市場調査・マーケティングリサーチ会社のアスマーク

アンケートの“質”研究ラボ

アンケートの“質”研究ラボとは?

ABOUT

アンケートの“質”研究ラボは、アンケートの品質向上を通じて、お客様のビジネスの成功とリサーチ業界全体の発展に貢献することを目指しています。独自の実験調査から得られたインサイトをセミナーやコラムといった形でオープンに公開し、データの信頼性を次世代へとつなぐ、さまざまな取り組みを推進しています。

同時に当ラボでは、絶えず変化する調査環境においても常に高い品質を担保できるよう、得られたインサイトをもとに設問設計や画面のUI/UX、モニター管理など、現代のアンケート調査に必要なノウハウや品質基準の体系化、ならびにそのブラッシュアップに日々努めています。

立ち上げの背景

生成AIやセルフ型アンケートツールの普及に伴い、現在では誰もが手軽に調査を実施できるようになりました。

しかしその反面、「設問の言い回し」や「選択肢の並び順」、「回答画面のレイアウト」などといった細やかな設計の違いにより、回答データに意図しない偏り(バイアス)が生じる設問設計になってしまっているケースも少なくありません。

その結果、集めたデータが実態と乖離してしまったり、リサーチのノウハウが担当者個人の経験にとどまり組織全体に蓄積されなかったりする課題が、多くの現場で発生しがちです。

こうしたアンケート調査に関わる潜在的な課題に対応し、質を向上させ続けるため、社内の専門的な知見や実務ノウハウを集約する必要性がありました。

立ち上げの目的

激しいビジネス環境の変化の中で、確かなエビデンスに基づいた正しい意思決定を行うためには、収集するデータの「品質」を客観的に検証し、高め続ける仕組みが不可欠です。

当ラボでは、実務で生じる素朴な疑問やリサーチの盲点を「実験調査」によって科学的に検証します。そこで得られた知見をもとに、適切な調査設計の基準や国際規格に準拠した実査体制などをより強固なものにし、高品質な調査の実現を目指しています。

アンケートの品質向上を支える3つの“質”に関する研究

QUALITY

QUALITY 01

調査票の“質”に関する研究

アンケートの調査票や画面を作成する際、選択肢の並び順や文言の表現は、つい直感や過去の慣習だけで決めてしまいがちです。しかし、そのわずかな違いが回答結果にバイアスをもたらし、結果を大きく左右することもあるため、データの信頼性を担保する上では緻密な「調査設計」が不可欠です。

当ラボでは、データ精度をさらに高めるべく、設問文のニュアンスや選択肢のレイアウト、順序などが回答に与える影響を検証する「実験調査」を実施し、よりノイズの少ない高品質な調査票設計のアプローチを追求しています。また、そこで得られた知見を社内で共有するなどし、組織全体の設計力の底上げを図っています。

実験調査済み検証テーマ(一部抜粋)

選択肢のニュアンス

「すべて/いくつでも」の違いや「最大」という言葉の有無によって、回答傾向にどのような差が生じるかを検証

文言の強調有無

設問文内で意識してほしい文言を強調することによる効果を検証

UI(画面設計)

「どちらともいえない」の位置などが回答者に与える視覚的影響を検証

画像提示

画像有無による認知率や購入経験率の変化を可視化

グローバルリサーチ

選択肢数の違いなどによる影響を国毎に比較・検証

QUALITY 02

回答者の“質”に関する研究

アンケートの精度を左右する大きな要因の一つが、画面の向こうにいる回答者の「集中力」や「モチベーション」です。設問数が多すぎる、あるいは内容が複雑すぎるといった「回答負荷」は、回答者の疲弊を招き、注意力が散漫な状態での回答を引き起こす原因となります。

当ラボでは、回答者がストレスなく、最後まで高い意識を持って回答できる環境をいかに構築すべきかを実験調査を通じて検証しています。回答者の心理や行動特性を深く理解することで、回答のモチベーションを維持し、真実性の高いデータを引き出すための最適な設計手法を追求しています。

実験調査済み検証テーマ(一部抜粋)

設問ボリューム

設問文の長さ、過剰な選択肢、巨大マトリクスによる影響を検証

“慣れ”と回答精度

モニターの登録歴の長さによる“慣れ”による影響を検証

画面遷移

「同じページ内にFA/別ページでFA」の違いによる影響を検証

現代人の心理

現代人のリスク回避傾向によるスコア減少の有無などを検証

回答デバイス

スマホ回答者とPC回答者での認識ギャップなどを検証

QUALITY 03

データの“質”に関する研究

どれほど細部まで作りこんだ調査票を作っても、最終的に納品されるデータにノイズが混入していては、企業の正しい意思決定にはつながりません。データの品質とは、単にエラーがないことだけでなく、回答の矛盾や不正を適切に見極め、リサーチの目的を果たせる「純度の高さ」が求められます。

当ラボでは、データ品質を構成する要素を多角的に分解し、どのような手法が有効かを実験調査によって科学的に検証しています。不適切なデータを徹底的に排除し、クライアントが自信を持って戦略立案に活用できる「意思決定の土台となるデータ」の担保を目指しています。

実験調査済み検証テーマ(一部抜粋)

トラップ設問

架空のものの認知を問う設問などを設置し、有効性を検証

ダミー項目

ストレートライナー※の割合などを見ながら効果検証

データの合致率

MA内の選択肢/SAで聴取する場合の合致率を測定

FAの質と量

理由をFA/MAで聞く場合で得られる情報の違いを検証

注釈の位置と正答率

注釈の置く位置で、正しく回答できる割合の違いを測定

※ストレートライナーとは、同じ列の選択肢ばかりをチェックする人のことを指します。

取り組み紹介

CASE

セミナー動画

当ラボで実施した実験調査をもとに、考察したセミナー動画を公開しています。
実務経験豊富なリサーチャーが、実際のレポートを交えながら分かりやすく解説しています。

※無料会員登録でご視聴いただけます

設問文・選択肢の見せ方で回答データは変わるのか?〜実験調査の公開と解説〜

「見せ方」による回答データの変化やバイアスについて知りたい方にオススメのセミナーです。

アンケートの回答負荷、データに与える影響は?~実験調査の公開と解説~

設問数などの「回答負荷」が、データの質に与える影響を知りたい方にオススメのセミナーです。

”NPS”への疑問「聞き方の違い」による、回答変化とは?~実験調査の公開と解説~

NPSとNRS間の“データ差”や「聞き方の違い」による回答変化について知りたい方にオススメのセミナーです。

回答精度を上げる、データ品質の構成要素6選~実験調査の公開と解説~

回答精度を左右する6つの要素を知り、データ品質の定義を学びたい方にオススメのセミナーです。

「グローバル実験調査」リサーチャー解説セミナー

文化や慣習の差からくる「注意すべきポイントやコツ」を知りたい方にオススメのセミナーです。

ビッグファイブ理論、設問形式の違いで性格評価の結果が変わる?~実験調査の公開と解説~

設問の形式が性格評価の結果にどのような差をもたらすのかを知りたい方にオススメのセミナーです。

アンケート選択肢の“文言”や“位置”で結果は変わる?~実験調査の公開と解説~

選択肢の順序や文言によるデータの歪みなど、設計の盲点を学びたい方にオススメのセミナーです。

コラム

当ラボで実施した実験調査の考察を、コラムとしても公開しています。
セミナーで実際に使用した資料を交えながら、データから得られる具体的な示唆について詳しく解説しています。

Webアンケートの回答負荷が回答傾向に影響を与えるか実験調査をもとに解説

質問文の長さや、選択肢が多すぎることによる回答への影響について学びたい方にオススメのコラムです。

アンケート設問文の表現の違いで回答傾向は変わるのか?実データから考察を紹介

「聞き方の違い」による結果への影響について知りたい方にオススメのコラムです。

NPS®の計算ロジックを日本人向けに変更するのは効果的か?実データから考察を紹介

商材ごとのNPS®とNRSの比較について知りたい方にオススメのコラムです。

アンケート設計で回答精度に関わる構成要素とは?実験調査に基づく検証と解説

アンケート画面の設計が調査結果に与える影響について学びたい方にオススメのコラムです。

【アメリカ・中国・日本】マトリクス設問の回答傾向は国ごとで異なる?

国ごとのマトリクス設問や7段階評価の回答傾向の違いについて知りたい方にオススメのコラムです。

【アメリカ・中国・日本】選択肢数の違いや注釈を読む・読まないは国ごとで異なる?

国ごとの選択肢数の違いや注釈を読む・読まないについて知りたい方にオススメのコラムです。

【アメリカ・中国・日本】調査品質(負担を感じる内容など)は国ごとで異なる?

国ごとの負担を感じる内容について知りたい方にオススメのコラムです。

【アメリカ・中国・日本】動画の見せ方、FAの回答場所によって回答傾向は国ごとで異なる?

国ごとの動画設問の離脱率やFAの回答場所による回答傾向について知りたい方にオススメのコラムです。

【検証コラム】アンケートのマトリクス形式と数値入力形式、回答傾向の違いは?

マトリクス形式と数値入力形式の検証結果から「どういった検討が必要か?」について知りたい方にオススメのコラムです。

【アンケート】選択肢の位置や内容によって回答結果に影響?「どちらともいえない」と「普通」による違いなど検証結果をもとに解説

「どちらともいえない」と「普通」の表現の差や位置の差による回答への影響について知りたい方にオススメのコラムです。

お役立ち資料

当ラボで実施した実験調査のフルレポートを公開しております。
アンケートの設計や画面構成が回答データに与える影響など、実務に直結する検証結果をダウンロードしてご活用いただけます。

【検証レポート】設問文・選択肢の見せ方で回答データは変わるのか?

事前に調査設計による回答の違いを把握しておきたい方にオススメの資料です。

【検証レポート】アンケートの回答負荷、データに与える影響は?

アンケートの回答負荷で、どの程度調査データに差が出るのか知りたい方にオススメの資料です。

【検証レポート】「聞き方の違い」「アンケート画面の作り」による回答への影響とは?

「聞き方の違い」に焦点を当て、どの程度調査結果が変容するか知りたい方にオススメの資料です。

グローバル実験調査~日本・米国・中国での回答傾向比較~

グローバルリサーチ(海外調査)の品質を上げたい方にオススメの資料です。

【検証レポート】「アンケート画面の作り」による回答への影響検証とは?

画像の有無で認知率・購入経験率はどのくらい変わるのか知りたい方にオススメの資料です。

【検証レポート】「コンセプトの見せ方」による回答への影響検証とは?

対象者が回答しやすい調査設計を知り、精度高い結果を得たい方にオススメの資料です。

【検証レポート】聞き方で性格の結果が変わる?BIGFIVEにおけるマトリクスと数値入力の比較検証

設問形式(マトリクス/数値入力)による結果の差を知りたい方にオススメの資料です。

【検証レポート】アンケート選択肢の“文言”や“位置”で結果は変わる?調査設計の盲点に迫る

アンケートの選択肢における“文言”や“位置”による結果への影響について学びたい方にオススメの資料です。

実績※一部抜粋

RESULT

当ラボでは、大学をはじめとする研究機関と連携し、学術的な研究活動や共同研究の推進にも力を入れています。

学術誌『グローバルビジネスジャーナル』への共同研究論文掲載

当ラボに所属するメンバーが共同著者として参画した研究論文が、グローバルビジネス学会の査読を通過し、同学会誌『グローバルビジネスジャーナル』(Vol.11 No.2, 2025)に掲載された

学術大会、その他イベントへの参加実績

日本行動計量学会大会、日本社会学会大会、国立情報学研究所IDRユーザーフォーラム、文教大学湘南総合研究所シンポジウム、HMICカンファレンス

産学連携実績

  • 宮城大学にて特別講義を開催「マーケティング課題からみる調査事例~『売れる』商品の開発秘話~」
  • 京都女子大学でゲスト講演「インサイト産業とデータサイエンス」
  • 日本経済大学の講座に登壇
  • 宮城大学特別講義に登壇
  • 大阪成蹊大学に対し自主調査のデータ提供開始
  • 都留文科大学との共同記者会見(ギャンブル依存に関する大規模な追跡調査)
  • 大阪府立河南高等学校の講座に登壇
  • 文教大学との共同調査の結果を公開(一人暮らしの新卒社員の離職意向)
  • 文教大学の講座に登壇(マーケティング課題からみる、調査事例セミナー)
  • 大阪成蹊大学の講座に登壇

派生プロジェクト

PROJECT

学術調査チーム

学術調査は、特有の作法や用語への理解が求められる高度な領域です。
これらのニーズや研究の要となる「査読に耐えうるデータ品質」の実現、大学や病院などのお客様が進める研究の成功に貢献することを目指し、当プロジェクトは発足しました。 所属メンバーは、年間500件以上の学術調査を通じ、質問紙の設計や倫理審査のフォローなどに対応できる体制を確立し、「査読に耐えうるデータ品質」を実現しています。

学術調査チームの支援内容についてはこちら

子ども調査ラボ

子どもを対象とした調査は、言語理解力や集中力の特性を踏まえた特別な設計アプローチが求められる領域です。
これらのニーズや子ども向けの商品開発やサービス創出、関連する学術研究に取り組むお客様の成功に貢献することを目指して、当プロジェクトは立ち上げられました。ひらがな・ルビの使用基準などをガイドラインへまとめ、子どもが無理なく回答できる調査手法を体系化しています。

子ども調査ラボの取り組みについてはこちら

よくあるご質問

FAQ

Q

ロジックチェックはしっかりやってくれますか?

A

はい、ご安心ください。

矛盾した回答や無効な回答を担当者が責任を持ってチェックし、取り除いた上で必要サンプルサイズを納品させていただきます。
当社では 調査票のアンケートシステムへの組み込み~実査、データチェック、集計まで案件の担当者が一貫して行います。調査票をご入稿いただいた段階で、アンケートシステムでどの設問にどのような制御をかける必要があるか、どの程度かけておくべきか、といった点を相談させていただくこともございます。

また、システムで制御しない(またはできない)部分、たとえば選択式の回答と記述式の回答との関連性など、人間の目でないと判断できないロジックチェックについても、しっかり確認して納品させていただきます。

お客様からも、このようなお声をいただいております。『データをチェックして納品していると思うのですが、矛盾回答がほとんどないところです。非常に手間が省けてありがたいです。データ精度にこだわっているところが、他のWEBアンケート会社と違うところです・・(略)・・』

Q

自由記述(自由回答・フリーアンサー)設問作成時の注意点があれば教えてください。

A

自由記述設問作成時の注意点として、まずは、誰が読んでも「何が聞きたいのか」ハッキリわかる、わかりやすい文章で設問文を作成することです。

その上で、回答者が答えにくいような自由記述設問の場合には、例文をいくつかあげるケースがあります。ただし、例文を記載することでその例文に似たような回答、例文をそのままコピーしたような回答が出てくるリスクを伴います。例文を上げる場合は、その例によるバイアスが避けられない事を承知の上で、掲載します。

Q

整合性の取れていない回答や調査意図にそぐわない回答を極力排除したいのですが、どうすれば良いですか?

A

整合性の取れていない回答や調査意図にそぐわない回答が出にくくなるように、無料で調査票のチェックやご提案をさせていただきます。

また、回収データをお渡しする前に回答データをチェックしておりますので、有効回答となるデータのみをお渡し致します。
※100サンプルサイズのデータが必要であれば、有効回答のみを100サンプルサイズ分お渡し致します。

また、スクリーニング(対象者の抽出)の時点で、整合性のない回答やいい加減に回答した方を本調査に進まないように制御することも可能です。

例えば、
1.ダミーの設問文を混ぜる。
「ここでは”3″にチェックを入れてください」等、きちんと設問文を読んでいれば必ず回答できるような内容の設問文を混ぜて、誤った回答をした方を除外する方法です。
2.ダミーの選択肢を混ぜる。
選択肢の中に現実には有り得ない項目を紛れ込ませ、その項目をチェックした回答者を除外する方法です。いずれも回答を終了するように画面設定致します。

また、前問の回答から整合性が取れない選択肢を選んだ場合も同様に回答を終了させることで、回答データの質を保つことができます。

Q

botやAIによるアンケートへの自動回答を防ぐための仕組みはありますか?

A

アンケートを回答するには、必ずモニターサイトへのログインが必要となります。

ログインにはメールアドレスとパスワードの入力が求められるため、外部のbotやAIによる不正なアクセスや自動回答を防ぐ仕組みになっています。

アンケート調査に関するお問い合わせ

Contact

    SATORIタグ
    貴社名必須
    部署名
    お名前必須
    メールアドレス必須
    電話番号必須
    添付ファイル

    調査概要、調査票、その他参考資料などございましたら、添付してご送付ください
    (1ファイルあたり4MBまで、合計10MBまで)。

    ご相談内容 必須
    詳細

    ご検討の調査内容をご記入ください。
    どのような調査を実施すべきか分からない・迷っている場合は抱えている課題などをご入力ください

    弊社はプライバシーマークを取得しており、諸規程、関連法規にしたがって、個人情報を適正に取り扱います。 ご記入いただいた個人情報は以下の目的で利用いたします。 ・取引(提案)に関する折衝、連絡、相談、検討、受発注、決済および対応 ・取引(提案)に基づく役務等の授受 ・当社サービス等に関する情報の提供、収集および伝達 個人情報取扱いに関する詳細については、次のサイトをご覧ください。

    個人情報の取扱いについて 、同意します。 必須

    mail お問い合わせは
    こちら