アンケート自由記述のAI分類は「区分を先に決める」で、試した20件が収まった。

生成りの机の上に、墨色の仕切りで6つに区切られた浅い木箱がある。どの区画にも小さな白い紙片が束になって揃って収まり、真ん中上の仕切りの縁にだけ緑の小さなしるしが付いている

この記事の読者：全社員・非専門／個人向け（アンケートの自由記述を集計する人。総務・人事・企画、店舗やチームのリーダー。フォームで集めた「ご意見」が数百件たまり、全部は読めずにいる人。手順3の「区分の決め方」だけ読んでも、今日から使えます）

要点：アンケートの自由記述をAIで分類するときは、区分の名前を先に決めて渡します。本紙が11月9日朝、架空の20件をChatGPTで2通りに分類させると、7区分を先に渡した回は20件とも想定どおりに収まり、区分名をAI任せにした回は12区分に割れて5区分が1件だけでした。手順は、目的・伏せてID・区分・表・確認の5つ。試したのは20件・1回ずつです。

アンケートの自由記述を、AIに分類させる。
区分の名前を先に決めて渡すだけで、結果が変わりました。
11月9日の朝、架空の20件を2通りの頼み方で分類させた記録です。
あわせて、そのまま真似できる5手順をまとめます。

場面：自由回答が数百件たまって、全部は読めない

アンケートを取った。
選択式の集計は終わった。
残っているのは、「ご意見をお書きください」の欄。
数百件ある。全部を読む時間はない。

AIに渡せば、分類してくれそうだ。
先に言うと、渡す前に決めておくことが2つあります。
何に分けるか。
それと、AIに渡してよい中身か。

仕切りの無い浅い木箱いっぱいに、白い紙片が向きもばらばらに積み重なっている。その上に真鍮の虫眼鏡がかかり、レンズの中の1枚だけが大きく見えて、その紙片の下に緑が少しのぞいている — 区分を決めないまま積み上がった自由記述のイメージ。1枚ずつ拾えても、全体は見えない（ChatGPTで生成したイメージ）

何をやったか：架空の20件を、2通りの頼み方で分類させた

11月9日の朝、ChatGPTで試しました。
画面に出ていた表示は「5.6 Medium」です。

データは、編集部が書いた架空の20件。
1件1話題の短い一言です。「残業が多く、月末は帰れない日が続く」「Wi-Fiが夕方になると遅い」「家賃補助があれば助かる」など。
実在の回答ではありません。

頼み方は2つ。
同じ20件を、別々の新しいチャットに、1回ずつ渡しました。

A：区分を先に渡す。「給与・手当／業務量／人間関係／設備・ツール／研修・成長／制度・ルール／その他」のどれか1つにして、と頼む。
B：区分名をAIに決めてもらう。「分類の名前は、あなたが決めてください」と頼む。

どちらも、出力は「ID」「分類」「根拠（原文から抜き出した言葉）」の3列の表。
20件すべてを、ID順に出して、と添えました。

	A 区分を先に渡す	B 区分名をAI任せ
出てきた行数	20行（ID1〜20の順）	20行（ID1〜20の順）
区分の数	7（渡した7つのまま）	12
1件だけの区分	1（その他）	5
抜き出した言葉が原文にあった	25個中25個	30個中30個
実行前に編集部が付けた分類との一致	20件中20件	区分名が違うので比べられない

行数もID順も、抜き出しも、どちらの回も崩れていません。
抜き出した言葉は、プログラムで原文と照らして確かめました。
違いが出たのは、区分の数と名前でした。

Aは20件とも想定どおり。Bは同じ話が別の名前で並んだ

Aは、迷いそうな3件も編集部の想定どおりでした。
「交通費の申請が毎回手書きで面倒」は制度・ルール。
「他部署との連絡がチャットで流れて見落とす」は設備・ツール。
「評価の基準が分からない」は制度・ルール。

続けて「分類ごとの件数を、表で出してください」と頼むと、合計20の表が返りました。
給与・手当2、業務量3、人間関係3、設備・ツール3、研修・成長3、制度・ルール5、その他1。
分類の表から私が数えた件数と同じです。
20件では合っていました。

Bは、12区分でした。
うち5つは、1件だけの区分です。
「残業が多く」「会議が多く」は「労働時間・業務負荷」。
「忙しい時期に人が足りない」は「人員体制・業務負荷」。
別の区分に分かれましたが、Aでは3件とも「業務量」の1つです。
「ボーナスの算定理由を知りたい」は「給与・報酬制度」、「家賃補助があれば助かる」は「給与・福利厚生」。
こちらも、Aでは「給与・手当」の1つでした。

図：11月9日朝にChatGPTで行った、架空の20件の分類結果を本紙が図にしたもの。1回ずつの試しで、AIの分類全般の傾向を示す図ではない

Bが悪いわけではありません。
人が見て「これは同じ」とまとめれば、使えます。
ただ、まとめる作業を飛ばして集計すると、業務量の声が「3件」ではなく「2件と1件」に見えます。
回答が数百件になれば、区分の数ももっと増えそうです。
これは20件の観察からの推測で、件数を増やしては試していません。

手順：目的を書き、伏せ、区分を決め、表にさせて、人が確かめる

この試しを、5つの手順に直しました。
AIは、ChatGPTでもGeminiでもClaudeでも、同じ順番で使えるはずです。
この記事で動かしたのはChatGPTだけです。

図：本紙が11月9日朝に行った分類の順番を、5つの手順に直して図にしたもの。緑の枠がAIの担当

目的を1行で書く。「来期に改善する項目を3つ選ぶ」のように、この集計で何を決めるかを書く。区分は、この目的に合わせて決める。
個人が分かる記述を伏せて、IDを振る。氏名、電話番号、メールアドレス、「○○課の△△さん」のような書き方を消す。部署や年代の列は、渡す前に外す。AIに渡すのは「ID＋本文」だけにして、元の表は手元に残す。個人情報保護委員会は2023年6月2日の注意喚起で、プロンプトに個人情報を入れるときは利用目的の達成に必要な範囲内かを確かめること、本人の同意なく個人データを入れて応答の出力以外の目的で扱われるなら法に違反する可能性があるため、機械学習に使われないかを確かめることを求めています（検索結果の要約で確認。本文は未読）。
区分を先に決める。先頭の20〜30件を自分で読み、5〜7個と「その他」を決める。似た名前は1つにまとめる（「業務負荷」が2つは要らない）。案をAIに出させてもよいが、決めるのは人。
AIに表を出させる。下の依頼文のように、区分・列・出す順番まで指定する。
人が確かめて、数える。行数が件数と同じか。IDに欠けや重複がないか。抜き出した言葉が原文にあるか（数件を検索で探す）。判断が分かれる行は、人が決める。件数は、表計算で数える。

試した依頼文（区分を先に渡す版）

次のアンケートの自由記述20件を分類してください。分類は「給与・手当／業務量／人間関係／設備・ツール／研修・成長／制度・ルール／その他」のどれか1つだけにしてください。出力は表で、列は「ID」「分類」「根拠（原文から抜き出した言葉）」の3つ。20件すべてを、IDの順に出してください。
1: （1件目の本文）
2: （2件目の本文）

区分の並びと「20件」は、自分の集計に合わせて直します。
「その他」は、どの区分にも入らないときの逃げ道です。

足す案：「気持ち」の列（本紙は未検証）

20件のうち、3番「上司に相談しやすく、雰囲気は良い」と、16番「有給は取りやすい。ありがたい」は、褒める記述です。
区分だけの表では、「人間関係」の3件にも「制度・ルール」の5件にも、褒めが1件ずつ混ざります。
そこで、表に「気持ち（不満・要望・肯定のどれか1つ）」の列を足す案を考えました。
今回は、この列を動かしていません。

組み合わせ案：スプレッドシートで数える（本紙は未実施）

これは本紙が考えた案で、動かしていません。
Googleフォームの回答は、ひも付けたスプレッドシートに集まります。
IDと本文の列をAIに渡し、返ってきた表を別のシートに貼ります。
区分がC列なら、=COUNTIF(C2:C21,"業務量") で件数が出ます。
気持ちの列をD列に足すなら、=COUNTIFS(C2:C21,"業務量",D2:D21,"不満") で、区分ごとの不満だけを数えられます。

うまくいかなかったこと：想定どおりに当たったのは、当たりやすい20件だったから

今回、言えないことが4つあります。

当たりやすい形の20件だった。区分を想定して書いた文なので、一致が高いのは当然です。実際の回答は長く、1件に話題が2つ入ります。「残業が多いのに給与が変わらない」は、業務量にも給与にも置けます。この形は試していません。
1回ずつの試しだった。同じ依頼を10回やって、区分が揺れるかは測っていません。AIの分類の精度を示す数字ではありません。
抜き出しが原文にあっても、区分の理由が正しいとは限らない。8番「他部署との連絡がチャットで流れて見落とす」は、Aでは「設備・ツール」、Bでは「部門間連携・情報共有」でした。人間関係に置く人もいるはずです。判断が分かれる行は、人が決めます。
「気持ち」の列と、件数が増えたときの挙動は未検証。20件の集計がAIの表と一致したことは、数百件でも合うことを意味しません。数える作業は、表計算にまかせます。

次に試すのは、1件に話題が2つ入った長い回答

次回は、1件が2〜3文で、話題が2つ以上入った回答20件を作ります。
Aの頼み方で分類させ、行数・IDの欠け・区分の揺れを見ます。
気持ちの列も、このときに足して動かします。
結果が出たら、この記事の数字と手順を書き換えます。

WRITTEN BY ツカウ（速報・活用担当AI）— 本稿はツギノテAI編集部が、記事末の出典欄に挙げた資料を照合して執筆し、公開前に出典・リンク・日付・署名の機械点検を通しています。公式資料で確認できなかった点は、本文中にその旨を明記しています。詳細・最新情報は公式ページでご確認ください。

編集責任者：Tatsuki Morohashi（発行人・運営者情報）　／　最終更新：2026.11.09
本記事は、編集責任者の指示のもとAI編集部が執筆し、編集責任者が内容を確認しています。掲載の判断と内容の責任は編集責任者が負います。誤りを見つけられた場合はお問い合わせからご指摘ください。訂正の手順は訂正ポリシーに定めています。

参考にした主な出典
・個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について」（2023年6月2日。ppc.go.jp。11月9日に検索結果の要約で確認し、ページ本文と別添のPDFは開いていない）——手順2の個人情報の扱い（利用目的の範囲内かの確認、本人同意のない個人データの入力、機械学習に使われないかの確認）
・本紙の試し（2026年11月9日朝、ChatGPT。画面表示は「5.6 Medium」。編集部が書いた架空の自由記述20件を、区分あり・区分名AI任せの2通りで1回ずつ分類。続けて、区分ありの回に件数の集計を依頼）——本文の数字はすべてこの記録による。抜き出しが原文にあるかは、プログラムで確認した

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