• 更新日 : 2026年3月18日

パワーポイントでのアンケート結果のまとめ方｜テンプレも紹介

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アンケート結果をまとめるツールにはエクセルやGoogleのスプレッドシートなどさまざまなものがありますが、視覚的に理解しやすい資料にするならパワーポイントが最適です。

当記事では、パワーポイントでアンケート結果をまとめるメリットとまとめ方を解説します。パワーポイントを使ったアンケート結果のまとめ方が分からないという方は、ぜひ参考にしてください。

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パワーポイントでアンケート結果をまとめるメリット

アンケート結果をまとめる際、パワーポイントを使うと以下のようなメリットがあります。

パワーポイントは画像や図表、グラフを中心にまとめるデザインを得意としています。スライドを進めながら説明できるので、プレゼン資料や営業資料に好適です。視覚的な訴求力が強いため、見ている方がアンケート回答の傾向や関係性をスムーズに理解できるでしょう。

パワーポイントでのアンケート結果のまとめ方・流れ

パワーポイントでアンケート結果をまとめるときは、グラフや表をスライド内に配置し、補助的に短いテキストを入れるスタイルが基本です。

ここでは、パワーポイントを使ったアンケート結果のまとめ方について解説します。

データにあったグラフを選ぶ

まずは、アンケート結果から抽出したデータを表すのに適したグラフを選びましょう。グラフにはさまざまな種類があり、データの内容によって適する形が異なります。

おもなグラフの種類と、適するデータの内容は以下の通りです。

種類ごとの違いや特徴を理解し、伝えたいデータにマッチしているグラフを選びましょう。

理解しやすさを意識してグラフを修正する

パワーポイントの挿入タブにあるグラフボタンを押し、使いたい種類を選んで必要な数値や文字を入れればグラフが表示されます。できたグラフはそのまま使わず、分かりやすさや見やすさを意識して編集しましょう。たとえば、以下のような操作です。

「この要素は本当に必要か」を考え、なくても理解の妨げにならない情報を減らすのがコツです。また、文字量や使われている色数が多いと見づらいグラフになるので、なるべく数を抑えましょう。

注目すべきポイントを目立たせる

アンケート結果の中でも特に強調したいポイントを目立たせることも大切です。たとえば、以下のような工夫をすることで、伝えたいポイントを訴求しやすくなります。

視認性が高まり、グラフから何を読み取ればいいのかが分かりやすくなります。

必要な情報を入れ込む

必要な情報が抜けているときは、グラフに入れ込みます。

たとえば、サービスの利用者の推移を年次で表す棒グラフがあったとしましょう。全体的に右肩あがりで推移しているものの、コロナ禍が原因で途中1か所だけ大幅に下がっているとします。その場合、ふきだしなどを使って「コロナ禍により減少」などの補足情報のつけたしが必要です。

説明がなければ見ている方は、大幅に落ち込んでいる点に興味がいってしまう可能性があります。仮に、グラフで「利用者数が目標である○万人を突破した」ことを表したかったとしてもうまく伝わりません。そのため、補足情報を適宜入れる必要があります。

パワーポイントを使ったアンケート結果の無料テンプレート

アンケート結果をパワーポイントでまとめるなら、テンプレートを活用しましょう。見やすい資料がスムーズに作成できます。

以下からテンプレートのダウンロードが可能です。資料作成時間を短縮したい方は、ぜひご利用ください。

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パワーポイントでアンケート結果をまとめる際の分析方法

パワーポイントでアンケート結果をまとめる際は、先に回答の集計が必要です。選択式アンケートのデータ集計方法には、おもに下記の2つがあります。

単純集計は、たとえば「製品に満足していますか」という質問で「満足」「普通」「不満」の選択肢があった場合、それぞれの回答の割合をまとめたシンプルな集計です。利用者の何割が満足しているかといった回答傾向が把握できます。

クロス集計では、上記の質問に加えて年齢や性別などの属性を掛け合わせて集計する方法です。20代の何割が満足しているかなど、属性ごとの違いが分かります。

ここでは、集計したアンケートデータのおもな分析方法を紹介します。

決定木分析

決定木分析は、集計したデータを予測したり検証したりする分析手法の1つで、決定木と呼ばれる特徴的な樹形図を作って表します。データの特徴に基づいてYes/Noなど複数の選択肢のいずれにあてはまるかで判断しながら分析を進め、最終的に予測値などの結果を導く手法です。

アンケート回答の分析では、たとえば基点に「商品Aを購入した顧客」を置き、「女性」「男性」に分岐させ、それぞれ割合を記入します。以降、男性・女性のそれぞれで「30代以下」「40代以上」などにさらに分岐を進めていく形です。最終的に購入する顧客が多い層が把握できます。

主成分分析

主成分分析とは、数多くの変数があるとき似た要素を持つデータをまとめて、分析しやすくする手法です。元の変数の線形結合によってできた新しい変数を「主成分」と言います。データが多すぎて傾向がつかめないときでも、指標を減らすことで分析しやすくなります。

アンケート後のデータ分析では、たとえば顧客の年齢・性別・購入頻度・1回あたりの購入金額などが分かったとしましょう。データの重要な特徴をまとめて主成分を作ると、データの全体的な傾向やパターンをより簡単に理解できるようになります。データを整理して重要なポイントを把握するのが主成分分析の特徴です。

アソシエーション分析

アソシエーション分析とは、大量のデータを分析して項目間の関連性を発見するために用いられる手法です。たとえば、アンケートの集計データから「商品Aを高く評価したユーザーは商品Bも評価する割合が高い」といった関連性を見つけるのに役立ちます。

アソシエーション分析によってユーザーの好みや傾向が把握できれば、適切なマーケティング戦略が立てられ、効果的な施策が実施できます。

クラスター分析

クラスター分析とは、大量のデータから類似性がある要素を持つもの同士をグループ分けする手法です。

たとえば、アンケートで集計したデータをクラスター分析する場合、「購入にあたって重視する点」「満足度」などの項目に基づいて似た回答をした顧客をまとめることができます。その結果、顧客を「価格重視派」「機能重視派」「ブランド重視派」でグループ分けできれば、各グループに適したマーケティング戦略を立案し、効果的な施策を実施することが可能です。

時系列分析

時系列分析は、時間の経過と共に記録されたデータを用いて、長期的な傾向やパターン、トレンドを発見したり、将来の値を予測したりする手法です。この分析では通常、週ごと、月ごと、あるいは年ごとなど一定間隔で記録されたデータが使用されます。

たとえば、月次で実施される顧客満足度調査のデータを時系列分析することで、ユーザーの満足度の変化を把握することができます。仮に「年末に向けて満足度が下がる」といった傾向が見えた場合、次の年末商戦に向けた適切な改善策や戦略を計画することが可能です。

アンケート結果をパワーポイントでまとめるなら視認性を高めることが重要

アンケート結果をパワーポイントでまとめるなら、抽出したデータに適したグラフの選択が重要です。グラフは視認性を高めるため、不要な情報は削除し補足情報は記載し、重要な部分だけ色を際立たせるなどの修正を行います。

テンプレートがあれば必要な情報を入れ込むだけできれいにまとまり、資料作成時間の短縮にもなるため、利用するのがおすすめです。

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• 監修：マネーフォワード クラウド

  マネーフォワード クラウド 業務効率化の基礎知識 編集部では、業務効率化や生産性向上のノウハウ、クラウドツールの使い方など、ビジネスシーンで役立つ基礎知識をご紹介しています。