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1.アンケートとは
「アンケート」とは、そもそもフランス語で、「実査活動を伴う調査」という意味ですが、日本では、調査票を使った調査全般を「アンケート」と呼ぶようになり、それが浸透して、一般化しています。

2.アンケートのメリット・デメット
(1).調査票作成方法によるメリット・デメット
アンケートの調査票は、アイテム・カテゴリーから成り立っています。アイテムとは、質問項目のことで、カテゴリーとは、回答項目のことです。多くのアンケートは、事前に回答項目が作成されていますが、これはプリコード式と呼ばれています。一方、質問項目に対して、調査対象者に自由に答えてもらい、その回答を分類して、カテゴリー化することはアフターコード式と呼ばれています。
プリコード式のメリットとしては、性別、年齢、住居形態、居住年数、居住地域といったような実態を把握するためには有効です。データの入力処理が容易になるからです。しかし、対象者の意識といったような場合、あらかじめ用意された回答項目のいずれかに入ってしまう危険性が潜んでいます（これは「バイアス(ここでは偏りという意味で使用)」と呼ばれている現象ですが、「バイアス」については、調査主体名バイアス、回答項目の順序効果バイアス、回答への助成想起バイアス、調査員バイアスなど様々なバイアスがあります）。

一方、アフターコード式のメリットは、自由回答（フリーアンサー＝F.A.、オープンアンサー=O.A.と呼ばれています）が基本となりますので、調査対象者が自由に回答した意識などが吸収できるということが挙げられます。しかし、対象者の回答を全部読んで、カテゴリーに分ける、という膨大な作業が発生するというデメットがあります。また、アンケート内容に興味がない調査対象者から回答を引き出すことはなかなか難しいのです。このような事態を支援するために「プロービング」(答えるが出るように追求して質問すること)という回答を引き出す調査テクニックがあるくらいなのです。

プリコード式とアフターコード式のメリット・デメットを指摘しましたが、アンケートを作成する場合には、まず、質問項目の性格を吟味して、プリコード式にするか、あるいは、アフターコード式にするか、を決める必要があります。

(2).サンプリングのメリット・デメット
調査票作成段階においても、様々なメリット・デメットがありますが、アンケートの基盤はサンプリングです。アンケートは、母集団から無作為に一部を選んだ対象者の回答から、母集団全体を知ろうとするもので、ほとんどのアンケートではサンプリング(無作為抽出。ごく1部で有意抽出があります)が行われています。国勢調査のような国民全体を調査する悉皆調査は非常に稀なのです。

当然、サンプリングは、全数を調査する必要がありませんので、莫大なコストがかからないというメリットがあります。しかし、サンプリング誤差が生じてしまいす。例えば、「はい」という回答した比率は10±5%の間にある確率が95%といったような誤差です。誤差はサンプル数が少なければ少ないほど大きくなります。これはデメットですが、サンプリングを行った場合、「常に誤差がある」ということを認識して分析しなければなりません。

(3).調査員によるアンケートのメリット・デメット
郵送調査の活用、インターネット調査の普及によって、「コストや時間がかかる」というデメットのある調査員による調査は減少傾向にあります。が、一方で、調査員による調査は、調査票の回収率が郵送法よりも高くなるというメリットがあります。また、近年、増加しているミステリーショッパー(覆面調査)は、調査員に頼らざるを得ません。しかし、調査員の質を均一にすることは非常に困難です。ミステリーショッパーにおいては、調査の客観性を保持するために工夫に工夫を重ねているのが現実です。また、「(1).調査票作成方法によるメリット・デメット」で少し触れましたが、プロービング技術が調査員によって違ったり、各調査員が持つ独特の癖の違いもあったりするため、均一化する教育が必要となってきます。また、調査員と対象者との相性によるバイアスも発生しますので、調査員と対象者がラポール(親和関係)を素早く築いていくテクニックも習得してもらわなければなりません。

3.アンケートの種類とその違いによるメリット・デメット
調査手法は、調査する対象によって最適の手法を選ぶ必要があります。例えば、「世帯の消費額や世帯年収を知りたい」を調査したいということであれば、インタビュー法より留置法が適している、というようなことです。
以下は、主に定量的データ(数値や量のデータ)で分析するデータ)を知りたい場合の表的な調査方法です。
・個別訪問によるアンケート（インタビュー法、留置法など）
・郵送法によるアンケート
・電話によるアンケート
・インターネットによるアンケート
・街頭調査（インターセプト法）
・CLT（セントラル・ロケーション・テストの略で、ホールテスト、会場テストともいいます。会場に調査対象者を集めてアンケートを実施する方法のことです）

以下は主に定性的(あるいは質的)データを収集するための代表的な手法です。
・グループインタビュー
・デブスインタビュー（深層面接法のことで、対象者の潜在意識を探ることを目的としています）
・ミステリーショッパー（いわゆる覆面調査のことです。訓練を受けた調査員が身分を隠して、実際に商品を買ったり、サービスを受けたりして、その際の店舗内の様子、従業員の態度など評価するというものです）
・行動観察法

以上が代表的な調査方法ですが、主に定量的データを調査する場合の特徴(メリット・デメット)を表にまとめてみました。

「主に定量的データ」を調査する場合の特徴(メリット・デメット)

以上、アンケートの種類によって、特徴は異なってきます。まずは、「何を調査したいのか」という目的を明確にしたうえで、アンケートの種類(調査方法)を決めていかなければなりません。しかし、アンケートを実施する前に「セカンダリーデータを収集して、対象者に関する情報を得る」というステップが必要になってきます。セカンダリーデータとは、「他の目的のためにすでに収集されたデータのこと」を意味しますが、総務省統計局、国土交通省、厚生労働省、内閣府などの国や地方自治体が収集したデータを有効に活用し、その結果、「アンケートを実施しなければ、目的のデータが得られない」ということであれば、その際に、アンケート実施に踏み切るべきです。アンケート実施には、かなりのコストがかかるのです。
さらに最近「ビッグデータ」を活用する動きが活発化しているようですが、ビッグデータの活用でアンケートを実施する必要がなくなる領域も出現してくることでしょう。

5.アンケートの活用事例
アンケートは、数限りなくありますが、主に、国、地方自治体、企業が主なアンケートを実施する主体者です。
企業に焦点を当てると、主にB to C(Business to Consumer)企業において、消費者のニーズ、ウォンツ、満足度などを知るためにアンケートを実施しています。コンビニでは、レジで消費者の年齢・性別を購入品と紐付けて、データを入力し、販売戦略に役立てています。デパート、スーパー、量販店などでは、クレジットカードやポイントカードのデータを基に商圏を調べたり、コンビニと同様に販売戦略を練ってたりしています。しかし、このようなデータのみでは、消費者のニーズ、ウォンツ、満足度などいった定性的(あるいは質的)データを捉えることに困難があります。そこで、アンケートの出番となります。

(1).事例1…スーパー、量販店における消費者満足度調査
お買い物に来た消費者が何を買ったか、については、データが取れますが、品揃え、店舗内の清潔度、店員の接客態度などに対する消費者の満足度といった定性的(あるいは質的)なデータを捉えることは出来ませんので、アンケートへのニーズが出てきます。調査員を介して商品購入後の消費者に満足度などをインタビューすることは、有効な活用方法といえます。

(2).事例2…イベントなどの参加者の満足度測定及び今後の要望把握
コンサート、展示会、講演会、フォーラムなどへの参加者の満足度や今後の要望などをリアルテイムで把握することは、次回の開催する際の課題発見、当日中に修正すべき点発見に有効です。スマートフォンにアンケート画面を出して、リアルタイムで来場者に満足度・要望などを回答してもらうことは、非常に有効な活用方法です。

6.最後に
AIやIT技術を駆使して、人間の行動、表情等から感情を読み取る手法が確立しつつあります。例えば、買った物、お店等に対して好感を持ったのか持たなかったのか、測定できるようになったのです。アンケート調査も大きく変わっていくのだろうと推測されます。

1.定量調査とは
定量調査(Quantitative Survey)とは、最終的な調査結果が数値として表され、かつ、その数値が統計学的に見て意味を持つ調査のことです。大別すると、仮説を検証するための仮説検証タイプと定量的なデータ(数値)を得るために行うタイプがありますが、「量的調査」と呼ぶ場合もあります。

2.定量調査でとらえきれない細部
定量調査は、多数の調査対象者に、代表性を保持するため全く同じアイテム・カテゴリーで質問します。多くの場合、ペーパーの調査票・PC上の画面利用によるプリコード式のカテゴリー提示型になりますが、順序効果を排する手法、純粋想起、助成想起、強制選択尺度などの調査票・調査画面を作成するうえで様々なテクニックがあります。

しかし、プリコード式においては、強制選択尺度のように微妙な差異を捉えられない場合があります。例えば、「はい」、「いいえ」、「どちらともいえない」という選択肢があるとした場合、強制選択尺度においては、強制的に「はい」あるいは「いいえ」が選択され、「どちらともいえない」は選択されませんが、実際のマーケティングリサーチにおいては、「どちらともいえない」と思っている消費者心理が重要になってくる場合が多々あります。

以上は強制選択尺度における事例ですが、定量調査における調査対象者には、満足度調査などの評価調査や意識調査では、プリコードされたカテゴリーから選択せざるを得ない、という状況があり、このことが実態との乖離を生む要因になる可能性があります。また、「日本人の場合、極端な意見を避けたがる傾向がある」「本音ではなく建前を回答しやすい」といわれていますが、このような実態との差異は、定性調査で、把握あるいは補う必要があります。

定量調査のウィークポイントを補完する定性調査には、グループインタビュー、デプスインタビュー、行動観察法などありますが、定性調査を実施する場合は、定量調査の調査結果を再解釈できるもの、また、定量調査では見落としてしまうような事実を発見できるような内容にすべきでしょう。例えば、購入プロセス調査などは、購入現場に足を運んで、初めて「どうして、そういう買い方をするのか」という原因を突き止められるケースがあります。購入現場を観察する、という行為も定性調査の1つなのです。
つまり、定量調査と定性調査は対立するものではなく、相互に補完し合う関係にあるのです。過去の具体例として、冷蔵庫の幅が挙げられます。定量調査では「冷蔵庫の幅に不満」の割合が徐々に増える傾向にありましたが、原因を特定することが出来ませんでした。しかし、グループインタビューに参加した主婦の方から「マンションの冷蔵庫を置く場所に、販売中の冷蔵庫に入らない」という意見が出て、やっと原因が特定できたのです。年々不満の割合が増えたのは、マンション居住者が増加していたからだったのです。これは、定量調査と定性調査がうまくかみ合った好例です。

3.定量調査の前の定性調査
定量調査を実施する場合、その調査テーマに関する知識・基礎資料・手がかりなどが全くない場合、

(1)グループインタビューやヒアリング調査などを行って、ある程度の知識を得たり、方向性を決めたりする
(2)プリテスト用の調査票を作成し、プリテストを実施する
(3)プリテストから得られた課題・問題点を基に調査設計や調査アイテム・カテゴリーを修正して、本調査に臨む

という段階を踏んでいきますが、実際は、予算・スケジュール等の関係や過去の調査実績が蓄積されているなどの要因で(1)(2)は省かれるケースがほとんどです。

しかし、定量調査を実施する前には極力定性調査を実施すべきでしょう。というのも、定量調査で得られた調査結果の分析・解釈に、定性調査の調査結果は非常に役に立つからです。

4.組み合わせることで得られる答え
「2.定量調査でとらえきれない細部」「3.定量調査の前の定性調査」で既述してように、定量調査と体調査は相互に補完し合う関係にあります。それぞれのウィークポイントを補完し合っているのです。定量調査は統計学的な裏付けのある代表性はありますが、代表性においては、プリコード式が多いため、細部が見逃されるケースがあります。
一方、定性調査では、仮説を立てたり、調査のベースとなる知識を得たり、微妙な消費者の本音や心理を発見するにうえでは有効な手段ですが、代表性がありません。つまり、どちらが優れているという問題ではなく、一長一短があるということなのです。つまり、定量調査と定性調査をうまく組み合わせることによって、ソリューションを可能にしたり、仮説を検証したり、消費者の実態・心理などを正確に把握したりできるということなのです。

現状、定量調査、定性調査のいずれかに特化したリサーチ機関も多いようですが、「うまく組み合わせる」ことを実現するためには、定量調査と定性調査の両方の知識・経験が必要です。しかし、個人ベースで両面のスペシャリストになることは容易なことではないので、非専門分野のスペシャリストの意見を傾聴し、考え方も尊重すべきでしょう。

1.悉皆調査(しっかいちょうさ)とは
「悉皆調査」とは、「悉皆」が意味するように、「ことごとく皆」を調査する全数調査(complete enumeration)のことです。日本で代表的な悉皆調査には、普段日本に居住している人を対象とした国勢調査や日本国内の事業所を対象とした経済センサスなどがあります。

2.標本調査との違い
悉皆調査は、調査対象をすべて調査する全数調査ですが、一方、標本調査(sampling survey)は、調査対象の中から無作為(単純無作為抽出法、層化無作為抽出法など)に標本(サンプル)を抽出したものに対して調査を行い、その結果に基づいて、母集団の値を推定するものです。調査テーマにもよりますが、ほとんどの世論調査やマーケティングリサーチは標本調査で行われるといっても過言ではなく、悉皆調査を実施することは稀といってよいでしょう。

3.悉皆調査のメリットとデメット
悉皆調査は、対象をすべて調査する全数調査であるわけですから、無作為に標本を抽出する標本調査のように標本誤差が生じません。調査で得られた値は即母集団の値となり、標本誤差を考慮に入れておく必要はありません。この点は大きなメリットといえます。またNも大きいケースが多い、と想定されますので、複雑かつ多様な分析に耐え得るnを確保しやすい、といえるでしょう。

しかし、悉皆調査にデメットがないわけではありません。以下に悉皆調査の重要なデメットを列記致しました。

(1)莫大なコストがかかる
(2)調査終了までに時間がかかる
(3)調査は未だに労働集約的領域が多く、人手をかなり要する
(4)インターネット調査に完全移行する場合、課題が山積している

「(1)莫大なコストがかかる」については説明する必要もないかとは思いますが、国勢調査の場合、調査実施年には1,000億円弱の予算が組まれます。民間企業には到底捻出できる額ではありません。また市区町村主体で悉皆調査を実施するとすれば、コストは標本調査と比べものにならないくらい高くなります。

「(2)調査期間が長くなる」についても調査対象数が多くなるわけですから、調査員の配置など調査の準備に時間が必要となり、調査期間中のトラブル発生件数も多くなったり、回収された調査票のインスペクション・点検・アフターコード作業などに膨大な時間を要したりします。

「(3)調査は未だに労働集約的領域が多く、人手をかなり要する」については、「(2)調査期間が長くなる」でも触れましたが、調査員調査の場合、調査員に調査を依頼しますので、その分の人的リソースを必要とします。調査期間中には調査員の管理者を配置しなければなりません。調査票回収後は、インスペクションや調査票の検票、データ入力などの作業が発生します。例えば、ある100万人都市の消費者意識を知りたい、というテーマで調査に臨むとした場合、1,000サンプルで標本調査した場合、単純に考えれば、人手は1,000分の1となります。

「(4)インターネット調査に完全移行する場合、課題が山積している」については、インターネットで回答する、ということは能動的なアクションですが、調査員による配布回収・インタビューの場合は受動的アクションです。調査員が訪問してきて回答を依頼する訳ですから、回答への義務感が生じて、回答率が高くなります。しかし、インターネット調査の場合、そういった義務感が弱くなり、低回収率に繋がります。あまりにも低い低回収率であれば、悉皆調査の意味がなくなります。
もう1つ考えられる課題としては、高齢者世帯です。操作方法がわからない、といったケースが多いと想定されます。
そして、最大の課題は、どう周知するか、という点です。新聞、TVのマスメディア、国・自治体の広報誌、葉書等で周知を図ったとしても、恐らく積極的にURLにアクセスして回答する方は少数派だと想定されます。また事前にメールアドレスを調査するとしても、膨大な時間と労力が必要となります。

以上のようなデメットが悉皆調査にはありますが、このデメットが調査実施の大きな障害となっていたために標本調査法が研究・開発されたのです。別のいい方をすれば、標本調査には、標本誤差があるものの、コスト、時間、人的リソースの問題を超えるメリットがある、ということです。

4.日本を理解できる経済センサス
日本国内で最も認知度の高い悉皆調査は国勢調査であろう、と推測されますが、同じく総務省が実施している経済センサスも国勢調査と同様にマーケティング戦略を立案するうえで非常に重要な悉皆調査の1つです。

経済センサスは、「事業所及び企業の経済活動の状態を明らかにし、我が国における包括的な産業構造を明らかにするとともに、事業所・企業を対象とする各種統計調査の実施のための母集団情報を整備することを目的としています」*1。
*1「」部分は、総務省統計局のHPより引用

引用文を要約すると、経済センサスは、日本の事業所から得た情報をベースして事業所の実態を浮き彫りにする、経済分野の悉皆調査ということができます（2015年11月30日に総務省が公表した「平成26年経済センサス‐基礎調査（確報）結果の公表」によれば、平成26年７月１日現在の我が国の民営事業所数は577万９千事業所で、膨大な数です）。このようにNが大きいので、特定地域の経済情勢も把握可能です。

約600万弱の事業所が対象となった経済センサスは、国勢調査と同様にマーケティングリサーチ業務における収集すべき重要セカンダリーデータである、ということはいうまでもありません。