「セミナー後のアンケート、毎回同じような設問を1から組み立てている」「過去のテンプレを探して、コピーして、修正して…」——アンケート設計には、本来かけたくない時間がかかります。
近年は、AIに目的を伝えるだけで設問構成を自動生成できるツールが登場しています。本記事では、AIチャットを使ったアンケート作成の実践ガイドと、レポアンが採用する手法を解説します。
AIアンケート作成のメリット
1. ゼロから設計しなくていい
「セミナー後のアンケートを作って」と打つだけで、5〜8問の標準的な設問構成が即座に提示されます。0からの設計に1〜2時間かけていた作業が、3分に短縮されます。
2. ベストプラクティスが自動で反映される
リッカートスケールの段階数、設問順序、必須/任意の使い分け——これらは経験者でなければ判断が難しいですが、AIは数千件の調査事例を学習済みのため、標準的なベストプラクティスがデフォルトで反映されます。
3. 業界・用途別のチューニングが速い
「BtoB SaaS 顧客向け」「エンドユーザー向け」「社内向け」など、対象を1単語伝えるだけで、設問のトーン・専門用語の有無・選択肢の細かさが自動調整されます。
レポアンの AI 作成フロー
レポアンでは、AIチャット形式で設問構成を生成・修正できます。
ステップ1: 目的を伝える
ユーザー: BtoB SaaS の解約防止のために顧客満足度調査をしたい
ステップ2: AI が設問構成を提案
NPS・満足度評価・課題ヒアリング・改善要望の4ブロックを含む、10問前後の構成が即座に表示される。
ステップ3: チャットで修正
ユーザー: 設問数を5問まで減らして、属性質問は外して
修正内容が即時反映される。「再生成」を待たず、編集差分だけが書き換わる ため、テスト→修正のサイクルが速い。
ステップ4: 公開・配信
OK が出たら、そのまま公開フォーム化。テスト配信用の URL が即座に生成されます。
AI が得意なこと・苦手なこと
得意
- 標準的な設問構成（NPS、CSAT、CES、エンゲージメント等）
- 基本的な選択肢設計（業種、規模、役職など）
- 設問順序の最適化
- リッカートスケールの段階数選択
苦手
- 自社の 特殊な業界用語 や 独自の評価軸 の反映
- 競合他社との細かい比較設問
- 法律・規制が絡む厳密な表現
- 過去の自社調査との 完全な互換性 維持
苦手領域は、AI 生成後に 手動で微調整 する前提で運用するのが現実的。
プロンプトのコツ
コツ1: 目的を一文で伝える
良い: BtoB SaaS の解約防止のための満足度調査
悪い: アンケート作って
コツ2: 対象者を明示する
良い: 入社後3年未満のエンジニア向けの研修フィードバック
悪い: 研修アンケート
コツ3: 文字数・設問数の指定
良い: 5分以内・10問以内で構成して
悪い: シンプルにして
コツ4: 出力形式の指定
良い: 必須は3問まで、残りは任意にして
悪い: いい感じに
レポアンの強み — チャットでの修正がスムーズ
「設問構成を提示してもらってから、追加・削除・順序入れ替えを依頼する」流れが自然にできます。
レポアン > 10問の構成を提示しました
ユーザー > Q3 と Q4 を入れ替えて
レポアン > 入れ替えました（差分のみ更新）
ユーザー > Q5 の選択肢に「30分以内」を追加して
レポアン > 追加しました
新規生成ではなく 編集差分のみ反映 することで、毎回ゼロから組み直す煩わしさがありません。
AI を使う上での注意
注意1: 生成されたまま使わない
AI が提示する設問構成は 「標準的な雛形」。自社の文脈に合うかは必ず人間が確認する。
注意2: 業界専門用語を反映する
「LTV」「ARR」など、AI が知っている専門用語と、自社内で使われる表現が異なる場合がある。配信前に1問ずつ確認。
注意3: 既存の調査との連続性
過去調査と比較したい場合は、同じ設問・同じスケール を使う必要がある。AI に「過去調査のスクリーンショット」を見せる運用は将来的に進化するが、現時点では手動チェックが必要。
まとめ
AIチャットによるアンケート作成は、
- 設計時間を 80〜90% 短縮
- ベストプラクティスを自動反映
- 業界・用途別に即座にチューニング
という大きなメリットがあります。一方、自社の特殊文脈は手動補正が必要。
レポアンでは、Gemini Flash と Claude Haiku を組み合わせた AI チャットで、目的を伝えるだけで設問構成を生成・修正できます。20種類以上の質問タイプ・25種類のテンプレートと組み合わせれば、ほぼあらゆる業務シーンのアンケートを数分で作成可能です。
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