アンケート作成のポチポチ作業を、ChatGPTとGeminiでかなり減らせた話

はじめに

Googleフォームでアンケートを作ったことがある人ならわかると思うのですが、あの作業、地味にしんどいと思いませんか？

設問を1個ずつ追加して、選択肢を入力して、順番を入れ替えて、回答形式を変えて……。
作りたいアンケートの設計が頭の中にあっても、フォームに落とし込む作業だけで思いのほか時間がかかります。

しかも今回は、ただのアンケートではありませんでした。

• 顧客・見込み顧客の業界理解につなげたい
• 商談につながるような設問設計にしたい
• 営業活動でも活用できるようにして、可能であればホワイトペーパー化も視野に入れたい

という3つの目的を同時に達成しなければならない、なかなか骨のある案件です。
これを非エンジニアの私が、これをどう効率化したのか。結論から言うと、ChatGPTとGeminiを使うことで、アンケート設計からフォーム作成までかなり効率化できました。

Step 1：ChatGPTにアンケート設計を相談する

振り返ってみると、今回のプロンプトで一番効いたのは、 「アンケートを作って」と言わなかったこと だと思っています。

プロンプトはこんな感じで書きました（実際にはもう少し加筆しましたが、ざっくりこういう内容です）。

あなたは優秀なデータアナリストです。
以下の目的でアンケートを作ろうと思っています。
アンケート設計をする前に、疑問点があれば、まず質問してください。

当社：製造業向けにクラウド活用・デジタル化支援を提供
ターゲット：製造現場でAIやクラウド活用をご検討の方
目的：業界理解／商談化／営業資料化（可能であればホワイトペーパー化も視野）

「疑問点があれば先に質問して」と書いたら、ChatGPTはいきなりアンケートを作りませんでした。

代わりに返ってきたのは、 23個の質問 でした。

ゴール定義、ターゲットの具体化、商材・提案領域、運用条件、個人情報の取り扱い方針、分析設計、営業連携、競合・差別化まで。「次に『実際の設問案・分岐・スコアリング・集計軸』まで一気に作れます」という一文とともに、かなり本格的な質問が返ってきました。

これ、実は AIが優秀だったというより、AIに整理してもらえてよかった という話でもあります。
目的は3つあったけど、何を優先するか、誰に何を聞くか、商談化の定義は何か、といったことを自分でも整理できていなかったので、この質問に答えることで設計の土台ができていきました。

質問に答えていくと、ChatGPTは設問案・分岐・スコアリング設計まで一気に出してくれました。
最後に「Googleフォームに入れられるように整形して」とお願いして、実装用のテキストデータとして出力してもらいました。

Step 2：Geminiに「Googleフォーム作れる？」と聞いてみた

整形済みのアンケートデータが手元にできたので、次はGoogleフォームに入れる作業です。

ここで私は、素朴な質問をGeminiにしました。

「GeminiってGoogleフォームを作ることってできるの？」

なお、GoogleフォームにはGeminiでフォーム作成を支援する機能もありますが、利用できるプランや環境に条件があります。

今回私が使っていた環境では、Geminiのチャットからそのまま期待どおりにGoogleフォームを自動生成する流れにはならなかったため、代替案として GAS（Google Apps Script）を使う方法 を提案されました。

GASというのは、Googleのサービスを自動操作できるスクリプト実行環境です。エンジニアならともかく、私は書けません。が、書いてもらえばいい話です。

整形済みのアンケートデータを渡して、こう伝えました。

「この内容でGASのコードを書いてください」

それだけです。「この内容で作ってください」と一言添えただけで、GASのコードが出てきました。

結果：生成されたURLをブラウザで開くと、Googleフォームができていました

Geminiが出してくれたGASのコードを、GoogleスプレッドシートのApps Scriptエディタに貼り付けて実行しました。

生成されたURLをブラウザで開いたら、Googleフォームが完成していました。

もちろん、実行前には生成されたコードの内容を確認し、Apps Scriptの権限承認も行う必要があります。

それでも、Googleフォーム上で設問や選択肢を1つずつ入力していく作業はほとんどありませんでした。

まとめ：最初から完璧なプロンプトを書こうとしなくても大丈夫

今回やってみてわかったことを整理するとこうなります。

ChatGPT は「考える・設計する」パートナーとして使えます。目的を投げると逆に質問を返してくれて、整理の手助けをしてくれます。アンケートを「作って」と言うより「疑問があれば聞いて」と言うほうが、結果的によいものができました。

Gemini は「実装する」担当としても使えました。今回の環境では、チャットからそのまま期待どおりにGoogleフォームを自動生成する流れにはならなかったものの、GASという代替手段を提案してくれて、コードも書いてくれました。

そして何より、最初から完璧なプロンプトを書こうとしなくてもよい、ということがわかりました。

大事だったのは、「目的」と「前提」を渡したうえで、AIに質問してもらうことです。実装フェーズでは、「できる？」「作って」といったラフな依頼でも、次の一手を出してくれました。

なお、今回は当初ホワイトペーパー化も視野に入れていましたが、回答数の都合もあり、最終的には営業活動で活用する資料として使う方針にしました。

アンケートをゼロから作るとき、設計もフォーム入力も全部自分でやろうとすると、思った以上に時間がかかります。AIを使えば、考えることに集中して、手を動かす作業はほぼなくせます。

ポチポチ作業を減らして、考える時間に寄せていけそうです。