生成AIでアンケート自由記述を整理する分類と原文確認の手順

生成AIでアンケートの自由記述を整理するときは、回答を短くまとめる前に、何を知るために分類するかと、原文へ戻る方法を決めます。一つの回答に複数の意見が含まれる場合、代表的な話題だけを残すと別の要望が消えることがあります。分類の草案作成にAIを使い、重要な意見と集計の結果は原文と照合してください。

入力する情報と利用範囲を確認する

自由記述には、氏名、連絡先、取引内容、具体的な出来事など、質問で求めていない情報が入ることがあります。外部のAIへ渡せるかは、回答者への説明、社内の方針、利用する契約に照らして確認します。名前だけを除いても内容から個人を推測できる場合があるため、文脈にも注意します。

元の回答は適切な範囲で保管し、分析用には識別番号を付けた写しを使う方法があります。分類表から原文を確認できる一方、集計を見る人全員に個人情報を見せる必要はありません。原文の閲覧権限と、整理した結果の共有先を分けて設計すると扱いやすくなります。

改善したい対象が、サービス、手続き、説明、対応などのどれかを決めます。「よい・悪い」だけの分類では、何を変えるか分からない場合があります。対象の話題と評価の方向を別にすると、同じ話題に対する異なる意見を確認できます。分類名には意味と含める例を添えます。

回答一件を一つに分類するか、複数の話題に分けるかを決めます。複数を認める場合、分類ごとの件数を足しても回答数と一致しないことがあります。数える単位を説明に残し、回答者の数、意見の数、言及の数を混同しないようにしてください。空欄や意味を判断できない回答も別の扱いにします。

指示には、目的、分類の定義、複数意見の扱い、判断できない場合の区分、原文にない理由を推測しないことを含めます。出力は、識別番号、原文の短い根拠、分類、判断が必要な点などにすると照合しやすくなります。自然な文章の総括だけでは、どの回答から結論を出したかを追えません。

少量の回答で分類を試し、曖昧な区分や重複する区分を直します。分類を変えた場合は、すでに処理した回答にも同じ定義を適用するかを確認します。毎回AIが自由に分類名を変える状態では比較できないため、版を残し、対象全体で揃える基準を決めてから整理を進めます。

記入表には「回答の識別番号」「話題」「意見の方向」「分類」「根拠となる原文」「複数の話題」「要確認」「人が修正した内容」を書きます。集計だけの表と、確認用の表を分けても構いません。原文の引用を外部へ出す場合は、引用してよい範囲や個人の特定につながらないかを別途確認します。

想定例として、「説明は分かりやすいが、申し込み後の案内が見つからない」という回答を考えます。全体を好意的な回答に分類するだけでは、案内の改善点が消えます。説明への評価と、案内を探す際の問題に分け、改善する対象を明確にします。意見の理由をAIが付け足した場合は、原文にない推測として除きます。

件数の多い話題だけで総括すると、少数でも影響の大きい困りごとを見落とす場合があります。安全、アクセスのしづらさ、特定の条件で利用できないといった意見は、量と別に確認します。少数だから事実ではないと判断せず、調査が必要な指摘として残してください。

集計する数値は、分類表の識別番号から確認します。AIが文章中で述べた件数をそのまま報告せず、一覧と照合できる形で数えます。回答の重複、分割の重複、未分類の残りを点検します。アンケートの回答者がどの範囲を代表するかも考え、得られた意見をすべての顧客の傾向へ広げて断定しないことが重要です。

自由記述を全部要約すれば報告できますか。概要には使えますが、改善の判断には対象の話題、具体的な困りごと、根拠となる回答が必要です。要約から落ちた意見を確認し、原文にない結論が混ざっていないかを見ます。

AIの分類と人の分類が違うときはどちらを採用しますか。多数決ではなく、分類の定義と原文を照合します。定義が曖昧なら先に直し、判断できないものは保留にします。AIの自信ある表現を正解の根拠とせず、誰が見ても分類理由を説明できる状態を目指してください。