「アンケートは実施したものの、集めた回答データを十分に活用できていない」

こうした悩みを、多くのお客様からお聞きします。

せっかく何十人、何百人、あるいは何千人もの回答を集めても、単純集計をして、グラフをいくつか作り、自由記述にざっと目を通して終わってしまう。そんなケースは少なくありません。

しかし、アンケートデータには、顧客・ユーザー・従業員・学生・患者などの声や行動の背景を理解するための重要なヒントが含まれています。

たとえば、以下のような問いに答えることができます。

• どの属性の回答者が、どのような傾向を持っているのか
• 満足度や継続意向に影響している要因は何か
• 回答の背後にある潜在的なニーズや不満は何か
• 回答者をどのようなタイプに分類できるのか
• 自由記述の回答から、注意を払うべき問題や要望は何か、回答者のセンチメントはどのように変化しているのか
• 調査結果を、どのように施策や改善アクションにつなげるのか

現在では、マーケティング、営業、人事、プロダクト開発、教育、医療、行政、研究など、さまざまな分野でアンケートデータを手軽に集められるようになりました。

一方で、そのデータを正しく加工し、集計し、統計的に検証し、ビジネスやサービス改善につながるインサイトとしてまとめるためのスキルは、まだ多くの方にとって体系的に学ぶ機会が少ない領域です。

そこで、Exploratoryでは、アンケートデータの分析に特化した2日間の実践トレーニングを開催します。

このトレーニングでは、アンケートデータ分析に必要な一連のステップを、実際に手を動かしながら体系的に学びます。

データ型の基礎から始まり、回答データの加工、クロス集計、ウエイトバック集計、可視化、信頼区間、仮説検定、因子分析、クラスタリング、潜在クラス分析、多変量分析、決定木、AIを使った自由記述分析、そしてレポート作成までを、2日間で一気通貫に学びます。

具体的には、以下のような内容を扱います。

• アンケートデータを正しく扱うためのデータ型の基礎
• 回答データを分析しやすい形に整えるデータ加工
• クロス集計やウエイトバック集計による回答傾向の把握
• 信頼区間や仮説検定を使った、グループ間の違いの統計的な検証
• 因子分析、クラスタリング、潜在クラス分析による回答パターンの分類・要約
• 多変量分析や決定木を使った、満足度や継続意向などに影響する要因の分析
• AIによる自由記述の分類、センチメント分析、トレンド把握
• AIを活用した分析結果の解釈とレポート作成

使用するツールは、データ分析ツールのExploratoryです。

Exploratoryを使うことで、アンケートデータの読み込み、加工、集計、可視化、統計分析、AIを使ったテキスト分析、レポート作成までを、プログラミングなしで一気通貫に行うことができます。

また、分析の手順が記録されるため、同じ調査を毎月・四半期ごとに実施している場合でも、データを更新するだけで同じ分析やレポートを再現できます。Excelでの手作業による集計やレポート作成に比べて、作業の効率化だけでなく、分析の再現性や共有のしやすさも高めることができます。

本トレーニングでは、さまざまな形式のアンケートデータを使いながら、実務でそのまま活用できる分析の流れを、ノーコードで実践していきます。

このトレーニングのゴールは、参加者の皆様が、自分自身のアンケートデータを使って、意思決定に役立つ分析を行えるようになることです。

受講後には、たとえば以下のようなことができるようになります。

• アンケートデータを分析しやすい形に加工する
• クロス集計やグラフを使って、回答傾向を素早く把握する
• グループ間の違いが意味のある差なのかを統計的に確認する
• 回答者の特徴に基づいてセグメントを作る
• 満足度、継続意向、購買意向などに影響している要因を分析する
• 設問の背後にある潜在的な要因を見つける
• 自由記述の回答を分類・要約・スコア化し、顧客やユーザーの不満、要望、ポジティブな反応の変化を捉える
• 分析結果を共有するためのレポートを効率的に作成する

単に「集計表を作る」だけでなく、アンケートデータから顧客や市場、ユーザー、従業員などの傾向を深く理解し、具体的な施策や改善アクションにつなげるための分析力を身につけていただきます。

本トレーニングでは、データ分析や統計の前提知識は必要ありません。

最初に、アンケートデータを扱ううえで重要となるデータ型や集計の基本から学びます。そのうえで、クロス集計、信頼区間、仮説検定、多変量分析、クラスタリング、テキスト分析といった手法を、実務でどのように使うのかを順番に学んでいきます。

数式や理論を細かく覚えることよりも、実際のアンケートデータを前にしたときに、

「何を見ればよいのか」
「どの分析を使えばよいのか」
「結果をどう解釈すればよいのか」
「次のアクションにどうつなげればよいのか」

を理解できるようになることを重視しています。

アンケートデータは、単に回答結果を集計するためだけのものではありません。

正しく分析することで、顧客や市場の傾向、ユーザーのニーズ、従業員の課題、サービス改善のヒントなど、意思決定に役立つ多くのインサイトを得ることができます。

本トレーニングでは、アンケートデータを実務で活用するために必要な分析の考え方と手法を、2日間で体系的に学びます。

自分の手でアンケートデータを分析し、結果を解釈し、次のアクションにつなげられるようになりたい方は、ぜひご参加ください。

このトレーニングは、2日間（各日 朝9時から夕方5時まで）のオンラインコースになります。

お問い合わせ先:画面右下の緑色のチャットアイコンを押してチャットでお問い合わせいただくか、support@exploratory.ioまでメールにてお問い合わせください。

講師は、Exploratory CEOの西田 勘一郎が担当します。

西田は、書籍『データに触れながら学ぶ統計学』の著者であり、Exploratoryのデータサイエンス・ブートキャンプを通算50回以上開催し、これまでに1,000名以上の受講者にデータ分析・統計・機械学習のトレーニングを提供してきました。

今回は、アンケートデータ分析にテーマを絞り、オンラインにて、少人数形式で開催します。

定員は25名です。講義を聞くだけでなく、その場で質問したり、Exploratoryスタッフによるサポートを受けながら、実際に手を動かして集中的に学んでいただけます。

トレーニング終了後も、実務でアンケートデータ分析を始められるように、継続的なサポートを提供します。

• 個別相談のためのミーティング
• 実務での質問に対応するチャットサポート
• Exploratoryを実務で使い始めるための無料オンボーディングサービス

学んで終わりではなく、実際の業務で使えるようになるところまで支援します。