Opensurvey

Opensurveyの分析レポートで使用するさまざまな統計・専門用語をご案内します。分析を開始する前に、主要用語の意味を確認してデータの中に隠れたインサイトをより正確に見つけてみましょう。

分析用語集

分析されたアンケートの結果を外部レポートや詳細分析に活用できるよう、目的に合わせたさまざまなファイル形式でエクスポートする方法をご案内します。分析画面上部のダウンロード機能を使って、希望する形式で結果データをダウンロードしてみましょう。

結果データのダウンロード

個人情報設問が含まれたアンケートのデータダウンロードポリシーとセキュリティ設定方法をご案内します。大切な個人情報の回答を安全に収集し、権限に合った適切なダウンロードオプションを活用してデータを管理してみましょう。

個人情報が含まれた結果データのダウンロード

アンケート実施時に発生する完了回答（有効）・完了回答（非表示）・オーバークォータ回答・スクリーンアウト回答などの回答ステータスの意味と、各ステータス別の回答数を確認する方法についてご案内します。回答ステータスの基準と確認経路を理解して、現在のアンケート収集状況を簡単に把握してみましょう。

回答ステータスの意味と回答数の確認方法

Opensurveyが提供するアンケート結果分析

結果を閲覧・分析する

回答フィルターの概念とクイックフィルター・詳細フィルターの設定方法についてご案内します。希望する条件に該当する回答者データのみを抽出して分析し、特定グループの結果とインサイトをより明確に確認してみましょう。

回答フィルターの設定

信頼水準の概念と設定方法についてご案内します。分析目的に合った信頼水準（80%・90%・95%）を選択して、グループ間の差をより客観的な基準で解釈してみましょう。

信頼水準の設定

アンケートの回答者構成と実際の市場の分布が異なる場合に分析結果を補正できる、ウェイト設定の概念と作成・適用方法についてご案内します。回答者構成の差を補正してより均衡のとれた分析結果を得られるよう、ウェイト設定機能をご活用ください。

ウェイトの設定

データをどのような基準で分析するかを決める、分析水準設定の概念と使用方法についてご案内します。分析目的に合わせて回答数または回答者数の基準を選択し、データを分析してみましょう。

分析水準の設定

分析オプションの設定

クロス集計の概念と活用シーン、主要機能についてご案内します。アンケートデータをさまざまなグループ基準で比較して意味のある差異を発見し、インサイトを導き出したい場合はクロス集計タブをご活用ください。

クロス集計タブとは？

クロス集計におけるカラーコーディングの概念と意味、色別の基準および適用条件を理解し、解釈する方法についてご案内します。データをより速く正確に把握したい場合は、カラーコーディング機能を活用して分析結果をご確認ください。

カラーコーディングとは？

クロス集計で活用できる比較分析（全体との比較・グループ間比較）機能の概念と活用方法についてご案内します。グループ間の回答の差が統計的に有意かどうかを確認する方法と結果の解釈基準を理解し、実際の分析に活用してみましょう。

比較分析 – 全体との比較・グループ間比較

Dataspaceにおけるクロス集計表の概念と構成要素（分析基準・分析対象）、クロス集計表の作成方法、表示設定および分析単位の組み合わせ方法についてご案内します。アンケートデータをグループ別に比較して意味のある差異を確認したい場合は、クロス集計表機能を活用して分析を進めてみましょう。

クロス集計表の作成および設定方法

作成したクロス集計表を保存したり、保存したクロス集計表を再読み込みして確認し、チームメンバーや外部に共有する方法についてご案内します。頻繁に確認する必要があるクロス集計表や繰り返し参照すべき重要な結果がある場合は、「クロス集計の保存」機能を活用して効率的に管理してみましょう。

クロス集計の保存と共有

クロス集計タブをご紹介します。 

クロス分析タブ

データ分析からプレゼンテーションの準備まで一度に解決できる「レポートタブ」の主要機能と活用方法についてご案内します。レポートタブを活用して複雑なデータをインサイトとして視覚化し、チームメンバーと素早く共有してみましょう。

レポートタブとは？

アンケートの回答データを性別・年齢などの任意の基準で分け、グループ間の意味のある差異を把握する「分析基準」の設定方法についてご案内します。分析基準を設定し、リアルタイムで更新されるインサイトAIとデータをすぐにご確認ください。

分析基準の設定

レポートタブでアンケート結果を確認する際に表示される質問内容・インサイトAI・変数タイプ・回答結果・キーワードの各エリアの意味と活用方法についてご案内します。各エリアでどのような情報を確認できるかを理解し、レポートタブを活用してアンケートデータをより簡単に解釈してみましょう。

レポートタブで結果を確認する

レポートタブ

テキストAIの概念と活用シーン、および原文回答・ワードクラウド・トピック分析・感情分析・テキスト翻訳などの主要機能についてご案内します。テキストAIを活用して、自由記述の回答データをより速く体系的に分析してみましょう。

テキストAIとは？

テキストAIタブで原文回答を確認する方法と活用方法についてご案内します。キーワード検索・重要回答のマーク・回答コピー機能を通じて回答データを効率的に確認し、分析結果をより深く活用してみましょう。

テキストAI – 原文回答

テキストAIで提供するワードクラウドと形態素分析の概念・活用理由、およびワードクラウドの確認方法と形態素分析の設定方法についてご案内します。ワードクラウドと形態素分析を活用して、回答に頻繁に登場するキーワードをより明確に把握してみましょう。

テキストAI – ワードクラウド・形態素分析

テキストAIのトピック分析機能が何であるか、活用理由、分析の実行方法、結果の確認方法についてご案内します。AIが自由記述の回答から共通する意見をどのように抽出して分析に活用するかを理解し、大量のテキストデータを効率的に分析してみましょう。

テキストAI – トピック分析

テキストAIで生成されたトピック分析結果を追加・修正・統合・削除する方法と活用場面についてご案内します。トピック編集機能を活用して回答の文脈に合わせてトピックを整理し、より明確な分析結果を作成してみましょう。

テキストAI – トピック編集（追加・修正・統合・削除）

自由記述のテキスト回答を肯定・中立・否定の感情に自動分類する感情分析機能と実行方法、分析結果の活用方法についてご案内します。AIを活用して大量のテキスト回答から全体的な意見の流れと感情の傾向を素早く把握してみましょう。

テキストAI – 感情分析

複数の言語で収集された自由記述の回答を希望の言語に自動翻訳するテキスト翻訳機能と使用方法、翻訳結果の活用方法についてご案内します。多言語の回答を1つの言語基準にまとめてより効率的に分析してみましょう。

テキストAI – テキスト翻訳

収集した記述式回答データを自動分析することができるテキスト分析タブの画面構成をご紹介します。

テキストAIタブを学ぶ

テキストデータを分析する - TextAIタブ

変数インポート機能を利用して、アンケートの回答データに自社の会員情報や購買履歴などの外部データを結合する方法についてご案内します。ガイドに従ってデータを連携し、アンケート結果と連動してより深みのあるインサイトを導き出してみましょう。

変数インポートとは？

変数タブ

変数の非表示・順序変更・コピーおよび修正の方法について詳しくご案内します。分析画面に最適化された形式で変数を自由に設定し、より便利にデータを管理してみましょう。

変数管理（修正・非表示）

回答の過程で収集された氏名・連絡先などの大切な個人識別情報を安全に削除できる個人情報廃棄機能についてご案内します。特定の権限や収集終了状態などの利用条件を確認した上で、データをより安全に管理してみましょう。

変数リスト – 個人情報の廃棄

変数一覧

変数リコードを使って複数の選択肢を1つにまとめる方法から、変数の名前・ラベル・タイプ・値ラベルを使用目的に合わせて変更して新しい変数を作成するプロセスまでご案内します。変数リコードで既存の回答データを希望する基準に従って自由に活用してみましょう。

変数の作成 – リコード

複数の変数を結合して新しい分析基準を作成する「組み合わせ」機能についてご案内します。既存のデータを組み合わせて自社サービスにぴったりの新しい分析基準を作りたい場合は、組み合わせ機能をご利用ください。

変数の作成 – 組み合わせ

回答データを四則演算と関数で計算して新しい分析指標を作成する「数式」機能についてご案内します。単に収集されたデータを確認するだけでなく、スコアを合計して総合指数を作ったり単位を変換したりして分析効率を高めてみましょう。

変数の作成 – 数式

テキストコマンドを通じて複雑で膨大な変数の加工作業を一度に処理する「VTL」機能についてご案内します。単純なクリックだけでは設定しにくい複数の条件文や、数十個の変数を同時に修正しなければならない繰り返し作業をスマートなコードで解決してみましょう。

変数の作成 – VTL

アンケートの回答者の構成が実際の市場の状況と異なる場合に、特定グループの比率を調整してデータの代表性を確保する「ウェイト」機能についてご案内します。性別・年齢などの基準変数の比率を実際の市場の数値に合わせて補正し、より正確で信頼度の高いインサイトを導き出してみましょう。

変数の作成 – ウェイト

自由記述の回答をAIが自動的に整理して意味単位でまとめる「AIグルーピング」機能についてご案内します。誤字やスペース、バラバラなブランド表記のせいで1つずつ読んで分類するのが大変だったテキストデータを定量的な数値に素早く変換してみましょう。

変数の作成 – テキスト（AIグルーピング）

変数の作成

個々の回答者単位でデータを確認し、不要な回答を除外してデータの信頼度を高めることができる「応答タブ」の活用方法についてご案内します。応答タブでデータを丁寧に確認し、回答クリーニング機能を活用して分析の精度を高めてみましょう。

応答タブとは？

Sincerity Score（誠実度スコア）の概念と必要性、およびDataspaceで誠実度関連の指標を確認する方法についてご案内します。誠実度スコアを通じて回答の信頼度を判断し、データ品質を高めてみましょう。

Sincerity Score（誠実度スコア）とは？

回答クリーニングの概念と、Dataspaceでさまざまな機能を活用してデータを整理する方法についてご案内します。回答クリーニング機能を活用して、より信頼度の高いアンケートデータを作成してみましょう。

回答のクリーニング方法

オープンサーベイ独自のアルゴリズムとAI分析を通じて回答データの信頼性を客観的なスコアで評価する「回答品質スコア」についてご案内します。大規模なアンケートでも質問の意図とコンテキストを把握して不誠実な回答を素早く識別し、体系的な検査方法を活用してデータの信頼性を最大化しましょう。

回答品質スコアとは？

回答タブ

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