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アンケートや顧客の声を集めたものの、こんな課題に直面していませんか？・自由回答の分類方法がわからない・大量のデータを処理できず、分析が進まない・結局、数値化できずに「なんとなく」の結論しか出せないこのままでは、せっかくの 貴重な顧客の声を活かせない ままになってしまいます。そこで活用したいのが 「アフターコーディング」 と 「テキストマイニング」 です。しかし、実際にやろうとすると 専門知識と膨大な時間が必要になります。その詳細を、具体例を交えてわかりやすく解説します。アフターコーディングとは？自由記述データをカテゴリ別に整理し、数値化する手法です。バラバラの意見を 体系的にまとめる ことで、傾向が明確になります。では、実際にどのように使われるのか、具体例を見てみましょう。アフターコーディングの具体例●飲食店のアンケート分析ある飲食店が「当店の改善点を教えてください」という自由回答アンケートを実施しました。▼集まった自由回答（抜粋）・「店員さんの態度が悪かった」・「注文してから料理が出てくるまで時間がかかる」・「店内が狭くて落ち着かない」・「メニューが少なくて選びにくい」・「もっと清掃をしっかりしてほしい」このままでは意見がバラバラで分析しにくいですよね？そこで、アフターコーディングを適用し、カテゴリごとに分類すると…▼アンケート結果（カテゴリ別）カテゴリ　　　　│ 回答数 │ 割合 ─────────────────── 接客態度　　　　│　35件　│ 25% 待ち時間　　　　│　40件　│ 30% 店内環境　　　　│　20件　│ 15% メニュー