リッカート尺度とは、アンケート調査で広く用いられる測定手法の一つです。「非常に満足」から「全く不満」といった段階的な選択肢を設けることで、回答者の意見や態度を数値化し、定量的な分析を可能にします。本記事では、リッカート尺度の定義から、アンケート作成におけるメリット・デメリット、具体的な設問例、データの分析方法を解説します。
リッカート尺度とは：意識の度合いを段階評価で測る方法
リッカート尺度とは、ある事柄に対する賛否や満足度など、個人の意見や態度を測定するための心理測定尺度の一種です。1932年に心理学者のレンシス・リッカートによって考案されました。
一般的な形式は、提示された質問に対し、回答者自身の意識に最も近い選択肢を一つ選ぶものです。多くの場合、以下のような5段階の選択肢が用いられます。
・非常にそう思う・そう思う
・どちらともいえない
・そう思わない
・全くそう思わない
リッカート尺度の主な特徴
リッカート尺度は、特定の設問とそれに対応する段階評価で構成されており、調査目的や対象に応じて段階数（5段階や7段階など）や文言を柔軟にカスタマイズできる点が特徴です。マーケティングリサーチをはじめ、幅広い分野で活用されている背景には、主に次の2つの特徴があります。
・意見の強弱を定量データとして収集
リッカート尺度は、回答者の主観的な意見や態度の強弱を数値化して定量的なデータとして収集できます。「非常に満足＝5点」「満足＝4点」といったスコアを割り当てることで、本来は質的な情報である個人の意識を定量データとして扱うことが可能になります。
統計学上は項目の順位のみを示す順序尺度に分類されますが、マーケティングにおいては平均値の算出や比較分析が可能な間隔尺度と見なして活用するのが一般的です。
・中立的な選択肢による回答精度の確保
奇数の尺度（5段階や7段階）を採用する場合、中央に「どちらともいえない」「普通」といった中立的な選択肢を配置できます。この中立の選択肢は、明確な意見を持ち合わせていない回答者や、質問内容が自身に該当しない回答者が、無理にどちらかの立場を選ぶことで生じる回答バイアスを防ぐ役割を果たします。回答者の心理的な迷いを許容することで、結果としてデータの信頼性を高めることにつながります。（※調査目的によっては、あえて中立を設けない場合もあります。）
アンケートでリッカート尺度を用いるメリット
アンケート調査においてリッカート尺度を採用することは、「回答のしさすさ」と「分析のしやすさ」を両立させる上で有効な手法です。具体的には、以下のような3つのメリットがあります。
回答者の細かい心理や態度の度合いを把握しやすい
リッカート尺度を用いる大きなメリットは、二者択一では捉えきれない回答者の心理や態度の微妙な度合いを詳細に把握できる点です。例えば、商品やサービスに対する調査において、「満足」「不満」の二択だけでは、どの程度満足しているのか、あるいはどこまで不満なのかという強弱を測ることはできません。
リッカート尺度によって、「非常に満足」「やや満足」「普通」といった選択肢を提示することで、回答の解像度が高まり、より現実に即した顧客評価を収集することが可能になります。
回答者が直感的に答えやすく負担が少ない
リッカート尺度は、回答者側の心理的負担が少なく、直感的に回答しやすいという点でも優れています。
あらかじめ評価基準となる選択肢が明示されているため、自由記述式の設問のように自ら文章を考える必要がありません。回答者は直感的に自分の考えに最も近い選択肢を選ぶだけで完結します。この手軽さは回答率の向上に直結するだけでなく、質問の意図が明確であれば、短時間で多くの設問項目に対する評価を得られるという効率性も持ち合わせています。
データの集計や統計分析がしやすい
収集したデータの集計や統計分析がしやすい点も、重要なポイントです。「そう思う＝4点」「どちらともいえない＝3点」のように、各選択肢にスコア（数値）を割り当てることで、主観的な回答を定量データとして扱うことができます。
例えば、以下のようにスコアを設定するケースが一般的です。
・非常に満足：5点
・満足：4点
・普通：3点
・不満：2点
・非常に不満：1点
これらの数値データを用いることで、単純集計で全体の傾向を把握するだけでなく、平均値を算出してグループ間で比較分析を行うことも容易になります。Excelや専門の統計ソフトを活用した高度な分析も可能となり、調査結果から戦略的な示唆を得やすくなります。
リッカート尺度を用いる際のデメリットと対策
リッカート尺度は多くのメリットがある一方で、調査設計や結果の解釈において留意すべきデメリットもあります。具体的には、以下のような課題とそれに対する対策があります。
回答が中央に偏る「中心化傾向」のリスク
リッカート尺度を活用する上で、特に注意が必要なのが「中心化傾向」です。
5段階や7段階評価において、回答者が明確な判断を避け、無難な回答として中央の中立的な選択肢（「普通」「どちらともいえない」）に集中しやすくなる現象を指します。
この傾向が顕著に現れると、回答者全体の意見のばらつきが小さくなり、明確な傾向を読み取ることが難しくなります。本来であれば賛否のどちらかに近かったはずの意見が、中立の選択肢に含まれてしまうため、集計結果を解釈する際にはこうした特性を念頭に置いておく必要があります。
回答者による選択肢の解釈の相違
回答者ごとに各選択肢の言葉を異なるニュアンスで解釈してしまう可能性があることも留意点としてあげられます。例えば、「やや満足」という選択肢に対して、ある人は「及第点（期待通り）」とポジティブに捉える一方で、別の人は「物足りないが不満ではない」といったやや否定的なニュアンスで受け取るケースがあります。
このような解釈の個人差（解釈の揺れ）は、異なる文化背景を持つ対象者への調査や、抽象的な概念を問う場合に特によく現れるため、結果を厳密に比較・分析する際には注意が必要です。
デメリットに対する対策方法
これらのデメリットに対しては、調査目的に応じて以下のような対策方法が考えられます。
・調査目的に合わせた「段階数（奇数・偶数）」の使い分け
中心化傾向（中央への偏り）を回避する対策としては、「どちらともいえない」という中立的な選択肢をあえて外し、4段階や6段階といった偶数尺度を採用することです。これにより、回答者は賛否いずれかの立場を明確にする必要があり、より一歩踏み込んだ意思表示を促すことができます。
ただし、尺度の段階数については一概にどちらが良いとは言えません。中立的な意見（「どちらともいえない」など）も含めて市場の実態を把握したい場合は奇数段階、逆にグレーゾーンを排して明確な意思表示を求めたい場合は偶数段階というように、調査目的に合わせて柔軟に使い分けることが重要です。
・質問文・選択肢の具体的にし「解釈の揺れ」の防止
言葉の解釈の相違を防ぐためには、各選択肢がどのような状態を指すのかを具体的に補足説明したり、質問文を誰が読んでも同じように理解できるよう、より明確で平易な表現にしたりする工夫が求められます。単に「満足度」を問うのではなく、評価軸をできるだけ細分化して提示することが、回答精度の向上に繋がります。
【実践】リッカート尺度を使ったアンケートの作り方と質問例
リッカート尺度を用いたアンケートは、ExcelやGoogleフォーム、Wordなどの身近なツールを使って簡単に作成できます。精度の高い調査結果を得るためには、作成にあたって留意すべきポイントがいくつかあります。ここでは、具体的な質問作成のコツと、顧客満足度調査や従業員満足度調査における代表的な質問例を紹介します。
評価の基準が明確に伝わる質問文を作成する
リッカート尺度を用いたアンケートでは、回答者が「何について評価すればよいのか」という基準が明確に伝わる質問文にすることが不可欠です。例えば、「当社のサービスはいかがでしたか？」といった漠然とした質問では、回答者はデザイン、価格、機能など、どの側面を評価すればよいか迷ってしまいます。
これを防ぐためには、「当社のサービスの操作性は、使いやすいと感じましたか？」のように、評価してほしい対象と基準を具体的に示すことが重要です。質問文を具体化することで不必要な回答のばらつきが抑えられ、データ全体の信頼性を高めることができます。
調査目的に応じた段階数（5段階・7段階など）の設定
回答の段階数は、調査の目的や対象に合わせて適切に設定する必要があります。
・5段階評価：日本で最も一般的な形式。回答者の負担が少なく、幅広い調査に利用できます。
・7段階評価：より細かな意識のグラデーションや細微な態度の変化を捉えたい場合に適しています。
・4段階・6段階評価：中心化傾向を避けたい場合や回答者に賛否の立場をより明確にさせたい場合に有効です。
（中立の選択肢を省く）
対象となる回答者の属性や質問内容の複雑さを考慮し、最適な段階数を選択する必要があります。
【例文】顧客満足度調査（CS調査）での活用例
顧客満足度（CS）調査は、リッカート尺度の活用例として最も代表的なものです。商品やサービスの品質、価格、サポート体制といった多角的な側面から、顧客の満足度など主観的な評価を測定するのに適しています。
【質問例】
当社ウェブサイトのデザインについて、情報の探しやすさはどの程度満足していますか。
1．非常に満足
2．やや満足
3．どちらともいえない
4．やや不満
5．非常に不満
このような具体的な質問を通じて、改善点を発見するためのデータを収集できます。
【例文】従業員満足度調査（ES調査）での活用例
従業員満足度（ES）調査においても、リッカート尺度は非常に有効です。仕事のやりがい、労働環境、人間関係、福利厚生といった目に見えにくい定性的な項目について、従業員がどのように感じているかを定量的に把握できます。
【質問例】
あなたは現在の仕事内容に対し、自身のスキルを活かしたやりがいを感じていますか。
1．非常にそう思う
2．そう思う
3．どちらともいえない
4．あまりそう思わない
5．全くそう思わない
この調査により組織の潜在的な課題を可視化でき、人材定着率の向上や生産性改善のための具体的な施策を検討する上で欠かせない判断材料を得ることができます。
リッカート尺度で集めたデータの集計・分析手法
リッカート尺度で収集した回答データは、単純集計やクロス集計、平均値の算出などを組み合わせることで、多角的な分析を行えます。具体的には、基本となる単純集計によって回答全体の傾向を確認し、その上でクロス集計によって属性ごとの特徴を分析し、最終的にスコア化して比較検証するという、以下のような3つの分析ステップがあります。
1．単純集計で回答全体の基本的な傾向を把握する
リッカート尺度で得られたデータを分析する最初のステップは単純集計です。これは、各選択肢に対する回答数（n数／度数）と、それが全体に占める割合（構成比）を算出する最も基本的な統計プロセスです。
例えば、「満足と回答した人が全体の60%を占める」といった結果を明らかにします。この単純集計によって、回答者全体の意見の分布や大まかな傾向を素早く把握することができ、その後の詳細な分析の基礎となります。
2．クロス集計を用いて属性別に特徴を分析する
次のステップとして、単純集計の結果を性別、年齢、部署、利用頻度といった回答者の属性情報と掛け合わせるクロス集計を行います。これにより、単純集計だけでは見えてこない、特定の層に共通する特徴や傾向を明らかにすることができます。
例えば、「20代女性は商品のデザインに対する満足度が高いが、50代男性は価格に対する不満が多い」といった具体的なインサイト（知見）を得ることが可能です。クロス集計から得られるデータは、ターゲットを絞ったマーケティング戦略の立案や、組織改善における優先順位を決定する上で重要な根拠となります。
3．平均値を算出して満足度をスコアとして比較・検証する
さらに、各選択肢に数値を割り当てて平均値を算出することで、満足度などの評価をスコア（指数）として扱う分析が可能になります。具体的には、以下のような重み付けを行い、全回答の平均スコアを計算します。
・非常に満足：5点
・満足：4点
・普通：3点
・不満：2点
・非常に不満：1点
この平均スコアを用いることで、例えば「デザイン（4.2点）」と「価格（3.5点）」のように、異なる項目間での満足度を客観的に比較できるようになります。また定期的に同じ調査を実施することで、過去の調査結果と今回の数値を比較し、満足度がどのように推移しているのか時系列での変化を捉えることも可能です。定期的にスコアの推移を追うことで、実施した施策の効果検証を行うのにも適しています。
分析の最終ステップとしては、得られた数値をグラフや図表で視覚的に整理することが有効です。データをビジュアル化することは、社内でのレポーティングや関係者への情報共有をスムーズに行う上で非常に重要なプロセスとなります。
リッカート尺度とSD法との違い
アンケート調査の設計においては、リッカート尺度以外の評価手法との違いを理解し、目的に応じて使い分けることが重要です。特に比較されることが多い代表的な評価手法として、SD法（セマンティック・ディファレンシャル法）が挙げられます。両者には、測定の狙いや得られるデータの性質において、以下のような根本的な違いがあります。
測定方法と回答形式の違い
・リッカート尺度
「満足⇔不満」「そう思う⇔そう思わない」といった、特定の単一の評価軸（概念）に絞り、その事象に対する個人の意見や態度の強さを多段階で測定します。
・SD法
「革新的⇔保守的」「明るい⇔暗い」のように、対極にある一対の形容詞を両端に配置し、回答者がその間のどの位置に該当するか（印象の度合い）を回答させる手法です。
データの性質（尺度水準）の違い
・リッカート尺度
統計学上は項目の順位のみを示す「順序尺度」として定義されます。
（※実務上は間隔尺度と見なすケースも多いです）
・SD法
一般的に各段階の間隔が等しい「間隔尺度」と見なされ、より高度な統計解析（因子分析など）を適用しやすい性質を持っています。
調査目的に応じた使い分けの基準
このように、単一の評価軸で回答者の態度の強さをストレートに測りたい場合はリッカート尺度が適しています。一方で、ブランドや商品、企業などが持つ感覚的なイメージや潜在的な印象を多角的に測定・可視化したい場合は、SD法が適しています。
両者は得られるデータの性質やアプローチが異なるため、調査の狙いに合わせて最適に使い分ける必要があります。
まとめ
リッカート尺度とは、アンケート調査において回答者の意見や態度の強さを段階的に測定する手法です。回答者の細かな意識を把握しやすく、集計・分析が容易であるというメリットがある一方で、回答が中央に偏りやすいといった特性上の留意点も存在します。
効果的なアンケートを実施するためには、評価基準を明確にした質問文の作成や、調査目的に応じた適切な段階数の設定が欠かせません。収集したデータに対して、単純集計やクロス集計、平均値の算出といった分析を行うことで、現状の課題解決や次の施策に向けた、意思決定に役立つ具体的なデータを得ることができるでしょう。
