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ノウハウ
ランダムフォレストで新規出店の売上予測はどう変わるか
2026/06/26
新規出店の売上予測において、これまで主流だった重回帰分析に限界を感じている店舗開発・経営企画のご担当者は少なくありません。変数間の複雑な関係や非線形なパターンを捉えきれず、「モデルの精度は高いはずなのに、実態と乖離する」という悩みは根強く存在します。
そうした課題を解決する機械学習アルゴリズムとして近年注目されているのが「ランダムフォレスト」です。多数の予測モデルを組み合わせるアンサンブル学習の一種であり、高い予測精度と実務での扱いやすさを兼ね備えています。
本コラムでは、アルゴリズムの仕組みを技術的な深みを抑えながらビジネス視点で解説し、多店舗チェーンの出店判断においてランダムフォレストがどのような役割を果たせるかを具体的にお伝えします。さらに、実務導入時に避けて通れない「落とし穴」と、それを解消するアプローチについても詳しく触れていきます。
目次
- 1. そもそも「ランダムフォレスト」とは何か
- 決定木という「1人の専門家」から、多数決する「委員会」へ
- 「ランダム」とは何がランダムなのか
- 2. 重回帰分析でなぜ「不十分」なのか—多店舗チェーンが直面するリアルな壁
- 業態・エリア・立地によって「変数の効き方」が変わる問題
- 出店実績が増えるほど重回帰モデルが歪む理由
- 外れ値・異常値に弱い重回帰の特性
- 3. ランダムフォレストが売上予測を開く4つのビジネスメリット
- メリット① 変数間の複雑な交互作用を自動的に学習する
- メリット② 「特徴量重要度」で出店判断の根拠を可視化できる
- メリット③ データのスケールや外れ値に対して頑健
- メリット④ 欠損値・不完全データへの耐性
- 4. 実務導入時に直面する「3つの落とし穴」と対処法
- 落とし穴① 学習データの「代表性」問題——自社の出店履歴は偏っている
- 落とし穴② 変数（特徴量）設計がモデル精度を決める
- 落とし穴③ モデルの「鮮度」管理——環境変化とモデル陳腐化
- 5. 多店舗チェーンにおけるランダムフォレスト活用の実践ステップ
- Step 1：予測ターゲットの定義
- Step 2：特徴量の収集と整備
- Step 3：モデルの学習・検証・チューニング
- Step 4：出店判断プロセスへの組み込み方
- 6. ランダムフォレストを「使いこなす」ために必要なもの
- 必要なデータインフラ—商圏データの質と量
- 内製 vs 外部活用—どちらが現実的か
- 7. ランダムフォレストの「さらに上」へ——売上予測AI「THE NOVEL」のご紹介
- ランダムフォレストより高精度なアルゴリズム「LightGBM」とは
- THE NOVELはLightGBMを採用した売上予測AIプラットフォーム
- THE NOVELが解消する実務上の課題
- 8. まとめ
1. そもそも「ランダムフォレスト」とは何か
決定木という「1人の専門家」から、多数決する「委員会」へ
ランダムフォレストを理解するうえで、まず「決定木」という概念を押さえる必要があります。決定木とは、「駅からの距離が500m以内か？」「昼間人口は3万人以上か？」といった条件を枝分かれさせながら、最終的な予測値（売上など）に行き着く予測モデルです。直感的でわかりやすい一方、データの微細な変動に過敏に反応する「過学習」を起こしやすいという弱点があります。
ランダムフォレストは、この決定木を「1本」ではなく「数百〜数千本」育てることで、その弱点を克服します。各決定木はそれぞれ異なるデータと異なる変数の組み合わせで学習し、最終的な予測値はすべての木の予測の平均（回帰の場合）または多数決（分類の場合）によって決定されます。
たとえるなら、1人の優秀な専門家の直感に頼るのではなく、多様な視点を持つ専門家委員会の合議制で意思決定するイメージです。委員それぞれの判断にはばらつきがあっても、集合知として平均を取ることで、個々の誤りが打ち消し合い、全体として安定した予測が得られます。
「ランダム」とは何がランダムなのか
「ランダムフォレスト」の「ランダム」は、2つの要素に由来します。
- 学習データのランダムサンプリング：各決定木は、全学習データからランダムに選んだ一部のデータ（ブートストラップサンプル）で学習します。同じデータを全木に使わないことで、過学習を防ぎます。
- 変数（特徴量）のランダムサンプリング：各分岐点において、全変数の中からランダムに選んだ一部の変数のみを候補として使います。これにより、特定の強い変数に依存する「似たような木」ばかりが作られることを防ぎ、多様性を確保します。
この「多様性を意図的に作り出す仕組み」こそが、ランダムフォレストを単なる決定木の集合と区別する核心です。偏った視点の専門家を集めるより、意図的に多様な背景・専門領域の人材を集めた委員会の方が、より公正な判断を下せるのと同じ原理です。
2. 重回帰分析でなぜ「不十分」なのか—多店舗チェーンが直面するリアルな壁
重回帰分析は、長年にわたって売上予測の主力手法として使われてきました。その使いやすさと解釈しやすさは今も大きな強みです。しかし、多店舗展開が進んだチェーン企業では、重回帰分析だけでは対応しきれない構造的な問題が生じてきます。
業態・エリア・立地によって「変数の効き方」が変わる問題
重回帰分析は、すべてのデータに対して「変数の効果が一定」という前提に立っています。たとえば「駅徒歩分数が1分延びると月商が◯万円下がる」というように、一つの係数がモデル全体に適用されます。
しかし現実の店舗開発では、同じ「駅からの距離」という変数でも、業態や出店エリアによってその影響は大きく異なります。都心のオフィス街に出店するランチ需要型の飲食店と、郊外ロードサイドの大型小売店では、「駅距離」の重要度はまったく異なるはずです。ショッピングモール内のテナントであれば、そもそも「駅距離」より「モールの集客力」が支配的な変数になります。
さらに、「競合店舗数」と「昼間人口」の組み合わせが売上に与える影響は、単純な足し算では表現できません。競合が多くても昼間人口が圧倒的に多ければ需要を吸収できる、という複合的な関係（交互作用）を重回帰分析は構造的に捉えにくいのです。
出店実績が増えるほど重回帰モデルが歪む理由
多業態・多エリア展開が進んだ企業ほど、「どのデータを1つのモデルに入れるか」という問題が深刻になります。全業態・全エリアのデータをひとつの重回帰モデルに投入すると、各業態・エリアの特性が平均化され、どのセグメントに対しても中途半端な精度しか出せないモデルになりがちです。
これを避けるため、業態別・エリア別にモデルを分けるアプローチをとることがありますが、今度はデータ数が少なくなりすぎて統計的に信頼できる係数が得られなくなります。店舗数が少ない新業態や新エリアへの出店では、そもそも学習データ自体が不足している、という悩みも出てきます。
ランダムフォレストをはじめとする機械学習モデルは、変数間の複雑な相互作用やセグメントごとのパターンを自動的に学習するため、こうした「業態・エリアの混在」に対してより柔軟に対応できます。
外れ値・異常値に弱い重回帰の特性
重回帰分析は、極端に売上が高い「旗艦店」や、逆に特殊な事情で極端に不振だった店舗の影響を受けやすいという特性があります。これらの外れ値がモデルの係数を歪め、一般的な出店候補地への予測精度を下げてしまいます。
ランダムフォレストは、各決定木が全データではなく一部のデータサンプルで学習するため、特定の外れ値がモデル全体に与える影響が分散・希釈されます。多様な店舗形態を持つ多店舗チェーンにとって、これは実務上の重要なメリットです。
| 手法 | 強み | 限界・課題 |
|---|---|---|
| 重回帰分析 | 解釈が容易、少ないデータでも機能、係数の説明がしやすい | 非線形・交互作用の捉えにくさ、業態/エリア混在に弱い、外れ値の影響を受けやすい |
| ランダムフォレスト | 非線形・交互作用を自動学習、外れ値に頑健、高い予測精度 | ブラックボックス性（ただし特徴量重要度で部分解消）、学習データ量の確保が必要 |
3. ランダムフォレストが売上予測にもたらす4つのビジネスメリット
メリット① 変数間の複雑な交互作用を自動的に学習する
ランダムフォレストを構成する個々の決定木は、「もし駅徒歩5分以内かつ競合店が2店以下かつ昼間人口が5万人超であれば、月商は約800万円」といった複合的な条件分岐を自動的に生成します。分析担当者がそのようなルールを手作業で設計・検証する必要はありません。
これは、「変数の組み合わせが売上に与えるパターン」が直感的に予測しにくい業態、あるいは多数の出店地点を持つ大規模チェーンにおいて特に威力を発揮します。変数の数が20〜50を超えるような高次元のデータでも、精度を落とさずに扱えることが実証されています。
メリット② 「特徴量重要度」で出店判断の根拠を可視化できる
機械学習モデルの最大の懸念の一つが、「なぜその予測値が出たのかわからない」というブラックボックス問題です。数千万円規模の出店投資を「AIがそう言っているから」では決断できません。
ランダムフォレストは、各変数が予測精度の向上にどれだけ貢献したかを示す「特徴量重要度（Feature Importance）」を算出できます。たとえば、「このモデルでは①昼間人口、②最寄り競合店との距離、③施設面積の順で売上への影響が大きい」という情報が得られます。
この情報は、単なる技術的な指標にとどまらず、「出店稟議書における根拠の提示」「現場の店舗開発担当者との合意形成」「投資対効果の説明責任」など、ビジネスの意思決定プロセス全体を支える材料になります。
メリット③ データのスケールや外れ値に対して頑健
重回帰分析では、変数のスケール（単位・桁数の違い）が係数の解釈に影響するため、データの正規化や標準化が欠かせません。また前述の通り、外れ値が全体の係数を歪める恐れがあります。
ランダムフォレストは、決定木が「閾値による条件分岐」をベースにしているため、変数のスケールに依存しません。正規化・標準化の前処理が不要であり、外れ値が複数の木に分散されることで影響も軽減されます。これは実務的なモデル構築の工数削減と、モデルの安定性向上の両方に寄与します。
メリット④ 欠損値・不完全データへの耐性
出店候補地のデータは、常に完全に揃っているわけではありません。物件情報が未確定だったり、特定エリアの人口統計データが更新されていなかったりするケースは、実務では珍しくありません。
ランダムフォレストは、欠損値を含むデータに対しても比較的堅牢に機能します。具体的には、欠損値を含む変数を使わない木も学習に加わることで、予測の安定性が保たれない状況を防ぎます。実装方法によっては欠損値を含むままモデル学習ができるライブラリも存在します。
4. 実務導入時に直面する「3つの落とし穴」と対処法
アルゴリズムとしての優秀さは疑いのないランダムフォレストですが、実際のビジネス現場でモデルを構築・運用しようとすると、純粋な技術論だけでは解決できない問題が生じます。多店舗チェーンの店舗開発・経営企画において特に注意が必要な「3つの落とし穴」を紹介します。
落とし穴① 学習データの「代表性」問題——自社の出店履歴は偏っている
ランダムフォレストをはじめとする機械学習モデルは、「学習データに含まれるパターンを再現する」という性質を持ちます。保存されたデータに偏りがあれば、モデルの予測も必然的に偏ります。
多くのチェーン企業で起きるのが「サバイバーバイアス」の問題です。過去の出店データには、業績不振で閉店した店舗の記録が欠けていたり、そもそも出店を検討したものの断念した候補地のデータが存在しなかったりします。つまり「出店して現存している店舗」に偏ったデータでモデルを学習させると、実態より楽観的な予測を出しやすいモデルが生まれます。
また、自社の既存店が集中しているエリアの特性（商圏環境・競合状況）は豊富に学習できても、未出店エリアの特性はデータとして存在しません。将来的に攻略したい新エリアに対して、どこまでモデルの予測を信頼できるかは、慎重に判断する必要があります。
対処法：閉店データ・断念した候補地データを可能な限り学習に含める。モデルの適用範囲（得意エリア・不得意エリア）を明示したうえで運用する。
落とし穴② 変数（特徴量）設計がモデル精度を決める
機械学習の世界には「Garbage In, Garbage Out（ゴミを入れればゴミが出る）」という格言があります。どれだけ高度なアルゴリズムを使っても、入力する変数の質と選択が貧弱であれば、予測精度は上がりません。
実務経験上、ランダムフォレストの予測精度を決める要素のうち、アルゴリズム自体の選択が占める割合は意外と小さく、むしろ「どのような変数（特徴量）を設計・選定するか」の方が精度に対して直接的・決定的な影響を持ちます。
多店舗チェーンの売上予測においては、以下のような変数カテゴリが精度向上に寄与することが多いです。
- 人口・世帯属性データ：商圏内の人口規模・年齢構成・世帯収入など
- 流動人口・GPS位置情報データ：実際の通行量・来訪者数・滞在時間など
- 競合・施設情報：競合店舗の数・距離・規模、周辺施設の種類と集客力
- 物件・店舗属性：売場面積・視認性・駐車場台数・家賃水準など
- 自社内部データ：過去の出店実績・売上実績・業態スペックなど
これらのデータを適切に組み合わせ、モデルにとって意味のある形に加工・設計することを「特徴量エンジニアリング」と呼びます。この工程が、実務において最も時間と専門知識を要する部分でもあります。
対処法：商圏データの専門ベンダーとの連携、またはGISツールを活用して地理的特徴量を自動生成する仕組みを整える。
落とし穴③ モデルの「鮮度」管理——環境変化とモデル陳腐化
ランダムフォレストで構築した売上予測モデルは、一度作れば永続的に使えるわけではありません。出店環境は常に変化しており、商圏の人口動態・競合の出退店・消費者行動の変容・社会情勢の変化によって、モデルが学習した「過去のパターン」と現実の間にズレが生じていきます。
実際、コロナ禍前のデータで構築された多くの売上予測モデルは、都市部の通勤者の回遊パターンや飲食業態への来客ロジックが根本から変わったことで、大幅な見直しを余儀なくされました。この経験は、モデルを「構築して終わり」にしてはならない、という教訓として広く共有されています。
モデルの精度を維持するためには、定期的（半年〜1年ごとが目安）に最新データを取り込んで再学習を行い、精度指標（実績値と予測値の乖離率など）を継続的にモニタリングする仕組みが不可欠です。
対処法：モデルの再学習サイクルを業務フローとして定義する。精度モニタリングの指標と閾値（「誤差率が◯%を超えたら再学習する」など）を事前に決めておく。
5. 多店舗チェーンにおけるランダムフォレスト活用の実践ステップ
ランダムフォレストによる売上予測モデルを実際の出店判断プロセスに組み込むには、以下の4ステップを順序立てて進めることが重要です。
Step 1：予測ターゲット of 定義
最初のステップは、「何を予測するか」を明確にすることです。これは技術的な問題ではなく、ビジネス上の意思決定と直結する問いです。
- 月商（月次売上）を予測するのか、年商を予測するのか
- 損益分岐点到達までの月数を予測するのか
- 開業1年目の年商を予測するのか、開業3年目以降の定常売上を予測するのか
予測ターゲットによって、学習に使うべきデータの構造や学習期間の設定が変わります。また、予測の「使い道」——出店稟議の基準値として使うのか、投資回収計算に使うのか——によって、求められる精度の水準も変わります。
Step 2：特徴量の収集と整備
変数の選定と加工がモデルの精度を大きく左右します。実務では「自社が持っている内部データ」と「外部から調達する商圏データ」を統合することが重要です。
内部データ（過去の出店実績・売上実績・店舗スペックなど）は自社システムから抽出します。外部データには、人口統計（国勢調査・住民基本台帳）、GPS流動人口データ、競合店情報、施設・建物情報などが含まれます。これらをGIS（地理情報システム）と組み合わせることで、「半径500m商圏内の競合店舗数」「徒歩10分圏内の昼間人口」といった地理的特徴量を効率的に生成できます。
Step 3：モデルの学習・検証・チューニング
収集・整備したデータでランダムフォレストモデルを学習させ、予測精度を評価します。精度評価には、モデルが未知のデータに対してどれだけ正確に予測できるかを測る「交差検証（クロスバリデーション）」を活用します。
精度の指標としてよく使われるのは以下の2つです。
- RMSE（平均二乗誤差の平方根）：予測値と実績値の差を二乗平均した値。単位が売上と同じ（円・万円）なので直感的に理解しやすいです。
- MAPE（平均絶対パーセント誤差）：予測誤差を実績値に対するパーセンテージで表したもの。「平均で◯%の誤差」という形で経営層への説明に使いやすい利点があります。
モデルの精度が目標水準に達しない場合は、変数の追加・削除、データの加工方法の見直し、ハイパーパラメータ（木の数・深さなど）の調整を行います。
Step 4：出店判断プロセスへの組み込み方
どれだけ精度の高い予測モデルが完成しても、実際の出店判断プロセスに組み込まれなければ意味がありません。特に重要なのは、「予測値の不確実性をどう扱うか」という設計です。
ランダムフォレストは、全決定木の予測値の平均だけでなく、予測値の分布（ばらつき）も確認することができます。予測値が「月商600万円〜900万円」という幅で提示される場合、意思決定者は最悪ケースでも損益分岐点を上回るかどうかを検証できます。
また、予測モデルの活用は出店可否の「自動判定」ではなく、あくまでも「定量的な材料の提供」として位置づけることが重要です。現地視察・物件交渉・競合動向などの定性情報と組み合わせ、最終的な判断は人間が行う—この原則を組織として明文化しておくことが、AIによる意思決定の落とし穴（過信・丸投げ）を防ぐことにつながります。
6. ランダムフォレストを「使いこなす」ために必要なもの
必要なデータインフラ—商圏データの質と量
ランダムフォレストによる高精度な売上予測を実現するためには、商圏データの「質」と「量」の両方が不可欠です。質とは「最新性・粒度の細かさ・業態との適合性」、量とは「カバーするエリアの広さ・変数の種類の豊富さ」を指します。
具体的には、国勢調査データや住民基本台帳などの公的統計に加え、スマートフォンのGPS位置情報を活用したリアルタイム性の高い流動人口データ、競合店舗の出退店情報などを継続的に更新・整備できる体制が求められます。These データをGISと連携させることで、地理的特徴量（商圏内の人口・競合・施設情報など）として効率的に生成・活用できます。
内製 vs 外部活用—どちらが現実的か
ランダムフォレストを用いた売上予測モデルの構築を自社で内製する場合、データサイエンティストの採用・育成、商圏データの調達・整備、モデルの継続的な更新・運用体制の構築など、相応のコストと時間が必要です。多くの多店舗チェーン企業では、分析専任の人材が1〜2名しかいないケースも珍しくなく、「モデル構築」より「現場の分析依頼対応」に工数が取られてしまうという実態もあります。
一方、専門ベンダーが提供する売上予測AIを活用する場合、豊富な商圏データベースとモデル構築のノウハウをそのまま使えるため、短期間での導入と高精度な予測が期待できます。さらに、モデルの更新やデータの整備をベンダー側が担う場合、社内リソースの負担を大幅に軽減できます。
| 観点 | 内製構築 | 外部ソリューション活用 |
|---|---|---|
| 初期コスト | 採用・育成・データ調達コストが大きい | ライセンス料・初期設定費用 |
| 立ち上がり | 6ヶ月〜1年以上かかることも | 数週間〜数ヶ月で稼働可能 |
| 精度 | データ設計次第で高低差が大きい | 実績ある商圏データで安定した精度 |
| 柔軟性 | 自社要件に深くカスタマイズ可能 | カスタマイズ範囲はベンダーによる |
| 更新・運用 | 自社で仕組み化が必要 | ベンダーがデータ更新を担う場合も |
7. ランダムフォレストの「さらに上」へ——売上予測AI「THE NOVEL」のご紹介
ランダムフォレストより高精度なアルゴリズム「LightGBM」とは
本コラムではランダムフォレストの優位性を詳しく解説してきましたが、機械学習の世界にはさらに一歩進んだアルゴリズムが存在します。それが「勾配ブースティング」、なかでも近年とりわけ実務での採用が急速に広がっている「LightGBM（ライトGBM）」です。
ランダムフォレストが「多数の決定木を並列に育てて多数決する」のに対し、LightGBMは「決定木を直列に育て、前の木が間違えた部分を次の木が集中して修正する」という逐次改善のアプローチをとります。この方式により、ランダムフォレストと比べても予測精度がさらに向上するケースが多く、国際的なデータ分析コンペティション（Kaggleなど）でも長年にわたってトップクラスの成績を収めています。
実際の売上予測の文脈では、変数間の複雑な交互作用や非線形パターンをランダムフォレスト以上に精緻に捉えられる点が評価されており、特に「多変数×多業態×多エリア」という多店舗チェーン特有の複雑なデータ構造との相性が高いことが知られています。また、計算効率にも優れており、大規模なデータセットでも短時間でモデルを構築・再学習できます。
THE NOVELはLightGBMを採用した売上予測AIプラットフォーム
技研商事インターナショナルが提供する「THE NOVEL（ザ・ノベル）」は、機械学習エンジンとしてLightGBMを採用した売上予測AIプラットフォームです。ランダムフォレストで解決できる課題——非線形パターンの学習、特徴量重要度による意思決定の可視化、外れ値への頑健性——をすべてカバーしたうえで、さらに高い予測精度を実現します。
また、THE NOVELは統計解析（重回帰）とLightGBMの2つのモデルを1回の処理で同時に構築・比較できる「デュアルアプローチ」を採用しています。「LightGBMの高精度な予測値を根拠にしつつ、稟議資料には重回帰の係数を添えて説明責任を果たす」という、実務に即した使い分けが可能です。これは、ランダムフォレストを含む他の機械学習ツール単体では得られない、THE NOVELならではの強みです。
THE NOVELが解消する実務上の課題
本コラムで繰り返し触れてきた「落とし穴」——特徴量設計の負担、ブラックボックス問題、モデルの陳腐化——についても、THE NOVELは具体的な解決策を備えています。
- 商圏データの自動付与（特徴量設計の負担を解消）：ユーザーが用意するのは「店舗ID」「住所（座標）」「売上」の3項目のみ。当社が保有する約2万項目の商圏データベースから、モデルに最適な変数を自動的に選定・付与します。特徴量エンジニアリングの専門知識がなくても、LightGBMの性能を最大限に引き出せます。
- SHAP（シャップ）による予測根拠の可視化（ブラックボックス問題を解消）：LightGBMがなぜその予測値を出したのかを、変数ごとの貢献度（SHAP値）として可視化します。「昼間人口が高水準だったため、予測売上を+50万円押し上げた」といった形で、経営層や稟議先への説明が可能になります。
- 継続的な再学習・ノウハウ共有（モデル陳腐化を解消）：市場環境の変化や新規出店データの蓄積に合わせてモデルを継続的に再学習できる仕組みを備えています。また、モデル構築の経緯や変遷をチームで共有でき、属人化していたベテランの分析ノウハウを組織の資産として蓄積できます。
8. まとめ
本コラムでは、多店舗チェーンの新規出店売上予測という実務的な文脈から、ランダムフォレストの仕組みとビジネスメリット、そして導入時の注意点を解説してきました。
ランダムフォレストは、重回帰分析では捉えきれない複雑な変数間の交互作用・非線形な関係性を自動的に学習し、かつ特徴量重要度によって意思決定の透明性も確保できる、実務への適用性が高い手法です。しかし、機械学習の進化はランダムフォレストで止まってはいません。同じアンサンブル学習の系譜に位置しながら、逐次的な誤差修正によってさらに高い予測精度を実現する「勾配ブースティング（LightGBMなど）」が、現在の実務標準として広く採用されています。
「ランダムフォレストで売上予測モデルを作りたい」と考えている方には、ぜひもう一段上の選択肢として、LightGBMを採用した技研商事インターナショナルの「THE NOVEL」をご検討いただくことをお勧めします。ランダムフォレストの利点をすべて内包しながら、さらに高い予測精度・統計解析とのデュアル比較・商圏データの自動活用・SHAP値による説明可能性を、データサイエンスの専門知識なしで実現できます。
新規出店の売上予測を「勘と経験」から「データとロジック」へ、そして「統計モデル」から「最先端のAI」へと進化させたいとお考えの企業様は、ぜひ一度THE NOVELへのお問い合わせ・デモをご検討ください。
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 市川 史祥
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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