テキストウィジェット
データ連携なしにダッシュボード内にタイトルや簡単な説明（50文字以内）を追加するウィジェットです。
🧙 こんなときに役立ちます！
ダッシュボードの特定エリアを区分したりセクションタイトルを表示して可読性を高めます。
続くウィジェットグループに対する簡単な背景説明や定義を提供してデータ解釈をサポートします。
画像ウィジェット
画像ウィジェットはダッシュボードに画像ファイルを直接アップロードできるウィジェットです。チャートや数値だけでは説明しにくい文脈を画像で補い、ダッシュボードをより直感的に構成することができます。
🧙 こんなときに役立ちます！
コンセプト評価を行う際には回答者がアイデアを簡単に想像しながら評価できるよう画像形式（コンセプトボード）で提示するケースが多いです。データ収集後に結果をダッシュボードで視覚化する際に画像ウィジェットでコンセプトボードを追加することができます。
スコアカードウィジェット
データ分析の核心となる1つの数値指標を強調して表示する際に効果的な視覚化方式です。頻度・平均・NPS（純推奨顧客指数）など最も重要な単一統計量をサポートします。
🧙 こんなときに役立ちます！
ダッシュボードに入ったとき最初に確認すべき核心KPIを強調します。
全体の回答数・平均満足度などの主要指標の現在の状況を素早くモニタリングします。
スコアカードウィジェットは選択した統計量によって使用できる変数が異なります。統計量が頻度または変数の場合は評価型・数値型変数を、統計量がNPSの場合はNPS変数を使用して作成することができます。
このように設定してみましょう！
💡 ウィジェット追加の目的｜現在のNPS（純推奨顧客指数）を表示して顧客ロイヤルティのレベルをすぐに把握し、目標に対するパフォーマンスを確認したいです。
[＋ウィジェットを追加]ボタンをクリックして「スコアカード」ウィジェットを選択します。
鉛筆アイコンをクリックして「スコアカードウィジェットの設定」が表示されたら各項目を入力します。
タイトル：「現在のNPSスコア」のようにウィジェットのタイトルを入力します。
統計量：頻度・平均・NPSの中からNPSを選択します。
変数：NPSを聞いたアンケートの変数を選択します。
[完了]をクリックするとスコアカードウィジェットが作成され、選択した変数のNPSスコアを確認することができます。
棒グラフウィジェット
単一・複数・順位などさまざまなタイプのカテゴリ型データを視覚化する際に最も汎用的に活用することができます。全データの合計が100%を超える場合にも使用可能で、項目間のサイズ比較や順位確認に適しています。
🧙 こんなときに役立ちます！
複数の項目の中で回答者が選択した比重が高い項目の順位を把握します。
クロス分析機能を活用して**特定グループ（例：年齢帯別）**間の回答の違いを比較分析します。
棒グラフウィジェットは「選択型」「複数選択型」「順位選択型」「短文テキスト」「順位テキスト」変数を使用して作成することができます。
このように設定してみましょう！
💡 ウィジェット追加の目的｜「この製品を購入する際に考慮した要素（複数選択可）」を分析して顧客が最も重要視する購入決定要因を把握したいです！
[＋ウィジェットを追加]ボタンをクリックして「棒グラフ」ウィジェットを選択します。
鉛筆アイコンをクリックして「棒グラフウィジェットの設定」が表示されたら各項目を選択します。
チャートの形状：横・横グループ・縦・縦グループの中から希望する形状を選択します。
並び替え：回答順（多く回答された順）または値順（ラベル順）で棒を並び替える基準を選択します。
軸の範囲：軸の最小・最大値を入力すると希望する値の範囲に合わせてウィジェットが表示されます。
💡 利用ヒント｜ グループはどんな場合に選択しますか？
グループはクロス分析でデータを比較したいときに使用します。
たとえばグループに性別変数を選択して棒グラフに年齢変数を選択すると、性別の中で年齢帯別の構成比率を確認することができます。
[完了]ボタンをクリックすると棒グラフウィジェットがすぐに作成されます。このチャートを通じて顧客が重要視する要素の順位と比重をリアルタイムで確認し、次の戦略的アクションに必要な明確なインサイトを導き出すことができます。
ドーナツグラフウィジェット
全データの合計が100%のとき、各項目が占める比重をドーナツ形式で視覚化します。設定した最大スライス数を超える選択肢は自動的に「その他」にまとめられて可読性を高めます。
🧙 こんなときに役立ちます！
単一選択型の回答のように合計が100%のデータで構成比率を一目で比較して主要構成要素を素早く把握します。
ドーナツグラフウィジェットは「選択型」と「短文テキスト」変数を使用して作成することができます。
このように設定してみましょう！
💡 ウィジェット追加の目的｜「製品購入経路別の比率」を視覚化して主要流入経路の比重を把握しマーケティング貢献度を分析したいです！
[＋ウィジェットを追加]ボタンをクリックして「ドーナツグラフ」ウィジェットを選択します。
鉛筆アイコンをクリックして「ドーナツグラフウィジェットの設定」が表示されたら各項目を選択します。
変数：製品購入経路を聞いたアンケートの変数を選択します。
並び替え：回答順・値順の中から並び替えたい方法を選択します。
ドーナツスライスの数：選択した変数の選択肢の数だけドーナツスライスの数が自動的に表示されます。
[完了]をクリックしてウィジェットを作成してください。このチャートを通じて選択した項目が全体に占める比重を視覚的に一目で確認することができます。
ゲージチャートウィジェット
NPS（Net Promoter Score）データを半円形のゲージチャートで視覚化してスコアを直感的に表示します。目標数値を設定でき、目標達成の有無に応じてチャートの色が変化して状況を区別します。
🧙 こんなときに役立ちます！
ブランドや製品に対する顧客ロイヤルティのレベル（NPS）を1つのチャートで素早く確認します。
設定した目標に対する現在のNPSの位置を確認して顧客満足目標の達成状況を管理します。
ゲージチャートウィジェットは「NPS」変数を選択して作成することができます。
このように設定してみましょう！
💡 ウィジェット追加の目的｜NPSの目標値（例：＋20点）を設定して、現在のスコアが目標に達していない場合に色の変化を通じて即座の改善措置を促したいです！
[＋ウィジェットを追加]ボタンをクリックして「ゲージチャート」ウィジェットを選択します。
鉛筆アイコンをクリックして「ゲージチャートの設定」が表示されたら各項目を選択します。
変数：NPSを聞いたアンケートの変数を選択します。
目標数値：A値は目標値を入力し、B値はNPSの目標値より20点高い値を入力します。
[完了]をクリックすると設定した目標数値と現在のスコアを反映したゲージチャートがすぐに作成され、このチャートを通じて現在のスコアが目標に対してどのレベルにあるかを直感的に確認することができます。
レーダーチャートウィジェット
複数の評価項目（軸）を1つのチャートに配置して多次元データを要約・比較します。データの全体的なバランスと項目別の相対的な強弱を把握することができ、複数の対象を重ねて比較する際に効果的です。
🧙 こんなときに役立ちます！
ブランド別または競合他社別の属性評価比較を通じて自社の相対的な強みと弱みを視覚的に把握します。
単一対象の複数の属性別スコア分布を一目で把握してバランスを確認します。
レーダーチャートウィジェットは「数値型」または「評価型」変数を選択して作成することができます。
このように設定してみましょう！
💡 ウィジェット追加の目的｜「AブランドとBブランドのイメージ属性別評価（革新性・信頼性など）」を比較してブランドポジショニング戦略を立案したいです！
[＋ウィジェットを追加]ボタンをクリックして「レーダーチャート」ウィジェットを選択します。
鉛筆アイコンをクリックして「レーダーチャートウィジェットの設定」が表示されたら各項目を選択します。
比較対象：比較対象1にはAブランドを入力し、＋ボタンをクリックして比較対象2にはBブランドを入力します。（※比較対象は3つまで設定できます。）
軸：各軸に評価項目（革新性・信頼性など）を入力し、その項目を評価したアンケートの変数を選択します。
軸の範囲：軸の最小・最大値を入力すると希望する値の範囲に合わせてウィジェットが表示されます。
[完了]をクリックしてウィジェットが作成されると、レーダーチャートで2つのブランドの属性別の優位性を視覚的に比較しながらポジショニング戦略を立案することができます。
テキスト代表回答ウィジェット
自由記述の回答全体を代表できる核心回答をMMRアルゴリズムで選別して表示するウィジェットです。
🧙 こんなときに役立ちます！
大規模な自由記述データから最も重要な顧客の声（VOC）を見逃さず素早く把握します。
後続の定性分析が必要な核心テーマを素早く識別します。
テキスト代表回答ウィジェットは「テキスト」変数を選択して作成することができます。
このように設定してみましょう！
💡 ウィジェット追加の目的｜CS相談中に「満足した」または「不満だった」と感じた具体的な理由（例：「迅速な対応」「不親切な態度」「明確な説明の不足」）の代表回答を抽出してCSトレーニングおよびスクリプトの改善に活用したいです！
[＋ウィジェットを追加]ボタンをクリックして「テキスト代表回答」ウィジェットを選択します。
鉛筆アイコンをクリックして「テキスト代表回答ウィジェットの設定」が表示されたら各項目を選択します。
変数：CS相談で満足または不満と感じた理由について聞くアンケートの変数を選択します。
代表回答の数：ウィジェットを通じて確認したい代表回答の数を選択します。（最大20件まで選択できます。）
[完了]を押すとウィジェットが完成します。ダッシュボードを「閲覧権限」でチームメンバーと共有して、CS満足度に関するデータを透明に公開してコラボレーションを始めましょう。
PSM（Price Sensitivity Meter）ウィジェット
製品の最適価格や価格の適切性を評価するPSM調査の結果を視覚化し、価格決定に必要な核心指標を自動的に導き出します。4つの価格設問変数（「Too cheap」〜「Too expensive」）を正確にマッピングしなければなりません。
🧙 こんなときに役立ちます！
新製品の発売または既存製品の価格再設定時に、顧客が受け入れられる最小・最適・最大価格の範囲を科学的に決定します。
PSMウィジェットは「数値型」変数を選択して作成することができます。
このように設定してみましょう！
💡 ウィジェット追加の目的｜顧客データに基づいて「プレミアム製品の心理的底値価格」を導き出して価格設定の客観的な根拠を整えたいです！
[＋ウィジェットを追加]ボタンをクリックして「PSM」ウィジェットを選択します。
鉛筆アイコンをクリックして「PSMウィジェットの設定」が表示されたら各項目を選択します。
価格単位：ウォン・ドル・円・元など表示する価格単位を入力します。
変数：以下の表を参照して変数を選択します。
PSMウィジェット設定項目 | アンケート設問の意味 | 選択すべき変数 |
Too cheap | 回答者が「この価格より安いと品質に疑問を感じる」価格を聞いた設問 | （例示設問）「この製品・サービスの価格が安すぎて品質に疑問を感じる価格帯はいくらですか？」 |
Cheap | 回答者が「この価格なら安く感じる」価格を聞いた設問 | （例示設問）「この製品・サービスの価格が安いと感じる価格帯はいくらですか？」 |
Expensive | 回答者が「この価格なら高く感じる」価格を聞いた設問 | （例示設問）「この製品・サービスの価格が高いと感じる価格帯はいくらですか？」 |
Too expensive | 回答者が「この価格なら絶対に買わない」価格を聞いた設問 | （例示設問）「この製品・サービスの価格が高すぎて購入しないと感じる価格帯はいくらですか？」 |
AIインサイトを表示：AIがウィジェットのデータを解釈します。
3. [完了]をクリックしてウィジェットが作成されると、グラフを通じてAcceptable price rangeを確認することができます。
散布図ウィジェット
2つの変数間の関係（相関関係）やデータの分布を散布図（Scatter chart）形式で視覚化します。
多くのデータを1つの画面で密度高く確認できるため大量の情報を一度に把握するのに効果的で、チャートに平均値・中央値または特定の定数値を参照線として追加してデータを4分割（象限）に分けて解釈することができます。
🧙 こんなときに役立ちます！
優先順位の導出や2つの指標間の相関関係を把握します。
参照線を基準に特定項目の強み・弱みの領域を区別して戦略的示唆を得ます。
散布図ウィジェットは「選択型」「複数選択型」「順位選択型」「数値型」「評価型」「NPS」変数を選択して作成することができます。
このように設定してみましょう！
💡 ウィジェット追加の目的｜「機能満足度」と「使用頻度」を比較して、顧客が重要視しているが（高い満足度）あまり使わない機能（低い頻度）を発見してユーザビリティを改善したいです！
[＋ウィジェットを追加]ボタンをクリックして「散布図」ウィジェットを選択します。
鉛筆アイコンをクリックして「散布図ウィジェットの設定」が表示されたら各項目を選択します。
◾ 軸の設定
軸ラベル：X軸とY軸の各軸ラベルに「機能満足度」と「使用頻度」を入力します。
変数タイプ：点の値を表す変数タイプを選択します。
統計量：選択した変数タイプに応じて適用可能な統計量が表示され、チャートに表示する基準値を選択します。
◾ 点の設定
ラベル：点に表示するラベルを入力します。
X軸/Y軸：各軸に設定したラベルに合った変数を選択します。
◾ 参照線の設定
参照線はウィジェットでデータを解釈するための基準値を視覚的に表示した線です。平均値・中央値または定数値（ユーザーが設定した特定の値を基準）で線を表示してデータが基準より高いか低いかを一目で比較できるようサポートします。
たとえば参照線をX軸とY軸にそれぞれ設定すると散布図を4つのエリア（象限）に分けることができ、平均以上/以下または使用頻度は高いが満足度は低いエリアのようにデータを直感的に解釈することができます。
ファネルウィジェット
ブランド認知から購買までのステップ別転換率やサービス利用フローなど複数のステージで構成されるプロセスでの離脱ポイントを一目で把握します。自社および競合他社のブランドファネルの位相を比較分析することができます。
こんなときに役立ちます！
ブランドファネルの位相比較を通じて自社の強み・弱みのステージを把握します。
特定のサービス利用プロセスで顧客の離脱が発生するステージを視覚的に見つけて改善ポイントを導き出します。
ファネルウィジェットは「選択型」変数を使用して作成することができます。
🧙 このように設定してみましょう！
💡 ウィジェット追加の目的｜「認知〜検討〜購買」ファネルで自社ブランドの「検討」ステージの離脱率が高いことを確認し、そのステージに集中的なマーケティング活動を展開します。
[＋ウィジェットを追加]ボタンをクリックして「ファネル」ウィジェットを選択します。
鉛筆アイコンをクリックして「ファネルウィジェットの設定」が表示されたら各項目を選択します。
◾ ファネルの設定
ファネルで分析するブランド名をラベルに入力し、そのブランドを区別する変数は変数リストから選択します。
ファネル分析は認知→体験→転換のように段階型構造で収集されたデータや、特定のブランドに対して最も近い回答を1つだけ選択する設問などで使用することができます。
ファネルステージの数は選択した変数の選択肢数より1つ少なく設定されます。
複数のブランドを比較する場合、すべてのブランドは同じ選択肢数の変数を使用しなければなりません。
◾ 自社ブランドの設定
登録したラベルの中から自社ブランドを設定することができます。
自社ブランドを設定するとAIインサイトが自社ブランドに集中して読み取られます。
時系列ウィジェット
時間の流れに伴うデータの変化（トレンド）を確認するときに使用します。年・月・週・日・曜日などさまざまな集計基準をサポートし、トレンドラインおよび参照線をオプションとして提供します。
こんなときに役立ちます！
1つのアンケートを長期間運営しながら指標の変化を継続的にトラッキングします。
特定のイベントやキャンペーンの前後の指標の変化を分析して効果を検証します。
時系列ウィジェットは「選択型」「複数選択型」「順位選択型」「数値型」「評価型」「NPS」変数を使用して作成することができます。
🧙 このように設定してみましょう！
💡 ウィジェット追加の目的｜「四半期別NPSスコアの変化傾向」を視覚化して、特定の顧客イベント期間のNPSの変化を参照線と比較して効果を測定したいです！
[＋ウィジェットを追加]ボタンをクリックして「時系列」ウィジェットを選択します。
鉛筆アイコンをクリックして「時系列ウィジェットの設定」が表示されたら各項目を選択します。
◾ 変数タイプおよびデータ設定
変数タイプ：時系列チャートで確認する変数タイプとしてNPSを選択します。
統計量：変数タイプに応じてNPSスコアまたはPromoters/Detractorsの比率の中から表示する項目を選択することができます。
X軸変数：日時変数をX軸基準変数として設定します。四半期別NPSスコアの変化傾向を確認するには、NPSアンケートに回答した日付を変数として選択してください。
トレンドライン：データの流れを確認するために線形トレンドラインまたは多項式トレンドラインを選択することができ、必要でない場合はトレンドラインを表示しないこともできます。
💡 利用ヒント｜用語を理解する
Promoters： NPSアンケートで9〜10点を付けた回答者で、ブランドやサービスを積極的に推奨する可能性が高い顧客を意味します。
Detractors： NPSアンケートで0〜6点を付けた回答者で、不満があるか離脱の可能性がある顧客を意味します。
線形トレンドライン： データの全体的な増加・減少の流れを直線で表現したトレンドラインです。変化の方向を簡単に把握したいときに適しています。
多項式トレンドライン： データの曲線や変動パターンを曲線形式で表現したトレンドラインです。時点別の変化が複雑だったり流れの変化を詳しく見たいときに役立ちます。
◾ 参照線の設定
参照線はウィジェットでデータを解釈する際の基準となる値を線で表示したものです。
特にY軸参照線は時系列データの変化を基準値と比較して値が基準より高いか低いかを簡単に確認できるようサポートします。
これにより単純な変化の幅ではなく基準に対する変化の流れを中心にデータを解釈することができます。
◾ その他の設定
Y軸範囲：Y軸の最小・最大値を入力すると希望する値の範囲に合わせてウィジェットが表示されます。
デフォルトビュー：ダッシュボードを確認するのに最も適した方法を選択できるよう設定することができます。
多重評価型ウィジェット
同じ척度（スコア）を持つ複数の評価項目（最大10個）を1つの横型積み上げ棒グラフで視覚化して総合的に比較します。平均・標準偏差・Top/Bottom %（上位/下位尺度の回答比率）など分析目的に合った統計数値を一緒に表示することができます。
🧙 こんなときに役立ちます！
満足度・重要度・イメージ評価などの複数項目の回答分布とパターンを一目で比較します。
複数の評価項目の中で顧客の肯定的・否定的な回答の比重が最も高い項目を素早く識別します。
多重評価型ウィジェットは「評価型」変数を使用して作成することができます。
このように設定してみましょう！
💡 ウィジェット追加の目的｜「A・B・C3つの製品属性に対する顧客満足度（5点척도）」を並べて比較して、どの属性の「非常に満足（Top %）」の比率が最も高いか確認して製品開発の方向性に反映したいです！
[＋ウィジェットを追加]ボタンをクリックして「多重評価型」ウィジェットを選択します。
鉛筆アイコンをクリックして「多重評価型ウィジェットの設定」が表示されたら各項目を選択します。
尺度：満足度を評価した척도を選択します。
データ設定：評価スコアを分析する項目をラベルに入力し、その項目を区別する変数は変数リストから選択します。選択する変数の척도は同じでなければなりません。
統計量：平均・標準偏差・Top1・Top2・Bottom1・Bottom2などから統計量を選択します。
💡 利用ヒント｜用語を理解する
Top1(%)： 全項目の中で最も高い値を記録した項目を意味します。
Top2(%)： 全項目の中で上位2項目を合算した値を意味します。
Top3(%)： 全項目の中で上位3項目を合算した値を意味します。
Bottom1(%)： 全項目の中で最も低い値を記録した項目を意味します。
Bottom2(%)： 全項目の中で下位2項目を合算した値を意味します。
Bottom3(%)： 全項目の中で下位3項目を合算した値を意味します。
よくご確認いただけましたか？
見たいデータのタイプや分析目的に合ったウィジェットを選択すると、データをより簡単かつ効率的に追跡することができます。
このガイドでも解決されないご不明な点がある場合は、画面右下の[カスタマーセンターアイコン]をクリックしてお問い合わせください。お困りの点を解消できるよう、チーム一同全力でサポートいたします。