Employee Satisfaction Survey System

Build a NocoBase app — Employee Satisfaction Survey System: an eNPS gauge, a dimension heatmap, and a grid of feedback cards. Match the layout and signature visuals of this reference prototype: https://static-docs.nocobase.com/solution/templates/14-satisfaction-survey.html

はじめに

お気に入りの AI Agent と NocoBase を使って、従業員満足度調査システムを素早く構築しましょう。eNPS・全体的な満足度・回答率・従業員エンゲージメント・さまざまな満足度ディメンション・部門別の差異・自由記述フィードバックを分析できる、カスタマイズ可能で信頼性が高く、継続的に進化するシステムです。

下記のプロンプトをそのままコピーして AI Agent に渡すと、NocoBase 上で満足度調査システムの基本構造を自動生成できます。その後はノーコード UI から指標・ディメンション・グラフ・フィードバックページを自由に調整してください。

このシステムは、従業員エンゲージメント調査・四半期満足度調査・組織の健全性チェック・チームの雰囲気評価・マネジメントへのフィードバック・報酬・福利厚生に関するフィードバック・従業員体験の分析といったシナリオに最適です。

満足度の主要指標とトレンド：

部門別ヒートマップと自由記述のセンチメント分布：

代表的な従業員フィードバック：

AI 従業員が分析レポートと改善提案を生成：

従業員満足度調査システムが解決する課題

従業員満足度調査の難しさは、アンケートを回収することではありません。大量の評点と自由記述フィードバックを、明確で比較可能かつ継続的に追跡できる組織インサイトへと変換することです。

通常のフォームだけで回答を収集している場合、HR は eNPS・平均スコア・回答率・エンゲージメントを手作業で計算し、部門別・ディメンション別の結果も別途集計しなければなりません。自由記述の回答が増えるほど、従業員全体のセンチメントや頻出する問題点をすばやく把握することも難しくなります。

このシステムを使えば、eNPS・全体的な満足度・回答率・エンゲージメントといった主要指標を一か所で確認しながら、ワークライフバランス・マネジメントとリーダーシップ・成長と育成・報酬と福利厚生・チームの協力・企業文化・役割への共感といったディメンションを分析できます。

満足度のトレンドも表示されるため、チームは四半期ごとや調査の回次をまたいで結果を比較できます。部門×ディメンションのヒートマップにより、どのチームやディメンションのパフォーマンスが低いかが視覚的に示され、マネージャーは注意が必要な領域をすばやく特定できます。

自由記述の回答については、システムがポジティブ・混合・ネガティブにセンチメントを分類し、代表的な従業員フィードバックを役職・部門・関連ディメンション・評点とともに表示するため、定量データと従業員のリアルな声を結びつけることができます。

主な機能

従業員満足度の主要指標

• eNPS 分析： 従業員純推奨指数を自動計算し、推奨者・中立者・批判者の割合を表示します。
• 全体満足度： すべての調査ディメンションの平均評点を集計し、従業員体験の全体像をすばやく把握できます。
• 回答率とエンゲージメント： 実際の回答者数・調査の回答率・従業員エンゲージメント指数を表示し、調査結果の代表性を判断します。

満足度ディメンション分析

• 多次元評点： ワークライフバランス・マネジメントとリーダーシップ・成長と育成・報酬と福利厚生・チームの協力・企業文化・役割への共感などのディメンションを分析します。
• 低評点問題の特定： ディメンションスコアを使って、従業員満足度が低い領域をすばやく特定します。
• 強みの発見： チームの協力・企業文化など、パフォーマンスが高い領域を特定し、マネジメント改善の参考にします。

調査トレンドの比較

• サイクルをまたいだトレンド： 四半期や調査の回次をまたいで、全体満足度・eNPS・エンゲージメントの変化を比較します。
• 改善効果の追跡： マネジメント施策を実施したあと、各指標が継続的に改善しているかを観察します。
• 長期データの蓄積： 過去の調査結果を保持し、継続的に比較可能な従業員体験の記録を積み上げます。

部門×ディメンションのヒートマップ

• 部門間の比較： Engineering・Sales・Marketing・HR・Finance などの部門の満足度パフォーマンスを比較します。
• ディメンションのクロス分析： ヒートマップで各部門のすべての調査ディメンションの平均スコアを表示します。
• 注目すべき部門の特定： 特定の部門における報酬・マネジメント・成長・業務負荷に関する顕著な問題をすばやく把握します。

設問ごとのスコア分布

• 設問別の分析： 各設問の 1 から 5 の回答分布と平均スコアを表示します。
• 意見の二極化の検出： 従業員のフィードバックが比較的均一なのか、高評点と低評点に明確に分かれているのかを判断します。
• 重要設問の追跡： マネジメントのコミュニケーション・業務負荷・キャリア開発・会社を推薦する意欲に関する設問に焦点を当てます。

自由記述フィードバック分析

• センチメントの分類： 自由記述のフィードバックをポジティブ・混合・ネガティブに分類し、それぞれの割合を集計します。
• フィードバックテーマの整理： チームの協力・マネジメントとリーダーシップ・成長と育成・企業文化などのディメンション別に従業員のコメントを整理します。
• 代表的なフィードバックの表示： コメント本文・従業員の役職・部門・センチメントラベル・評点を含むフィードバックカードを確認できます。

AI を活用した分析とレポート生成

• AI によるセンチメント認識： 自由記述の回答のセンチメントを自動分析し、手作業での 1 件ずつの分類作業を減らします。
• AI による重要問題の抽出： 大量の従業員フィードバックから、頻出テーマ・主な課題・強みを要約します。
• AI による改善提案： eNPS・ディメンションスコア・部門間の差異を組み合わせ、従業員満足度の分析と次のアクション提案を生成します。

AI と NocoBase で従業員満足度調査システムを構築する理由

従業員満足度調査の目的は、チームが継続的に結果を比較し、問題を発見し、部門別・調査サイクル別の履歴データを蓄積できるようにすることです。

普通のバイブコーディングでゼロから調査ページを生成しても、通常はフォーム収集どまりです。eNPS の計算・ディメンションスコアリング・部門比較・トレンド分析・自由記述のセンチメント分類・フィードバックの表示はすべて追加開発が必要です。

NocoBase は調査・設問・回答・部門・役職・調査サイクルを連携させ、グラフ・ヒートマップ・フィードバックカードで分析結果を表示できます。チームも自社の組織構造や調査フレームワークに合わせてディメンション・評点方式・ページを調整できます。

AI はさらに自由記述の回答を深く扱えます。AI にフィードバックがポジティブ・混合・ネガティブのいずれかを自動判定させ、回答をマネジメント・成長・協力・文化などのディメンションに分類させることで、HR が大量のテキストを手作業で整理する手間を削減できます。

このように構築される従業員満足度調査システムは使い捨てのアンケートではなく、データを継続的に蓄積し、トレンドを比較し、チームの差異を分析し、改善効果を追跡する組織フィードバックシステムです。

FAQ

1. 従業員純推奨指数（eNPS）を自動計算できますか？

はい。従業員の「会社を推薦するか」という設問への評点に基づいて、推奨者・中立者・批判者を自動で区別し、eNPS スコアと各グループの割合を計算します。

マネージャーは最終スコアだけでなく、eNPS の変化が推奨者の減少から生じているのか、批判者の増加から生じているのかも把握できます。

2. eNPS 以外に確認できる主要指標は何ですか？

全体満足度・調査の回答率・従業員エンゲージメント・実際の回答者数も確認できます。

たとえば、満足度スコアが高くても回答率が低い場合、結果が全従業員を代表していない可能性があります。エンゲージメント指数は、積極的に取り組んでいる従業員がどれだけいるかを HR が判断するのに役立ちます。

3. 異なる満足度ディメンション別に結果を分析できますか？

はい。ワークライフバランス・マネジメントとリーダーシップ・成長と育成・報酬と福利厚生・チームの協力・企業文化・役割への共感などのディメンションを個別に集計できます。

全体の満足度スコア 1 つだけを見るより価値があります。問題が主にマネジメント・報酬・キャリア開発のどこから生じているかを正確に把握できるからです。

4. 部門間の満足度の差異を比較できますか？

はい。部門×ディメンションのヒートマップで、各部門のすべてのディメンションにおける平均スコアを表示します。

たとえば、ある部門はチームの協力でよいスコアを示していても、ワークライフバランスや報酬と福利厚生で明らかに低いスコアを示すことがあります。HR はそれをもとに、全社一律の施策ではなく、より的を絞った改善計画を策定できます。

5. AI は従業員の自由記述フィードバックを分析できますか？

はい。AI は自由記述の回答をポジティブ・混合・ネガティブなフィードバックとして識別でき、さらにマネジメント・成長・協力・文化・報酬などのディメンションに分類できます。

大量の回答から繰り返し登場する問題やポジティブなテーマを抽出し、HR が手作業で読んで分類する手間を削減できます。

6. AI は調査の結論と次のアクション提案を直接生成できますか？

はい。AI は評点・eNPS・部門間の差異・自由記述フィードバックを組み合わせ、従業員調査分析レポートと今後のアクションプランを生成できます。

たとえば、スクリーンショットのレポートはワークライフバランス・報酬・マネジメントの対応速度・キャリア開発などの優先課題を特定し、どの部門に特に注意が必要かを示し、改善アクションを提案します。

7. 従業員のフィードバックは匿名にできますか？

はい。調査ルールに応じて匿名または記名モードを設定できます。

匿名調査では、一般のマネージャーが特定の従業員を識別できないよう制限し、部門またはディメンション単位の集計のみ表示することができます。記名調査では、権限設定によって HR・部門リーダー・管理者が閲覧できる情報を決定します。

従業員が回答を送信する前に匿名ルールを明確に説明し、データの使われ方に対する懸念を払拭することが重要です。

8. 部門リーダーは自部門の調査結果のみ閲覧できますか？

はい。NocoBase はロールとデータスコープによる権限設定をサポートしています。

たとえば、部門リーダーは自部門の集計スコアとフィードバックのトレンドのみ閲覧でき、HR は部門横断の分析を確認でき、システム管理者が調査の設定を担うといった設計が可能です。サンプル数が非常に少ない部門については、フィードバックの内容から個人が特定されるリスクを低減するため、明細の表示を制限することもできます。

9. 誰が調査データを閲覧・変更したかを追跡できますか？

はい。必要に応じて操作履歴と監査ログを有効にすることで、調査の設定・結果の変更・権限の調整・レポートへのアクセスといった重要な操作を記録できます。

従業員調査は機密性の高い社内情報を扱うため、操作記録を残すことで企業がデータへのアクセス範囲を管理し、誤操作やデータに関する紛争が生じたときに追跡できます。

10. Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode でこのシステムの構築を支援できますか？

はい。Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode などの AI コーディングエージェントは NocoBase に接続し、プロンプトから調査・設問・回答・満足度ディメンション・分析ページを生成できます。

生成後も、HR は NocoBase のノーコード UI から設問・集計方式・権限・グラフを調整し続けられます。調査内容が変わるたびに再開発する必要はありません。

11. 通常のオンラインアンケートやバイブコーディングで生成した調査ページとの違いは何ですか？

通常のオンラインアンケートは一度きりのデータ収集に適しており、バイブコーディングも調査フォームをすばやく生成できますが、権限・履歴データ・サイクルをまたいだトレンド・部門比較・自由記述分析・アクセス監査は通常、別途処理しなければなりません。

NocoBase は調査・回答・部門・役職・過去のサイクルを 1 つのシステムに保持します。AI が分析と提案を担い、NocoBase がデータの関連付け・アクセス制御・長期的なメンテナンスを担当します。

12. このシステムは従業員満足度を長期的に追跡するのに適していますか？

はい。システムは四半期や年度をまたいで調査結果を蓄積し続け、eNPS・満足度・エンゲージメント・部門間の差異・自由記述テーマの変化を比較できます。

企業は必要に応じてシングルサインオン・権限管理・監査ログ・ワークフロー・通知・プラグイン拡張を有効にできます。使い捨ての調査ツールと比べ、適切なデータガバナンスを備えた長期的かつ比較可能な従業員フィードバックシステムの構築に格段に適しています。