飲食店アンケートの自由記述をまとめる方法｜コメントを改善に活かす手順

自由記述は「選択肢の理由」を知るために使う

「料理」「接客」「提供時間」といった選択式は集計しやすい反面、なぜそう感じたかまでは分からないことがあります。自由記述は、その背景を補う役割があります。

例えば「提供時間」が気になった人のコメントに「追加注文だけ遅かった」とあれば、最初の注文と追加注文を分けて確認できます。数字だけで原因を推測するより、現場で見る場所を絞りやすくなります。

集める前に「どうまとめるか」を決める

自由記述欄を増やすほど情報は増えますが、読む負担も増えます。日常アンケートなら自由記述を最後の任意項目にし、「お店に伝えたいことがあれば教えてください」など用途を明確にします。

回答後は、料理・接客・提供時間・清潔さ・雰囲気・価格・その他など、店舗で使う分類をあらかじめ決めておくと整理しやすくなります。

質問の作り方そのものは飲食店アンケートの質問例で詳しく扱っています。

1. まず全体をざっと読む

最初の段階で1件ずつ細かく分類するより、一定期間のコメントをまとめて読み、どんな話題が出ているかを把握します。

「提供時間が多そう」「接客は褒める声が多い」「価格について意見が割れている」など、大まかな傾向をつかみます。最初から結論を決めず、想定外のテーマが出ていないかも確認します。

2. 意味の近いコメントをカテゴリ分けする

次に、コメントへ短いタグを付けます。飲食店なら「料理」「量」「温度」「提供時間」「接客」「清潔さ」「価格」「要望」などです。

表計算ツールを使うなら、コメントの横にカテゴリ列を追加するだけでも構いません。同じ意味の表現は同じカテゴリへ寄せると件数を確認しやすくなります。

3. 1つのコメントに複数要素があれば分ける

「料理は良かったが、提供が遅かった」のように、1つの文章に良い点と気になる点が同時に書かれることがあります。その場合、無理にどちらか1カテゴリだけへ入れる必要はありません。

「料理」と「提供時間」の両方へタグを付ければ、後でテーマ別に確認できます。逆に細かすぎる分類を大量に作ると運用が続かないため、店舗で行動につなげられる粒度にします。

4. 件数だけでなく代表的な具体例も見る

カテゴリごとの件数を数えると頻出テーマは分かります。ただし、件数だけでは内容の深刻さや具体性は分かりません。

例えば「提供時間」が5件あった場合、そのうち4件が「少し待った」で1件が「注文が通っていなかった」なら、同じカテゴリでも確認内容は違います。件数と代表的なコメントをセットで見ます。

また、強い言葉のコメントが1件あったからといって、全体の傾向だと断定しないことも大切です。

AIで分類するときは元コメントと個人情報を扱いすぎない

コメント数が増えた場合、AIでカテゴリ候補や要約を作る方法もあります。ただし、AIの分類が必ず正しいとは限りません。最終的には元コメントへ戻って確認します。

また、自由記述に氏名、電話番号、スタッフ個人を特定する情報などが含まれる可能性があります。外部AIへ入力する場合は、利用するサービスのデータ取り扱いを確認し、不要な個人情報を削除・マスクするなどの対応を検討します。

自由記述は「何を確認するか」へ変換する

コメントをきれいに分類することが目的ではありません。「提供時間が多いのでピーク帯を確認する」「清潔さのコメントがテーブルに集中しているので清掃手順を見る」のように次の行動へ変えます。

改善後も同じテーマのコメントが続いているか確認します。内容が変われば改善が届いている可能性がありますし、変わらなければ別の原因を考えます。

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