概要

アンケートでは大量のデータが収集されますが、手動での分析は時間がかかり、重要な情報を見落としがちです。Claudeはアンケート結果を素早く分析し、統計指標を計算し、トレンドやパターンを特定し、可視化レポートを生成することができます。

ユースケース

ユーザー満足度調査の分析
市場調査結果の整理
従業員フィードバックの統計
製品要件の優先順位分析

手順

ステップ1：データ品質チェック

まず、アンケートデータの基本的な状況を把握します。

~/surveys/user_feedback.csvを分析してください：
- 回答総数と完了率
- 各質問の有効回答数
- 質問タイプを識別（単一選択、複数選択、テキスト、評価など）
- 異常値や無効な回答をチェック
- データ概要を生成

ステップ2：単一選択問題の統計

選択式質問の選択肢の分布を分析します。

すべての単一選択問題について、以下を計算してください：
- 各選択肢を選んだ人数と割合
- 最も人気のある選択肢と最も人気のない選択肢
- 表形式とテキスト説明の両方で出力
例：「製品満足度」の質問：
- 非常に満足：45人（45%）
- 満足：30人（30%）
- 普通：15人（15%）

ステップ3：クロス集計分析

異なるグループ間の回答の違いを分析します。

クロス集計分析を行ってください：
- 「年齢層」でグループ化し、「購入意向」の違いを比較
- 「使用頻度」でグループ化し、「満足度評価」を比較
- 有意な差があるグループを特定
- 比較表と主要な発見を生成

ステップ4：テキストフィードバック分析

自由回答式質問のテキスト回答を分析します。

「ご意見・ご提案」という自由回答質問について：
- 高頻度キーワードを抽出（ストップワードを除く）
- 共通のテーマを特定（価格、機能、サービスなど）
- テーマ別にフィードバックを分類し、各カテゴリの代表的な意見をリストアップ
- ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルなフィードバックの比率を計算
- 最も頻繁に言及された問題やニーズをまとめる

ステップ5：分析レポートを生成

完全な分析レポートを作成します。

Markdownフォーマットのアンケート分析レポートを生成してください：

# ユーザーフィードバック調査分析レポート

## 基本情報
- 回収したアンケート数、完了率、調査期間

## 主要な発見
- 最も重要な発見トップ3
- 全体的なユーザー満足度評価
- 主な問題と改善提案

## 詳細統計
- 各質問の統計グラフと分析
- クロス集計分析結果

## ユーザー提案のまとめ
- テーマ別に分類したユーザー意見

## アクション推奨
- データに基づく具体的な改善提案

~/surveys/analysis_report.mdとして保存

ヒント

テキストフィードバックを分析する際、Claudeは共通点とトレンドを抽出しますが、すべての回答を人が読むことを完全に代替することはできません。重要な個別ケースには引き続き人による注意が必要です。

アンケートに「評価マトリックス」（複数の項目が同じ評価尺度を使用）がある場合、Claudeに各項目の平均スコアを計算してランク付けさせることで、強みと弱みを素早く特定できます。

よくある質問

Q：複数選択問題はどのように処理しますか？ A：複数選択問題では、各選択肢が独立してカウントされます。パーセンテージの基準は回答者数であり、選択肢の総数ではないため、合計が100%を超える場合があります。Claudeはこれを正しく処理します。

Q：時間トレンド分析はできますか？ A：はい。アンケートに送信時間が含まれている場合、Claudeは日別、週別、月別のトレンドを計算し、異なる期間間の違いを比較できます。

Q：偽の回答や無効なアンケートをどのように識別しますか？ A：Claudeに以下をチェックさせることができます：非常に短い回答時間、すべての質問で同じ選択肢が選ばれている、明らかな重複送信、その他の異常パターン。疑わしいアンケートにフラグを付けます。