【2025年版】オンラインアンケートを“会話型AI”で革新する方法とは？

オンラインアンケートは、もう限界？

オンラインアンケートは、
誰でも簡単に、
大量の意見を集められる便利な仕組みです。

しかしその一方で、
「はい／いいえ」や「5段階評価」のような選択肢形式では、
本音や深層心理まではなかなか引き出せません。

そして、
自由記述形式を用いたとしても、

• 面倒くさがって数文字で終わる

• 途中で離脱してしまう

• 曖昧な表現で読み取れない

といった「浅くてノイズが多い」回答が目立ちます。

つまり――
量は集まるが、質が足りない。

これは、現代のリサーチ全体に突きつけられた課題です。

https://arxiv.org/abs/2503.08582

そこで登場するのが「会話型AI」 ✨

いま、このアンケートの課題に革命を起こしているのが
LLM（大規模言語モデル）を搭載したチャットボットです。

一問一答のアンケートではなく、
まるでインタビューのように「会話形式」で問いかけ、
回答者の言葉に反応して深掘りしていく。

それが、会話型AIアンケートの大きな特徴です。

たとえば：

• 回答に対して「もう少し詳しく教えてください」と促す

• 曖昧な表現に「それはどういう意味ですか？」と聞き返す

• 感情や背景を引き出す「なぜそう思ったのですか？」という問いかけ

これらは、実は**インタビューで用いられてきた“プローブ質問”**というテクニックを応用しています。

チャットボットが可能にする4つの“深掘り技術”

では、実際にどのような設計で質問を投げかければ、
回答者の心を開き、質の高い回答を引き出せるのでしょうか？

LLMチャットボットで活用される4種類の“プローブ質問”を紹介します。

① 記述的プローブ

「そのとき、どんなことがあったか覚えていますか？」
▶体験や感情を、自然なストーリーとして語ってもらう。

② 個別的プローブ

「最近の具体的なエピソードを教えてもらえますか？」
▶抽象的な意見を、実体験として具体化。

③ 明確化プローブ

「その『大変だった』とは、どういう意味でしょうか？」
▶あいまいな表現を正確に捉える。

④ 説明的プローブ

「なぜ、そう感じたのですか？」
▶背景や理由を深掘りする。

これらのプローブを組み合わせることで、
従来のアンケートでは得られなかった「生きた声」が届くようになるのです。

LLMチャットボット活用の3つの利点 💡

1. 本音を引き出しやすい

相手が人間でない分、
プライバシーや羞恥心の壁が下がり、
「言いにくいこと」も素直に話しやすくなります。

2. 疲労感が少ない

一方的な設問よりも会話形式の方が、
心理的な負担が軽減されます。

「答えさせられている」感覚から
「話を聞いてもらっている」体験へ。

3. 回答の質が高まる

その場で掘り下げられるので、
より具体的で、実態に即した回答が得られます。

実践時のポイント｜“ただのAI”では失敗する

チャットボットを使えば自動的に深い回答が得られる――
そう思ったら危険です。

実際の運用では、以下の点に注意が必要です。

• プロンプト設計が命：質問内容と順番の工夫が不可欠

• 過剰な追及はNG：しつこさは離脱の原因に

• 自然言語処理の限界：曖昧な文脈の解釈ミスに注意

回答者に「会話が噛み合わない」「しつこい」と思わせた時点で、
データの信頼性は失われてしまいます。

そのため、人間の心理を理解した質問設計×AIの技術設計の両輪が不可欠です。

チャットボットをアンケートに組み込むのは、実はカンタンです 💡

「チャットボットでアンケートを取るなんて、技術が難しそう…」
そんな風に思っていませんか？

実は、専門的なプログラミングやAIの知識がなくても、十分に実装可能です。

本記事で紹介する設計では、
📌 Next.js × 既存のアンケートツール × LLM（GPT-4o等）
という構成で構築されており、再現性も高い設計です。

ゼロから作る必要はなく、すでに使っているオンライン調査の仕組みに“チャット型のUI”を組み込むだけでOK。
利用者はこれまでと変わらず、むしろ「話しやすい」と感じるインターフェースが提供できます。

インターフェース設計のポイント｜“話しかけられている”感覚を作る

チャットボットの見た目や使いやすさは、参加者の回答モチベーションに直結します。

だからこそ、次の3つを意識したUI/UX設計がカギになります👇

① シンプル is ベスト

派手な装飾やキャラクターは必要ありません。
むしろ、普段使っているLINEやSlackのような会話形式に近づけたほうが、自然に回答が進みます。

② 一問一答で表示

質問は一度に一つだけ、明確に提示しましょう。
複数の質問を並列に表示すると、参加者は混乱しやすく、負担を感じて離脱の原因になります。

③ 返答しやすい入力設計

回答欄はシンプルに。
「テキストを打って送信する」だけの流れを基本にし、補助的に選択肢やスキップ機能を組み込むと、心理的ハードルが下がります。

チャットボットに“適切な質問”をさせるには？

ここが最大のポイントです。
LLMチャットボットが優秀であっても、無指示で適切な質問を生成できるわけではありません。

重要なのは、事前にルールと役割を明示すること。

たとえば、以下のような設計が有効です👇

💬 プロンプト設計例
「あなたは中立的な聞き手です。以下のルールを守ってください。

• 質問は常に一つだけ

• 表現は短く明確に

• 相手の回答を否定せず、肯定的に受け止める

• 会話の目的は“相手の経験や感情を引き出すこと”です」

このようなプロンプトをあらかじめ仕込むことで、
チャットボットが目的からブレた質問や誘導的な質問を避けることができます。

さらに、テーマやアンケートの目的も最初に伝えておくことで、
AIが文脈に沿った自然な会話を展開しやすくなります。

実践時に押さえるべき4つの設計ポイント ✅

最後に、チャットボットをアンケートに導入する際に意識したい
実務上の設計ポイントをまとめます。

① 会話型UIで回答ハードルを下げる

シンプルかつ親しみやすいUI設計が、回答率と回答の質に直結。

② 質問は短く・一つずつ

複雑な問いかけは避け、明確なワンセンテンスで提示。

③ LLMに明確なルールと役割を与える

目的・対象・禁止行為を事前にプロンプトに明示。

④ プローブ質問を組み込み、会話を深める

「記述・個別・明確化・説明」の4種を使い分けて、対話品質を向上。

会話の3ステージ｜UXデザインの基本フレームに基づく設計

この研究では、アンケートを以下の3段階に分類しました。
これはHCI（Human-Computer Interaction）でもよく使われる実践的フレームです。

① 探索段階（Exploration）

▶ ユーザーの現在の行動・感情・背景を幅広く探るフェーズ。
ユーザーがどんな問題を抱えているか？どんな状況で使っているか？を知ることが目的。

② 要件収集段階（Requirement Elicitation）

▶ 「どんな機能が求められているのか？」を明らかにするフェーズ。
現状への不満や、解決すべき課題を明確にする。

③ 評価段階（Evaluation）

▶ 実際のプロトタイプや製品を使ってもらい、その感想や改善点を収集するフェーズ。
体験ベースのフィードバックが集まりやすい。

アンケートのテーマは「テクノストレス」💻💢

今回のアンケートテーマは、現代人が避けて通れない「テクノストレス」。

スマホの通知疲れ、PC作業のストレス、SNSとの付き合い方など、
誰しもが日常的に体験している「デジタル機器による精神的負担」です。

この身近でリアルなテーマは、
参加者が「自分ごと」として回答しやすく、
チャットボットの会話力を試すには最適な題材となりました。

参加者の募集と条件｜信頼性の高いデータを確保

参加者は、オンライン調査プラットフォーム「Prolific」で募集されました。

✅ 条件：

• 英語が母語であること

• 米国在住であること

• 過去の回答精度が95%以上

• デスクトップPCからの参加（UI統一のため）

調査時間は約15分、報酬は3ドル。
最終的に64名が参加し、4つのプローブグループに16名ずつランダムに割り当てられました。

チャットボットの評価は「3つの視点」で行われた ✅

① 回答の“質”はどれほど深いか？

ここでは、Griceの協調原理（Gricean Maxims）に基づいて、
以下の4つの観点で回答の内容を評価しました。

• 情報量（Informativeness）：どれだけ情報が詰まっているか

• 具体性（Specificity）：どこまで詳細に記述されているか

• 関連性（Relevance）：質問に対してどれだけ的確に応答しているか

• 明確さ（Clarity）：文がわかりやすく、意味が通じるか

つまり、チャットボットが“いい質問”をした結果、
参加者の“いい答え”が引き出せているかを測ったわけです。

② 体験として「気持ちよく会話できたか？」

チャットボットとの会話が、
どれほど快適で、有益で、心地よかったのか？

これを測るために、標準的な**主観的体験評価指標（SEQなど）**を用いて、
次のような項目を7段階スケールで評価しました👇

• 会話のスムーズさ

• 質問が役に立ったか

• 質問が繰り返しに感じたか

• 質問が不快だったか

• 回答内容が正確に表現できたと感じたか

つまり、「ユーザー体験」としてチャットボットがどう受け止められたのか？を測定しています。

③ 参加者の“生の声”を収集

アンケート終了後に、自由記述の感想も収集しました。

たとえば、

• 「人と話すより気楽だった」

• 「同じ質問が何度も出てきた」

• 「このテーマはAIにも話しやすかった」

といった主観的な印象・フィードバックは、数値には表れない洞察を与えてくれます。

このデータは、**質的分析（テーマ分類）**によって整理され、
今後のAI設計改善にも活かされる重要な情報となります。

データ分析は4つの視点から｜心理×統計×UXで多角評価

① 回答の質（コンテンツの評価）

前述の4指標（情報量・具体性・関連性・明確さ）をもとに、
**線形混合効果モデル（LMM）**を用いて、プローブの種類や段階ごとの違いを統計的に分析。

② 体験の主観評価（感覚の評価）

7段階スケールの評価データを、
**ART法（Aligned Rank Transform）**で統計処理し、
プローブごとの違いを検証。

③ 自由記述の質的分析

書かれた内容をカテゴリ化し、テーマ別に分析。
たとえば、「ポジティブ感情」「繰り返しへの違和感」「安心感」などに分類し、
チャットボットが与える印象の全体像を描き出しました。

④ 会話ログの分析（構造の評価）

チャットボットと参加者の全ログを分析し、

• どのプローブでどんな返答が返ってきやすいか

• 会話がどこで止まるのか

• 流れのスムーズさに差はあるか

など、会話の構造そのものを探索的に分析しました。

まとめ｜LLMチャットボットは、次世代の“聞き手”になれるか？

本研究では、プローブの種類ごとに得られる回答の質やユーザー体験の違いを、
心理・言語・UXの視点から多角的に検証しました。

その結果、LLMチャットボットでも、
「どう聞くか」「どう掘るか」次第で、得られるデータの深さが変わることが明らかになりました。

AIが“話し相手”として信頼され、
人間の気持ちや体験を自然に引き出せる存在になるためには、
こうした問いかけの設計力が不可欠です。