自由回答が約2.5倍に増加！AIでアンケートの回答を深掘りする『SaGLO』の実力とは？【自主調査で徹底検証】

「アンケートで自由回答の質問を入れたら、『特になし』『なんとなく良い』『美味しくなさそう』といった数文字の回答ばかりで、結局分析やその後のアクションに使えなかった…」
アンケート調査を実施する中で、そんな経験をお持ちの方は多いのではないでしょうか。

WEB調査では、回答者が「手短に終わらせたい」という心理から、表面的な感想で思考を止めてしまいがちです。

当社では、こうした浅くなりがちな自由回答の課題を突破するために、AIがリアルタイムに対象者の回答を深掘り（プロービング）する新サービス「SaGLO（サグロ）」を開発しました。

本記事では、「SaGLO（サグロ）」のAIプロービングは、アンケートの自由回答にどのような効果があるのかについて、実際の自主調査で得られた検証結果を使って解説します。

アンケートの自由回答（OA）でよく見られる「浅い回答」とAIプロービングの必要性

アンケートの自由回答でよく見られるのが、以下のような回答です。

• 「美味しくなさそう。」（なぜ？どこを見てそう思った？）
• 「おしゃれ。」（どの部分？具体的にどのように感じた？）
• 「コスパがいい。」（何と比べてそう思った？どこにコスパの良さを感じた？）

これらの回答は、定性データとしての価値が低く、具体的なインサイトを得ることができません。この課題を解決するために開発されたのが、生成AIによる自由回答深掘りシステム「SaGLO」です。SaGLOは、回答内容に応じてAIが追加の質問を行い、回答の奥にある本音や具体的な理由を引き出します。

AIプロービング「あり vs なし」で自由回答にどのような差が出るのか

今回は、「あるスナック菓子のパッケージが白黒になった場合、消費者はどう感じるか」というテーマ（※以前実施した自主調査「白黒パッケージに関するアンケート」）において、SaGLO（AIプロービングあり）と従来のアンケート（AIプロービングなし）で、自由回答の量や質にどのような差が出るのかを検証しました。

【調査概要】

＜SaGLO版＞
・調査手法：インターネットリサーチ
・調査対象：20～69歳の男女
・調査期間：2026年7月24日～7月24日
・有効回収数：112名
・調査主体：株式会社マーケティング・リサーチ・サービス

＜従来アンケート＞
・調査手法：インターネットリサーチ
・調査対象：20～69歳の男女
・調査期間：2026年7月3日～7月6日
・有効回収数：550名
・調査主体：株式会社マーケティング・リサーチ・サービス

参考記事：白黒パッケージへの変更の効果は？消費者の声と購買への影響を調査｜白黒パッケージについてのアンケート

検証結果：AIプロービングありでは、1回答あたりの文字数が約2.5倍に増加！

SaGLOと従来のアンケートの回答結果を比較したところ、まず違いが出たのは「回答のボリューム（文字数）」です。

• AIプロービング非使用（SaGLOなし）： 平均 19.8文字 / 1回答
• AIプロービング使用（SaGLOあり）： 平均 49.2文字 / 1回答

AIが回答者のテキストを確認し、そこに含まれる「複数の要素」を識別して、個別に深掘りを行ったため、文字数が約2.5倍に増加したと考えられます。

SaGLOでは、チャット形式のアンケート画面で、以下のような流れで対象者の自由回答の深掘りをおこないます。

AIプロービングによる対話・深掘り実例

［深掘り後の獲得インサイト］
「視認性の高さ（カラフルな他社商品の中で白黒が目立つ）」と「購買意欲の低さ（パッケージから家族や友人と食べるワクワク感が想像できない）」という、2つの異なる重要な視点を1人の回答者から具体的に抽出できました。

量だけではない！AIプロービングが引き出す回答の質

単に文字数が増えただけではありません。最初の回答は同じでも、「SaGLOなし」と「SaGLOあり」では、最終的に得られるインサイトの質が変わります。マーケティング実務に直結する4つの視点で比較しました。

① ボトルネックの特定（なぜ買わないのか？の解明）

初期回答（共通）	SaGLOなし （ここで終了）	SaGLOあり （深掘りによって得られたインサイト）
美味しくなさそう	美味しくなさそう	前面のカラー写真がなくなったから （※全体の印象ではなく『前面のシズル写真』が購買意欲を削ぐ直接原因だと特定）
食欲が出ない	食欲が出ない	パッケージを見て中身の想像ができなかったから（食べたり家族・友人が喜ぶイメージが湧かない） （※食欲減退が『店頭での買い控え』というボトルネックに直結している事実を把握）

② 本音とインサイトの抽出（裏にある本当の理由）

初期回答（共通）	SaGLOなし （ここで終了）	SaGLOあり （深掘りによって得られたインサイト）
無駄がない	無駄がない	その分内容量を増やしてほしい （※単なるエコ意識ではなく『ステルス値上げへの不満・実質増量への強い期待』が本音だとわかる）
企業努力がうかがえる	企業努力がうかがえる	パッケージの変更なら値上げよりいい （※消費者が求める企業努力とは『環境配慮』以上に『価格維持（値上げ回避）』だと判明）

③ リスクや誤解の早期発見（想定外の受け止められ方）

初期回答（共通）	SaGLOなし （ここで終了）	SaGLOあり （深掘りによって得られたインサイト）
安くなるから	安くなるから	（印刷代が浮いた分）お菓子が安くなる （※白黒化＝コスト削減＝『値下げされるはず』という消費者の誤った期待を事前に察知）
味がいっしょなので気にしない	味がいっしょなので気にしない	（そもそも）欲しい商品ではないから （※『許容・肯定』ではなく、『ターゲット外（無関心）』によるスルーだと見抜ける）

④ 新たな体験価値・利用シーンの発掘

初期回答（共通）	SaGLOなし （ここで終了）	SaGLOあり （深掘りによって得られたインサイト）
シンプルでデザインが良い	シンプルでデザインが良い	（大人向けの）落ち着いた飲食シーン （※白黒デザインが『夜や大人の落ち着いた利用シーン』にマッチするという新しい販路の可能性）

SaGLO機能紹介①：調査が終われば、AIが即座に分析レポートを生成！

SaGLOを使った調査は、データ回収後すぐにAIによる分析レポートとして確認が可能です。「設問別分析レポート」や「選択肢別分析レポート」など、100文字〜1000文字程度のサマリが自動生成されるため、膨大な定性データを読み込む手間が省け、効率よくマーケティングの意思決定に活用できます。

①設問別分析レポート（3パターン：100文字程度、300文字程度、500文字程度）

②選択肢別分析レポート（2パターン：100文字程度、300文字程度）

SaGLO機能紹介②：データクレンジングの手間を大幅削減！「不適切回答」の自動排除

従来のWEB調査では、「あああ」や「か」といった無意味な文字入力や、質問の意図に沿わない回答（例：「とても買いたい」の理由に「買いたくない」と答えるなど）が一定数混入し、集計時のデータクレンジングに多大な手間がかかっていました。

SaGLOでは、AIが入力内容をリアルタイムに判定し、明らかな不正回答や誹謗中傷は受け付けない仕様になっています。質問の答えになっていない場合はAIが再度入力を促し、3回連続で不正回答となった場合は強制終了となるため、クレンジング不要でそのまま分析に使える高品質な定性データのみを収集できます。

SaGLOはこんな調査に最適です

SaGLOは、自由回答がカギを握るさまざまな調査で効果を発揮します。

• 新商品コンセプトテスト：「なんとなく好き/嫌い」の理由を深掘りし、受容・拒絶の真のボトルネックを発見
• 顧客満足度（CS）調査：「少し不満」の背景にある具体的な改善点（UXや接客サービスなど）を特定
• 従業員満足度（ES）調査：表層的で取り繕った回答になりやすい社内アンケートで、悩みや不満点などを深掘り
• ブランドイメージ調査：抽象的な印象ワードの奥にある「具体的な体験談・エピソード」を抽出

まとめ：まずはお気軽にご相談を！

社内向けの調査、自社の顧客向けのアンケート、モニター会員向けの調査など、リサーチで「自由回答の質を高めて課題解決に役立てたい」とお考えの担当者様は、ぜひ以下のリンクから詳細をご確認ください。

サービスサイト：https://service.mrs.co.jp/saglo

資料ダウンロード：https://mrs.smktg.jp/public/application/add/1121

（digmar編集部）