マーケティングやサービス改善、組織内部の評価など、さまざまな目的でアンケートをとることもあるでしょう。インターネットによるアンケート回収も可能ですが、紙を使ったアンケートも現場運営においてさまざまな利点があります。

しかし、多くの紙のアンケートを集めた場合、データ化し集計するのに手間がかかってしまうケースもあります。

そこで便利なのがAI-OCRです。AI-OCRは手書き文字の読み取りも可能で、手作業でのデータ入力に比べ、短時間でアンケート結果をデータ化できます。

この記事では、OCRで読み取りやすいアンケート用紙を作成するコツを解説。さらに、読み取ったデータをCSVで集計する方法や集めたアンケートの分析手法についても紹介します。

アンケートの分析業務の効率を高めたい方は、ぜひ参考にしてください。

アンケートの集計業務において担当者が感じやすい負担

手書きのアンケートを集計する場合、大量の紙を一つ一つ確認し、手作業でデータに変換していく必要があります。1枚の転記に5分かかると仮定しても、100枚で約8時間となり、データ入力に時間がかかってしまいます。

また、手書き文字には人それぞれクセがあるため、解読に時間がかかるケースも少なくありません。同じ作業の繰り返しで集中力が低下してしまい、ミスが増えてしまうこともあります。

さらに、件数が多い場合には「締切りまでに作業を終わらせなければならない」というプレッシャーにつながることもあるでしょう。

このように、手書きのアンケートを手作業で分析可能なデータにするにはさまざまな負担がかかります。入力や集計にかかる工数の大きさを考慮し、業務が落ち着くタイミングで実施しようと考えているうちに、後回しになってしまうことも少なくありません。

手書き文字のアンケートもデータ化できる「AI-OCR」

OCRとは、画像データ内に書かれた文字をテキストデータ化する技術のことです。従来のOCRは活字の読み取りは可能な一方で、手書き文字の読み取り精度は低い傾向にありました。

それに対し、AIが搭載されたOCR、通称「AI-OCR」であれば、手書きの文字も読み取れます。AIは大量に言語を学習しており、自由記述欄も自然言語処理でデータ化が可能なため、アンケートの集計業務にも活用しやすいでしょう。

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またPATPOSTのように、OCR製品によっては抜き出したい項目を選択することで、多数の画像ファイルからその項目にかかる内容を一括集計できるものもあります。

PATPOSTの場合は抽出条件を言葉で設定し、加工しやすいCSV形式にして出力することも可能です。例えば「複数回答可」の項目にいくつかチェックボックスがあり、そのうちひとつが「その他」として自由記述欄を設けている場合、自由記述のみを別の項目として独立させることもできます。

手書きのアンケートについて集計や分析をする際には、AI-OCRを活用すると業務の負荷を下げられる可能性があります。

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OCRで読み取りやすいアンケート用紙を作成するコツ

アンケートをOCRで読み取る場合、用紙を作成する時点で考慮しておくと読み取りがよりスムーズになるケースもあります。

ここでは、OCRで読み取りやすいアンケート用紙を作成するコツを解説します。

丸囲み文字ではなくチェックボックスを活用する

AI-OCRは、囲み文字やチェックボックスの読み取りが苦手な傾向があります。

ただし、比較するとチェックボックスの方が読み取り精度が高いため、選択式の設問を用意する場合には、丸囲み方式よりもチェックボックスを採用した方が、OCRでスムーズに読み取れる可能性があるでしょう。

またPATPOSTのように抽出条件を事前に登録しておけるAI-OCR製品を使うと、選択式の質問に対する回答を読み取りやすくなる可能性があります。例えばPATPOSTの場合、指定項目抽出AIにて「チェックボックスにチェックがあれば1、なければ0と出力する」といった条件を設定できます。

アンケートのデータ化にOCRを使用したい場合には、選択式の回答を読み取れるか、どのようにすれば読み取り精度が上がるかを、事前に問い合わせるなどして確認しておくとよいでしょう。

フォーマットを統一する

生成AIを搭載していないOCRで項目ごとにデータを読み取るには、どこに何が書かれているかといった項目の位置を、事前に指定登録する必要があります。

回答用紙のフォーマットが複数用意されている場合、フォーマットごとに登録作業が発生するため、準備に手間がかかります。可能な限りフォーマットを統一しておくことで、読み取り位置指定の手間を削減できるでしょう。

なお、AI-OCRの場合には、読み取り位置の指定をしなくても文脈から推測し「これがどんな項目であるか」と判断することができます。製品によっては読み取りだけでなく集計可能な形式でファイル出力することも可能なため、回答用紙のレイアウトパターンが多い場合には、AI-OCRの利用がおすすめです。

十分なスペースを用意する

回答を記載するスペースが狭いと、文字と文字の間隔が詰まってしまい、OCRが「どこからどこまでが一文字か」を誤認しやすくなります。その結果読み取りミスが発生しやすくなり、修正の手間がかかってしまうこともあるでしょう。

十分な回答スペースを用意することで、文字の間隔が詰まりすぎない状態で回答を書けるため、誤認識の発生確率を下げられます。

また、誤認識の発生確率を下げるためには、枠線と文字の太さに明確な差を付けることも有効です。ボールペンでアンケートを記載する想定の場合には、それより太い枠線にするなど、文字と枠線の太さに差が生じるよう工夫してみてください。

解答例を示す

数字や単位、記号などが必要となる場合には、記入者にわかるよう解答例を示しておくことで記入ミスや表記のばらつきが減るため、読み取った後のデータを修正する手間が省ける可能性があります。

例えば、チェックボックスでは「〇ではなくチェックを記入する」ことが視覚的に分かるように示す、といった方法が考えられるでしょう。

また、郵便番号のマークなど、記載することが確定しているマークや文字はできるだけ先に印字しておくことで、OCRが読み取るべき項目を減らせます。

OCRで読み取ったアンケート結果集計する方法（PATPOSTの場合）

PATPOSTでは、アンケート用紙に書かれた項目の抽出が可能です。アンケートをOCRで読み取り、CSVファイルに出力し、表計算ソフト読み取ってファイル形式の変換を行うことで集計や分析が可能になる手順を「基本の流れ」と「設定」に分けて紹介します。

基本の流れ

1.アンケート回答用紙の画像をアップロードする

追加＞アップロードの手順で選択

アップロードされたアンケート用紙の例

2.ファイルを選択し「指定項目抽出AI」タブから実行ボタンをクリック

3.実行する「指定項目抽出AI設定」の対象を選択*1し、実行ボタンをクリック*2

*1　事前に「指定項目抽出AI」の設定が必要となります。
*2　実行完了時にはメールにてお知らせします。実行にはお時間がかかることがあります。

4.実行完了メールが届いたら「指定項目抽出AI」タブから「結果確認」をクリック、CSV結果確認＞指定項目抽出AI実行結果の「CSVダウンロード」をクリック

出力されたCSVファイルのイメージ

上記の手順で作業を進めることで、アンケートの内容をCSVファイルで出力し、表計算ソフトで読み取りファイル形式を変換することで、集計などの編集作業を行うことが可能になります。

「指定項目抽出AI」の設定方法

上記のように、アンケート用紙から各項目を抜き出してCSVにまとめるには「指定項目抽出AI」の設定が必要となります。

「指定項目抽出AI」は書類内の指定した項目をAI-OCRが抽出する機能で、位置情報の指定を行う必要なく、指定した項目を抽出することができます。

設定例

この抽出条件は柔軟に設定できるため、アンケートだけでなく請求書や稟議書、日報などさまざまな業務でも活用できます。

汎用的なサンプルテンプレートも約30種ご用意しているため、設定のお手間を省くことも可能です。

指定項目抽出AIについては以下の資料に詳しく記載しております。ご活用ください。

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集めたアンケートのデータを分析する手法の例

OCRでアンケートをデータ化した後は、分析を行うことで回答傾向の把握や意思決定に役立てることができます。ここでは、アンケートの分析に活用できる手法の例を紹介します。

クラスター分析

クラスター分析は、マーケティング調査や従業員アンケート、顧客満足度調査などの結果を把握するために使われる分析手法です。回答パターンが似ている人たち（例：肯定的回答／否定的回答など）をグループ化（クラスター化）して分析を行います。

クラスター分析はさらに、樹形図で回答者をまとめる「階層的クラスター分析」、あらかじめ設定したk個のクラスターにデータを分ける「k-means法」、統計的にどのグループに属する確率が高いかを推定する「混合分布モデル」といった手法があります。

いずれの場合も、回答パターンに基づいてグループ化することで「どのような価値観やニーズを持つ集団が存在するのか」を把握可能です。例えば「機能よりもデザイン重視、価格には寛容な不満層」といったグループを特定し、その層の課題に合わせた改善策を講じるといった対応も可能となるでしょう。

全体の傾向だけでなく、属性の違いによる意見の違いを知りたい場合に適した分析手法です。

主成分分析

主成分分析とは、多くの変数を少数の代表的な変数（主成分）に要約し、分析を行う手法です。データの複雑性が高いなど、そのままでは解釈しにくい場合に使われます。

例えば、飲食店の満足度アンケートでは「味」「提供スピード」「店員対応」「清潔感」「雰囲気」「価格の納得感」「立地の便利さ」など、満足度を構成する複数の項目を取得することがあります。これらは個別に見ると全体像がつかみにくく、顧客ニーズを掴むことが困難です。

主成分分析を用いる場合、回答パターンの特徴がよく表れるように、各項目に重みを付けて合成した「軸（主成分）」を抽出します。

例えば「味」「提供スピード」「清潔感」のデータがあるとき、これらを総合した「満足度の有無」のような新しい指標を作ることで分かりやすくなるでしょう（第1主成分）。ただし、満足度が高くても、その理由は各人で違うため、ここで新たに「コスパ重視⇔品質重視」という指標（第2主成分）を作ります。

このように多くの項目を少数の軸に圧縮して考えることで、アンケート結果の全体像をつかみやすくなる点が主成分分析のメリットです。

上記の例でいえば、第1主成分（満足度）の点数が高い顧客の多くが、第2主成分上の「コスパ重視」に位置している場合は「コスパ重視の顧客は高評価をつける」といった傾向を掴むことができます。

アフターコーディング

アフターコーディングは、自由回答に記載された内容をカテゴリーごとにまとめ、定量的に分析する手法です。

事前に選択肢を用意するプリコーディングとは違い、実際の回答を見てからカテゴリーを作るため、予想外の意見も拾えるというメリットがあります。

例えば「接客が丁寧」「スタッフの対応が良い」といった内容は「接客対応：良い」というカテゴリーにまとめられます。

自由回答を整理してカテゴリー化することで、バラバラな意見の中から共通する課題や要望を把握できます。一方で分析者によって分類が変わる可能性があるため、複数人で分類の一致率を確認するなど、主観に寄りすぎないような対策が必要になることもあるでしょう。

テキストマイニング

テキストマイニングとは、大量のテキストデータを解析し、パターンや傾向を抽出する手法です。アンケートの場合、自由記述欄に記載された内容を分析するのに活用できます。

テキストを単語ごとに分解し、出現頻度やどの単語とどの単語が一緒に出現するかを分析します。例えば「デザイン」と「使いやすい」という単語がセットで出現する頻度が高い場合、デザインと同時に使いやすさの評価をしている層が一定数いることがわかるでしょう。

テキストマイニングの分析手法には、よく出る単語を抽出し傾向や特徴を把握する「頻出語分析」や一緒に出現する単語との関係を調べる「共起分析」などがあります。人が見るだけでは見落としがちな傾向やキーワードのつながりが明らかになるのがテキストマイニングのメリットです。一方で、同義語・表記ゆれへの対処が必要なケースがあるため、表記統一が可能なAI-OCR製品を活用するなど、事前に対策をしておくと良いでしょう。

OCRを活用できるアンケート以外の業務例

OCRは、アンケート以外の業務でも役立ちます。ここでは、OCRを活用できるアンケート以外の業務例を紹介します。

請求書処理

請求書処理では、請求書をOCRで読み込み、会計ソフトに連携することで手動でデータを入力する手間を削減できます。特に扱う請求書の数が多い場合には、OCRを利用することで業務の効率化を進められる可能性が高いでしょう。

業務が特定の時期に集中すると、疲労や焦りによるミスが発生することもあります。OCRを利用し業務を効率化することで、ミスの削減も期待できます。

名刺のデータベース化

営業やイベントなどで受け取った名刺をデータベース化する際にも、OCRを活用できます。ストレージを有するOCRを使うことで多くの社員が名刺データを共有でき、連絡先を引き継ぎやすくなるため、チーム営業の促進につながるでしょう。

手作業で名刺をデータ化すると、特にイベントなどで多くの人と名刺交換をした場合、データ化までに時間がかかってしまうケースもあるでしょう。PATPOSTなら取り込んだ名刺情報をCSVで出力し、顧客名簿として整理できます。営業リストの作成やメール配信システムへの取り込みを行う場合にも便利です。

OCRを活用することで、手間を削減すると同時に、迅速に名刺データを活用できる状態が整います。

注文書の処理

業界によっては、FAXで注文を受け付けている場合もあるでしょう。

FAXで受け取った注文を画像データで保存しOCRで読み込ませた後、後継のシステムに連携することで注文書を印刷せずに処理できるようになります。

業務の効率化だけでなく、印刷の頻度が減ることによる経費の削減にも役立つでしょう。

社内手続きの手書き申請書処理

社内手続きの手書き申請書を処理するのにも、OCRは便利です。手書きの書類をデータ化したい場合には、手書き文字を読み取れるAI-OCRを活用しましょう。

AI-OCRを活用することで、交通費精算や稟議書、勤怠申請、その他本人確認が必要なため書面提出となっている書類など、紙で提出される社内書類を読み取り、データ化できます。電子申請に移行しづらい現場でも、紙のまま業務効率化を実現できる点がメリットです。

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まとめ

AI-OCRを利用すれば、手書きアンケートをデータ化して集計する作業を効率化できます。OCRの活用を前提とする場合には、回答欄に十分なスペースを用意する、枠線と文字の太さを変えるといった工夫でさらに読み取りやすくなります。

アンケートの結果を分析することで、業務の改善点を把握し対応方針を考えることが可能です。

AI-OCR搭載の文書管理サービス「PATPOST」では、必要な項目を指定しての抽出や文章の要約・判定*もできます。アンケート結果の集計や分析にOCRの導入を検討されている方は、ぜひ一度お問い合わせください。

*事前に設定をしたうえで指定項目抽出AI機能を使用する必要があります