需要予測にAIを活用する具体的なやり方とは？
メリット・活用事例・出店応用まで解説

売上予測・出店判断の精度と納得感を両立する次世代AIプラットフォーム「THE NOVEL」

AI需要予測の「ブラックボックス化」や「導入の難しさ」という課題に対し、技研商事インターナショナルが開発した解決策が、売上予測AIソリューション「THE NOVEL（ザ・ノベル）」です。

■ 業界初！重回帰分析×機械学習の「デュアルモデル」で高精度と説明性を両立
THE NOVELは、従来の統計分析である重回帰分析と、最新の機械学習アルゴリズムを同時に走らせる業界初のデュアルモデル構造を採用しています。「なぜその数値になるのか」の説明性を保ったまま、AIによる高い予測精度を同時に実現します。

■ 脱・属人化。職人技の売上予測ノウハウを組織の「データとロジック」へ資産化
これまで特定のベテラン社員に頼っていた店舗の売上予測ノウハウをルール化。データサイエンスの専門知識がなくても、直感的な操作で高度な予測モデルを生成できます。

■ 生成AI連携・自動レポート機能で分析から社内報告までの工数を大幅削減
生成AI技術を組み込むことで、予測結果の背景にある主要要因を自動でテキスト解説。「なぜこの新規物件を推奨するのか」といった役員会向けの報告レポート作成にかかる時間を削減します。

■ 豊富で高度なエリアデータ（人流・ライフスタイル・商圏）とのシームレスな結合
当社の商圏分析GIS『MarketAnalyzer® 5』や、GPS位置情報分析ツール『KDDI Location Analyzer』で培った豊富な商圏・人流データベースと直接連携。予測精度を左右する高度な特徴量を手間なくモデルに組み込めます。

AI需要予測・売上予測ツール導入の4ステップ

AI需要予測・売上予測ツールを実務に定着させるための推奨プロセスです。

Step 1: 予測目的の整理と既存店舗データの収集
「新規店舗の売上予測」「既存店の需要補正」など目的を明確にし、過去の店舗売上データやPOS実績を準備します。

Step 2: 商圏データ・人流データの追加とモデル構築
自社データに出店地域の商圏データやGPS人流データを掛け合わせ、AIモデルの初期構築（PoC：概念実証）を行います。

Step 3: 重回帰モデルとAIモデルの比較検証（納得感の醸成）
従来の重回帰モデルとAIモデルの数値を比較し、予測誤差の改善度と要因（インパクトの大きかった変数）を現場で確認・検証します。

Step 4: 現場・役員会への共有と継続的なモデルアップデート
可視化された予測根拠をもとに社内合意を形成。運用開始後も定期的に最新の販売データや人流データを追加学習させ、モデルの精度を維持・向上させます。

まとめ：需要予測×AIを成功させるカギは「やり方」と「説明性」にある

AIを活用した需要予測は、大量のデータと複雑な要素を同時に処理し、店舗の需要や売上を高精度に割り出すための非常に強力な道具です。

しかし、単に精度の高いAIを導入するだけでは現場での運用は成功しません。失敗を防ぐカギは、「人流や商圏データといった質の高い特徴量を組み込むこと」、ポイントは「社内や現場が納得できる説明可能なモデル（仕組み）を選ぶこと」にあります。

「需要予測AIの導入で失敗したくない」「店舗の売上予測や出店判断の精度と社内納得感を高めたい」とお考えの多店舗チェーン企業様・支援代理店様は、ぜひ技研商事インターナショナルのソリューションをご活用ください。

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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。

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