Claude Code x openpyxl でアンケート回答を自動集計・グラフ化・レポート化する

アンケート300件の集計が丸一日から30分になった

カスタマーサクセス担当の鈴木です。四半期ごとに実施する顧客満足度アンケートの集計・レポート作成に丸一日かかっていました。300件の回答を手動で集計してグラフを作る作業です。Claude CodeでCSV読み込みから自動集計・グラフ生成・テキスト分析まで30分でレポート完成になりました。

STEP 1：アンケートCSVを読み込んで基本集計する

Googleフォームからエクスポートしたアンケートデータを読み込み、選択肢別に集計します。

import pandas as pd, openpyxl
from openpyxl.styles import PatternFill, Font

df = pd.read_csv("survey_results.csv", parse_dates=["回答日"])
print(f"回答数: {len(df)}件")

# 基本統計
stats = {
    "回答数": len(df),
    "満足度平均": df["満足度"].mean().round(2),
    "推奨度平均(NPS)": df["推奨度"].mean().round(2),
    "NPS": len(df[df["推奨度"]>=9]) / len(df) * 100 - len(df[df["推奨度"]<=6]) / len(df) * 100,
}

# 満足度別集計
sat_counts = df["満足度"].value_counts().sort_index()
sat_pct    = (sat_counts / len(df) * 100).round(1)

# 推奨度区分（NPS）
df["NPS区分"] = pd.cut(df["推奨度"], bins=[0,6,8,10], labels=["批判者","中立者","推奨者"], right=True)
nps_dist = df["NPS区分"].value_counts()

wb = openpyxl.Workbook()
ws = wb.active; ws.title = "基本集計"
ws["A1"]="指標"; ws["B1"]="値"
for ri, (k,v) in enumerate(stats.items(), 2):
    ws.cell(ri,1,k); ws.cell(ri,2,round(v,2))

ws2 = wb.create_sheet("満足度分布")
ws2.append(["満足度","件数","割合(%)"])
for score in [1,2,3,4,5]:
    ws2.append([score, sat_counts.get(score,0), sat_pct.get(score,0)])

wb.save("survey_report.xlsx")
print(f"NPS: {stats['NPS']:.1f}点")

STEP 2：グラフ（円グラフ・棒グラフ）を自動生成する

集計結果をグラフで可視化してレポートに使えるようにします。

from openpyxl.chart import PieChart, BarChart, Reference, Series

wb = openpyxl.load_workbook("survey_report.xlsx")
ws2 = wb["満足度分布"]

# 円グラフ（満足度分布）
pie = PieChart()
pie.title = "満足度分布"
pie.style = 10
data = Reference(ws2, min_col=2, min_row=1, max_row=6)
labels = Reference(ws2, min_col=1, min_row=2, max_row=6)
pie.add_data(data, titles_from_data=True)
pie.set_categories(labels)
pie.width = 14; pie.height = 10
ws2.add_chart(pie, "E2")

# 年代別平均満足度の棒グラフ
df_age = df.groupby("年代")["満足度"].mean().round(2).reset_index()
ws3 = wb.create_sheet("年代別分析")
ws3.append(["年代", "平均満足度"])
for _, row in df_age.iterrows():
    ws3.append([row["年代"], row["満足度"]])

bar = BarChart()
bar.title = "年代別平均満足度"
bar.y_axis.title = "満足度"
bar.y_axis.scaling.min = 3.0
data = Reference(ws3, min_col=2, min_row=1, max_row=ws3.max_row)
cats = Reference(ws3, min_col=1, min_row=2, max_row=ws3.max_row)
bar.add_data(data, titles_from_data=True)
bar.set_categories(cats)
bar.width = 16; bar.height = 10
ws3.add_chart(bar, "D2")
wb.save("survey_report.xlsx")
print("グラフ生成完了")

STEP 3：クロス集計（年代×満足度）を自動生成する

属性ごとの傾向を把握するためのクロス集計を自動で作成します。

# 年代×満足度のクロス集計
cross_age_sat = pd.crosstab(
    df["年代"], df["満足度"],
    margins=True, margins_name="合計"
)
cross_age_sat_pct = pd.crosstab(
    df["年代"], df["満足度"],
    normalize="index"
).round(3) * 100

# 性別×推奨度区分
cross_gen_nps = pd.crosstab(
    df["性別"], df["NPS区分"],
    margins=True, margins_name="合計"
)

ws4 = wb.create_sheet("クロス集計")
ws4.cell(1,1,"【年代×満足度】件数").font = Font(bold=True)
for ri, row in enumerate(dataframe_to_rows(cross_age_sat, index=True, header=True), 2):
    ws4.append(row)

ws4.cell(ws4.max_row+2, 1, "【年代×満足度】割合(%)").font = Font(bold=True)
for ri, row in enumerate(dataframe_to_rows(cross_age_sat_pct, index=True, header=True)):
    ws4.append(row)

wb.save("survey_report.xlsx")
print("クロス集計完了")

STEP 4：自由回答からキーワードを自動抽出する

テキストマイニングで自由回答のキーワードを抽出し、ワードクラウドを生成します。

from collections import Counter
from janome.tokenizer import Tokenizer

tokenizer = Tokenizer()
stop_words = {"の","が","は","を","に","で","て","と","や","も","ので","です","ます"}

def extract_nouns(text):
    if not isinstance(text, str): return []
    tokens = tokenizer.tokenize(text)
    return [t.surface for t in tokens
            if t.part_of_speech.split(",")[0] == "名詞"
            and t.surface not in stop_words
            and len(t.surface) > 1]

all_nouns = []
for text in df["自由回答"].dropna():
    all_nouns.extend(extract_nouns(text))

word_freq = Counter(all_nouns).most_common(30)

ws5 = wb.create_sheet("キーワード分析")
ws5.append(["順位","キーワード","出現回数","割合(%)"])
for rank, (word, count) in enumerate(word_freq, 1):
    ws5.append([rank, word, count, round(count/len(df)*100, 1)])

# 上位10件の棒グラフ
bar_kw = BarChart()
bar_kw.title = "自由回答 頻出キーワードTop10"
bar_kw.type  = "bar"  # 横棒
data = Reference(ws5, min_col=3, min_row=1, max_row=12)
cats = Reference(ws5, min_col=2, min_row=2, max_row=12)
bar_kw.add_data(data, titles_from_data=True)
bar_kw.set_categories(cats)
bar_kw.width=18; bar_kw.height=12
ws5.add_chart(bar_kw, "F2")
wb.save("survey_report.xlsx")
print(f"キーワード抽出完了: Top→{word_freq[0][0]}({word_freq[0][1]}回)")

STEP 5：経営層向けサマリーレポートを自動生成する

分析結果をまとめた1ページの経営向けサマリーシートを自動作成します。

def create_executive_summary(wb, stats, word_freq):
    ws = wb.create_sheet("エグゼクティブサマリー", 0)
    ws.sheet_view.showGridLines = False
    
    # タイトル
    ws.merge_cells("A1:H1")
    title = ws["A1"]
    title.value = "顧客満足度調査 エグゼクティブサマリー"
    title.font  = Font(size=18, bold=True, color="FFFFFF")
    title.fill  = PatternFill("solid", fgColor="107C41")
    title.alignment = Alignment(horizontal="center", vertical="center")
    ws.row_dimensions[1].height = 40
    
    # KPIカード
    kpis = [
        ("回答数", f"{stats['回答数']}件", "2F80ED"),
        ("平均満足度", f"{stats['満足度平均']:.1f} / 5.0", "27AE60"),
        ("NPS", f"{stats['NPS']:.0f}点", "E2B93B"),
    ]
    for col, (label, value, color) in enumerate(kpis, 1):
        ws.merge_cells(f"{chr(64+col*2)}3:{chr(64+col*2+1)}5")
        c = ws.cell(3, col*2, f"{label}
{value}")
        c.fill = PatternFill("solid", fgColor=color)
        c.font = Font(color="FFFFFF", bold=True, size=12)
        c.alignment = Alignment(horizontal="center", vertical="center", wrap_text=True)
    
    # 改善ポイント
    ws.cell(7, 1, "改善優先ポイント Top3").font = Font(bold=True, size=12)
    low_sat = df[df["満足度"]<=2]["改善要望"].value_counts().head(3)
    for ri, (item, count) in enumerate(low_sat.items(), 8):
        ws.cell(ri, 1, f"• {item} ({count}件)")
    
    wb.save("survey_report.xlsx")
    print("エグゼクティブサマリー生成完了")

create_executive_summary(wb, stats, word_freq)

制作実績サンプル

このクオリティの資料が、あなたの業務でも作れます

Aurant Technologies が実際に制作したコンサルティング資料（全82枚）のサンプルです。Claude Code × AI自動化により、従来の1/5のコスト・時間で同等品質を実現します。

タイトル・ダーク背景

3カラム比較・分析

AI活用フロー図解

Before/After比較

構造化コンテンツ

→

全10枚を
見る

御社のテーマでこのレベルの資料を作成できます

制作費・納期・自動化プランは無料相談でご確認いただけます

📊 サンプル全10枚を見る →