アンケートのローデータとは？集計方法や分析手法・活用シーン3選も紹介【プロが解説】

「アンケートのローデータをうまく扱えずに困っている」

「アンケートを効率よく集計・分析したい」

アンケートのローデータは、自由度の高い分析が可能な一方で、適切な整備やツールの活用ができていないと、有効な情報として活かしきれません。

本記事では、ローデータの基本的な定義やレイアウトデータとの違い、集計・分析を行うための準備手順、代表的な集計・分析手法、業務での活用シーンまで詳しく解説します。

アンケートのローデータを活用できるフォームを用意するなら、フォーム作成ツール「formrun（フォームラン）」がおすすめです。

「formrun（フォームラン）」には、以下の特徴があります。

• プログラミング不要

• ワンクリックでrecaptcha設定可能

• マウス操作でデザイン設定可能

• 回答をリアルタイムで自動集計

• 自動メールやChatworkなどツール通知までついている

• ここまでできて、基本料金無料

アンケートのローデータを活用したいなら、ぜひ「formrun（フォームラン）」をお試しください。

アンケートのローデータとは、調査によって得られた回答を加工・編集せず、そのまま記録した「生のデータ」のことです。

アンケートの回答結果だけでなく、センサー記録、購買履歴、Webアクセスログなどの未加工データも含まれる場合があります。

ローデータは、回答者ごとに1行で構成され、各設問に対する回答が数値で並んでいる形式です。「Q1＝1」「Q2＝2」のように、設問番号と選択肢番号が対応する形で記録されることで、個別の回答データを詳細に分析可能です。

また、未加工であるがゆえに、ローデータは自由度の高い分析に活用できますが、単体では質問文や選択肢の内容が分からない欠点もあります。

注意として似た言葉に「RAW Data」がありますが、こちらは主にWebログやセンサーデータなどの分野で用いられる用語であり、アンケート分野での「ローデータ」とは文脈が異なります。

アンケートのローデータは、以下のように設問ごとの回答を数値で記録した表形式になっています。

上記のように、1行が1人分の回答に対応し、各設問に対する回答が対応する列に記録されます。ただし、ローデータ自体には設問文や選択肢の説明が含まれておらず、数値だけが並んでいるため、見ただけでは何を意味するのか理解するのは困難です。

そのため、実際の分析を行う際には、設問内容や選択肢の意味を確認できる「レイアウトデータ」とセットで活用する必要があります。ローデータはあくまで「事実の記録」であるため、それを意味づけするための補助情報が不可欠です。

アンケート分析では、ローデータとレイアウトデータの役割が明確に異なります。ローデータは、実際に収集した回答をそのまま数値で記録した「生の情報」です。質問文や選択肢の意味は含まれておらず、以下のように構成されます。

ローデータの例

Q1=1、Q2=2、Q3=4、Q4=1（※数値のみで意味は不明）

一方、レイアウトデータは、ローデータに記載された設問番号や選択肢番号に対応する内容を示した一覧表です。例えば以下のような形で構成されます。

ローデータだけでは回答の意味が読み取れませんが、レイアウトデータを組み合わせることで、分析や可視化が可能になります。

ローデータは「事実の記録」としての役割を担い、レイアウトデータは「構造化された説明資料」としての役割を果たします。

特にレイアウトデータは可読性が高く、分析結果の報告書作成や資料共有時にも有効です。両者をセットで活用することにより、正確で有意義なアンケート分析が実現できます。

アンケートのローデータは、単なる集計済みの結果とは異なり、より深い情報を得るための情報源として注目されています。

顧客の購買履歴やオンラインでの行動パターンをローデータとして取得・分析することで、顧客が本当に求めているニーズや市場全体のトレンドを詳細に把握することが可能です。

生のデータを基にすることで、顧客を細かくセグメント化し、それぞれのグループに対して最適化されたマーケティング戦略を設計できます。たとえば、年代別や購買頻度別など、特定の条件で分類すれば、広告のパーソナライズやキャンペーン施策に活用できます。

また、集計済みデータとは異なり、ローデータを保持しておくことで、将来的に別の切り口から分析し直すことも可能です。市場の状況や社内の分析目的が変化した際に有用です。

変化の激しい市場にも素早く対応できるため、製品開発やサービス改善につなげましょう。

ローデータを活用して有効な分析を行うためには、事前のデータ整備が欠かせません。

まず重要なのは、ローデータ単体では意味を持ちにくいため、対応する設問や選択肢を記載した「レイアウトデータ」を併用することです。併用によって、各数値が何を意味するのかを正確に把握できます。

次に行うべき作業が「データクレンジング（クリーニング）」です。

ローデータには、誤入力や欠損値、同一人物による重複回答など、分析に支障をきたすエラーが含まれている場合があります。エラーを分析前に取り除いておくことで、結果の信頼性を高められます。具体的には、以下のような処理が必要です。

• 各回答者のデータを1行にまとめる

• 数値や単位の表記を統一する（例：10%と0.1などを混在させない）

• 入力はすべて半角英数字に統一することで、処理エラーを防ぐ

上記の準備を怠ると、集計やグラフ作成の際に意図しないエラーや誤解釈が発生する可能性があります。また、データの精度を長期的に保つためには、データガバナンスの観点からルールに基づいた管理体制を整えることも重要です。

アンケートのローデータを活用するには、正確かつ効率的に集計する方法を知ることが重要です。

• Excel

• 集計ツール

ここでは、2つの代表的な方法をご紹介します。

Excelは、ローデータの集計時に柔軟性の高いツールです。

特にピボットテーブルを活用することで、設問ごとに条件を設定してデータを集計することが可能です。これは設問数が多い場合や、複数条件をかけ合わせたクロス集計を行う際に有効です。

また、Excelは基本的な関数やグラフ作成にも対応しており、専用ソフトを導入しなくても手軽に始められる点が大きな魅力です。ただし、グラフ化にはある程度の手間がかかるため、視覚的な見せ方を工夫しましょう。

アンケート集計専用ツールを利用することで、単純集計やクロス集計がクリック操作で簡単に実施できます。

多くのツールは、回答データを自動的にグラフ化し、視認性の高い資料として出力する機能を備えています。また、統計解析機能が豊富なツールもあり、仮説検証や傾向分析などの高度な分析にも対応可能です。

分析経験が少ないユーザーでも直感的に扱えるインターフェースが多く、初心者にも扱いやすい点が魅力です。ただし、一部の機能は有料プランに限定されているため、必要な機能とコストを照らし合わせて導入を検討しましょう。

初心者でも簡単にアンケートデータの集計・分析を行いたい場合には、formrunがおすすめです。フォーム作成は無料で始められるため、ぜひお試しください。

アンケートのローデータは、自由度の高いさまざまな分析が可能です。

• 単純集計

• クロス集計

• 基本統計量の算出

• 統計解析

ここでは、ローデータを活用した4つの代表的な分析方法を紹介します。

単純集計は、各設問に対して回答数や割合を単純にカウントする、アンケート結果の中でも基本的な手法です。

たとえば「男性が何人、女性が何人」の集計を行うことで、回答者の属性分布を把握することが可能です。

Excelではピボットテーブルを活用することで、簡単にこの集計が実施できます。クロス集計に比べて操作が簡単で直感的に理解しやすく、全体像を把握するための前提分析として有効です。初期段階での状況整理や概要把握には最適な方法でしょう。

クロス集計は、回答者の属性ごとの傾向や関係性を、複数の設問をかけ合わせて集計する手法です。

たとえば「性別×商品満足度」のように集計を行えば、男性と女性で満足度に差があるかどうかを比較可能です。クロス集計表やヒートマップなどを用いることで視覚的に把握しやすくなります。

属性ごとの違いを明確に可視化できるため、ターゲット別の施策立案やマーケティング戦略の方向性を決める際にも大いに役立ちます。

基本統計量の算出は、数値データを含む設問の傾向を客観的に把握する手法です。

たとえば「月の支出額」や「商品の購入回数」などの設問に対し、平均値・中央値・分散・標準偏差などの代表値を計算することで、全体の分布傾向やばらつきを把握できます。

統計量をグラフやチャートに可視化すれば、直感的な理解が可能です。Excelの関数やPythonのpandasライブラリを使えば、効率よく計算できます。数値ベースの設問に対する定量的な評価に最適な分析方法でしょう。

統計解析は、アンケートデータをより高度に活用するための手法です。

多変量解析や回帰分析などの統計的手法を用いることで、仮説の検証や要因間の因果関係の特定が可能になります。たとえば、顧客満足度に影響を与える要因を特定したい場合などに有効です。

また、クラスタリングによって回答者をグループ化したり、トレンド分析や異常検出を通じて将来の動向を予測したりできます。PythonやRなどのプログラミング言語が主な分析ツールとなりますが、精度を高めるには事前のデータクレンジングや正規化が不可欠です。

アンケートのローデータは、企業活動のさまざまな場面で活躍します。

• アンケートの設計・改善へのフィードバック

• マーケティング戦略や商品開発の判断材料

• 業務効率化や社内レポートへの応用

ここでは、3つの具体的な活用シーンを紹介します。

アンケートのローデータを分析することで、設問や選択肢に潜む課題を見つけ出し、改善へのフィードバックが可能です。

たとえば、特定の選択肢に偏った回答が集中していた場合、設問文が誤解を招いている可能性があります。誤認しやすい選択肢の記述や表記揺れがあると、回答の一貫性が損なわれ、集計結果に誤りが発生する場合も考えられます。

上記のような課題は、設問設計時の表現方法や入力形式の工夫によって改善を行いましょう。

また、無回答や異常値が多く見られる設問は、回答者にとって負担が大きい、あるいは理解しにくい内容である可能性が高いため、設問の妥当性を再検討する必要があります。

クロス集計結果を通じて設問間の論理的整合性を確認すれば、設計ロジックの見直しにもつながります。

ローデータを活用することで、顧客の購買傾向や行動パターンを詳細に把握でき、マーケティング戦略や商品開発に役立てることが可能です。

たとえば、性別や年齢、居住地などのセグメントごとにニーズを分析すれば、ターゲットに合わせた製品やサービスの開発が進めやすくなります。また、時系列の回答データを活用すれば、季節ごとの需要の変化やプロモーション施策の効果も可視化され、広告費の適正化につながります。

さらに、検索履歴やページ滞在時間などのWeb上の行動ログとアンケートデータを組み合わせることで、よりパーソナライズされたキャンペーン設計も可能です。満足度などの設問から得た平均値や中央値などの基本統計量を確認することで、改善すべき製品の要素も明確になります。

アンケートのローデータは、業務の効率化や社内レポート作成に役立てることが可能です。

たとえば、Excelのピボットテーブルを使えば、設問ごとに柔軟な条件設定を行いながら、複雑な集計を効率よく実施できます。

加えて、有料のアンケート集計ツールを活用すれば、クロス集計やグラフ作成などもワンクリックで完了でき、社内報告書の作成作業にかかる時間を大幅に短縮可能です。

さらに、データ可視化ツールを用いることで、分析結果をインタラクティブなグラフやダッシュボードとして共有できるようになり、関係者との情報連携がスムーズになります。

継続的にローデータを分析することで、社内施策の効果検証や業務改善のトレンド把握にもつながるため、PDCAサイクルのスピードと精度を高めましょう。

formrunにはアンケートに対応している以下の特徴があります。formrunを利用するメリットは下記の3点です。

• アンケート回答の集計も自動でできる

• CSV機能で保存もできる

• さまざまな外部ツールと連携可能EFO（フォーム最適化）で回答者の離脱を防げる

formrun（フォームラン）では、回答がリアルタイムで集計されているため、いつでも回答結果が確認できます。

自動でデータをグラフ化、自動で回答データを一覧化できるので、簡単な集計・確認作業はformrunで完結します。

また、Googleスプレッドシートと連携したデータ集計やExcelファイルへのエクスポートも可能なので、より複雑な集計作業も可能です。

これまでアンケート回答状況の報告に集計の手間がかかっていた方は、ぜひformrunでアンケートフォームを作成し、集計作業まで効率化してみてください。

formrunでは、STARTERプラン以上を利用することで、回答データをCSV形式でエクスポートすることが可能です。エクスポートはフォームのオーナーや管理者が操作でき、無料プラン期間中に取得したデータも対象となるため、過去の回答も無駄になりません。

また、一度に最大10,000件のデータまで出力可能で、件数を超えた場合でもメールにてデータを受け取れます。回答データは、すべての項目または表示中の項目のみを選んでエクスポートできるため、目的に応じた柔軟な保存が可能です。

画像はURL形式、資料ファイルなどはファイル名として出力されるため、データ管理もしやすくなっています。

アーカイブされた回答を含めるか選ぶこともできるため、必要な情報だけを効率的に整理できます。報告資料の作成や社内共有もスムーズに行えるでしょう。

formrunのCSVエクスポート機能を活用して、アンケートデータの管理・分析をより簡単に行ってみてください。

formrun（フォームラン）は、さまざまな外部ツールとの連携が可能で主に通知とデータ連携に分かれています。

通知：チャットなどのコミュニケーションツールと連携することでフォームへの回答を即座に通知が可能です。

データ連携：SFA・MA・CRMなどのマーケティング支援ツールやクラウドサインとはデータ連携することで、より便利に手間なく業務を行えます。

ぜひお使いのツールと連携して業務を効率化してみてください。

本記事では、アンケートのローデータの定義やレイアウトデータとの違い、集計・分析の手法、具体的な活用シーンまで詳しく紹介しました。

ローデータは、回答内容を生のまま記録した貴重な情報資源であり、その整備や分析手法を適切に運用することで、ユーザー理解の深化や施策の精度向上が期待できます。

自社の目的に合ったローデータの活用体制と最適なフォームツールを導入し、アンケート結果を効果的に活かすことで、業務効率の改善とマーケティング施策の最適化を実現しましょう。

アンケートのローデータを活用できるフォームを用意するなら、フォーム作成ツール「formrun（フォームラン）」がおすすめです。

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• ここまでできて、基本料金無料

アンケートのローデータを活用したいなら、ぜひ「formrun（フォームラン）」をお試しください。