定量調査・定性調査とは?違いと使い分けの判断基準を事例で解説

「アンケートで数字は出たのに、次の打ち手が決まらない」「インタビューで聞いた声が、社内の説得材料にならない」。調査の現場でよく聞くこうした悩みの多くは、定量調査と定性調査の“役割の取り違え”から生まれています。
定量調査はひと言でいえば「どれくらい」を知るための調査、定性調査は「なぜ」を知るための調査です。どちらが優れているというものではなく、明らかにしたい問いによって使い分けるものです。本記事では、次の3点を中心に解説します。
  • 定量調査と定性調査の意味と違い

  • 実務で迷わないための使い分けの判断基準

  • 定量調査と定性調査を組み合わせた、新商品開発・顧客満足度改善での活用事例

目次[非表示]

  1. 1.定量調査・定性調査とは|意味と違い
    1. 1.1.定量調査とは│「どれくらい」を数値で把握する調査
    2. 1.2.定性調査とは│「なぜ」を言葉や行動から読み解く調査
    3. 1.3.定量調査と定性調査の違いを比較表で整理
  2. 2.定量調査・定性調査の種類と代表的な手法
    1. 2.1.定量調査の主な手法
    2. 2.2.ネットリサーチ(Webアンケート)
    3. 2.3.会場調査(CLT)・ホームユーステスト(HUT)・郵送調査など
    4. 2.4.定性調査の主な手法
    5. 2.5.定量と定性の中間にある手法|自由回答・テキストマイニング・オンラインインタビュー
  3. 3.定量調査・定性調査のメリット・デメリット
    1. 3.1.定量調査のメリット・デメリット
    2. 3.2.定性調査のメリット・デメリット
  4. 4.定量調査と定性調査の使い分け|フローチャートでわかる3つの判断基準
    1. 4.1.判断基準①知りたいのは「量」か「理由」か
    2. 4.2.判断基準②仮説があるか・調査のどの段階か
    3. 4.3.判断基準③結果を「誰に・何のために」使うか
  5. 5.定量調査と定性調査を組み合わせた活用事例|新商品開発・顧客満足度改善
    1. 5.1.新商品開発:定性で仮説を立て、定量で検証する
    2. 5.2.顧客満足度の改善:定量で課題を特定し、定性で理由を掘る
  6. 6.定量調査・定性調査に関するよくある質問
    1. 6.1.定量調査と定性調査、最初にやるならどちらですか?
    2. 6.2.定量調査は何人に回答してもらえば十分ですか?
    3. 6.3.定性調査では何人くらいに話を聞けばよいですか?
    4. 6.4.アンケートの自由回答は定性調査に入りますか?
    5. 6.5.定量調査と定性調査では、費用はどちらがかかりますか?
  7. 7.まとめ|「何を決めたいか」から逆算して定量・定性を使い分けよう
    1. 7.1.\「どれくらい?」を数字で確かめたい方へ/

定量調査・定性調査とは|意味と違い

定量調査と定性調査は、どちらもマーケティングリサーチの代表的な手法です。目的の達成に必要な情報を集めるという点は共通していますが、「集めるデータの種類」と「答えられる問い」が異なります。まずはそれぞれの意味と違いを整理しましょう。

定量調査(数字)と定性調査(声)の対比イメージ

定量調査とは│「どれくらい」を数値で把握する調査

定量調査とは、選択式の設問などで多くの人から回答を集め、割合・平均・順位といった数値で集団全体の傾向を把握する調査です。扱うのは、数値で表せる量的データです。

定量調査が答えられるのは、次のような「量」の問いです。かっこ内は、その問いに対応する代表的な指標です。

  • ブランドを知っている人は何%いるか(認知率)
  • 年代によって購入意向はどう違うか(年代別の購入意向率)
  • 商品案AとBのどちらが好まれるか(選好率)

回答者があらかじめ用意された選択肢から答える選択肢回答の形式が中心のため、集計しやすく、結果をグラフや数表で分かりやすく示せるのが特徴です。

定性調査とは│「なぜ」を言葉や行動から読み解く調査

定性調査とは、インタビューや行動観察を通じて、発言・表情・行動など数値にしにくい情報を集め、意識や行動の背景にある理由を読み解く調査です。扱うのは、言葉や行動などで示される質的データです。

定性調査が答えられるのは、「なぜその商品を選んだのか」「どんな場面で、どんな気持ちで使っているのか」といった、理由や文脈に関する問いです。

定性調査は、数名〜数十名程度の少人数で行うのが一般的です。少人数でも調査として成り立つのは、目的が「全体の割合を測ること」ではなく、「仮説や新しい気づきを発見すること」にあるからです。本人もはっきりとは自覚していない潜在ニーズに気づくきっかけになるのも、定性調査ならではの価値といえます。

定量調査と定性調査の違いを比較表で整理

両者の違いは、次の6つの観点で整理すると分かりやすくなります。

観点

定量調査

定性調査

目的

実態の把握・仮説の検証

仮説の発見・理由の深掘り

扱うデータ

数値(量的データ)

言葉・行動・表情(質的データ)

対象人数の目安

数百〜数千人

数名〜数十名

主な分析方法

単純集計・クロス集計・統計解析

発言録の整理・構造化

アウトプット

グラフ・数表

発言・示唆

得意な問い

「どれくらい」「どちらが多い」

「なぜ」「どのように」

表のとおり、両者は優劣の関係ではなく、それぞれ役割が異なる“分担”の関係にあります。

近年はネットリサーチの普及によって、定量調査を短期間・低コストで実施できるようになり、小さな調査を何度も回して判断に生かすアジャイルリサーチのような進め方も広がっています。一方で「数字はあるのに、理由がわからない」という場面も増えており、定性調査で理由を補いながら両者を使い分ける考え方が重視されるようになっています。

集計や分析の具体的な進め方についてより詳しくは、こちらの記事もあわせてご覧ください。
🔗アンケート調査の分析方法|集計から代表的な分析手法まで

定量調査・定性調査の種類と代表的な手法

定量調査・定性調査には、それぞれ複数の手法があります。ここでは代表的な手法の特徴と「どんな場面で選ぶか」に絞って整理します。

定量調査・定性調査の主な手法マップ(横軸:定量⇔定性、縦軸:オンライン⇔オフライン)

定量調査の主な手法

定量調査の代表的な手法には、ネットリサーチ(Webアンケート)、会場調査、ホームユーステスト、郵送調査などがあります。これらの手法の主な違いは、次の3点です。

  • スピードやコストを重視する場合:ネットリサーチ
  • 実物を見せたり、試してもらったりする必要がある場合:会場調査・ホームユーステスト
  • インターネットを使わない層も対象に含めたい場合:郵送調査・留置調査・街頭調査

どの手法でも、質問をまとめた調査票の設計が結果の質を左右します。

市場調査でのアンケートの作り方についてより詳しくは、こちらの記事もあわせてご覧ください。
🔗市場調査のアンケートとは?質問項目の作り方ややり方、活用例を解説

ネットリサーチ(Webアンケート)

ネットリサーチは、調査会社に登録しているモニターなどに、Web上でアンケートへ回答してもらう手法です。スピードやコストを重視する場合に選ばれることが多く、現在の定量調査の主流となっています。

強みは、短期間・低コストで多くの回答を集められること、そして年齢・居住地・商品の利用経験などの条件で対象者を絞って配信できることです。一方で、回答者がインターネット利用者に偏ること、実物を試してもらう調査には向かないことには注意が必要です。

最近は、Freeasyのようなセルフ型アンケートツールを使い、調査票の作成から配信までを自社で行う企業も増えています。

セルフ型アンケートツール「Freeasy」について詳しくは→🔗Freeasyサービス紹介ページ

Webアンケートの作り方や回答率、モニターの仕組みについてより詳しくは、こちらの記事もあわせてご覧ください。

🔗Webアンケート(ネットリサーチ)とは?作り方・メリット・回答率を上げるコツまで解説

🔗アンケート回答率とは?平均・目安から上げる方法まで完全ガイド

🔗モニター調査とは?進め方・パネル調査との違い

会場調査(CLT)・ホームユーステスト(HUT)・郵送調査など

試飲・試食やパッケージの評価のように、「実物を見せる・使ってもらう」必要がある場合は、ネットリサーチ以外の手法が選ばれます。

定性調査の主な手法

定性調査の代表的な手法は、グループインタビュー、デプスインタビュー、行動観察(エスノグラフィ)の3つです。

手法

人数・形式

向いている目的

グループインタビュー

4〜6人程度の座談会形式

意見の幅を知る/他の参加者の発言への反応を見る

デプスインタビュー

1対1の個別面談形式

個人の意思決定のプロセスを深く知る/人前で話しにくいテーマを扱う

行動観察(エスノグラフィ)

生活や利用の現場を観察

本人も言語化できていない行動や習慣を捉える

近年は、SNSなどオンライン上の行動を観察するデジタルエスノグラフィーも活用されています。

インタビュー形式の調査では、司会進行を担うモデレーターやインタビュアーの力量によって、引き出せる情報の質が大きく変わる点も押さえておきましょう。条件に合う対象者を集めたい場合は、リクルーティングのサービスを活用する方法もあります。

インタビュー調査の具体的な進め方や質問の作り方についてより詳しくは、こちらの記事もあわせてご覧ください。

🔗インタビュー調査とは?やり方・種類・アンケートとの違いを解説

定量と定性の中間にある手法|自由回答・テキストマイニング・オンラインインタビュー

実務では、「定量か定性か」の二者択一ではなく、その間を埋める手法もよく使われます。

「定量⇔定性」のグラデーション図

アンケートの自由回答設問

選択式の設問に「その理由をお書きください」といった自由回答を組み合わせると、定量調査の中で“定性的な声”を集められます。選択肢の結果に理由を補足できるため、数字だけでは見えにくい背景のヒントが得られます。

テキストマイニング

テキストマイニングは、集まった大量の自由回答を、頻出する言葉や言葉同士の結びつきとして可視化する分析手法です。数百件規模の声を、一つひとつ読むのではなく「傾向」として捉えられます。

オンラインインタビュー

ビデオ通話を使って行うインタビューです。移動の必要がないため、地方在住者など会場に来てもらうことが難しい人にも、定性調査を行いやすくなります。

ただし、自由回答には限界もあります。回答に対して「それはなぜですか?」と追加で質問し、深掘りすることができないためです。理由を本格的に解明したい場合は、やはり定性調査が必要になります。

自由回答を含むアンケートデータの分析方法についてより詳しくは、こちらの記事もあわせてご覧ください。
🔗アンケート調査の分析方法|集計から代表的な分析手法まで

定量調査・定性調査のメリット・デメリット

定量調査と定性調査のどちらにも、得意・不得意があります。メリット・デメリットを押さえておくと、「調査したのに使えない結果だった」という失敗を防げます。

メリット

デメリット

定量調査

客観性があり説得力が高い/全体の傾向や属性間の比較ができる/時系列で変化を追える

想定外の答えを拾えない/理由や背景が分からない/一定の回答数が必要

定性調査

想定外の発見が得られる/背景や文脈まで分かる/非言語の情報も得られる

結果を一般化できない/実施者のスキルに依存する/1人あたりの手間がかかる

定量調査のメリット・デメリット

  • メリット①客観性があり、説得力が高い

  • メリット②全体の傾向や、属性間の比較ができる

  • メリット③時系列で変化を追える

  • デメリット①設問の設計しだいで結果が左右される

  • デメリット②理由や背景が分からない

  • デメリット③一定の回答数が必要

それぞれ順に解説します。

メリット①客観性があり、説得力が高い

結果を数値で示せるため、立場や経験の異なる関係者とも共通認識を持ちやすく、社内の合意形成に使いやすいのが強みです。「なんとなく評判が良い」ではなく「満足と答えた人が7割」と示せれば、議論は前に進みやすくなります。

メリット②全体の傾向や、属性間の比較ができる

年代や性別などの属性ごとに結果を分けて見る(クロス集計)ことで、「どの層に響いているのか」を把握できます。

属性項目の設計やクロス集計についてより詳しくは、こちらの記事もあわせてご覧ください。
🔗アンケートの属性とは?代表的な項目一覧と設計・分析のポイントを解説

メリット③時系列で変化を追える

同じ設問を一定期間ごとに聞く定点調査を行えば、施策の前後やブランドイメージの変化を比べられます。

デメリット①設問の設計しだいで結果が左右される

回答者は、用意された選択肢の中からしか答えられません。選択肢にない不満は、いくら回答を集めても出てこないため、設問や選択肢の設計が結果の質を大きく左右します。

評価尺度の設計についてより詳しくは、こちらの記事もあわせてご覧ください。
🔗アンケートの5段階評価とは?

デメリット②理由や背景が分からない

「満足度が下がった」ことは分かっても、「なぜ下がったのか」までは、結果から読み取れないことが多くあります。

デメリット③一定の回答数が必要

回答数が少ないと、結果が偶然に左右されやすくなります。特に属性別に比較する場合は、比較したいグループごとに十分な回答数を確保する必要があります。

定性調査のメリット・デメリット

定性調査の主なメリット・デメリットは、次のとおりです。

  • メリット①想定外の発見が得られる

  • メリット②発言の背景や文脈まで分かる

  • メリット③非言語の情報も得られる

  • デメリット①結果を一般化できない

  • デメリット②実施者のスキルに依存する

  • デメリット③1人あたりの手間がかかる

それぞれ順に解説します。

メリット①想定外の発見が得られる

定性調査の最大の強みは、企業側が想定していなかったニーズや不満に気づけることです。こうした気づきは、新しい仮説の種になります。

メリット②発言の背景や文脈まで分かる

「なぜそう思うのか」「いつ・どこで・誰と使うのか」を掘り下げられるため、行動の理由や潜在ニーズを理解しやすくなります。

メリット③非言語の情報も得られる

対面やビデオ通話の調査では、表情や声のトーン、言い淀みなども読み取れます。言葉と表情が食い違う場面は、本音を探る重要な手がかりです。

デメリット①結果を一般化できない

少人数を対象とするため、得られた意見が全体の中でどれくらいの割合を占めるのかは分かりません。

デメリット②実施者のスキルに依存する

モデレーターの進行や分析者の解釈によって、得られる情報や結論が変わりやすい点に注意が必要です。

デメリット③1人あたりの手間がかかる

対象者の募集、日程の調整、実施、発言録の作成と分析など、1人あたりにかかる時間や手間は定量調査より大きくなります。

なお、定性調査の結果を「8人中6人が〜と答えた」のように割合で語るのは避けましょう。少人数の結果を割合で示すと、あたかも多数派の意見であるかのように受け取られ、判断を誤るおそれがあります。割合を確かめたいときは、定量調査で検証するのが基本です。

定量調査と定性調査の使い分け|フローチャートでわかる3つの判断基準

「どちらを使うべきか」は、手法の特徴から考えるよりも、“今、何を決めたいのか”から逆算すると判断しやすくなります。まずは次のフローチャートで判断の流れをつかみ、そのうえで3つの判断基準を順に確認していきましょう。

定量調査・定性調査の判断フローチャート

判断基準①知りたいのは「量」か「理由」か

まずは、調査で明らかにしたいことを「問いの文」として書き出してみましょう。問いが「何%」「どれくらい」「どちらが多い」の形であれば定量調査、「なぜ」「どのように」の形であれば定性調査が向いています。

調査で知りたいこと(問いの例)

適した調査

ブランドの認知率は何%か

定量調査

20代と40代で購入意向に差はあるか

定量調査

新パッケージ案AとBのどちらが好まれるか

定量調査

なぜ既存の商品から乗り換えないのか

定性調査

商品をどんな場面で使っているか

定性調査

購入の決め手は何か

定性調査で候補を見つけ、定量調査で割合を確認

最後の例のように、1つの問いに両方の調査が関わることもあります。決め手の候補が分からない段階では選択肢をつくれないため、まず定性調査で候補を洗い出します。そのうえで定量調査を行えば、どの決め手がどれくらいの人に当てはまるのかを確認できます。

判断基準②仮説があるか・調査のどの段階か

次に確認したいのが、仮説の有無です。

仮説がまだない段階で定量調査を行うと、適切な選択肢をつくれず、「本当に聞きたいことが聞けない」アンケートになりがちです。この段階では、定性調査で対象者の話を聞き、仮説を見つけることから始めます。反対に、「〜ではないか」という仮説がすでにあるなら、定量調査でその仮説がどれくらい当てはまるのかを検証します。

調査の段階に当てはめると、次のように整理できます。

  • 探索の段階(何が課題か分からない):定性調査で仮説を見つける
  • 検証の段階(仮説がある):定量調査で仮説を確かめる
  • 継続的な把握の段階(施策の効果を追う):同じ設問を定期的に聞く定点調査で変化を確認する

なお、検証の段階では、本調査の前に条件に合う対象者を絞り込むスクリーニング調査を行うこともあります。

判断基準③結果を「誰に・何のために」使うか

3つ目の基準は、調査結果を「誰に・何のために」使うかです。

  • 社内稟議や意思決定の根拠にする → 定量調査が有効:経営層への投資判断の材料など、数値の裏付けが求められる場面では、定量データが説得力を持ちます。
  • 企画やクリエイティブの着想に使う → 定性調査が有効:開発チームや広告制作の発想の起点には、ユーザーの生の声や具体的なエピソードが力を発揮します。
  • 施策の改善点を洗い出す → 定量で優先順位、定性で中身:どこを改善すべきかを定量調査で絞り込み、何をどう変えるべきかを定性調査で具体化します。

また、予算や期間も判断材料の一つです。費用は対象者の条件や人数、設問数などの設計内容によって変わるため、目的に対して必要十分な設計になっているかを確認しましょう。

調査結果を社内の判断材料にする進め方や、手法別の費用の考え方についてより詳しくは、こちらの記事もあわせてご覧ください。

🔗社内稟議を通す「調査ツール導入」完全ガイド
🔗市場調査の費用相場は?リサーチ手法別の目安や予算を抑えるコツを解説

定量調査と定性調査を組み合わせた活用事例|新商品開発・顧客満足度改善

ここまで定量調査と定性調査を別々に見てきましたが、実務では2つを組み合わせて使うことも少なくありません。それぞれのデメリットを、もう一方の調査で補えるからです。

定量調査だけでは「なぜそうなったのか」が分からず、定性調査だけでは「その意見がどれくらいの人に当てはまるのか」が分かりません。両方を組み合わせることで「数字の裏付け」と「理由の理解」の両方が得られ、判断の精度が高まります。

組み合わせ方の基本は、次の2つのパターンです。

定量調査と定性調査を組み合わせる2つの基本パターン

  • 定性 → 定量:定性調査で仮説を見つけ、定量調査でその仮説がどれくらい当てはまるかを検証する
  • 定量 → 定性:定量調査で課題がある箇所を特定し、定性調査でその理由を掘り下げる

以下では、この2つのパターンを、実務でよくある場面に当てはめた事例(想定ケース)で紹介します。自社の状況に近いほうから読んでみてください。

組み合わせ調査の具体的な手順や注意点についてより詳しくは、こちらの記事もあわせてご覧ください。

🔗ハイブリッド調査完全ガイド|定量×定性の違い・メリット・デメリット・手順・事例・FAQ

新商品開発:定性で仮説を立て、定量で検証する

こんな場面で役立ちます

  • 新商品のコンセプトやターゲットが、なかなか固まらない

  • ユーザーの本音が分からず、アンケートの選択肢をつくれない

課題

ある食品メーカーが、間食向けの新商品を企画しています。しかし、ターゲットがどんな気持ちで間食をとっているのかが分からず、コンセプトを決めきれずにいました。

使った調査とその順番

まず、間食をよくとる人数名にデプスインタビューを行い、「間食をとる場面」や「食べるときの気持ち」を掘り下げました。すると、複数の人から「夜に食べると後悔する」「つい食べすぎて自己嫌悪になる」といった声が聞かれ、「間食の罪悪感を減らしたい」というニーズがあるのではないか、という仮説が生まれました。

次に、この仮説をネットリサーチで数百人規模に検証しました。ここで重要なのが、定性調査で得た発言を、定量調査の設問・選択肢に落とし込む“橋渡し”です。

定性調査で得た発言

定量調査の設問

選択肢の例

「夜に食べると後悔する」

間食をとるときに気になることは何ですか?(いくつでも)

食べた後の罪悪感/カロリー/食べすぎてしまうこと/値段 など

分かったこと

集計の結果、「食べた後の罪悪感」を選んだ人は、特に夜に間食をとる層で多いことが分かりました。インタビューで見つけた仮説が、一部の人だけでなく、一定の規模で存在することを確認できたのです。

次のアクション

「夜でも罪悪感なく食べられる」をコンセプトの軸に据え、夜に間食をとる層をメインターゲットとして商品設計を進めることにしました。

新商品開発での活用の流れ(定性→設問化→定量→意思決定)インタビューで得た発言を設問に落とし込む際の、質問項目の作り方についてより詳しくは、こちらの記事もあわせてご覧ください。

🔗市場調査のアンケートとは?質問項目の作り方ややり方、活用例を解説

顧客満足度の改善:定量で課題を特定し、定性で理由を掘る

こんな場面で役立ちます

・   満足度調査の結果は出たものの、何を改善すべきか分からない

・   社内で考えている不満の原因と、顧客の実感がずれている気がする

課題

あるWebサービス企業が顧客満足度調査を行ったところ、「サポート対応」の評価だけが他の項目より低いことが分かりました。しかし、数値だけでは何を改善すればよいのか判断できませんでした。

使った調査とその順番

そこで、サポート対応に低い評価をつけた顧客の中から数名を選び、デプスインタビューを行いました。このように、定量調査の回答者の中から課題に直結する回答をした人をインタビュー対象に選ぶと、効率よく理由を探れます。条件に合う人を集めるには、リクルーティングのサービスを使う方法もあります。

分かったこと

社内では「待ち時間の長さ」が不満の原因だと考えられていましたが、実際に多く聞かれたのは「問い合わせのたびに担当者が変わり、同じ説明を何度もさせられる」という声でした。不満の本質は、待ち時間ではなく“たらい回し”にあったのです。

次のアクション

問い合わせ履歴を担当者間で共有する仕組みを整え、改善後に改めて満足度調査を行い、効果を確認することにしました。改善前後の結果を属性別に比べる際は、集計ツールを使うと効率よく分析できます。

顧客満足度の改善での活用の流れ(定量→対象者選定→定性→改善・再調査)

職種別のアンケート活用例や、実際の企業の取り組みについてより詳しくは、こちらの記事もあわせてご覧ください。

🔗アンケート調査の活用事例!商品開発、広報など職種別で解説
🔗Freeasy 導入事例
🔗Freeasy 活用例

定量調査・定性調査に関するよくある質問

ここでは、定量調査・定性調査について、実務担当者が迷いやすいポイントをQ&A形式で回答します。

Q

定量調査と定性調査、最初にやるならどちらですか?

A

仮説があるかどうかで判断するのが基本です。仮説がまだない場合は定性調査から、仮説や聞きたい選択肢がすでに出せる場合は定量調査から始めましょう。

仮説とは「〜ではないか」という見立てのことです。どちらから始めるか迷う場合は、小規模なアンケートに自由回答の設問を入れて、当たりをつける方法もあります。回答の傾向から仮説が見えてきたら、改めて本格的な調査を設計すると効率的です。

Q

定量調査は何人に回答してもらえば十分ですか?

A

目的によって異なりますが、全体の傾向を見るなら400サンプル程度が一つの目安です。

400サンプルあれば、結果の誤差はおおむね±5%程度に収まります。性別や年代などの区分ごとに比較したい場合は、比較する1区分あたり100サンプル前後を確保できるよう、全体の人数を設計します。たとえば「男女 × 5つの年代」で比較するなら10区分になるため、全体で1,000サンプル程度が必要です。なお、回答数が増えるほど誤差は小さくなりますが、一定数を超えると精度の伸びは緩やかになります。

比較する区分(属性)の考え方についてより詳しくは、こちらの記事もあわせてご覧ください。

Q

定性調査では何人くらいに話を聞けばよいですか?

A

一般的には、デプスインタビューなら1つの対象層につき5〜10人程度、グループインタビューなら4〜6人のグループを2〜4グループ程度行います。

新しい意見が出なくなった時点が、人数を判断する一つの目安になります。ただし、人数以上に重要なのが「誰に聞くか」という対象者の条件設定です。たとえば「利用中の顧客」と「利用をやめた顧客」のように条件が異なる層は、同じグループに混ぜず、別々に話を聞きましょう。

インタビュー調査の進め方についてより詳しくは、こちらの記事もあわせてご覧ください。

🔗インタビュー調査とは?やり方・種類・アンケートとの違いを解説

Q

アンケートの自由回答は定性調査に入りますか?

A

いいえ、調査手法としては定量調査(アンケート)の一部と考えるのが一般的です。

自由回答で集まる情報そのものは質的なデータですが、追加の質問で深掘りできないため、定性調査の代わりにはなりません。一方で、理由の“傾向”を広くつかむ方法としては有効です。Freeasyのようなセルフ型アンケートツールでも、選択式の設問に自由回答を組み合わせることで、理由の傾向を把握できます。集まった回答を効率よく分析したい場合は、テキストマイニングも活用できます。詳しくは→Freeasyサービス紹介ページ

Q

定量調査と定性調査では、費用はどちらがかかりますか?

A

一概には言えませんが、1人あたりのコストは定性調査のほうが高くなりやすい傾向があります。

ただし、調査全体の費用は、対象者の条件・人数・設問数・分析の範囲といった設計内容によって大きく変わります。

手法別の費用の考え方や、調査を外部に依頼する場合の業務範囲についてより詳しくは、こちらの記事もあわせてご覧ください。

🔗市場調査の費用相場は?リサーチ手法別の目安や予算を抑えるコツを解説
🔗アンケートの外注・代行とは?費用や集計・分析などの業務、調査会社10選を解説

まとめ|「何を決めたいか」から逆算して定量・定性を使い分けよう

定量調査は「どれくらい」を、定性調査は「なぜ」を明らかにする調査です。両者は優劣ではなく役割分担の関係にあり、どちらを選ぶかは、手法の特徴ではなく「何を決めたいのか」から逆算して考えることが大切です。

使い分けに迷ったときは、次の3つの判断基準を思い出してください。

  • 知りたいのは「量」か「理由」か

  • 仮説があるか、調査のどの段階か

  • 結果を「誰に・何のために」使うか

また、定性調査で見つけた仮説を定量調査で検証する、定量調査で見つけた課題の理由を定性調査で掘り下げる、というように両者を組み合わせることで、判断の精度はさらに高まります。

本記事で紹介した判断基準や事例を参考に、自社の調査課題に合った手法を選び、根拠のある意思決定に役立てていただければ幸いです。

\「どれくらい?」を数字で確かめたい方へ/

インタビューや自由回答で得られた気づきが、どれくらいの人に当てはまるのか。セルフ型アンケートツール「Freeasy」なら、調査票の作成から配信・集計までを自社で行えるため、定性調査で見つけた仮説をスピーディーに検証できます。

柏田宮亜
柏田宮亜
この記事はアイブリッジ 柏田宮亜が編集・構成を担当しました(編集者 / コンテンツディレクター)。2020年6月よりセルフ型アンケートツール『Freeasy』に関わり、記事の編集・構成を担当。読者の目線に立って、わかりやすく、役立つ情報を届けられるよう心がけています。

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