アンケートデータの集計や分析に役立つ！自然言語でデータを加工するAI プロンプト
アンケートデータは最も手に入りやすいタイプのデータの一つですが、いざ実際に分析したり、集計しようとすると様々なデータ加工の問題に直面します。
たとえば、列名が「Q1」「Q2」といったコード化された形式になっているため実際の質問名に置き換える必要があったり、回答が同じようにコードで表現されているため、人が理解できるラベルに変換しなければならなかったりします。さらに、分析やクロス集計をしやすくするために、データの形式を変換する作業が必要になる場合もあります。
こうした加工は手作業で行うと時間と手間がかかりますが、ExploratoryのAIプロンプト機能を活用すれば驚くほど簡単に実現できます。そのため、ここでは、効率化につながる代表的な処理を紹介いたします。
コード化された列名を一括で変換する
アンケートデータでは、列名が「Q1」「Q2」といった質問コードになっていることが多く、データを見ただけでは内容を把握することが難しいという問題があります。こういった問題を解決するには、別途、マスターデータを用意して、結合して列名を差し替えるなど、複雑な処理が必要でした。
AI プロンプトを利用すれば、質問コードと質問内容の対応表をそのまま入力するだけで、自動的に列名を置き換えることができます。
数字やコードで記録された回答をわかりやすい回答に変換する
性別や年齢などの項目が数値のコード値で入力されている場合、例えば「1」が男性、「2」が女性、「1」が10代、「2」が20代といった形になっており、そのままでは人が見て理解しづらく、集計や共有の際にも不便です。
通常はExcelなどにある対応表を参照しながら1つずつ置換する必要があり、作業効率が悪くなってしまいますがAIプロンプトを使えば、対応表をコピーして貼り付けるだけで複数の列の値をまとめて置換することができます。
設問名を短縮して集計・可視化しやくする
アンケートデータを分析する際、設問文がそのまま列名になっていると、列名が長くなってしまい、画面内に収まる列数が少なくなり、凡例名が長くなってしまうことで、作業効率が悪くなったり、集計・可視化したときの見映えが悪くなります。
AIプロンプトを使うと、「列名を短縮して」と指示するだけで、設問の意図を意図を損なうことなく長い列名を自動で短縮し、データの視認性を大幅に改善できます。
集計しやすい形や、分析しやすい形にデータを変換する
アンケートデータは形式によって扱いやすさが異なります。質問ごとに列が並ぶワイド型ではクロス集計などを行うことや一気に回答を集計することがが難しく、また一方で質問ごとに行が並ぶロング型では相関分析がやりにくいといった問題があります。
AIプロンプトを使うと、「データをワイド（ロング）型に変換して」と日本語で指示するだけで簡単に相互に変換すできます。
1列が1つの選択肢に対する回答状況を表すアンケートデータを集計する
調査会社に提供されるデータが、1つの質問に対する各選択肢（スコア1、2、3、4など）が個別の列として展開されており、各列には回答があれば1、なければ0が格納されている形式になっているといった話はよくある話です。
このようなワイド型のデータでは、それぞれの回答数を集計したり、平均スコアを計算したり、属性別にクロス集計を行ったりすることが困難です。
AI プロンプトを利用すると、指定してアンケート回答列を「1つの列にまとめて」と指示するだけで、各回答の選択肢ごとの件数をスコアを簡単に集計・可視化できるような形式に変換してくれます。
複数回答のそれぞれの答えが列になっているデータを集計する
顧客満足度調査のような複数回答形式のアンケートデータでは、各回答選択肢が個別の列として格納されていることがよくあります。
このようなデータ形式では、特定の回答を集計したり可視化したりするのが難しくなります。AI プロンプトを利用すれば、複数回答の列を一つの列にまとめてロング型データに変換できます。これにより、各回答選択肢ごとの件数を簡単に集計・可視化できるようになります。
NPS（ネット・プロモーター・スコア）を計算する
NPS（ネット・プロモーター・スコア）は、顧客ロイヤルティを測る代表的な指標です。通常はスコアごとに顧客を分類して割合を計算する必要があり、手作業ではその計算に手間がかかります。
AI プロンプトを使えば、「NPSを計算して」と入力するだけで、計算が完了します。また、月ごとのNPSの推移も簡単に計算できます。
ぜひお試しください！