売上拡大支援

売上拡大支援

売上を伸ばす、確かな戦略があります。

私たちの強みは「診断力」

当社のコンサルティングの根幹にあるのは、
“診断力”です。

単に表面の課題に対処するのではなく、「なぜそれが起きているのか？」という本質に迫ります。
そのために活用しているのが、データサイエンスをコアとした分析技術。

例えるなら、他社がレントゲンで問題をぼんやりと捉えるのに対し、私たちは
MRIのように細部まで精緻に構造を捉え、極めて早く原因を特定する。

・私たちは、現象に対して「おそらくこれが原因である」と素早く仮説を立て、データによってそれを検証します。
そのうえで、ズレのない、ピンポイントな処方箋を提示し、無駄なことを一切させることなく、問題の“核”だけを的確に動かしていきます。

この“見立ての正確さ”と“無駄のなさ”こそがF6 Designの最大の差別化ポイントです。

分析のアプローチと活用実例

全体の視聴者評価を感情別にマッピング

感情評価を左右する要因（X軸：変数寄与度、
Y軸：因果強度）を示したものです。

データを正規化したうえで、視聴者の反応に
最も影響を与える変数を抽出。

不要なノイズや重複要因を除去し、
本質的なインサイトだけを可視化できます。

全体の視聴者評価を感情別にマッピング

縦軸は「感情の深さ」、横軸は
「情報的価値・構成的満足度」などを示す。

右上：「自分に役立つ／知識が得られた」
左下：「つまらない／不愉快」
感情ごとの分布と、どの評価軸が企業イメージに
貢献したかを立体的に把握できます。

全体の視聴者評価を感情別にマッピング

縦軸は「感情の深さ」、横軸は「情報的価値・
構成的満足度」などをこちらは「ポジティブ・ネガティブ」
の評価ワードを座標上にプロットしたもの。

例えば「笑えた」は比較的中立、「感動した」
「意外性があった」は情報的価値に直結
「つまらなかった」「不愉快」は左下に集中し、
改善インパクトの高い領域→ 感情が“どこでつまづいたのか

企業別クラスタリングと分布

色別に6社をマッピングした図です。

A社（赤）：情報は多いが感情的な深まりは弱め
D社（水色）：共感性・テンポ感で高評価
F社（黄緑）：内容は濃いがやや
ネガティブな声も多く改善余地あり

→ 各社の特性が一目で把握でき、
「何をどう改善すべきか」の根拠が得られます。

分析のアプローチと活用実例

全体の視聴者評価を感情別にマッピング

感情評価を左右する要因
（X軸：変数寄与度、Y軸：因果強度）
を示したものです。

データを正規化したうえで、
視聴者の反応に
最も影響を与える変数を抽出。

不要なノイズや重複要因を除去し、
本質的なインサイトだけを
可視化できます。

全体の視聴者評価を感情別にマッピング

縦軸は「感情の深さ」、横軸は
「情報的価値・構成的満足度」
などを示す。

右上：「自分に役立つ／知識が得られた」
左下：「つまらない／不愉快」
感情ごとの分布と、どの評価軸が
企業イメージに貢献したかを
立体的に把握できます。

全体の視聴者評価を感情別にマッピング

縦軸は「感情の深さ」、横軸は
「情報的価値・構成的満足度」などを
こちらは「ポジティブ・ネガティブ」
の評価ワードを座標上にプロットしたもの。

例えば「笑えた」は比較的中立、
「感動した」「意外性があった」は
情報的価値に直結「つまらなかった」
「不愉快」は左下に集中し、改善インパクト
の高い領域→ 感情が“どこでつまづいたのか