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複数選択肢の質問: 知っておくべきこと

最も人気のある質問タイプは、いつどのように使うのが効果的でしょうか

アンケートを作成するには、複数選択肢のある質問が大切です。

複数選択肢の質問は、汎用性が高くて直観的に答えやすいうえ、分析しやすいクリーンなデータを生成します。

回答の選択肢がリストとして提供されるため、アンケート作成者は体系的なアンケート結果を入手することができ、回答者にとってはアンケートが完了しやすくなります。

ただし回答の内容は、選択肢によって限定されることになります。

そのため、幅広い選択肢を用意しておかないと、結果にバイアスがかかってしまうリスクがあります。

わかりやすい質問タイプではありますが、複数選択肢の質問の各種類とその用途には、微妙な違いがあります。

複数選択肢の質問の各種類における主要な違いは、回答者に複数の選択肢を選ばせるのか、1つだけを選ばせるのかという点です。

単回答型の質問では、あらかじめ決められたリストから選択肢を1つだけ選んでもらいます。

この形式は、2択式の質問や評価型の質問、名義尺度の質問では非常に便利です。ある記述に対して回答者は賛成か反対かを選べますが、両方を選択することはできません。10点満点のNet Promoter Score℠ (NPS) で点を1つ選ぶことはできますが、複数を選択することはできません。7点は選べますが、7点と9点を選ぶことはできないのです。

複数選択肢から1つを答えてもらう質問はまた、あらかじめ設定したリストから最も好きなもの、あるいは好きでないものを選んでもらったり、回答者の意見に最も近いものを選んでもらったりするときに便利です。

複数回答型の質問の目的は微妙に異なります。

複数選択肢から1つを答えてもらう質問では「一番好きなピザのトッピングは何ですか?」と聞くところを、複数回答を求める質問では「次のピザのトッピングのうち、好きなものはどれですか?」と聞きます。回答者は1つを選ぶように強制されるのではなく、あてはまるすべての選択肢を選べるのです。

likert scale template

どちらの質問方法が適しているかは、アンケートの作成者が判断します。

複数選択肢の質問で、単回答と複数回答のどちらにするかを決めたら、次は、質問のバリエーションを決めます。

たとえば、「その他」という選択肢やコメント欄を追加すると、複数選択肢の質問によくある欠点を補えます。回答者にあらかじめ決められた選択肢を提示し、その中からしか選べないようにすることは、結果にバイアスをかけることになりかねません。

multiple-choice food survey example

回答者が本当に選びたい選択肢がなかった場合、どうなるでしょうか。選択肢のリストから最終的には賛同していない回答を選ぶかもしれず、結果の整合性に影響を及ぼす可能性があります。

この問題を解決する1つの方法として、複数の回答選択肢を提示しつつ、カスタマイズした回答を記入してもらうオプションがあります。アンケートを作成する際に、「『その他』の選択肢、またはコメントフィールドを追加する」にチェックをすれば、回答者にそのようなオプションが提供できるようになります。

書き込まれたコメントは分析ツールで表示できますが、各回答を個別に評価する作業が必要になります。大切なのは、「その他」という回答を「最後の手段」にすることです。多くの回答者が自由に回答を書くようになると、元々のメインの回答選択肢と比較しにくくなるからです。

評価スケール型の質問では、0~10、1~5、0~100など、さまざまな評価幅が提示され、回答者はその中から最もしっくりくる点数を選択することになります。

評価スケールを理解してもらうために、アンケート作成者は、スケールの数字の関係性や測定する概念を、質問文の中で、または評価スケール上で明確にする必要があります。

multiple choice rating scale from 0 to 10
multiple choice rating scale from 0 to 10

上記の例は、Net Promoter Scorerを作成するさまざまな方法を示しています。Net Promoter Scoreは「推奨する可能性がどれぐらいあるか」を測る方法で、市場調査アンケートから顧客満足度従業員エンゲージメントアンケートまで、あらゆる調査に使われています。

リッカート尺度は、最も使用されている評価スケールでしょう。従来のリッカート尺度では、回答者がある記述に対してどれだけ賛成あるいは反対するかを質問します。特にデリケートなテーマについて回答者の態度や傾向を測りたいときに適しています。以下に例を挙げましょう。

multiple choice rating scale from strongly agree to strongly disagree

回答オプションをさまざまに変えることで、質問の焦点を絞ったりぼかしたりできます。以下に例を挙げます。

multiple choice question with agree or disagree option

場合によっては、いくつかの質問で同じ回答オプションを続けて使用したいことがあります。

たとえば、同意する/しないを選択する一連の質問や、(NPSのように)友達に製品を薦める可能性を1~10から選ぶ一連の評価型の質問などが考えられます。

アンケートで実際にそのような場面に出くわしたら、マトリックスの使用を考えてみましょう。マトリックス形式の質問では、質問内容は簡易になりますが、マトリックスが大きくなりすぎると、特にモバイル端末を使用する回答者にとって負担が大きくなります。完了するのが難しいアンケートは回答者が途中であきらめてしまい、回答完了率に影響を与える可能性があります。

マトリックスが大きすぎて回答者が何回も右や下にスクロールしなければならない場合は、質問を分けるか、回答選択肢を少なくして、アンケートが完了しやすくなるよう工夫します。

rating scale from 1 to 5, with 1 being poor and 5 being excellent for pizza toppings

ドロップダウン式の質問では、質問文の下にすべての選択肢が表示されるのではなく、スクロールできるリストから回答を選択します。

たとえば回答者の居住地域や生年を尋ねるような、短い選択肢がたくさんある質問に向いています。

たいていの複数選択肢の質問では、すべての選択肢が一度に表示される方が文脈がわかりやすいため、ドロップダウンの使用は控えめにしましょう。

multiple choice dropdown menu of pizza toppings
multiple choice dropdown menu with pizza topping options

ランク付けの質問では、回答者は自分の意見に最も沿う選択肢を順番に選びます。

たとえば、ピザのトッピングTOP5をランク付けしてもらう質問では、その人がペパロニが好きかということだけでなく、他の具と比べてどれぐらい好きかもわかります。

単純な複数選択肢の質問では捉えきれない情報が欲しいなら、ランク付けの質問が適しているかもしれません。

ランク付けの質問は、通常の複数選択肢型の質問より分析が困難です。

回答者が1つの回答選択肢を他のものより好きかどうかはわかりますが、どれくらい好きかはわかりません。そのため、回答者の好みを全体の平均としてではなく、個人単位で知りたいという場合を除いて、ランク付けの質問は、アンケートを必要以上に困難にする可能性があります。

ranking scale for each pizza toppings from 1 to 5 in a dropdown menu

複数選択肢の質問は、SurveyMonkeyで最もよく使われているタイプです。広く「スタンダード」だと考えられていることもその一因ですが、それだけではなく他の質問タイプにない利点があるからです。

回答を記入するよりも、ボタンをクリックする方がはるかに簡単です。アンケートは、答えやすくした方が、完了率が高まります。

回答者に2つ以上のオプションから選択してもらいたいケースは多いでしょう。同意しますか、しませんか?はい、いいえ?もっと努力すべきですか、すべきではないですか、今のままでちょうどよいですか?このような場合、複数の選択肢を用意するのがベストです。

アンケート作成者は、回答者がどう答えるかを予想しながらアンケートを作ることが多いでしょう。このような場合、複数選択肢はベストな質問タイプです。

たとえば、どの選挙候補者に投票するかを尋ねるとしましょう。もし選べる候補者が20人いた場合、どうなるでしょうか。誰に投票するかがすでにわかっている回答者には、何の問題もありません。簡単に答えられるでしょう。

ただし、多くの人にとっては、回答オプションが大きな助けになります。アンケート作成者にとっても、自由回答形式の質問から得た答えを仕分けるのは大変な仕事ですが、選択回答形式の質問から得たデータを分析するのは簡単です。

誤字の混ざった、真剣に書いていない答えに苦労することなく、アンケート結果を分析することができれば、アンケート作成者の仕事ははるかに楽なものになるでしょう。次期大統領の候補者リストにミッキーマウスが登場することもなくなります。

複数選択肢の利点は、回答者がどのように答えるべきかという文脈を示せることです。複数の選択肢を回答オプションとして提示すると、どのくらい具体的な、あるいは一般的な答えが求められているかがわかります。

たとえば、正確な生年月日(1975年1月3日)を答える必要があるのか、生年(1975年)だけで良いのか、などです。

回答オプションはまた、回答者が自分で考えているよりも詳細な情報を提供するよう、巧みに促します。リッカート尺度では、回答オプションをより多く提供した方が、回答者はどのくらい同意するか/しないかを正確に答えられます(例: 「同意する」「強く同意する」「どちらかというと同意する」)。

アンケートを送信する前に、複数選択肢の質問を慎重に検討しましょう。提示する回答オプションによって結果の使い道が決まるからです。たとえば、「その他」という回答オプションは便利かもしれませんが、データの分析がより難しくなるかもしれません。

今日のアンケートの世界において、最も重要視されるのがモバイル最適化です。米国では、10人中3人がSurveyMonkeyのアンケートにスマートフォンかタブレット端末で回答しています。

携帯端末は画面が小さく、マウスやキーボードもないので、テキスト欄があったり何回もスクロールする必要のあるアンケートには向きません。自由形式の回答選択肢が役に立つ場合もありますが、モバイルアンケートではシンプルな複数選択肢に徹しましょう。

アンケートを作成する前に、アンケートの携帯最適化についてSurveyMonkeyからのヒントを読んでおきましょう。

複数選択肢の質問が広く利用されているのには、それなりの理由があります。幅広いシチュエーションで役に立ち、各タイプの使い方の違いを理解すると、さらに真価を発揮するからです。

NPS®、Net Promoter®、および Net Promoter® Score は Satmetrix Systems, Inc.、Bain & Company、Fred Reichheld の登録商標です。

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