株式会社Yopaz Japan

従来型アンケートでは取得しづらいユーザーの本音や回答理由を、AIとの対話によって深掘りするアンケートシステムを開発しました。

自由回答の内容をAIが分析し、曖昧な表現や理由・背景が不足している回答に対して、リサーチャーのように追加質問を生成。回答者への負担を考慮しながら最大2回まで1対1形式で深掘りを行います。

また、不正回答や無効データの検知、回答者を誘導しない質問生成にも対応し、マーケティングリサーチで活用しやすい質の高い調査データの収集を支援する仕組みを構築しました。

回答者の自由回答を起点に、AIが文脈を理解しながら追加質問を行う対話型アンケートフローを構築しました。

主な対応内容は以下の通りです。

・回答者への負担を考慮し、深掘り質問を最大2回までに制御
・初期入力や自由回答の内容に応じたオープナー質問・追加質問を生成
・回答内の曖昧な表現、理由不足、背景が見えにくい箇所をAIで検出
・5W1Hの観点を取り入れ、理由・背景・具体例を引き出しやすい質問ロジックを設計
・無関係な入力、意味のない回答、妨害的な回答などをAIで判定
・不正・無効データを保存前に除外するフィルターを実装
・回答者を誘導するヒントや期待回答を提示しない質問設計を実施
・AIチャットボットによる1対1形式の対話型アンケート体験を構築

一度回答して終了する従来型アンケートでは把握しにくかった「なぜそう思ったのか」「どのような背景があるのか」といった情報を、AIによる追加質問で深掘りできる仕組みを構築しました。

5W1Hの観点を取り入れた質問生成により、単なる感想だけでなく、分析に活用しやすい具体的なインサイトを取得しやすい調査フローを実現しています。

また、不正・無効回答の検知と非誘導型の質問設計を組み合わせることで、調査データの品質を維持しながら自然な意見収集を行える仕組みとしました。

生成AIをアンケートに活用する際は、単に追加質問を生成するだけでなく、「何を深掘りするか」「回答者を誘導していないか」「収集したデータを分析に使えるか」まで設計することが重要です。

本プロジェクトでは、回答文脈の理解、5W1Hによる深掘り、不正回答の排除、非誘導型質問を組み合わせ、マーケティングリサーチで実際に活用しやすい対話体験を重視しました。