リサーチ比較読了時間 約6分

アンケート質問の作り方|悪い設問を中立な文言・選択肢に直す例

誘導、曖昧な期間、二つの質問を一文で聞く設問、答えを押し付ける選択肢を、実務で使える形へ修正する手順を解説します。

Persona AI 運営
•
この記事をシェアする

アンケートの設問は、少しの言い回しで答えが変わり得ます。総務省統計局は、曖昧な語を避け、回答を誘導せず、一問に二つの質問を入れないよう案内しています。Pew Research Centerも、選択肢の内容や順番が回答に影響すると説明しています。総務省「調査票の作成」/Pew「Writing Survey Questions」

ここでは、架空の業務支援サービスを例に、設問を実際に書き直します。例文は調査で得た発言ではありません。

書き始める前に「何を数えるか」を決める

「使いやすいか」を聞く前に、利用状況、困った箇所、満足度のどれを知りたいのか分けます。たとえば「直近30日に設定画面で操作を止めた人の割合」と決めれば、対象者、期間、行動を一つの設問に書けます。集計したい結果から質問を逆算しましょう。

設問案ごとに次の3行を埋めると、レビューしやすくなります。

項目 記入例
知りたいこと 初回設定中に操作を止めた段階
回答できる人 直近30日に初回設定を始めた人
集計する形 段階別の人数。覚えていない人は別に数える

修正例1:好意的な答えを前提にしない

修正前:「便利な新機能にどのくらい満足していますか」

「便利」と書いた時点で、評価を質問文が先取りしています。まず利用経験を確かめ、経験者に中立な評価を聞きます。

修正後A:過去30日間に新しいレポート機能を使いましたか。
「使った/使っていない/覚えていない」

修正後B:使った方へ。新しいレポート機能は、目的の数値を確認するうえでどの程度役立ちましたか。
「とても役立った/やや役立った/どちらともいえない/あまり役立たなかった/まったく役立たなかった/判断できない」

役立った理由を調べたいなら、最後に自由記述で「どの場面でそう感じましたか」と聞けます。ただし、役立たなかった人にも同じように回答できる形にします。

修正例2:「最近」「よく」を期間と回数に置き換える

修正前:「最近、このサービスをよく使いますか」

人によって「最近」も「よく」も異なります。総務省は「最近、映画館に何回行きましたか」を例に、期間を明示するよう説明しています。調査票の作成

修正後:過去30日間に、このサービスでレポートを作成した日は何日ありましたか。
「0日/1~2日/3~5日/6~10日/11日以上/覚えていない」

この区分は調査の目的に応じた例です。実際にログが使えるなら、自己申告より適した記録方法か検討します。月による長さの違いを避けたい場合は「過去30日間」と固定します。

修正例3:一問で二つのことを聞かない

修正前:「料金とサポートに満足していますか」

料金には不満、サポートには満足という人が答えられません。項目を分け、同じ尺度を使います。

修正後A:現在の料金について、どの程度満足していますか。
修正後B:過去3か月に利用したサポートについて、どの程度満足していますか。

サポートを使っていない人にはBを表示しないか、「利用していない」を用意します。分岐を入れたらプレビュー画面で全経路を試します。

修正例4:選択肢の抜け・重なり・偏りを直す

修正前:「月の利用回数は? 1~3回/3~5回/6回以上」

0回がなく、3回が二つに入ります。単一選択はできるだけ網羅的で相互排他的にするのが、総務省の教材の原則です。選択肢の作成

修正後:過去30日間にレポートを作成した回数を、ひとつ選んでください。
「0回/1~2回/3~5回/6回以上/覚えていない」

意見を聞く尺度でも、「大変賛成/賛成/やや賛成/反対」のように賛成側ばかり細かくしないようにします。選択肢の数やラベルで回答分布が変わり得ることを、総務省は注意しています。選択肢の作成

質問の順番も確認する

「価格が高いと感じますか」と聞いた直後に「サービス全体への満足度」を聞くと、先の質問が次の回答の文脈になります。総務省とPewは、質問順が回答に影響することを説明しています。全体の印象を知りたい場合は、細かな論点を示す前に置くなど、目的に合わせて順番を決めます。総務省「調査票の作成」/Pew「Writing Survey Questions」

なお、選択肢の順をランダム化すればすべての偏りが消えるわけではありません。Pewは回答形式や順序の影響を説明し、順位に意味のある尺度は通常、順番に並べるとしています。

配布前の5分チェック

  1. 回答者が経験していないことを評価させていないか。
  2. 「最近」「使いやすい」「十分」など、解釈が分かれる言葉を残していないか。
  3. 一問につき一つの対象・行動・期間になっているか。
  4. 単一選択の選択肢に抜けや重なりがないか。「覚えていない」「該当しない」が必要か。
  5. 前の質問が次の答えを誘導していないか。分岐と回答画面を対象に近い人で試したか。

設問を直したら、旧版と新版の回答を無条件に同じ時系列として比べないでください。質問の文言や順序を変えると、測っている内容が変わる場合があります。Pew「Writing Survey Questions」

調査全体の進め方はアンケートの取り方を参照してください。実顧客に深く聞く質問を準備するときは顧客インタビューの質問例も参考になります。

参考資料

この記事をシェアする
この記事の制作・提供
PA

Persona AI 運営

/ シースリーレーヴ株式会社

Persona AIの提供者として、AIリサーチの使い方と検証方法を紹介します。

#AIリサーチの活用#調査設計#比較方法

あわせて読みたい記事

すべての記事を見る →
リサーチ比較

アンケートの取り方|目的・対象・配布・回収・分析までの実務手順

アンケートを初めて実施する担当者に向け、意思決定から逆算した設計、対象者の決め方、配布と回収、集計時の確認点を記入例とともに解説します。

6分読む
リサーチ比較

定性調査・マーケティングリサーチ会社おすすめ比較|費用・納期・手法の違いと失敗しない選び方【2026年最新】

大手調査会社から定性専門ブティック、最新のAIリサーチまで主要マーケティングリサーチ会社を徹底比較。100万円以上かけるべき調査と数万円でスピーディに検証すべき調査の境界線、発注で失敗しない3大落とし穴と選び方の基準を網羅解説。

12分読む
リサーチ比較

AIペルソナインタビュー徹底比較:ChatGPTプロンプト自作と専用リサーチツールの決定的違い

「ChatGPTに『〇〇のペルソナになって回答して』と指示したが、どこか教科書的で都合の良い回答しか返ってこない」。単発LLMプロンプトの限界と、統計的FACT割当・本音キャリブレーションを備えた専用ツールの技術的差異を徹底検証。

12分読む
自社テーマで回答を確認

まずは3人のAIペルソナ調査で、
自社テーマのAIインタビューを体験しませんか?

3人のAIペルソナを対象に調査し、回答を確認できます。AIによる生成回答であり、実在する顧客への調査ではありません。利用条件は申込画面をご確認ください。

AIによる生成回答
3人のAIペルソナを調査
回答から次の検証項目を整理