自由回答（FA・フリーアンサー）とは？OAとの違い、設問の作り方と集計・分析方法

自由回答（FA：フリーアンサー）とは、アンケートで選択肢を用意せず、回答者自身に文章や単語、数字を記入してもらう回答形式です。調査票や集計表では「FA」または「OA」と略されますが、この2つは同じ形式を指しています。紛らわしいのは「NA」のほうで、数値回答と無回答の両方の意味で使われます。この記事では、略語の整理から、自由回答を入れる場面、無回答を増やさない設問文と回答欄の作り方、回収後の数値回答と文章回答の集計、内容分析とテーマ分析の使い分けまでを順に解説します。

まとめ｜自由回答（FA）の意味とOAとの違い

• 定義：選択肢を示さず、回答者に文字や数字を直接記入してもらう回答形式です。自由記述、フリーアンサーとも呼ばれます。
• FAとOAの違い：意味の違いはありません。Free Answer と Open Answer という英語表記の違いで、会社や集計ソフトによってどちらを使うかが分かれるだけです。
• NAに注意：数値を記入させる形式を「NA（数値回答）」と呼ぶ集計ソフトがある一方、「NA」は無回答（No Answer）の略としても使われます。表の凡例で必ず定義を確かめます。
• 弱点は無回答：Pew Research Center のパネル調査では、選択式の無回答率が平均1〜2%なのに対し、自由回答は平均約18%でした。数文を求める設問ほど無回答が増えます。
• 集計：数値回答は平均値だけでなく中央値を並べます。文章回答を件数や割合で示すには回答をカテゴリに分類するアフターコーディング（内容分析）が必要で、割合を出さずに不満の構造を説明したいならテーマ分析を使います。

自由回答（FA）の定義とFA・OA・NAの表記

総務省統計局の学習サイト「Data StaRt」は、自由回答を「文字や数字を直接に記入する回答形式のことをさします」と定義しています。調査の設計者は、まず選択肢を用意するか、用意せずに自由回答にするかを決め、選択肢を用意する場合に名義尺度か順序尺度かで作り方が分かれる、という整理です。

業界の用語集も同じ線を引いています。マクロミルのマーケティング用語集は、自由回答を「文章や単語などを回答者自身に記入してもらう回答方式や、その回答結果」と説明し、英語表記として Free Answer・Open Answer・Open Ended Answer、略称として FA（エフエー）・OA（オーエー）を並べています。アンケートの最後に置く「ご意見・ご感想」のようなフリーコメント欄も、形式としては自由回答です。日本インフォメーションの用語集（出典はマーケティング・リサーチ用語辞典／同友館）も、見出しを「自由回答（FA、OA）」としています。

FAとOAは同じ形式を指す別の略称

FAとOAは用途で分かれる略称ではありません。インテージの用語集もFAとOAを別項目に立てていますが、説明はどちらも「回答者が自由に意見や考えを記述できる質問形式」です。どちらを使うかは、調査会社の社内ルールや集計ソフトの表記で決まります。たとえば集計ソフト「秀吉」は文章回答をFAと表記しています。

発注側が気にすべきなのは略称の違いではなく、関係者の間で表記が揃っているかです。調査会社の調査票が「FA」、社内の集計仕様書が「OA」のように分かれる場合は、仕様書の凡例に「FA＝OA＝自由回答」と書いて認識を合わせておきます。

数値を記入させる形式と「NA」の二重の意味

統計局の定義では、年齢や購入金額のように数字を書かせる設問も自由回答に含まれます。一方、集計の現場では文字の自由回答と数値の自由回答を分けて扱うのが普通です。数値はそのまま平均値や分布を出せますが、文字の回答を意味ごとにまとめて数えるには分類基準が必要になるからです。

統計WEB（BellCurve）の解説によると、集計ソフト「秀吉」は数値回答を numeric answer から「NA」と略しています。ところがアンケートの世界では、無回答も No Answer から「NA」と略すことがあります。同じ「NA」が「数値で答えた設問」と「答えなかった人」の両方を意味しうるわけです。数値回答の略称は会社によっても違い、クロス・マーケティングのネットリサーチ資料では、自由記述の「フリーアンサー（FA）」とは別に、数値入力の設問を「ニューメリック（NU）」と表記しています。

集計表の凡例に「NA」とだけ書かれていたら、それが数値回答の設問なのか、無回答の人数なのかを必ず確認してください。無回答を集計でどう扱うかは無回答バイアスの解説で詳しく扱っています。

選択式の設問（SA・MA・LA）と自由回答の違い

選択式は回答の候補を調査側が先に列挙し、自由回答は回答者が自分の言葉で答えます。どちらが優れているかではなく、集計のしかたと回答者の負担がまったく違う、と捉えるのが実務的です。

回答者が選べる回答数に上限を設けるLA（リミテッドアンサー）についてはLA（リミテッドアンサー）の解説、SA・MAの集計方法は単純集計（GT集計）の解説を参照してください。回答形式をどう選ぶかという判断は、クローズドエンド型質問とオープンエンド型質問の比較で詳しく扱っています。

自由回答を入れる場面と、入れるべきでない場面

Data StaRt は自由回答を用いる場面として、回答として「どのような意見が出てくるのかを事前に想像しがたいとき」「複雑で詳細な情報をとりたいとき」「少数派であっても多様で意外な情報を得たいとき」の3つを挙げています。実務に置き換えると、次のような設問が該当します。

• 新サービスを解約した理由を初めて調べる（選択肢を作れるだけの知識がまだない）
• 満足度で「不満」を選んだ人に、何が不満だったかを具体的に書いてもらう
• ブランド名を何も見せずに思い出してもらう（純粋想起）

最後の例のように、ヒントを見せずにブランド名を書かせる測り方は、マーケティングリサーチでは純粋想起と呼ばれます。詳しくは純粋想起の解説で扱っています。

反対に、自由回答を主軸にすべきでないのは、候補がすでに分かっている項目の選択率を比べたい設問です。「購入の決め手」を自由回答だけで聞くと、「安い」「値引きがあった」「ポイントが付く」を1つの「価格」にまとめるか分けるかで、「価格」の割合が大きく変わります。前回調査や他ブランドと数字を比べるなら、まず自由回答で理由を集めてから選択肢を作り、本調査は選択式で聞く順序にします。また、自由回答は設問ごとに無回答が出やすいため、書いた人と書かなかった人で意見の傾向が違えば、集計結果は書いた人の意見に偏ります。1本の調査票に自由回答を何問も並べるときは、この偏りを前提に結果を読む必要があります。

自由回答の無回答率：Pewの実測で平均約18%

自由回答では、無回答の多さと、それによる集計結果の偏りに注意が必要です。米国の調査機関 Pew Research Center は、自社のオンラインパネル（American Trends Panel、ATP）で出した自由回答の設問を分析し、2021年10月に結果を公表しました。分析対象は、2018年9月〜2021年7月に実施された40件超のATP調査に含まれる92の自由回答設問です。以下の数字はこのパネルでの値で、他の調査にそのまま当てはまるわけではありません。

• ATPの選択式の設問は、無回答率の平均が1〜2%で、4%を超えることはまれです。
• 自由回答では2桁の無回答率が普通で、平均は約18%でした。設問ごとの幅は3%から50%強まであります。
• 数文の回答を求める設問は無回答率の中央値が18%で、1語や短いフレーズを求める設問（いずれも中央値13%）より高くなりました。
• 分析した3つの要因のうち、無回答率への影響が最も強かったのは回答に必要な考える負担（cognitive burden）で、利用端末にかかわらず同じ傾向でした。回答の長さによる差は、主にスマートフォン・タブレットの回答者で見られました。

この結果から言えるのは、自由回答の無回答率は「自由回答だから高い」で片付かず、設問の書き方で動くということです。「このサービスについてご意見をお聞かせください」は、何について書けばよいかを回答者に委ねる聞き方です。「前の質問で『不満』を選んだ理由を1つ教えてください」のように、対象と求める量を設問文で絞っておくと、回答者は何を書けばよいか迷わずに済みます。

なお、この分析で Pew は、自由回答の設問そのものを「回答の長さ」「考える負担」「政治的な話題か」の3軸に分類しています。判定ルールを決めたうえで3人の研究者が判定しても、3人全員が一致したのは半分近くで、2人が一致したのは90%超でした。分類するのが回答文ではなく設問の場合でも、ルールがあるだけでは判定は揃わないことが分かります。

自由回答の設問文と回答欄の作り方

1設問1論点と、どの設問を受けた質問かの明示

「商品とサービスについて改善してほしい点を教えてください」のように2つの対象を1問にまとめると、回答者はどちらか片方だけを書き、集計側はどちらについての意見か判別できなくなります。これはダブルバーレル質問と呼ばれる問題で、選択式だけでなく自由回答でも起きます（ダブルバーレル質問の解説）。

深掘りの自由回答では、どの設問を受けているかを設問文に書きます。「その理由をお書きください」だけでは、前の設問が2つ以上あると何の理由かが伝わりません。「Q5で『満足していない』とお答えになった理由をお書きください」のように、設問番号と選んだ選択肢を引用してください。言葉の選び方全般はワーディングの解説で扱っています。

回答の長さの指定と入力欄の設定

Pew の分析では、求める回答の長さが無回答率に影響していました。長さの期待は設問文と回答欄の両方で伝わります。1語で足りる設問（例：最初に思い浮かぶブランド名）は1行の入力欄にし、理由や経緯を聞く設問だけを複数行の欄にします。

Googleフォームでは、1行の入力欄が「記述式」、複数行の入力欄が「段落」という質問の種類に当たります。どちらも「回答の検証」の「長さ」で最大文字数と最小文字数を設定でき、記述式ではさらに「数値」のルールで、たとえば21〜42の範囲の数字だけを受け付けるといった指定ができます。年齢や購入金額のような数値回答は、記述式にこの数値ルールで受け付ける範囲を指定し、公開前にテスト回答で想定どおりに弾かれるかを確かめておきます。最小文字数は、「特になし」や1語で足りる短い回答を受け付けなくなるため、深掘りの設問では設定しないほうが無難です。

Googleフォームの回答をスプレッドシートに保存すると、1行に1回の送信内容が入り、同じ行で自由回答と選択式の回答を確認できます。同じ人が複数回送信できる設定では、行数と回答者数は一致しません。後で説明するFAリストはこの形をそのまま使えます。回答者の属性を会員データと結び付けて出したい、社内の顧客管理システムへ回答を自動で取り込みたいといった要件がある場合は、市販のアンケートシステムを選ぶか（アンケートシステムの機能と選び方）、自社向けに開発するかを比べます（アンケート管理システム開発）。

「その他（具体的に）」欄の扱い

選択肢の最後に置く「その他（　）」の記入欄も自由回答の一種です。総務省統計局のData StaRtは、単項選択の選択肢を網羅的かつ相互排他的に作ることを原則としており、「その他」の記述は選択肢の網羅性を見直す材料になります。既存の選択肢に当てはまらない同じ内容が繰り返し書かれていたら、次回の調査でそれを選択肢に加えます。集計時には、記入内容が既存の選択肢に当てはまるもの（「その他」に「値段が高い」と書かれたが、選択肢に「価格」がある等）を元の選択肢へ振り戻すかどうかを、事前にルールとして決めておきます。

回収した自由回答の集計・分析の方法

数値回答の集計：平均値・中央値と外れ値の確認

金額や回数のような数値の自由回答は、そのまま平均値を出せます。ただし、少数の大きな値が平均値を引き上げるため、平均値だけを報告すると「典型的な回答者」の像を誤ります。総務省統計局の家計調査報告（貯蓄・負債編）2025年平均結果の概要では、二人以上の世帯の貯蓄現在高は、貯蓄ゼロの世帯を含む平均値が2,059万円、同じ対象の中央値（参考値）が1,167万円で、平均値を下回る世帯が66.1%を占めています。3分の2の世帯が「平均以下」になるのは、分布が少ない額の側に偏っているからです。

アンケートの数値回答では、平均値・中央値に加えて最小値と最大値を必ず確認します。「月の利用額」に「30000」と書くはずが「300000」と入力された1件があるだけで、回答者が数十人の調査では平均値が大きく動きます。最大値が不自然に大きければ元の回答を見直し、誤入力と判断した回答を除く基準は集計の前に決めて報告書に書きます。入力欄の数値ルールでは指定範囲外の値を拒否できますが、範囲内の誤入力は防げないため、回収後にも値を確認します。

文章回答の分析：FAリスト・カテゴリ集計・機械分析

文章回答は、回答の件数と報告の目的に合わせて、次の方法を選ぶか組み合わせます。

1. FAリストで全件を読む：回答が数十件なら、自由回答の原文に回答者の属性（年代・利用期間など）と、同じ人の選択式の回答（満足度など）を列として並べた一覧表を作り、全件を読みます。この一覧表をFAリストと呼びます。満足度で「不満」を選んだ人だけに絞って読むと、不満の理由がまとまって見えます。報告書には代表的な回答をそのまま引用します。
2. カテゴリに分類して数える：回答をカテゴリ（コード）に分け、カテゴリごとの件数と割合を出します。この作業をアフターコーディングと呼びます。カテゴリの割合を出す際は、分母を設問対象者全員にするか有効な自由回答者にするかを明記し、1回答に複数カテゴリを付ける場合は合計が100%を超え得ることも示します。そのうえで、満足度別・年代別にカテゴリの割合を並べると、どの層でどの不満が多いかを比べられます。Pew は2018年の自由回答調査で、テーマごとに定義と該当・非該当の判断指針をまとめたコードブックを作り、無作為に抽出した100件を2人が独立に分類して、Cohen のκ係数が0.70を上回ると95%の信頼度で言えるかどうかを、分類が信頼できるかの基準にしました。手順はアフターコーディングの解説で扱っています。
3. 語の出現や感情を機械で集計する：数千件を超える回答は、形態素解析で単語の出現頻度や共起を集計するテキストマイニングや、肯定・否定を判定する感情分析で全体の傾向をつかみます（テキストマイニングの解説、感情分析の解説）。Pythonで集計から共起ネットワークまでを組む手順はPythonでのアンケート分析の解説にまとめています。

機械による集計は、件数を数えるところまでは速い一方、「高い」が価格への不満なのか品質への評価なのかといった文脈の判定を誤ります。報告書に割合を載せるカテゴリは、機械の分類結果をそのまま使わず、各カテゴリの原文と「未分類」に落ちた回答を抜き出して読み、誤りが見つかったカテゴリは確認する件数を増やしてから数字を確定してください。

数えるか解釈するか：内容分析とテーマ分析の違い

自由回答の分析手法として、内容分析（content analysis）とテーマ分析（thematic analysis）がよく並べて挙げられます。どちらも回答全体を横断して共通するパターンを探す点は同じです。看護研究の方法論を比べた Vaismoradi らの論文（Nursing & Health Sciences 第15巻3号、2013年）は、両者の主な違いを「データを量的に扱える余地があるかどうか」に置いています。内容分析ではカテゴリやテーマの出現頻度を数えられますが、論文は頻度を重要性の代わりに使うことには注意が要るとしています。

テーマ分析は、Braun と Clarke の論文（Qualitative Research in Psychology 第3巻2号、2006年）が手順を定式化したことで広まりました。データ内のパターン（テーマ）を特定・分析・報告する方法とされ、次の6つの段階で進めます。

1. データに慣れ親しむ（全件を読み込む）
2. 初期コードを付ける
3. テーマを探す
4. テーマを見直す
5. テーマを定義し、名前を付ける
6. 報告書を書く

アンケートの実務に置き換えると、前節のアフターコーディングで「価格」「操作性」のカテゴリごとに割合を出すのが内容分析の使い方です。報告で「解約理由の32%が価格」のように数字を示したいなら、内容分析を選びます。一方、回答が数十件しかない、あるいは「なぜ使い続けるのか」のように回答者ごとに理由の筋道が違う設問で、不満や動機の構造を説明したいならテーマ分析が向いています。テーマ分析の結果に件数を添えて「多いテーマほど重要」と読ませるのは避けてください。数件しか書かれていなくても、解約の決定打になった理由が含まれていることがあるからです。インタビューの記録を分析する場合の進め方は半構造化インタビューの解説で扱っています。

よくある質問

アンケートの自由回答欄に答えなくてもいいですか？

必須の印が付いていない自由回答欄は、空欄のまま送信して問題ありません。調査する側も、自由回答には一定の無回答が出る前提で設計しています。書くことが思い付かないときに「特になし」と無理に埋める必要もありません。必須になっている欄は空欄では先へ進めないので、答えにくい内容なら一言で答えるか、回答を中断するかを選ぶことになります。

自由回答は英語で何と言いますか？

回答形式としては Free Answer、Open Answer、Open Ended Answer と表記します。設問の種類を指す場合は open-ended question（オープンエンド型質問）と呼び、選択式の closed-ended question と対になります。数値を書かせる設問は numeric open-ended question、文章で答えさせる設問は text open-ended question と呼び分けることもあります。

「FA分析」は自由回答の分析のことですか？

文脈によります。アンケートの報告書で「FA分析」とあれば自由回答の分析を指しますが、統計学ではFAが因子分析（Factor Analysis）の略として使われます。因子分析は複数の変数の背後にある共通の要因を推定する手法で、回答形式を表す自由回答とは別の概念です。資料の前後に「因子負荷量」「因子数」といった語があれば因子分析のほうです。

ビジネスで「OAとFAの違い」と言うときは何を指しますか？

アンケート以外の文脈では、OAはオフィスオートメーション（事務作業の自動化）、FAはファクトリーオートメーション（工場の生産工程の自動化）を指すのが一般的です。自動化の対象が事務所か工場かの違いです。オフィスオートメーションについてはOA（オフィスオートメーション）の解説で扱っています。

自由回答は必須回答にしたほうがよいですか？

深掘りの設問ほど任意にしておくのが無難です。必須にすると空欄はなくなりますが、書くことがない回答者も何かを入力しないと先へ進めません。その結果、「特になし」や意味のない文字列が混じることがあり、アフターコーディングでそれらを除く手間が増えます。どうしても全員の回答が必要な設問は、自由回答ではなく選択式で聞けないかをまず検討してください。

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