エリアマーケティングに役立つコラムを複数公開しました。【2026年3月分】

2026年3月に掲載・更新した8本のコラムをご紹介します。店舗開発や販促、出店分析などに役立つ情報が詰まっているので、ぜひご覧ください。

＼多変量解析シリーズ第1弾／

多変量解析とは？ビジネスで使える分析手法をわかりやすく解説

【目次】
1.多変量解析とは何か
2.多変量解析で何ができるのか
3.代表的な分析手法の一覧
4.多変量解析が活用されるシーン
5.まとめ

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＼多変量解析シリーズ第2弾／

多変量解析の種類と違いを徹底比較｜どの手法を選ぶべきか？

【目次】
1.多変量解析手法の全体像
2.回帰系手法（予測）
3.次元削減系手法（構造把握）
4.分類・セグメンテーション手法
5.ビジネス課題別のおすすめ手法
6.まとめ

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＼多変量解析シリーズ第3弾／

多変量解析の事例5選｜売上要因分析・商圏分析でどう使われるか

【目次】
1.多変量解析が意思決定を変える理由
2.小売業の事例：売上要因分析
3.飲食業の事例：出店判断
4.メーカーの事例：購買要因分析
5.多変量解析×GISの可能性
6.まとめ

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＼多変量解析シリーズ第4弾／

多変量解析ツール入門｜Excelから始める方法と限界

【目次】
1.多変量解析ツールの種類
2.各ツールのメリット・デメリット
3.目的別おすすめツール
4.よくある課題：分析を「やりっぱなし」にしないために
5.解決策：分析の仕組み化
6.まとめ

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＼多変量解析シリーズ第5弾／

多変量解析の落とし穴｜多重共線性・過学習・相関と因果の違い

【目次】
1.多変量解析でよくある誤解
2.技術的な落とし穴
3.現場で起きがちな失敗
4.成功するためのポイント
5.解決策：分析の仕組み化
6.まとめ： 「使われる分析」へ

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MLOps入門｜売上予測AIを「作って終わり」にしないための運用方法

【目次】
1.はじめに：AIを「育て続ける」という新常識
2.MLOpsとは？：エンジニア任せにしない「運用の仕組み」
3.チェーン企業の店舗開発現場で起こっている「売上予測モデル」の課題
4.なぜ店舗開発の売上予測にMLOpsが不可欠なのか
5.【解決策】「THE NOVEL」で実現する、自走型売上予測
6.まとめ：MLOpsは「投資対効果」を最大化するための戦略

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社会生活基本調査を活用した「行動別人口」で商圏分析をアップデートする

【目次】
1. 社会生活基本調査をベースにした「行動別人口データ」とは？
2. 【業界別の事例】行動別人口データが導く「売れる」戦略
3. まとめ：社会生活基本調査の活用で「ライフスタイル」に基づいた戦略

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ハフモデルで競合を可視化｜データに基づいた高度な店舗開発戦略

【目次】
1.ハフモデルとは？言葉の定義と歴史
2.ハフモデルの計算ロジック：「魅力」と「距離」
3.商圏ポテンシャルを左右する「需要」と「供給」のバランス
4.GIS（地理情報システム）を用いたハフモデル分析の実際
5.さらに高度な分析へ：売上予測モデルの「特徴量」としての活用
6.まとめ

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