ローデータとは？意味・集計・分析手法をわかりやすく解説｜活用事例・調査会社も紹介

【PR】当ページは、一部にプロモーションが含まれています。

調査を行う上で、ローデータの理解は欠かせません。この記事では、ローデータの意味から集計・分析の手法、活用事例までわかりやすく解説します。おすすめの調査会社も紹介するので、ぜひ参考にしてください。

ローデータ（Raw Data）とは？意味と基本理解

ローデータとは何か、基本を理解することが大切です。ここでは、定義やデータ例、構造について解説します。

ローデータの定義

ローデータ（Raw Data）とは、加工や集計が行われていない「生のデータ」を指します。アンケートの回答結果やアクセスログ、購買履歴など、事実をそのまま記録した一次情報です。

ローデータは基本的に「1行＝1回答者（または1件）」で構成されており、そのままでは傾向の把握や比較が難しいのが特徴です。そのため、分析目的に応じて整理・加工を行います。ローデータを加工して得られるものが集計データで、GT表やクロス集計表など、内容を把握しやすくまとめた表が代表例です。

ローデータに含まれる主なデータ例

ローデータには、回答者IDをはじめ、性別・年齢・居住地域などの属性情報や、各設問への回答結果が含まれます。さらに、回答日時や調査方法といったメタ情報も、分析精度を高めるうえで重要な要素です。

複数の情報を組み合わせて分析することで、単純な集計だけでは見えない行動傾向や課題など、より深い洞察を導き出すことが可能です。

ローデータの構造

アンケートのローデータは、「回答者が行」「設問（質問項目）が列」で構成されるのが一般的です。1サンプル1行の配置により、Excelのフィルターやピボットテーブルなどの機能を使った集計・分析が容易になります。

ローデータの形式を理解しておくことで、調査・分析結果の妥当性を判断しやすくなり、施策立案や意思決定の精度向上につながります。

ローデータの基本集計方法

ローデータは、適切な集計によって「判断に使える情報」に変換することが重要です。ここでは、Excelや専用の集計ツールを用いて行う基本的な集計方法を解説します。

Excelでの集計

ローデータの集計でよく利用されるのがExcelです。フィルター機能やCOUNTIF、VLOOKUPなどの関数を使うことで、回答内容の集計や属性別の比較が行えます。

簡易的な分析であれば、Excelだけでも十分対応できるケースは多く、分析の基礎を身につけるツールとしても適しています。ピボットテーブルを活用すればクロス集計も直感的に実施でき、グラフ作成も可能です。集計作業では、一定の時間がかかる点には注意が必要です。

集計ツール・BIツール

より多くのサンプルや高度な分析を行う場合には、BIツールや専用の集計ツールの活用が有効です。多くのツールには、回答データを自動でグラフ化し、視認性の高い資料として出力する機能が備わっています。

統計解析機能が充実したツールも多く、仮説検証や傾向分析といった高度な分析にも対応できます。直感的に操作できるインターフェースが多く、初心者でも扱いやすい点が特徴です。ツールによっては、一部の高度な機能が有料プランに限定されている場合もあります。

ローデータで失敗しないための4つの注意点

ローデータの扱い方を誤ると、判断ミスにつながるリスクがあります。ここでは、意思決定精度を下げないための注意点を解説します。

設問設計は分析視点で行う

ローデータに関するトラブルは、設問設計の段階で発生するケースが少なくありません。分析の指標や切り口を事前に整理しておかないと、後からデータの分類や比較が難しくなります。

自由回答に偏らず、選択式や数値形式を適切に組み合わせることが大切です。「分析を前提とした設計」を意識することで、不要な手作業や再集計を防げます。

使えるデータの条件を明確にしておく

ローデータを扱う際は、使えるデータの条件を明確にしておくことが重要です。性別や年代などの属性情報、回答カテゴリーの基準が曖昧なままデータを収集すると、後から十分な比較・分析ができなくなります。

あらかじめ、ローデータとして必要な条件を定義しておくことで、分析可能なデータを効率よく取得可能です。条件には、必須項目・属性項目・コード表などが挙げられます。

単位・表記・入力形式を統一する

入力内容のばらつきや単位の不統一は、分析不能に陥る典型的な要因です。たとえば「1,000」「1000」「1千」といった表記の違いや、半角の「1」と全角の「１」が混在すると、正確な集計や関数処理が行えません。

数値の形式、文字コード、単位、日付表記などは事前にルール化し、設問の選択肢にするか入力ガイドラインとして共有しておくことが重要です。

データクレンジングを行う

ローデータは取得したままでは分析に使えないケースが多いため、事前のデータクレンジングが欠かせません。データクレンジングの有無は、分析精度だけでなく作業工数や意思決定スピードにも大きく影響します。

具体的には、不要な列の削除や欠損値・重複データの処理などが挙げられます。Excelの関数で対応できる範囲もありますが、データ量が多い場合は、BIツールやPythonによる自動処理が有効です。

ローデータで使える主な分析手法4選

ローデータを活用して的確な意思決定を行うには、目的に応じた分析手法を理解しておくことが重要です。ここでは、代表的な分析手法を4つ紹介します。

単純集計

単純集計は、1つの質問項目に対して回答の件数や割合を算出する、最も基本的な分析方法です。回答の偏りや傾向を把握しやすく、レポート作成の初期段階でも多く用いられます。

単純集計の結果をもとに、意思決定の優先順位や改善策を検討することも可能です。施策の効果予測や改善計画の立案にも活用できます。

クロス集計

クロス集計は、性別・年代・地域などの属性別に回答傾向を比較する分析手法です。複数の項目の関係性を明らかにし、「誰が・何を・どの傾向で回答したか」を定量的に把握できます。

Excelのピボットテーブルで簡単に実施できるほか、BIツールでは自動で可視化することも可能です。マーケティングや調査分析で基本かつ頻繁に用いられる手法で、意思決定に必要な示唆を得るのにも適しています。

基本統計量の算出

データのばらつきや中心傾向を把握するために、平均値・中央値・標準偏差などの基本統計量を算出します。単純集計だけでは見えない「データの幅」や「極端値の影響」を確認できるため、分析の精度や解像度が高まります。

Excelの関数で簡単に算出できるほか、統計ソフトを使えば自動化も可能です。これらの統計量は、レポート作成や分析方針の根拠としても重要な指標となります。

統計解析

相関分析や回帰分析、クラスタリングは、より深い洞察を得るための統計手法です。単純集計やクロス集計では把握しにくい関係性や影響度を明らかにし、施策の優先順位を判断する根拠になります。分析目的と仮説が明確であれば、Python・SPSS・BIツールと連携して効率的に実施可能です。

ローデータでわかること｜課題・強み・改善ポイント

ローデータを適切に分析することで、現状の課題や強み、改善ポイントを具体的に把握できます。ここで詳しく解説します。

顧客満足度（CS）の本質的な課題抽出

アンケートのローデータは、顧客満足度の把握によく活用されます。単純集計やクロス集計により、「誰が何に満足しているか」の明確化が可能です。「特定の商品を購入した人×不満を持った人」など、複雑条件での分析もできます。

さらに、どの設問で低評価が付いているかを深掘りすることで、満足度低下の真の要因を特定しやすくなります。データを蓄積すれば、調査ごとのCS推移も追跡可能です。

新たな顧客セグメントの発見

ローデータは、潜在的な顧客層や新たなセグメントの発見に活用できます。集計レポートは、事前に決めた分析軸でしか傾向を見られません。しかし、ローデータなら「後から仮説を立てて」何度でも軸を変えて分析可能です。

属性情報が揃っているほど、分析の精度は高まります。例えば、「20代×深夜利用×単身」という細かい条件で絞り込むことで、熱狂的な支持層を見つけるのに役立ちます。

自由記述の背景にある真意の可視化

自由回答や不満点の項目を分析することで、商品やサービスの具体的な改善点を把握できます。ローデータを活用すれば、回答に至った背景や文脈を読み解くことも可能です。

例えば、「毎日使っているヘビーユーザー」の意見と「初めて使った人」の意見では、改善の優先度や対策が異なります。自由記述の内容を回答データと紐づけて分析できる点が、ローデータの最大の強みです。

業界別に見るローデータの活用シーン

業界ごとにローデータの活用シーンは異なります。前もって理解しておくことで、全体像が把握でき、有効な調査・分析が可能です。ここで詳しく解説します。

マーケティング・広告業界

ローデータは、キャンペーン前後の認知度や満足度の把握、ターゲット層との相性検証に活用できます。クロス集計や自由回答の分析を通じて、ペルソナ作成や広告効果の評価も可能です。

例えば、回答者を「価格重視派」「ブランド重視派」など統計的にグルーピングすることで、具体的なペルソナを作成できます。また、メディアの重複接触分析により、「テレビCMのみ視聴した人」と「Web広告も視聴した人」をローデータ上でフラグ分けし、広告の相乗効果を検証することも可能です。

商品開発・UI/UX改善

ユーザーテストやHUT（ホームユーステスト）のローデータ分析からは、開発の方向性を判断できます。「満足度」と「特定機能の評価」の相関関係を分析することで、どの機能を改善すれば全体の評価が向上するかの統計的な把握が可能です。

また、ユーザーテストの操作ログとアンケート回答をIDで紐付けて分析することで、発言内容と実際の行動のギャップを明確にし、UI/UX改善にも役立ちます。

CS（顧客満足度）調査・サポート業務

問い合わせ内容や満足度、自由回答の傾向を分析することで、改善すべきカスタマーサポートの課題を特定できます。

アンケート回答と問い合わせ履歴をIDで紐付けて分析することで、対応内容と満足度の関係を可視化でき、改善施策の優先順位付けが可能です。定点観測を継続することで、施策実行後の改善効果や課題の変化も追跡できます。

ローデータ活用に強みを持つおすすめの調査会社6選

ローデータ活用に強い調査会社を選ぶ際、ツール提供、データ品質、分析サポートの3点を重視しました。Excel不要で自動集計でき、分析しやすいデータ納品や統計解析支援がある会社を紹介します。

日本インフォメーション株式会社

参照元: 日本インフォメーション株式会社

日本インフォメーションでは、高度な分析支援を受けられる点が魅力です。会場調査（CLT）やホームユーステスト（HUT）などの実査後、自由回答（FA）を含むローデータ（Excel形式）が納品されます。

日本インフォメーションは、顧客のデータ活用に応じた独自の集計システムを提供しており、ローデータの効率的な分析・集計が可能です。集計作業の工数削減や、意思決定に直結する示唆の抽出をサポートしてくれます。

株式会社Quest Research

参照元: 株式会社Quest Research

Quest Researchは、AIを活用した独自集計ツール「コエミル」を標準提供している点が魅力です。コエミルにローデータをアップロードすると、瞬時に単純集計され、見やすい表やグラフに変換してくれます。これにより、ローデータの効率的な集計・可視化が可能です。

集計結果はPowerPointやExcel形式で出力でき、チーム共有も容易にできます。自由回答のテキスト分析や属性別の比較も可能で、より詳細な分析や施策立案までサポートしてもらえます。設問表と回答条件があれば、最短2営業日でデータ・集計表の納品が可能な点も強みです。

株式会社ネオマーケティング

参照元: 株式会社ネオマーケティング

ホームユーステスト（HUT）などの納品物には、ローデータが含まれています。ネオマーケティングは、希望に応じて「Analytics」が利用できる点も魅力です。「Analytics」は、株式会社マーケティングアプリケーションズが提供するクラウド型集計・レポート作成ツールです。

データの加工、クロス集計、グラフ作成などが簡単に行えるため、セルフ分析の効率化に役立ちます。ネオマーケティングは、累計取引実績3,000社以上、累計プロジェクト数40,000件以上との実績を持つ調査会社です。豊富な実績からも安心して、調査や分析を任せられます。

株式会社マーケティングセンター

参照元: 株式会社マーケティングセンター

マーケティングセンターの強みは、データ回収から分析・報告まで一貫したフローと、高品質なローデータの提供にあります。

インターネット調査では、データ回収後にデータチェックとローデータ納品のステップが明確に組み込まれている点が特徴です。そのため、分析の基礎となるローデータ提供が受けられます。そして、GT表やクロス集計表の納品、レポート作成へと進む流れが体系的に整備されているため、効率的かつ精度の高い分析が可能です。

マイボイスコム株式会社

参照元:マイボイスコム株式会社

マイボイスコムは、自社ツールによる分析効率化と、品質管理された信頼性の高いローデータ提供が強みです。集計ソフト「Speed CROSS 3」を提供しており、作業効率を大幅に向上できます。データ加工やクロス集計表作成、レポート作成などをユーザー自身で簡単に行える点が魅力です。モニター向け調査を実施した場合は、「Speed CROSS 3」を無料で利用できます。

さらに、高い信頼性が求められる調査でも、ローデータ納品に対応しています。有料ながら徹底した品質管理のもとで得られる信頼性の高いデータを分析でき、深いインサイトの抽出や施策立案に活用可能です。

RJCリサーチ/インパクトフィールド

参照元: 株式会社RJCリサーチ

RJCリサーチとインパクトフィールドは事業承継の関係にあり、インパクトフィールドがRJCリサーチの覆面調査事業を引き継いで提供しています。提供されるローデータは、質問内容を一覧化したラベル対応表と全回答データで構成されており、分析の基礎としてすぐに活用できる点が魅力です。

Excel形式で納品されるため、ピボットテーブルでの集計やデータ加工が容易で、集計ツールへの取り込みも自由に行えます。さらに、単純集計表（GT表）やクロス集計表もオプションで作成可能で、全体傾向の把握や迅速な意思決定に役立つ点も大きな強みです。

まとめ｜使えるローデータが意思決定の原点

ローデータは加工前の生データで、分析の基礎となる重要な情報源です。正しく設計・整理・クレンジングされたローデータを用いることで、課題や強みの把握、改善策の検討が可能です。

適切にローデータを扱えれば、意思決定の精度とスピードを大幅に向上させられます。必要に応じて調査会社の専門的なサポートも活用し、効率的かつ高精度な分析を実現することが重要です。