カスタマーサポートのアンケート設問をAIで作る方法

結論

カスタマーサポートのアンケート設問をAIで作ると、設問の設計に悩む時間を大幅に短縮できる。目的（満足度測定・改善点の把握・NPS計測など）と調査対象をAIに伝えるだけで、適切な設問タイプと選択肢の案が出てくる。AIの出力はあくまでドラフトであり、自社サービスの特性に合わせた修正と、設問数の絞り込みは担当者が行う。

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使うAIツール

アンケート設問の作成に使いやすいツールは以下のとおり。

ツール	特徴	向いている用途
ChatGPT	設問タイプの使い分けと選択肢生成が得意	汎用的なアンケート設問作成
Claude	目的に応じた設問設計のアドバイスが得意	調査設計の相談から設問作成まで
Gemini	Googleフォームとの連携が便利	Googleフォームで配信するとき
SurveyMonkey AI	アンケートツール組み込みのAI機能	ツール上で完結させたいとき

アンケートの配信ツール（Googleフォーム・SurveyMonkey・Typeformなど）が決まっている場合は、そのツールと連携しやすいAIを選ぶと作業がスムーズになる。

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手順：AIでアンケート設問を作る

ステップ1：アンケートの目的を整理する

設問を作る前に、何を測りたいのかを明確にする。以下の観点を整理しておくと、AIへの指示が具体的になる。

• 調査の目的：満足度測定・改善点の把握・解約防止・新機能評価など
• 調査対象：サポート対応後の全顧客・クレームを出した顧客のみ・初めて問い合わせた顧客など
• 配信タイミング：対応完了の直後・1週間後・定期（月次など）
• 回答にかけてほしい時間：1分以内・5分程度・10分程度
• 回答を使う用途：サービス改善の参考・KPI計測・レポート報告など

ステップ2：設問の下書きを生成する

以下はコピーして使えるプロンプト例。

あなたはカスタマーサポートの顧客満足度調査の設計専門家です。
以下の条件でアンケート設問を作成してください。

【アンケートの目的】
[例：ECサイトの注文トラブルに対するサポート対応後の満足度を測定する]

【調査対象】
[例：問い合わせ対応が完了した翌日にメールで送る顧客]

【回答にかけてほしい時間】
[例：2〜3分以内]

【重点的に把握したいこと】
[例：対応速度の満足度・担当者の説明のわかりやすさ・問題が解決されたかどうか]

【出力形式】
各設問について以下を含めてください：
- 設問番号と設問文
- 設問タイプ（5段階評価・選択式・自由記述など）
- 選択肢（選択式の場合）
- この設問で何を測定しているかの説明

合計設問数：5〜8問

ステップ3：設問タイプを最適化する

アンケートの設問タイプは目的によって使い分ける必要がある。AIに「この設問はどのタイプが適切か教えてください」と相談することで、設問タイプの選択の精度が上がる。

主な設問タイプと用途は以下のとおり。

設問タイプ	特徴	向いている使い方
5段階評価	数値化しやすい	満足度・重要度の定量測定
NPS（0〜10）	推奨意向の測定に特化	ロイヤルティ計測
選択式	回答しやすい	問い合わせ種別・利用状況の把握
複数選択	複数の要因を把握できる	不満の原因・改善要望の洗い出し
自由記述	深い洞察が得られる	理由・要望・想定外の問題の把握

ステップ4：設問を絞り込む

AIが生成した設問は、最終的に必要最小限に絞り込む。設問数と回答率の関係は、設問が多いほど回答率が下がる傾向があるため注意が必要。

AIに「以下の設問セットから、最も重要な5問を選んで優先順位をつけてください」と依頼することで、絞り込みの判断材料を得られる。

ステップ5：表現・言葉遣いを調整する

設問の言葉遣いが回答に影響することがある。AIに「以下の設問を、顧客が答えやすい自然な言葉遣いに修正してください」と依頼して、表現を磨く。

特に注意すべき点は以下のとおり。

• 誘導的な表現（「問題なく解決できましたか？」など）を避ける
• 二重否定の表現を使わない
• 専門用語は顧客が使う言葉に置き換える

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具体的な活用例

例1：対応後アンケートのABテスト用設問セット作成

家電メーカーのサポート部門で、対応完了後に送るアンケートの回答率が8%と低かった。「回答率を上げるための短いアンケートを2パターン（3問版と5問版）で作ってください」とAIに依頼し、それぞれのパターンを実際に配信してABテストを行った。3問版が12%と回答率が高かったため、短い設問セットを採用した。

3問の設問は「対応は満足のいくものでしたか（5段階）」「問題は解決しましたか（はい/いいえ）」「改善してほしい点があれば教えてください（自由記述）」のシンプルな構成で、AIのドラフトをベースに担当者が調整した。

例2：クレーム顧客向けの別設問セット

通常のサポート対応後と、クレームを出した顧客への対応後では、聞くべき内容が異なる。クレーム対応後の顧客には「問題が再発しないか不安を感じますか」「今後も当社のサービスを使い続けたいと思いますか」といった継続意向に関する設問が重要になる。

「クレームを出した顧客向けに、関係修復の度合いを測るアンケートを作ってください」とAIに依頼することで、通常の満足度調査とは別の設問セットを作れた。この設問セットから「解決したが不安が残っている」顧客を特定し、フォローアップの優先順位付けに活用した。クレーム対応後のフォロー方法についてはクレーム対応の流れも参照してほしい。

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うまくいかない場合

設問が一般的すぎて自社に合わない

プロンプトに自社サービスの具体的な特徴を入れると改善する。「当社は月額制のSaaSで、主な問い合わせは機能の使い方と請求に関するものです」という情報をプロンプトに加えるだけで、設問の具体性が上がる。

設問数が多すぎる

「最も重要な設問を5問に絞ってください。絞り込む理由も教えてください」と追加で依頼する。AIに絞り込みの判断をさせることで、なぜその設問が重要かの説明も得られる。

回答選択肢のバランスが偏っている

「この選択肢セットはポジティブな選択肢が多すぎます。ネガティブな選択肢も同じ数含めて作り直してください」という指示で調整できる。また「中立的な選択肢を真ん中に置く形で並べ直してください」という指示もよく使われる。

自由記述設問の誘導が気になる

「以下の自由記述設問の誘導的な要素を取り除いて、中立的な表現に直してください」と依頼する。AIは元の設問と修正後の設問の両方を出力することが多いため、違いを比較して判断しやすい。

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アンケート結果の活用をAIで効率化する

アンケートを作るだけでなく、回答結果の分析にもAIが使える。

• 自由記述の回答をAIに渡して「カテゴリ別に分類してください」と依頼する
• 複数回のアンケート結果を比較して「改善が見られた点と課題が残っている点を整理してください」と分析させる
• 1枚サマリー資料にアンケート結果のサマリーを組み込む際に、AIで要約を作る
• FAQ整備の優先順位をアンケートのフリーテキストから拾い出す

アンケートで得た顧客の声を、サービス改善のインプットとして活用するサイクルを作ると、サポート品質の改善速度が上がる。

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FAQ

Q. アンケートはどのくらいの頻度で実施すればよいですか？

対応後アンケートは毎回実施するのが基本。定期的な顧客満足度調査（月次・四半期）は別途設定するのが一般的。ただし同じ顧客に頻繁にアンケートを送ると回答率が下がるため、一定期間内に同じ顧客への送信回数を制限するルールを設けることが推奨される。

Q. 多言語対応のアンケートも作れますか？

作れる。日本語で作成した設問をAIに渡して「英語に翻訳してください」と依頼するだけでよい。ただし翻訳後の表現が自然かどうか、ネイティブレベルの確認が必要な場合は、翻訳者やネイティブスピーカーによるレビューを挟むことを推奨する。

Q. 設問の作成以外でアンケートにAIを活用できますか？

いくつかある。配信前のチェック（誘導的な表現がないかの確認）、回答率を上げるための設問順序の提案、回答データの初期分析（カテゴリ分類・傾向の要約）などに使える。アンケートの設計から分析まで一連のフローでAIを補助ツールとして使うと効率化できる。

Q. 競合他社との比較設問を含めることはリスクがありますか？

競合他社名を直接出す設問は、回答者に意識させたくない場合や法的リスクの観点から避けるケースが多い。「他社サービスと比較してどうですか？」という形で特定の競合名を出さずに聞く方法のほうが一般的。具体的な設問の表現は法務・コンプライアンス担当に確認することを推奨する。