【実験レポート】Cursorでアンケート分析AIツールを作ってみた話〜2時間の手作業が数分に！センチメント分析の威力〜

「アンケートの自由記述、一つずつ読むのもう限界...」そんな悩みから生まれたツール

中小企業でマーケティング業務をやっていると、お客様アンケートや社内調査の分析って本当に悩ましいんです。予算の関係で高額な分析ツールは導入できないし、特に自由記述の部分は結局手作業で一つずつ読むしかない...そんな状況に共感される方も多いのではないでしょうか。

「ポジティブ・ネガティブの割合を調べてほしい」なんて依頼があっても、数百件の回答を一つずつ読んで分類するのは正直しんどい。最近でも特に分析ツールも使わず、ひたすら目で見て手で分類していました。

そんな時、「この作業、AIで自動化できないかな?」とふと思い立ったんです。Claudeにテストサンプル用のお客様データを作ってもらって、「これをCursor君と一緒に自動化してみよう」と実験を開始しました。

1. どんなツールを作ったのか

基本機能:シンプルで実用的なアンケート分析 AI

作成したのは、CSVやExcelファイルでアンケートデータをアップロードすると、自由記述を自動でセンチメント分析してくれるWebアプリケーションです。

主な機能:

技術的には、PythonのFlaskフレームワークを使用し、OpenAI GPT-4oでセンチメント分析を実行しています。ブラウザでファイルをアップロードするだけで、数分後には詳細な分析結果が手に入る仕組みです。

2. Cursor + GPT-4oで開発してみた感想

予想以上にしっかりできてた驚き

正直、最初は「ポジティブ・ネガティブの分析ができる程度かな」と思っていました。でも実際に作ってみると、予想以上にしっかりとした分析ができて驚きました。

Cursorの優れている点:

実は、AIは感情分析や文章の分類は得意なんですが、カウントや統計処理は意外と苦手なんです。そこで今回のツールでは、AIに分類を任せて、数値的な集計や統計分析はpandasなどの従来の統計ライブラリで処理する仕組みにしました。この『適材適所』のアプローチが、精度の高い分析結果につながっているんです。

思わぬつまずきポイントもあった

もちろん、すべてが順調だったわけではありません。

苦労した点:

でも、これらの問題もCursor君に相談すれば「こう修正しましょう」と具体的な解決策を提示してくれました。一人で悩まずに済むのが本当に助かります。

3. 実際の分析結果に驚愕

2時間の作業が数分に短縮

実際に使ってみると、やっぱり効果は想像以上でした。

Before(手動分析):

After(AI自動分析):

結果:95%以上の時間短縮を実現しました。しかも、人の手でやるより一貫性があって、見落としもない。初期段階での傾向把握がこんなに早くできるなんて思いませんでした。

数値的な分析もバッチリ

さらに驚いたのは、単純な分類だけでなく数値的な分析まで自動でやってくれること。ポジティブ・ネガティブの割合、カテゴリ別の傾向、キーワード頻度など、手作業では時間がかかりすぎて諦めていた分析が簡単にできました。

4. セキュリティ面の工夫

個人情報対策は必須

アンケート分析 AIで気になるのがセキュリティ面。特に自由記述には思わぬ個人情報が含まれていることがあります。

対策したポイント:

万全ではありませんが、基本的な対策は組み込んでいます。より高いセキュリティが必要な場合は、完全にローカル環境で動かすことも可能です。

5. 「まずやってみる」ことの大切さ

臆することなく挑戦してみよう

今回の開発で改めて感じたのは、「思いついたらまずやってみる」ことの重要性です。

作ってくれているのはCursor君なので、私自身が特別なコツやノウハウを身につけたわけではありません。でも「めんどくさいなぁ」と思うことがあったら、まず「Cursor君に頼んでみる」という姿勢が重要だと思います。

意外とできちゃう現実:

コストも想像以上に安い

開発にかかったのはほぼ時間だけ。使用しているOpenAI APIも、一回の分析で2ドル程度です(今回は100名分のデータで)。1-2時間の作業を数分に短縮できることを考えると、1回使うだけで元は取れてしまいます。

6. 今後の可能性:より高度なテキストマイニングへ

次のステップはクラスター分析

今回のセンチメント分析は入り口に過ぎません。Cursor君と組めば、もっと高度なテキストマイニング分析にも挑戦できそうです。

次に挑戦したい分析手法:

これらの高度な分析も、Cursor君と一緒なら十分実現可能だと感じています。次はクラスター分析あたりに挑戦してみたいです。

他の業務にも横展開可能

アンケート分析以外にも、テキストデータを扱う業務なら応用できそうです:

7. 予算をかけない自由記述のAI分析、始めませんか?

「分析は専門業者に頼むもの」から卒業

これまで「アンケート分析は専門業者に外注するもの」「高いツールを使わないとできないもの」と思っていませんでしたか?

でも今回の実験で分かったのは、基本的なセンチメント分析なら誰でも簡単に自動化できるということです。外注費用を考えれば、自社で分析できるメリットは計り知れません。

小さく始めて大きく育てよう

いきなり高度な分析を目指す必要はありません。まずは今回のような基本的なセンチメント分析から始めて、慣れてきたら少しずつ機能を拡張していけばいいんです。

おすすめの始め方:

  1. 身近なアンケートデータで実験:まずは小規模なデータで試してみる
  2. Cursorを使って基本ツールを作成:シンプルな機能から始める
  3. 結果を検証して精度を上げる:実際の結果と照らし合わせて調整
  4. 段階的に機能を拡張:慣れてきたら高度な分析機能を追加

AIと一緒に働く未来は、もうすぐそこ

5〜6人の優秀な部下ができた感覚

今回のツール開発を通じて改めて感じたのは、AIと一緒に働くことの可能性です。月3万円もかからない投資で、5〜6人分の優秀な人材を手に入れたような感覚になっています。

重要なのは、AIに全てを任せるのではなく、人間とAIが協力して価値を生み出すこと。私が業務の課題を整理し、Cursor君が技術的な実装をサポートする。この役割分担がうまく機能したからこそ、短期間で実用的なツールを作ることができました。

変化を楽しもう

「AI活用は難しそう」「プログラミングなんて無理」と思っている方も多いでしょう。でも実際にやってみると、思っているより簡単で、思っているより効果的なんです。

変化を恐れるのではなく、変化を楽しんでほしい。好奇心を持って触れてみれば、きっと「未来が見える」ような感覚を味わえるはずです。

明日からのアンケート分析が、もっと効率的で楽しいものになりますよ!

今回使用したツール

開発のポイント