完答率より先に中身が壊れる仕組み、目的からの削り方、質のモニタリング、業者見積もりの確認まで、アパレル通販の例で解説します。
自由回答の分析：アフターコーディング全手順
業者から戻った自由回答のコード化集計表を、会議に出す前に自分で検収できるようになります。コードブックの作り方、複数コードと分母、コーダー間一致（κ）、属性とのクロスまで、SaaS 満足度データの例で解説します。
インタビューガイドの作り方：台本ではなく「地図」を作る（テンプレート付き）
質問を 20 個ならべた台本で面接していませんか。インタビューガイドは、台本ではなく地図です。問いをトピックに割り、会話の弧に並べ、プローブとラダリングで深掘りする 1 枚もののガイドを、テンプレート付きで作れるようになります。
インタビュー調査の全体像：企画からリクルート・実査・分析まで
はじめてインタビュー調査を企画する人へ。企画・対象者選び・実査・分析・報告までを自分で設計し、発注も解釈もできるようになります。人数ではなく意味を掘るという一点を、解約インタビューの例で確かめます。
誘導質問の実例：インタビューで「欲しい答え」を自分で作らない聞き方
「高いと感じましたよね？」——その一言が、相手の答えをすり替える。誘導質問を見つけて中立に直し、返ってきた同意を「ユーザーの声」と取り違えない。聞き方と読み方を、解約インタビューの実例で身につけます。
サンプルサイズの決め方：早見表と計算の考え方
アンケートの必要数は、母集団の大きさではなく許容誤差・信頼水準・目的で決まります。早見表と計算式、群間比較の検出力、回収率での配信逆算までを整理し、業者見積りの「n」を自分で検証できるようにします。
有意差検定を Excel で自分で確かめる・検収する手順
業者の「※有意差あり」を、Excel のカイ二乗検定と t 検定で自分の手で確かめられるようになります。期待度数 5 未満への対処、効果量の出し方、n と多重検定の落とし穴、会議の前に業者へそのまま返せる検収リストまで。
アンケートのバイアス全類型：どの駅で乗るかで捕まえる図鑑
アンケートのバイアスは種類ではなく「どの工程で乗るか」で捕まえられます。質問・回答行動・標本と回収・集計の四つの駅に主要バイアスを配置し、言い換えで賛成率が動いた実例から、回収率やウェイトバックの限界までを一枚の早見表にまとめます。
アンケート調査の全体像：企画から回収までの設計マップ
企画から回収まで 9 の工程を 1 枚のマップにまとめ、目的を先に決めると集計が比較可能になる理由を、あるタスク管理ツールの満足度調査で示します。誤差の 5 系統と、業者にそのまま聞ける質問まで。
質問文の作り方：ダメな聞き方を、集計前に直す実例
アンケートの設問ミスは、集計や分析ではもう取り返せません。ダブルバーレル・誘導・曖昧な数量語・埋め込まれた前提・専門用語を、SaaS 満足度調査票の Before/After で直し、回答者の認知 4 段階にそった点検リストと、業者の調査票に逐語で当てる質問まで示します。
アンケート集計の全体像：単純集計→クロス→検定→報告
アンケート集計を、分析ベースの確定から単純集計・クロス集計・検定・報告まで自分で回せるようになります。事故のもとは分母を最初に決めないこと。SaaS 満足度の例で分母の扱い、行 %・列 % の読み分け、業者の集計表に返す質問まで示します。
聞いていないことは比較できない。クロス集計のためのアンケート設計
クロス集計を役に立つ分析にするために、アンケート設計の段階で入れておくべき比較軸を整理します。利用頻度、利用歴、利用目的、初回体験など、調査票の抜け漏れを点検するための記事です。
クロス集計とは？ローデータの実例でわかる作り方と分析の進め方
クロス集計の基本を、実数のローデータサンプル、集計表、割合計算、分析例を使って解説します。アンケート結果を意思決定につなげるための見方も紹介します。