定性調査のまとめ方と分析方法を解説！初心者向け完全ガイド｜インサイトを導く実践手順

せっかくインタビューで集めた膨大な発言録、どこから手をつければ良いか途方に暮れていませんか？

この記事では、まず定性調査とは何か、その具体的な方法や結果の読み方の基本を簡単に説明したあとに、詳しくまとめ方と分析方法を解説します。

効果的なインタビュー調査の方法と、良い示唆を引き出すための質問例にも触れながら、ユーザーインタビューのまとめ方に焦点を当て、適切な分析方法を用いて深い考察を導き出すプロセスを具体的に紹介します。

インタビュー調査結果のまとめ方の例を参考にしながら、最終的なアウトプットであるレポートの書き方のコツまで、一連の流れを網羅的に学ぶことができます。

それぞれの定性調査の方法が持つメリットやデメリットも理解することで、あなたの課題に最適なアプローチをしっかりとまとめ、分析する方法が見つかるはずです。

定性調査のまとめ方と分析方法の基本

定性調査とは？方法・例・結果の読み方を解説

定性調査は、数値データでは捉えきれない「質的な情報」を深く探るための調査手法です。

アンケート調査などで「はい」や「いいえ」の割合を集計するのを定量調査と呼ぶのに対し、定性調査は「なぜ、そう感じたのか」「どのような背景で、その行動に至ったのか」といった、人々の感情や価値観、行動の裏にある文脈を解き明かすことを目的とします。

例えば、ある飲料メーカーが新商品の売れ行きが伸び悩んでいるとします。

定量調査では「購入経験者の割合が低い」という事実は分かりますが、理由は分かりません。

そこで定性調査として、ターゲット層へのデプスインタビューを実施します。すると、「味は良いが、パッケージのデザインが安っぽく見えて手に取りづらい」「キャップが開けにくいので、外出先で飲むのをためらう」といった、数値では見えてこなかった具体的な課題が浮かび上がってくることがあります。

定性調査の結果の読み方：読み解く作業が不可欠

定性調査で得られた発言録や観察記録は、そのままでは単なる情報の羅列に過ぎません。これらの情報から意味のある結論を導き出すためには、「読み解く」作業が不可欠です。

発言の中から共通するキーワードやテーマを見つけ出し、それらを分類・整理し、分類したグループ間の関係性を分析することで、「消費者は利便性よりも、多少高くても安心できる素材を求めている」といったような、より本質的な示唆（インサイト）を発見していきます。

このプロセスは、単なる要約ではなく、データに隠された意味を能動的に見つけ出す解釈作業と言えます。

代表的な定性調査と方法と特徴

定性調査には様々な種類があり、調査の目的や対象者に応じて最適な手法を選択することが成功の鍵となります。ここでは、簡潔に、ビジネスの現場で頻繁に活用される代表的な調査方法とその特徴について解説します。

各手法の特性を理解し、自社の課題解決に最も適したアプローチを見つけることが大切です。より詳しい定性調査の種類ごとの比較や、目的別の選び方については、別の記事で徹底解説しています。

調査手法	主な目的	対象人数（目安）	特徴
グループインタビュー	アイデアの創出、多様な意見の収集	4～6名	参加者同士の相互作用による意見の活性化
デプスインタビュー	個人の深層心理の理解、意思決定プロセスの解明	1名	1対1での対話による深い情報収集
行動観察調査	無意識の行動や潜在ニーズの発見	1名～数名	実際の生活環境での行動を直接観察
ワークショップ	アイデアの共創、課題解決策の具体化	複数名	参加者が主体的に作業を行う体験型調査

メリット・デメリットを理解する

定性調査は非常に強力なツールですが、万能ではありません。

その特性を最大限に活かすためには、メリットだけでなく、デメリットや実施する上での注意点も正しく理解しておく必要があります。

定性調査のメリット

• 深層心理や潜在ニーズの発見:
  最大のメリットは、数値データだけでは決して分からない、消費者の「なぜ」に迫れる点です。インタビューを通じて、対象者の価値観やライフスタイル、行動の背景にある本音を引き出すことで、本人すら意識していなかった潜在的なニーズを発見できる可能性があります。これは、画期的な商品開発や新しい市場機会の創出に直結します。
• 仮説の構築:
  市場に新しいサービスを投入する前など、何から手をつけて良いか分からない exploratory（探索的）な段階で、定性調査は非常に有効です。少数の対象者から得られる深い情報をもとに、「おそらく、ターゲット層はこのような課題を抱えているのではないか」という精度の高い仮説を立てることができます。この仮説を、後の定量調査で検証するという流れが一般的です。
• 柔軟な調査進行:
  事前に用意した質問項目に縛られず、対象者の回答に応じて、その場で質問を追加したり、深掘りしたりできる柔軟性も大きな利点です。会話の流れの中で生まれた思わぬ発見を逃さず、より本質的な情報にたどり着くことが可能です。

定性調査のデメリットと注意点

• 結果の一般化が難しい:
  定性調査は、少数の対象者から深い情報を得ることを目的としているため、その結果を市場全体の意見として一般化することには注意が必要です。例えば、「インタビューした5人全員がA案を支持したから、A案は市場に受け入れられる」と判断するのは早計です。あくまで個人の深い意見として捉え、傾向を把握するためのものと考えるべきです。この課題は、定性調査の最適なサンプル数をどう考えるかという点と密接に関わっています。
• 調査者のスキルへの依存:
  インタビューの質は、インタビュアー（モデレーター）のスキルに大きく左右されます。対象者がリラックスして本音を話せる雰囲気を作り、的確なタイミングで深掘りの質問を投げかける能力が求められます。スキルが未熟な調査者が担当すると、表層的な意見しか引き出せず、有益な情報が得られない可能性があります。
• 分析に時間と手間がかかる:
  インタビューの音声データを文字に起こし（トランスクリプト作成）、その膨大なテキストデータから示唆を読み解く作業は、多くの時間と労力を要します。また、分析者の主観が入り込む余地があるため、客観性を保つためのフレームワークの活用や、複数人での分析が推奨されます。

なぜまとめ方と分析方法が大切？

定性調査を実施し、対象者から貴重な発言や行動データを収集できたとしても、それはまだ素材の段階に過ぎません。

この生の素材を、ビジネス上の意思決定に役立つ「示唆（インサイト）」へと昇華させるために、まとめ方と分析方法のプロセスが決定的に重要となります。

もしこの工程を軽視すれば、調査にかけた時間とコストが無駄になってしまう可能性すらあります。その理由は、主に3つの点から説明できます。

情報の洪水から本質を救い出す

数時間に及ぶインタビューの逐語録は、文字通り情報の洪水です。その中には、調査目的とは直接関係のない雑談や、本筋から外れた話も多く含まれます。

適切な分析手法を用いずに、ただ漠然と発言録を眺めているだけでは、どこが重要なポイントなのかを見失ってしまいます。

構造化された分析プロセスは、この混沌とした情報の中から、意思決定の核となる重要な発言やパターンを体系的に抽出し、救い出すための羅針盤の役割を果たします。

分析者の主観から客観的な結論を導き出す

定性データの解釈には、どうしても分析者の主観が入り込むリスクが伴います。

例えば、分析者が元々持っていた仮説に合致する発言だけを無意識に拾い上げ、「やはり自分の考えは正しかった」と結論づけてしまうかもしれません。

確立された分析手法を用いることは、このような恣意的な解釈を防ぐための仕組みとして機能します。

データを客観的な基準で分類・整理し、複数の視点から検証することで、個人的な思い込みを超えた、信頼性の高い示唆を得ることが可能になります。

関係者への「伝わる」アウトプットを作成

調査結果は、最終的に経営層や開発チームといった、調査に直接関与していない意思決定者に伝えられなければ意味がありません。

彼らは何十ページにも及ぶ発言録を読む時間はありません。

分析を通じて得られた本質的な発見や提言を、図や表を用いて視覚的に分かりやすく整理し、簡潔なレポートにまとめることで、初めて調査結果は組織の共通認識となり、具体的なアクションへと繋がっていきます。

つまり、まとめ方の工夫は、調査結果を「翻訳」し、組織を動かす力に変えるための不可欠な工程なのです。

実践的な定性調査のまとめ方と分析方法

ユーザーインタビューなどのインタビュー結果のまとめ方のコツ

ユーザーインタビューなどで得られた膨大な発言録は、そのままでは単なる文字の羅列であり、価値ある洞察（インサイト）を引き出すことは困難です。

ここでは、混沌とした定性情報を整理し、次のアクションに繋がる「まとめ方」の具体的な手順とコツを解説します。

ステップ1：発言録（トランスクリプト）の作成

まず、インタビューの音声や映像データをテキスト化し、「発言録」を作成することから始めます。

この作業は地道ですが、後の分析の土台となるため、正確さが求められます。発言はできる限り一語一句そのまま書き起こす「逐語録」が理想です。

なぜなら、言葉の選び方や言い淀み、沈黙といった非言語的な情報も、対象者の心理を読み解く重要な手がかりになるからです。

近年では、AIを活用した自動文字起こしツールも多数存在し、作業を効率化できます。

ただし、専門用語の誤認識や同音異義語の変換ミスなども発生するため、最終的には人の目による確認と修正が不可欠となります。

ステップ2：情報の整理とグルーピング

次に、作成した発言録を読み込み、内容を整理していきます。この段階の目的は、個々の発言の背後にある共通のテーマやパターンを見つけ出すことです。

一つの効果的な方法として、発言内容を付箋やデジタルツール上のカードに一つずつ書き出すやり方が挙げられます。

例えば、「商品のデザインがシンプルで良い」という発言や、「ごちゃごちゃしていないのが好き」といった発言をそれぞれカード化します。

そして、似たような意味を持つカードを集めてグループを作り、「デザインのシンプルさへの評価」といった名前を付けます。

この作業を繰り返すことで、膨大な発言がいくつかの大きなテーマの塊に整理されていきます。

このとき、調査の目的に直接関係のない発言はいったん脇に置くなど、情報の取捨選択も意識すると、より効率的に作業を進められます。

ステップ3：構造化と可視化

グルーピングした情報をもとに、それらの関係性を明らかにし、全体の構造を捉えます。

各グループ（テーマ）同士がどのような関係にあるのか、例えば「価格の手頃さ」と「継続利用の意向」は因果関係にあるのか、あるいは「ブランドへの信頼」が両方の根底にあるのか、といったことを考えていきます。

この構造を視覚的に分かりやすく表現するために、図やマップを作成することが有効です。

例えば、顧客が商品を認知してから購入に至るまでの思考や感情の変遷を時系列で描く「カスタマージャーニーマップ」や、各テーマの関連性を線で結んで図式化する「コンセプトマップ」などがあります。

このように情報を可視化することで、個々の発言を読んでいただけでは気づかなかった新たな発見や、問題の根本原因を直感的に理解できるようになります。

要するに、このまとめのプロセスは、単なる整理整頓ではなく、データに意味と構造を与え、価値ある洞察を生み出すための創造的な作業なのです。

定性情報を整理に確立された3つの分析方法

定性情報の分析とは、整理されたデータから深い意味を読み解き、ビジネス上の課題解決に繋がる「示唆」を導き出す知的なプロセスです。

ここでは、代表的な3つの分析手法を紹介し、なぜそれらが有効なのかを解説します。手法の選択は、調査目的やデータの特性によって異なります。

1. アフターコーディング（Coding）

アフターコーディングは、収集したテキストデータ（発言録など）の各部分に、その内容を表すラベル（コード）を割り当てていく分析手法です。

例えば、「この操作が分かりにくい」という発言には「ユーザビリティの問題」というコードを、「サポートの対応が丁寧だった」という発言には「顧客サポートへの高評価」というコードを付けます。

この作業をデータ全体にわたって行うことで、どのようなテーマに関する発言がどれくらいの頻度で出現するのかを把握できます。

これは、テキストデータに目印を付けて分類し、定量的な視点を取り入れながら全体像を掴むための手法です。

2. KJ法（親和図法）

KJ法は、文化人類学者の川喜田二郎氏が考案した、情報を整理し統合するための手法です。

まず、データから得られた断片的な情報（発言や気づき）を一枚一枚のカードに書き出します。次に、それらのカードを眺めながら、内容が似ている、あるいは親近感を感じるもの同士を集めてグループを作ります。

そして、各グループの内容を最も的確に表す見出しを付けます。最終的に、見出しを付けたグループ同士の関係性を図解化し、問題の全体構造を明らかにします。

チームで実施すれば、多様な視点が加わり、より創造的な発見に繋がることも少なくありません。

3. ラダリング分析（上位下位関係分析）

ラダリング分析（上位下位関係分析）は、特にユーザーの深層心理や根源的な価値観を探る際に用いられる手法です。

対象者の発言を「具体的な属性」「機能的便益」「情緒的価値」といった階層で捉え、それらの繋がりを分析します。

この分析方法が有効なのは、商品やサービスの物理的な特徴が、顧客にとって最終的にどのような「価値」に結びついているのかを明確にできるためです。

この「価値」を理解することで、より顧客の心に響くマーケティングメッセージを開発したり、製品のコンセプトを磨き上げたりすることが可能になるのです。

分かりやすいレポートの書き方のコツ

優れた分析から得られた深い洞察も、それが関係者に伝わらなければ意思決定に活かされません。定性調査の結果をまとめるレポートは、単なる結果報告書ではなく、読み手を動かし、次のアクションを促すための「コミュニケーションツール」です。

ここでは、誰が読んでも内容を正確に理解できる、分かりやすいレポートを作成するためのコツを解説します。

1. 結論から先に示す（エグゼクティブサマリー）

レポートの冒頭には、必ず「エグゼクティブサマリー」と呼ばれる要約部分を設けましょう。ここには、調査の背景や目的、そして最も重要な発見事項と、それに基づく提言を簡潔にまとめます。

多忙な経営層や他部署の担当者は、レポートを隅から隅まで読む時間がない場合がほとんどです。

最初に結論を示すことで、読み手はレポートの全体像と最も重要なポイントを短時間で把握できます。この要約部分で興味を引くことができれば、詳細な分析パートも読み進めてもらえる可能性が高まります。

2. 事実と解釈を明確に分ける

レポートを記述する際には、「～という発言があった」という客観的な事実（Finding）と、「この発言から～というニーズが考えられる」という分析者による解釈・考察（Insight）を明確に区別することが不可欠です。

これらが混在していると、どこまでが事実でどこからが意見なのかが曖昧になり、レポートの信頼性が損なわれます。

例えば、章立てを「主な発見事項（Fact）」と「考察（Consideration）」に分けたり、文章中で「（対象者の発言）」と「（分析者の考察）」を明記したりする工夫が有効です。

3. ビジュアル表現を多用する

文字だけのレポートは、読み手に負担をかけ、内容の理解を妨げることがあります。調査結果を直感的に伝えるために、図、表、グラフ、イラストなどのビジュアル要素を積極的に活用しましょう。

前述の通り、カスタマージャーニーマップやコンセプトマップは、複雑な情報を視覚化するのに非常に効果的です。

また、調査対象者の特徴をイラストとキーワードで表現した「ペルソナシート」を作成すると、チーム内でターゲット顧客のイメージを具体的に共有できます。

4. 「生の声」を効果的に引用する

レポートの説得力を高めるために、調査対象者の発言、いわゆる「生の声」を効果的に引用することが鍵となります。

分析結果を裏付ける象徴的な発言や、課題を的確に表現している印象的な言葉を引用符付きで記載することで、レポートに臨場感とリアリティが生まれます。

ただし、発言を羅列するだけでは意味がありません。

必ず、その発言が何を意味しているのか、どのような文脈で語られたのかといった解説を添えることが大切です。

これにより、単なる感想の紹介ではなく、データに裏打ちされた提言として、読み手に受け入れられやすくなります。

定性調査のまとめと分析方法でよくある質問

定性調査のまとめ方と分析方法を解説！インサイトを導く実践手順まとめ

この記事では、定性調査のまとめ方と分析方法を解説しました。以下にポイントをまとめましたのでチェック・リストしてもご活用ください、なお、調査全体のプロセスを体系的に学びたい方は、顧客インサイトを掘り起こすための完全ガイドもあわせてぜひご活用ください。