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売上予測AIツールおすすめ13選|店舗開発向けの比較と選び方【2026】
2026/09/25
新規出店の成否は、その候補地でどれだけ売れるかを「出店前に」どこまで正確に見通せるかにかかっています。かつては熟練の店舗開発担当者の「経験と勘」に頼っていた売上予測も、いまやAIやGIS(地理情報システム:地図上にさまざまなデータを重ねて分析する仕組み)を活用した売上予測AIツールによって、誰もが一定の精度で行える時代になりました。
一方で、売上予測AIツールは種類が多く、採用しているアルゴリズム・提供形態・運営企業の性格がそれぞれ大きく異なります。自社の出店ペースや社内体制に合わないツールを選ぶと、「導入したが使いこなせない」「予測が現場の判断に活かせない」といったミスマッチが起こりがちです。
本コラムでは、チェーン企業の店舗開発担当者に向けて、代表的な売上予測AIツールおすすめ13選を、予測アルゴリズムの4タイプと提供形態の3タイプという2つの軸で比較・整理してご紹介します。特定のサービスを推奨するものではなく、各社の特徴を公平にお伝えすることを目的としています。
目次
- 売上予測AIツールの「4つのアルゴリズムタイプ」を比較して理解する
- ① 類似店検索(既存店舗との比較による売上予測)
- ② 統計解析(重回帰分析による売上予測)
- ③ 機械学習(AIによる高精度な売上予測)
- ④ ハフモデル(商圏の吸引力に基づく売上予測)
- 提供形態で選ぶ売上予測AIツールの3タイプ
- 【A】ノーコード型
- 【B】ベンダー構築型
- 【C】GIS付随型(商圏分析ツール一体型)
- 売上予測AIツール選びの重要ポイント|「モデルは作って終わりではない」
- 【比較一覧】売上予測AIツールおすすめ13選
- 【A】ノーコード型
- 【B】ベンダー構築型
- 【C】GIS付随型
- まとめ|売上予測AIツールは「精度」だけでなく「運用」で選ぶ
1. 売上予測AIツールの「4つのアルゴリズムタイプ」を比較して理解する
売上予測AIツールの中身を見極めるうえで、まず押さえておきたいのが予測アルゴリズム(予測の計算ロジック)です。大きく次の4タイプに分けられます。それぞれに得意・不得意があり、優劣ではなく「特性の違い」として理解することが大切です。
① 類似店検索(既存店舗との比較による売上予測)
出店候補地の商圏(店舗に来店が見込める地理的な範囲)や立地条件が、自社の既存店のうちどの店に近いかを探し出し、その類似店の実績をもとに売上を見積もる手法です。ロジックが直感的で説明しやすく、自社の店舗網が一定数あるチェーン店と相性が良いのが特長です。
② 統計解析(重回帰分析による売上予測)
売上に影響する複数の要因(商圏人口、競合数、前面交通量など)と売上の関係を数式にして、候補地の条件を当てはめて予測する手法です。重回帰分析とは、複数の要因から結果(売上)を予測する代表的な統計手法を指します。どの要因がどれだけ売上に効いているか(=寄与度)が明確で、社内説明や要因分析に向きます。比較的少ないデータでも成立しやすい反面、複雑な関係の表現には限界があります。
③ 機械学習(AIによる高精度な売上予測)
大量のデータからパターンをコンピューターが自動的に学習し、複雑な関係もとらえて高精度な予測を目指す手法です。データが豊富なほど威力を発揮しますが、予測の根拠が見えにくく「ブラックボックス」になりやすいという課題があり、近年は根拠(寄与度)を示せる「説明可能なAI」への対応が進んでいます。
④ ハフモデル(商圏の吸引力に基づく売上予測)
消費者が複数の商業施設のうちどこに行くかを、店舗の魅力度と距離から確率的に導く、立地論に基づく古典的で堅牢な手法です。競合を加味した商圏の奪い合い(=カニバリゼーション。自社店舗同士がお客様を奪い合う現象も含みます)の把握に強く、小売・大型店の出店計画で広く使われています。
※実際の各売上予測AIツールは、これら4タイプを単独で使うものもあれば、複数を組み合わせて使うものもあります。「AIツール」と一括りにされがちですが、中身のアルゴリズムを確認することが選定の第一歩です。
2. 提供形態で選ぶ売上予測AIツールの3タイプ(ノーコード型・ベンダー構築型・GIS付随型)
次に重要なのが、誰が予測モデルを作り、運用するのかという提供形態の違いです。本コラムでは次の3タイプに整理します。
【A】ノーコード型の売上予測AIツール
ユーザー自身が、プログラミングやデータサイエンスの専門知識なしに、画面操作だけで予測モデルを作成・運用できるタイプです(ノーコード=プログラミング不要という意味)。社内にノウハウを蓄積したいチェーン企業に向きます。
【B】ベンダー構築型の売上予測AIツール
提供企業(ベンダー)の専門家が、顧客ごとに専用の予測モデルを構築するタイプです。ユーザーはデータを預けるだけで済み、社内に分析人材がいない企業でも高精度な売上予測を導入しやすいのが特長です。
【C】GIS付随型(商圏分析ツール一体型)の売上予測AIツール
商圏分析GISツールの一機能として売上予測(ハフモデルやスコアリングなど)が組み込まれているタイプです。商圏分析と売上予測を1つの環境で完結させたい企業に向きます。
3. 売上予測AIツール選びの重要ポイント|「モデルは作って終わりではない」
売上予測で最も見落とされがちなのが、予測モデルは一度作れば終わりではなく、継続して運用・更新していくものだという点です。
出店を重ねれば新しい実績データが蓄積され、消費者の行動や競合環境も変化します。作った時点では高精度だったモデルも、放置すれば徐々に実態と乖離していきます。だからこそ、「出店後の実績を取り込んでモデルを更新できるか」「その運用を誰が支えるのか」が、売上予測AIツール選定の実務上きわめて重要になります。
この観点から、ツールの機能そのものと同じくらい重視すべきなのが、提供企業の信頼性です。次の4点をチェックすることをおすすめします。
- 企業の歴史・専門性 — 商圏分析やデータ分析にどれだけの蓄積があるか
- 信頼性・セキュリティ — セキュリティ認証(ISMS/ISO27001、プライバシーマークなど)の取得状況
- 導入実績 — 同業種・同規模のチェーン店での実績があるか
- 運用支援体制 — 導入後に伴走し、モデルの更新や活用を支えてくれるか
売上予測AIツールは長く付き合う「パートナー」です。単年度の精度だけでなく、数年単位で運用を支えてもらえるかという目線で見ることをおすすめします。
4. 【比較一覧】売上予測AIツールおすすめ13選|店舗開発・出店支援サービス
以下、13のサービスを、前述の「アルゴリズム4タイプ」「提供形態3タイプ」を明記しながら、提供形態別にご紹介します。掲載順はオススメ順位を意図するものではありません。
【A】ノーコード型の売上予測AIツール
ユーザー自身が画面操作だけで予測モデルを作成・運用できるタイプです。
THE NOVEL®(技研商事インターナショナル株式会社)|機械学習と重回帰を同時実行するノーコード型売上予測AI
「チームでできる分析体験」を掲げるWeb(SaaS=クラウドで提供されインストール不要のソフト)型の分析基盤で、その第一機能が売上予測AIです。
アルゴリズム:機械学習(AI)+統計解析(重回帰)を同時実行し自動比較
主な使用データ:ユーザーは3つのデータで開始可、同社の商圏データを自動付与
企業・運用・価格:商圏分析・GISの専業企業(後述のMarketAnalyzer®を提供)。部門横断でロジックを標準化しPDCAを回す運用を想定。1カ月無料トライアルあり。価格は要問い合わせ。
Deep Predictor(AI CROSS株式会社)|誰でも使えるノーコード型の予測AI
「あらゆる予測を、誰でも簡単に」を掲げる、現場担当者向けのノーコード予測AI・意思決定支援SaaSです。
アルゴリズム:機械学習(AI/複数アルゴリズムを自動で選ぶAutoML=最適なAIモデルを自動構築する技術)
主な使用データ:予測対象+説明変数のデータ表。気象・カレンダー・人口統計を自動連携
企業・運用・価格:SaaS事業を展開。第三者機関認定を取得、運営企業はISMS・プライバシーマークを取得。価格は見積制、初期構築は最短約1カ月。
【B】ベンダー構築型の売上予測AIツール
提供企業(ベンダー)の専門家が、顧客ごとに専用の予測モデルを構築するタイプです。
SalesSensor(株式会社True Data)|ID-POSビッグデータを活かす小売業向け新店売上予測AI
小売業向けの新店売上予測AIで、DATAFLUCTと共同開発。専門人材がなくても高精度予測を狙います。
アルゴリズム:機械学習(AI/要因が見えるホワイトボックス志向)
主な使用データ:自社の売上実績・店舗設備、競合店、外部オープンデータ(人口・駅乗降客数・世帯年収・人流など)
企業・運用・価格:約6,000万人規模のID-POS(会員ID付き購買データ)基盤を運営。ISMS/ISO27001・プライバシーマーク・DX認定を取得。ユーザーはデータ連携のみで社内にデータ分析人材が不要。
Speed ANSWER(プロパティデータサイエンス株式会社)|データで進化する新規出店向け売上予測クラウド
既存店データと商圏データの相関を分析する、新規出店向けクラウド予測サービスです。「データが貯まるほど精度が進化する成長型クラウド」を掲げます。
アルゴリズム:予測式構築(統計解析寄り。具体的手法名は公式サイトでは非公開)
主な使用データ:既存店データ、商圏データ、GPS等のオルタナティブデータ(従来の統計以外の代替データ)
企業・運用・価格:熟練店舗開発者のノウハウをモデル化。契約後は追加データを受領し随時バージョンアップ。価格・トライアルは公式サイトでは要問い合わせ。
AI店舗開発(店舗流通ネット株式会社)|飲食店特化の出店売上予測システム
飲食店に特化し、物件情報の入力だけで出店候補地の月商を予測するシステムです。
アルゴリズム:機械学習(AI)
主な使用データ:4,000店超の売上情報、1,600件超の物件実績、約750項目の商圏情報、入力12項目
企業・運用・価格:飲食店の出店支援に長く携わる企業。価格はチケット制で公開(ベーシック55,000円/スタンダード88,000円・税込、初期・月額なし)。1回無料キャンペーンあり。
売上予測AIモデリングサービス(昭文社ホールディングス/株式会社マップル)|地図会社が作る専用売上予測モデル
顧客のデータを預かり、専用の売上予測モデルを構築してシミュレーターとして提供するサービスです。
アルゴリズム:機械学習(AI)を活用しつつ統計的目線を重視(従来の重回帰・ハフモデルとは異なるとする)
主な使用データ:既存店売上、店舗物件、商圏・統計・地理情報
企業・運用・価格:地図・地理情報に強みを持つグループ。運用はWebアプリで物件を入力し即時解析。導入は最短約3カ月、価格は個別見積もり。
SENSY GeoScope(SENSY株式会社)|出店・改装・閉店判断を支えるSaaS型売上予測ツール
「店舗開発でのロス削減」を掲げるSaaS型の店舗分析ツールです。新店・既存店の売上予測で出店・改装・閉店判断を支援します。
アルゴリズム:機械学習(AI/独自の高精度AIモデル。具体的手法名は公式サイトでは非公開)
主な使用データ:自社顧客ペルソナ、商圏情報
企業・運用・価格:AIを核とする企業。ISO/IEC 27001:2022を取得。価格・トライアルは公式サイトでは要問い合わせ。
思遠(シオン)(HuRAid株式会社)|店舗開発業務をトータル支援する売上予測AI
データ管理・店舗診断・売上予測・BI(データを可視化し意思決定を支援する仕組み)を統合した、店舗開発業務のトータルサポートAIです。
アルゴリズム:機械学習(AI)+類似店検索(類似店舗探索AI)。寄与度を可視化
主な使用データ:国勢調査、人流データ、競合、売上、店舗基本データ
企業・運用・価格:AIの専門家が顧客ごとに専用モデルを作成。データ受領から最短1カ月で利用開始。導入20社超。価格は要問い合わせ。
AI Area Marketer(株式会社創場パートナーズ)|全国ポテンシャル可視化から売上予測まで一気通貫
全国のポテンシャル可視化から商圏分析・売上予測までを1つのプラットフォームで完結する自社開発AIです。
アルゴリズム:機械学習(AI)+統計解析(183変数から選抜した回帰モデル、寄与度提示)。内製化研修も提供
主な使用データ:既存店実績、国勢調査・人流・用途地域(都市計画上の土地利用区分)・地価、全国店舗DB(33万店・849チェーン)
企業・運用・価格:出店戦略支援の企業。出店後の実績でモデルを更新する仕組みを掲げる。初回相談無料、既存店を預かってのデモあり。価格は見積り。
【C】GIS付随型(商圏分析ツール一体型)の売上予測AIツール
商圏分析GISツールの一機能として売上予測が組み込まれているタイプです。
gleasin(エムディー株式会社)|類似店検索×AIの商圏分析・売上予測ツール
地図上にピンを置くと約5秒で立地データを算出し、成功店に類似する立地を発見して提案資料に出力できる商圏分析・売上予測ツールです。
アルゴリズム:類似店検索+機械学習(AI)
主な使用データ:消費者クラスター、GPS人流(125mメッシュ=地域を格子状に区切った単位・時間帯別)、競合店、地図、自社ブランドデータ
企業・運用・価格:東京大学・山崎研究室との共同研究に基づくAIを開発。無料トライアル・無料相談あり。価格は要問い合わせ。セキュリティは基本方針・プライバシーポリシーを掲示(正式認証は公式サイトでは確認できず)。
MarketAnalyzer® 5(技研商事インターナショナル株式会社)|ハフモデル・重回帰モデル搭載の商圏分析GIS×売上予測
導入3,000社超の商圏分析GISツールです。生成AIが地域特性を要約する「商圏レポートAI」を搭載しています。
アルゴリズム:ハフモデル(グラビティモデル=ハフモデルを発展させた吸引力ベースの予測)+統計解析(相関・多変量解析)
主な使用データ:国勢調査、商業統計、昼間人口(昼間にその地域にいる人口)、将来人口、年収階級、消費支出、消費者プロファイル、GPS/Wi-Fi人流、地図
企業・運用・価格:商圏分析・GISの専業企業。分析のコツ(レシピ)やプロセス設計まで支援する伴走型体制。無料トライアルあり。価格は初期+年間ライセンス制。
MarketPlanner(株式会社パスコ)|人流データで商圏を可視化するクラウド型GIS売上予測
人流データで商圏を可視化するクラウド型GISです。30店舗以上を展開し出店加速を検討する企業を主な対象としています。
アルゴリズム:類似店検索(クラウド版)+ハフモデル(Desktop版)
主な使用データ:人流データ、既存店情報、統計データ、地図データ
企業・運用・価格:1949年設立の空間情報大手。全社でISO/IEC 27001・27017・プライバシーマーク等を取得。月額に地図・データ更新等を含む。価格は初期30万円+月額9.6万円〜(税別)。
ArmBox(株式会社ゼンリンマーケティングソリューションズ)|出店から店舗運営まで一元化するクラウド型GIS
出店〜運営〜販促を一元化するクラウド型GISです。売上予測は「物件売上シミュレーション」オプションとして提供されます。
アルゴリズム:売上予測はオプション(別途ロジックが必要。手法は公式サイトでは非公開)
主な使用データ:人口・世帯(住基)、人流データ、家計関連、顧客居住データ、地図
企業・運用・価格:地図大手ゼンリンのグループ企業。ISMS/ISO27001・プライバシーマークを取得。無料トライアルあり。価格は初期10万円〜+月額6万円/50ID。
売上予測AIツール13選 比較一覧表
※2026年9月時点の情報です。最新情報は各社HPをご参照ください。
| 製品名 | 提供会社 | アルゴリズム | 提供形態 | 価格目安 | 無料トライアル | セキュリティ認証 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| THE NOVEL® | 技研商事インターナショナル | 機械学習+統計解析(重回帰) | 【A】ノーコード型 | 要問い合わせ | あり(1カ月) | ISMS |
| Deep Predictor | AI CROSS | 機械学習(AutoML) | 【A】ノーコード型 | 見積制 | — | ISMS・プライバシーマーク |
| SalesSensor | True Data | 機械学習(ホワイトボックス志向) | 【B】ベンダー構築型 | — | — | ISMS・プライバシーマーク・DX認定 |
| Speed ANSWER | プロパティデータサイエンス | 統計解析寄り(手法名非公開) | 【B】ベンダー構築型 | 要問い合わせ | 要問い合わせ | — |
| AI店舗開発 | 店舗流通ネット | 機械学習 | 【B】ベンダー構築型 | チケット制(55,000円〜・税込) | あり(1回無料) | — |
| 売上予測AIモデリングサービス | 昭文社HD/マップル | 機械学習+統計的目線 | 【B】ベンダー構築型 | 個別見積もり | — | — |
| SENSY GeoScope | SENSY | 機械学習(手法名非公開) | 【B】ベンダー構築型 | 要問い合わせ | 要問い合わせ | ISO/IEC 27001:2022 |
| 思遠(シオン) | HuRAid | 機械学習+類似店検索 | 【B】ベンダー構築型 | 要問い合わせ | — | — |
| AI Area Marketer | 創場パートナーズ | 機械学習+統計解析 | 【B】ベンダー構築型 | 見積り | デモあり | — |
| gleasin | エムディー | 類似店検索+機械学習 | 【C】GIS付随型 | 要問い合わせ | あり | —(基本方針掲示) |
| MarketAnalyzer® 5 | 技研商事インターナショナル | ハフモデル+統計解析 | 【C】GIS付随型 | 初期+年間ライセンス制 | あり | ISMS |
| MarketPlanner | パスコ | 類似店検索+ハフモデル | 【C】GIS付随型 | 初期30万円+月額9.6万円〜 | — | ISO 27001・27017・プライバシーマーク |
| ArmBox | ゼンリンマーケティングソリューションズ | オプション(手法非公開) | 【C】GIS付随型 | 初期10万円〜+月額6万円/50ID | あり | ISMS・プライバシーマーク |
5. まとめ|売上予測AIツールは「精度」だけでなく「運用」で選ぶのが失敗しない選び方
売上予測AIツールは、アルゴリズム(類似店検索/統計解析/機械学習/ハフモデル)と、提供形態(ノーコード型/ベンダー構築型/GIS付随型)の組み合わせで性格が大きく変わります。自社に分析人材がいるかどうか、商圏分析と一体で使いたいか、どの業態・出店ペースかによって、最適な選択は異なります。
そして忘れてはならないのが、売上予測モデルは作って終わりではなく、継続して運用・更新していくものだという視点です。ツールの機能に加えて、提供企業の歴史・専門性・信頼性(セキュリティ認証など)・導入実績・運用支援体制まで含めて、長く付き合えるパートナーかどうかを見極めることをおすすめします。
まずは各社の無料トライアルや相談・デモを活用し、自社のデータで実際に試してみることが、失敗しない売上予測AIツール選びの近道です。
監修者プロフィール
市川 史祥
技研商事インターナショナル株式会社
取締役 CMO シニアコンサルタント
一般社団法人LBMA Japan 理事
ロケーションプライバシーコンサルタント
流通経済大学客員講師/共栄大学客員講師
統計士/医療経営士/介護福祉経営士
Google AI Essentials/Google Prompt Essentials

1972年東京生まれ。早稲田大学政治経済学部卒業。不動産業、出版社を経て2002年より技研商事インターナショナルに所属。 小売・飲食・メーカー・サービス業などのクライアントへGIS(地図情報システム)の運用支援・エリアマーケティング支援を行っている。わかりやすいセミナーが定評。年間講演実績90回以上。
電話によるお問い合わせ先:03-5362-3955(受付時間/9:30~18:00 ※土日祝祭日を除く)
Webによるお問い合わせ先:https://www.giken.co.jp/contact/
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