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手作業でのアンケート集計に、まだ時間を費やしていませんか？
「顧客のリアルな意見」が詰まっているアンケートを分析することは重要ですが、数百件、数千件のコメントを満遍なく読み、データベースツールへ分類コードを入力したり、感情分析を行う作業は、マーケティングやCS担当者にとって大きな負担となっているはずです。
そこで今回は、AIアプリ開発プラットフォーム「Dify」を活用して、アンケート分析を効率化する方法を解説します。
具体的には、Difyの固有テンプレート機能やワークフロー構築を活用し、データファイルをアップロードするだけで、データを整形して指定意見のみを抽出したり、抽出結果からFAQを自動作成するフローを構築。
この記事で紹介する手順を実行すれば、これまで数時間かかっていた集計作業を、わずか数分に短縮でき、個人の主観にとらわれない、統一された基準での分析が可能になります。
専門的なプログラミング知識は不要です！
非エンジニアの方でも設定が完了できるよう、手順を丁寧に解説します。
ぜひ、業務効率化の第一歩としてお試しください。
Dify は、誰でも簡単にAIエージェントやワークフローを作成できる、最先端のAI開発プラットフォームです。
ローコード・ノーコードで直感的に操作でき、ブロックを並べるような感覚で高性能なLLM（大規模言語モデル）を組み込んだアプリを作ることができます。
直感的な視覚ワークフロービルダーや各種モデルとの連携、外部ツールとの統合、モニタリング機能などが備わっており、専門的な開発知識がなくてもAI機能を実装できます。
主な特徴
「日本語への対応力」や「無料・安価で始められるハードルの低さ」、「商用利用も視野に入れた拡張性」において、非常に高い評価を得ているツールです。
この記事は、主に以下のような方を対象としています。
Difyは無料プランから使用できるツールです。
プランにより利用制限がかかることもありますが、個人でも気軽に導入できるのは嬉しいですね！
※2025年12月現在の情報です。利用料金はレート換算となり、日々変動する可能性があります。最新情報は公式サイトの料金ページをご確認ください。
※上記は日本での利用を想定した比較表です。
※上記比較表に記載されている機能・サービスは一部です。詳細は公式サイトをご確認いただく必要があります。
ハイパーオートメーションツール「Yoom」とDifyを連携し、様々な業務を自動化できます。たとえばGitHubのIssueの内容を元に、Difyで要約レポート作成してメールでその内容を送信するなど、タスク内容をDifyで要約して担当者にメールで通知するといった複数SaaSツールを用いた業務効率化を実現できます。
気になる方はぜひチェックしてみてくださいね👀
Difyでアンケート分析のワークフローを構築することで、主に以下の3つのことが実現可能です。
1.感情分析の自動化
顧客のコメントが「好意的」か「批判的」かをAIが文脈から判断します。
「機能はいいけど高い」といった複雑な意見も、単語の一致ではなく感情の根拠に基づいて正確に分類することが可能です。
2.フリーコメントの要約とタグ付け
長文の感想を「一言で言うと何か」に要約したり、指示を明確にすることでカテゴリタグを自動で付与したりできます。
そのため、どの要素に不満が集中しているかを可視化しやすくなるでしょう。
3.構造化データ（表・JSON）への整形
AIの分析結果を、そのままGoogle スプレッドシートなどのデータベースツールで扱える形式に出力できます。
手作業でのコピペや整形作業が不要になり、データ管理の手間や対応時間が減ることが予想されます。
ここでは、実際にDifyを使ってチャットボットを構築し、業務に活用するための手順を解説します。
まず、どのようなチャットボットを作るか、具体的なシナリオを検討しましょう。
私は以下の2つのシナリオを考案してみました！
使用ツール：Dify 無料プラン
①アンケート結果の分析：Difyのテンプレートとドキュメント読み込み機能を活用
②アンケート分析と意見に基づいたFAQの作成：Difyのナレッジ機能とチャットボット機能を活用し、FAQ作成チャットボットアプリを作成
なお、今回は既存テンプレートをカスタマイズして検証を行う場面があります。
「なんでそのまま使わないの？」「簡単なフローで構築すればいいんじゃ？」と思う方もいるかもしれませんが、一からワークフローを組むのは初心者にはハードルが高いです。
なので、私のようにDifyが提供しているテンプレートを運用に合わせてカスタマイズすることで、「どんなステップ（ノード）を入れればやりたいことが実現するか」を理解するきっかけにしてくださいね。
検証のポイント
①Difyが膨大なデータを正確に分析し、結果を短時間で抽出できるかを検証
②ナレッジをもとにDifyが運用状況や意見に基づいたFAQを作成できるかをジャッジ
ざっくりとですが、いずれのシナリオも
利用機能やテンプレートを指定→プロンプトの設定（役割の付与、条件の指定）→チャット投稿→結果の確認
といった手順で検証を行っていきます！
まずはDifyにログインします。
メールアドレスでログインする場合、認証コードが飛んできますので、コードを入力して認証を完了させてくださいね。
ログインすると、『スタジオ』画面に遷移します。
新規のフローを構成・開始する際には「最初から作成」を押下して操作を進めていきましょう！
では、さっそくシナリオに沿って検証を行います！
まずは1つ目。
まず、現状の福利厚生に対するアンケートCSVを読み込ませ、意見を一覧化します。
膨大なアンケート結果をまとめたCSVを一括処理し、LLMが文脈を理解して正確に感情分析を行って、指示した意見のみを抽出できるかを検証していきましょう！
本検証では、Difyの「テンプレート」をカスタマイズして「アンケート分析アプリ」を構築してみます。
まずは、テキスト読み込みを行う「File Translation」を選択します。
本来は翻訳を行うためのワークフローですが、「翻訳」を『感情分析』に置き換えてLLMに処理してもらいます。
面倒かもしれませんが、カスタマイズを行うなかで、「こんなふうにLLMを入れるのか」「入力フィールドはこう設定するのか」という知見も得られますよ。
今回私は入力フィードを「file」に変換（CSVを受け取るために重要です）します。
さらに、各ノードの変数を編集、LLMで感情分析を行うようにプロンプトを修正しました。
ちょっと難しかったですが、なんとなくフロー構築がこういうものだというのが理解できます。
編集を終えて、「公開する」をクリック。これでアプリが使用できる状態になりました！
アプリ画面に遷移し、分析対象のCSVファイルをアップロードします。
「Start Chat」をクリックすると、チャットの用意が完了しました。
