アンケート分析の第一歩として欠かせないのが、質問ごとの回答数や割合を把握する単純集計です。ただし、集計の意味や見方を正しく理解していないと、数字を確認しただけで終わってしまい、分析にいかせないこともあります。

本記事では、単純集計の基本的な考え方やよく使う用語、Excelでの作成手順、クロス集計と併用する際のポイントまでをわかりやすく解説します。実務で迷いやすい見方のポイントもあわせて紹介します。

アンケートの単純集計とは

アンケート結果を分析する際、第一歩となるのが「単純集計」です。ここでは、単純集計の基本的な概念や、クロス集計表の作り方を学ぶ前に知っておくべき専門用語を解説します。

単純集計とクロス集計の違い

単純集計とは、アンケートの各質問について、どの選択肢が何人に選ばれたか、全体の何%を占めるかを集計する方法です。たとえば、「満足している」と回答した人が全体の60%だった場合、全体の傾向を大まかに把握できます。

一方、クロス集計は、2つ以上の項目を組み合わせて分析する方法です。たとえば、「年齢」と「満足度」を掛け合わせることで、「20代は満足度が高い」「50代は不満が多い」といった属性ごとの違いを確認できます。

まずは単純集計で全体像を把握し、その後にクロス集計で詳しく分析するのが一般的です。

覚えておくべき基本用語：GT・n数・SA・MA

GT（グランドトータル）は、アンケート全体の回答数や合計を指します。n数は、各質問に実際に回答した人数のことです。

たとえば、100人にアンケートを配って全員が回答した場合、GTもn数も100になります。ただし、ある質問を一部の人が回答しなかった場合、その質問のn数は100より少なくなります。

また、質問形式を表す言葉として、SAとMAがあります。SAは「1つだけ選ぶ」単一回答、MAは「当てはまるものをすべて選ぶ」複数回答です。SAは1人が1つしか選ばないため合計は100%になりますが、MAは1人が複数選べるため、合計が100%を超えることがあります。

アンケートで単純集計を活用するメリット・デメリット

単純集計は手軽でわかりやすい反面、限界も存在します。ここでは、アンケート分析において単純集計を活用するメリットと、実務で壁にぶつかる場面が多いデメリットの両面について詳しく見ていきましょう。

アンケートで単純集計を活用するメリット

単純集計を活用するメリットは、データ全体の傾向を素早く直感的に把握できる点にあります。複雑な計算や専門的なツールを使わなくても、Excelの基本機能だけで各回答のボリュームゾーンを明確にできます。

また、データの入力ミスや異常値を発見するのにも役立ちます。たとえば、存在しないはずの選択肢に票が入っているなどのエラーを早期に見つけることができます。

アンケートで単純集計を活用するデメリット

一方で、単純集計には「全体像しか見えない」というデメリットがあります。「商品に満足している人が60%いる」という事実はわかっても、「その60%は男性なのか女性なのか」「新規顧客なのかリピーターなのか」といった具体的な属性との関係性は見えてきません。そのため、表面的な数字だけを見て的外れな施策を打ってしまうリスクがあります。

また、複数回答の質問においては、どの選択肢の組み合わせが多く選ばれているのかといった相関関係もわかりません。ビジネスの現場では、ターゲット層を絞り込んだ具体的なマーケティング施策が求められるため、単純集計だけで分析を終わらせるのは不十分です。

アンケートの単純集計表をExcelで作成する流れ

実際にExcelを使って、アンケートの単純集計表を作成する手順を5つのステップで解説します。

1. ローデータを作成する
2. 集計用シートを準備する
3. COUNTIF関数で集計する
4. ピボットテーブルを活用する
5. 構成比（%）を算出し可視化する

それぞれのステップを詳しく解説します。

Step1.ローデータを作成する

集計の第一歩は、アンケートの回答結果をExcelシートに入力し、「ローデータ（生データ）」を作成することです。まずは1つの行に1人分の回答をまとめる「1行1名」のリスト形式にしましょう。

シートの1行目には、「回答ID」「性別」「年齢」「Q1」「Q2」といった具体的な項目名を入力します。そして、2行目以降にそれぞれの回答者のデータを横一列に入力していきます。

Step2. 集計用シートを準備する

ローデータを作成したら、次は集計結果をまとめるための専用シートを別に作ります。元データと同じシートで作業すると、誤ってデータを上書きしてしまうおそれがあるためです。

新しいシートには「集計表」などの名前を付け、見やすい形で表の土台を作りましょう。たとえば、左側の列に「Q1. 満足度」などの設問名を書き、その隣に「非常に満足」「満足」といった選択肢を縦に並べます。

さらに右側には、それぞれの選択肢を選んだ人数を入れる「人数（N）」の列と、全体に対する割合を入れる「構成比」の列を用意します。

Step3. COUNTIF関数で集計する

集計用シートの雛形ができたら、Excelの「COUNTIF関数」を使って、各選択肢の人数を自動計算しましょう。この関数は、指定した範囲の中から、特定の条件に一致するセルの個数を数える機能があります。

たとえば、「Data」という名前のシートのB列に性別が入力されている場合、男性の人数を数えるには集計表のセルに「=COUNTIF(Data!B:B,”男性”)」と入力します。これで、ローデータから「男性」と入力されたセルの数を瞬時に拾い上げて表示してくれます。

Step4. ピボットテーブルを活用する

関数を使う方法のほかに、Excelの「ピボットテーブル」機能を活用すると、さらに直感的かつ瞬時に集計表を作成できます。まず、ローデータの範囲をすべて選択した状態で、上部メニューの「挿入」タブから「ピボットテーブル」をクリックします。

新しいシートに作業エリアが表示されたら、右側のフィールドリストから集計したい「設問」をドラッグして「行」のボックスに入れます。次に、同じ設問項目を「値」のボックスへドラッグ＆ドロップします。このとき、値の集計方法が「合計」ではなく「個数」になっていることを確認してください。

Step5. 構成比（%）を算出し可視化する

人数が集計できたら、次はその数字が全体の中でどれくらいの割合を占めるのか、構成比を計算します。計算式はシンプルで、「各選択肢の人数 ÷ 全体の合計人数」で求められます。

Excelで計算したセルの表示形式を「パーセンテージ（%）」に変更すれば、直感的に割合を把握できます。数字の計算が終わったら、それらをグラフ化して視覚的にわかりやすく表現しましょう。

アンケートの単純集計を活用するポイント

単純集計を単なる数字の確認作業で終わらせないためには、いくつかのコツがあります。ここではアンケートの単純集計を活用するポイントについて解説します。

全体像から分析を始める

まずは単純集計を通じて、全回答者の平均的な声や、多数派を占めるボリュームゾーンを確認し、「全体としての傾向」という揺るぎない事実を把握しましょう。いきなり細かい属性やセグメントに分けて分析を始めると、一部の極端な意見に引っ張られて、全体のトレンドを見失う危険性があります。

その上で、「なぜ全体の6割が不満を感じているのか」「満足している4割はどんな人たちなのか」という仮説を立てていきます。全体像という確固たる基準があるからこそ、その後の詳細な分析結果が「平均と比べてどうなのか」という相対的な評価へとつながります。

クロス集計と併用する

単純集計で見えた全体の傾向に対して「なぜそうなったのか」という理由を掘り下げるためには、クロス集計との併用が重要です。単純集計で「商品Aの購入意向が低い」という結果が出た場合、次に「年代別」や「地域別」のクロス集計表を作成します。

すると「20代の購入意向は高いが、50代が極端に低い」といった具体的な課題が見えてきます。このように属性データを掛け合わせることで、全体平均の中にある偏りを発見し、ターゲットを絞った効果的な改善策を打つことができるのです。

回答数の単位を理解する

アンケート結果を読み誤らないためには、「回答数の単位」を正確に理解しておくことが求められます。特に注意すべきは、単一回答（SA）と複数回答（MA）の違いです。単一回答の場合、集計した人数の合計はアンケートの総回答者数（n数）と一致し、構成比の合計は100%になります。

しかし、複数回答の場合は1人がいくつでも選択肢を選べるため、選択肢ごとの回答数をすべて足し上げると、総回答者数を超えてしまいます。複数回答の割合を出す際は、必ず「アンケートに答えてくれた実際の人数」を分母にして計算しましょう。

アンケートの代表的な分析方法

単純集計やクロス集計のさらに先には、統計的な手法を用いた高度な分析方法が存在します。ここでは、マーケティング戦略を立てる上で役立つ、アンケートデータの代表的な5つの分析手法を紹介します。

クラスター分析

クラスター分析とは、回答内容が似ている人をいくつかのグループに分ける分析方法です。年齢や性別だけでなく、ライフスタイルや価値観、購買行動なども含めて分類できます。

たとえば、顧客を「価格を重視する人」「品質を重視する人」「流行に敏感な人」といったグループに分けることができます。こうしてグループごとの特徴を把握すると、それぞれに合った商品開発やプロモーションを行いやすくなります。

重回帰分析

重回帰分析とは、1つの結果に対して、複数の要因がどれくらい影響しているかを調べる分析方法です。たとえば、飲食店の総合満足度を上げたい場合、料理の味、接客、店内の雰囲気、価格などのうち、どの要素が満足度に強く関わっているかを確認できます。

分析の結果、接客の影響が特に大きいとわかれば、メニュー開発よりもスタッフ教育を優先すべきだと判断しやすくなります。このように、重回帰分析は、どこから改善すれば効果が出やすいかを見極めるのに役立つ手法です。

主成分分析

主成分分析とは、多くの質問項目を、少数のわかりやすい指標にまとめる分析方法です。たとえば、「デザインが良い」「色が好み」「形が新しい」といった複数の評価を、「見た目の魅力」という1つの軸に整理できます。

質問項目が多いと、個別の回答を見ただけでは全体の傾向をつかみにくくなります。主成分分析を使うことで、顧客がどのような基準で評価しているのかを、よりわかりやすく把握できます。

決定木分析

決定木分析は、ある結果に至るまでの要因や条件を、樹木が枝分かれしていくような図を用いて視覚的に明らかにする手法です。たとえば、「商品を購入したか、しなかったか」という結果に対し、最初の分岐点で「年齢が30歳以上か未満か」、次の分岐点で「メルマガを読んでいるかいないか」といった形でデータを分割していきます。

図を辿ることで、「30歳未満でメルマガを読んでいる層の購入確率が極めて高い」といった具体的なルールや条件の組み合わせを簡単に特定できます。複雑な計算式を見なくても、直感的に影響の大きい属性の分岐点を把握できるため、現場の担当者にも理解しやすいのが特徴です。

アソシエーション分析

アソシエーション分析とは、データの中から「ある行動や回答をした人は、別の行動や回答もしやすい」といった関係を見つける分析方法です。たとえば、小売業では「おむつを買った人は、ビールも一緒に買いやすい」といった傾向を見つける際に使われます。

アンケートに活用すると、「オプションAを選んだ人は、サポートプランBにも申し込みやすい」といった関係を把握できます。こうした傾向がわかると、レコメンドの精度を高めたり、セット販売の企画にいかしたりしやすくなります。

アンケートの分析なら「Synergy!」

単純集計やクロス集計、さらに高度な分析手法を理解しても、実務では「集計した結果をどういかすか」で悩むことが少なくありません。分析結果を顧客データと結びつけ、施策の実行までスムーズにつなげたい場合に役立つのが「Synergy!」です。

ここでは、「Synergy!」の概要や特長、活用事例を紹介します。

「Synergy!」とは

「Synergy!」は集客から顧客情報の統合・一元化、クロスチャネルのメッセージ配信、分析までを1つの基盤で回せる国産のクラウドCRMです。中心にある顧客データベースへ、店頭・Web・メール・アプリ・SNSなど複数接点のデータを集約し、Excelや外部データベースとの連携も踏まえて自由に設計できます。

フォームやアンケートで顧客の理由・動機を回収し、行動履歴と合わせてセグメントを作り、必要な人に必要なタイミングでメッセージを届けるという一連の流れを同じ環境で完結できるのが強みです。単純集計で見えた傾向を、顧客単位の履歴に落として検証し、改善から施策の実行、そして検証のサイクルをスムーズに回せます。

個人情報を扱う前提で権限設定や操作ログなどのセキュリティ機能やSSO連携も整っており、安心して日々の運用を続けられる設計です。

参考記事：CRM・顧客管理システム「Synergy!（シナジー）」

「Synergy!」の特長・強み

「Synergy!」のアンケート機能は、フォームを作って終わりではなく、集計・分析・次のアクションまで見据えて活用できるのが特長です。4つのステップでWebアンケートを作成でき、態度尺度型やマトリクス型などの設問にも対応しています。

▼「Synergy!」のアンケート作成画面

また、複数ページの設定や条件分岐によって回答しやすい設計にしやすく、選択肢のランダマイズによって回答の偏りも抑えられます。公開型のアンケートだけでなく、会員向けのクローズドな運用やシリアル認証にも対応可能です。回答結果はリアルタイムで管理画面に反映され、属性や履歴と組み合わせたクロス集計も行いやすくなっています。

さらに、未回答者へのリマインドや特定回答者への追跡調査も実施​​しやすいため、集計後に「誰に何をすべきか」が曖昧になりにくいのも強みです。メールやLINE配信にもつなげやすく、アンケート結果をその後の施策にいかしやすい設計です。

参考記事：CRM・顧客管理システム「Synergy!（シナジー）」のアンケート機能

「Synergy!」の事例

株式会社カーメイト様は、ブランドサイトやキャンペーンを通じて集めた顧客情報を、「Synergy!」で一元管理しています。

新製品のモニター募集やアンケートでは、「Synergy!」のフォーム機能を活用し、車の所有情報や興味関心などのデータを効率よく収集できる体制を整えました。集まった回答データはデータベースと連携され、顧客属性に応じたクロス集計やメール配信に活用されています。

その結果、顧客一人ひとりに合わせた情報提供がしやすくなり、メールの開封率やサイトへの誘導率の向上につながっています。

アンケートの単純集計に関するよくある質問（FAQ）

アンケートの集計や分析を進める中で、つまずきやすいポイントや疑問に感じやすい項目をQ&A形式でまとめました。正確なデータを取り扱い、質の高いレポートを作成するための参考にしてください。

Q. 単純集計表における「n」と「GT」の違いは何ですか？

GTは、アンケート全体の総回答者数です。たとえば、1,000人にアンケートを配り、500人から回答があった場合、GTは500になります。

一方、n数は、その質問に実際に回答した人数です。全員がすべての質問に答えていれば、GTとn数は同じです。ただし、途中で回答を飛ばした人や、設問の分岐によって答えていない人がいる場合、その質問のn数はGTより少なくなります。

Q. エクセルで集計する際、空白セルはどう処理すべきですか？

空白セルは、集計の目的に応じて扱い方を変える必要があります。

全体の回収状況を確認したい場合は、空白セルを「無回答」として数え、構成比にも含めるのが一般的です。一方で、回答内容を詳しく分析したい場合は、空白セルを除外し、有効回答だけを対象に再集計するのが適切です。

Q. 自由記述（FA）も単純集計できますか？

自由記述の回答は、そのままでは集計が困難です。回答を丁寧に読み込み、類似意見をグループ化し、「アフターコーディング」によって適切なカテゴリを付与する作業が必要です。

アフターコーディングによって、自由記述が定量的なデータに変換され、統計的な分析が可能になります。

Q. 単純集計だけでレポートを作成しても問題ありませんか？

単純集計は、現状をすばやく把握したい場面では役立ちます。ただし、「どの層に不満が多いのか」「どのターゲットに改善施策を打つべきか」といった判断までは、単純集計だけでは難しいことがあります。

意思決定に使うレポートを作成する場合は、属性データなどを掛け合わせたクロス集計もあわせて行い、分析結果とセットで示すことが重要です。

まとめ

単純集計はアンケート分析の出発点として有効ですが、全体傾向を把握するだけでは具体的な施策までは見えにくいことがあります。一方で、その先の打ち手を考えるには追加の分析や顧客情報との照合が必要になる場面も少なくありません。

その点、「Synergy!」ならアンケート結果を顧客データと紐付けて管理しやすく、集計、分析、対象者へのアプローチまでを1つの基盤で進めやすくなります。単純集計で見えた傾向を、次のアクションへつなげたい場面でも有効です。回答結果を別の業務データと組み合わせて活用しやすいため、単なる集計作業から一歩進んだ活用に展開しやすくなります。

「Synergy!」を提供するシナジーマーケティングは、顧客データ活用やマーケティング施策の運用支援に強みを持つ企業です。アンケート結果を現場の判断材料として使いやすい形に整えたい場合や、運用全体を見直したい場合にも相談しやすいでしょう。アンケート集計をより効率的にいかしたい場合は、ぜひご相談ください。

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