女性の13％【サンプルデータ数640人】で発生している「お酒をよく飲む」食スタイルを63項目で徹底的に分析。2ページに凝縮しました（SAMPLE例は画像4-5） 【サマリー（画像2）】 ・「お酒をよく飲む」は全世代で一定の発生率 ・食生活8因子スコアは各10ポイント化で見える化。チャートの外側に大きいほど指向の強さを示します ・「刺さる」関連ワードはTOP20をリストアップ ・オリジナルの可視化チャートで最適化マーケティングのための考察をサポートします 【マニュアル（画像3）】 分析結果はオリジナルの可視化チャートも含めて標準化・可視化。直感的に理解しやすくテーマどうしの比較考察もかんたんスピーディです ・食生活ポートフォリオ　：食習慣を「規則正しさ指向」と「ヘルシー指向」でタイプ判別。 ・対角は第9因子として「ヘルシーで規則正しい食生活意識」をあらわします。 マニュアルは弊社サイト（画像のＱＲコードから）で無料ダウンロードできます。 【用途】 企画開発・販促コンテンツづくり・スタッフ教育など。 情報収集前の仮説づくりやお手持ちのデータの検証にも。 ビッグデータのエビデンス付きでご活用いただけます。 生成AIのプロンプトデータとして利用できます（別途料金メニューをご用意しています） 【統計精度】 ひとりひとりの女性に300項目以上の悩みや意識を聞く形で収集したデータです。 美容・健康・食生活・ライフスタイルの悩みや意識間の関連性（動線）を詳細に考察できます。 有効サンプル母集団（データベース）は5,000人以上。 （2025年上期更新の最新データ） 推定誤差は5％以内。 20-74才の10年齢層×各500人で等分構成し推計精度を高めています。 【別途料金メニュー】 年齢層による絞り込みシートの作成などのカスタマイズに対応しています。 解析やコンテンツづくりなど、生成ＡＩのプロンプト用テキストデータの提供にも対応しています。 ご興味がある方は【CONTACT】よりお問い合わせください。

女性の40％【サンプルデータ数2,060人】で発生している「おやつをよく食べる」食スタイルを63項目で徹底的に分析。2ページに凝縮しました（SAMPLE例は画像4-5） 【サマリー（画像2）】 ・「おやつをよく食べる」は全世代で一定の発生率 ・食生活8因子スコアは各10ポイント化で見える化。チャートの外側に大きいほど指向の強さを示します ・「刺さる」関連ワードはTOP20をリストアップ ・オリジナルの可視化チャートで最適化マーケティングのための考察をサポートします 【マニュアル（画像3）】 分析結果はオリジナルの可視化チャートも含めて標準化・可視化。直感的に理解しやすくテーマどうしの比較考察もかんたんスピーディです ・食生活ポートフォリオ　：食習慣を「規則正しさ指向」と「ヘルシー指向」でタイプ判別。 ・対角は第9因子として「ヘルシーで規則正しい食生活意識」をあらわします。 マニュアルは弊社サイト（画像のＱＲコードから）で無料ダウンロードできます。 【用途】 企画開発・販促コンテンツづくり・スタッフ教育など。 情報収集前の仮説づくりやお手持ちのデータの検証にも。 ビッグデータのエビデンス付きでご活用いただけます。 生成AIのプロンプトデータとして利用できます（別途料金メニューをご用意しています） 【統計精度】 ひとりひとりの女性に300項目以上の悩みや意識を聞く形で収集したデータです。 美容・健康・食生活・ライフスタイルの悩みや意識間の関連性（動線）を詳細に考察できます。 有効サンプル母集団（データベース）は5,000人以上。 （2025年上期更新の最新データ） 推定誤差は5％以内。 20-74才の10年齢層×各500人で等分構成し推計精度を高めています。 【別途料金メニュー】 年齢層による絞り込みシートの作成などのカスタマイズに対応しています。 解析やコンテンツづくりなど、生成ＡＩのプロンプト用テキストデータの提供にも対応しています。 ご興味がある方は【CONTACT】よりお問い合わせください。