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8月分】

2026年8月に掲載・更新した6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。

エリアセグメントを「分類」で終わらせない｜c-japan® Dynamicsの特徴量が保持する情報

【目次】
1.セグメントコードが示すもの、示さないもの
2.カテゴリではなく、連続値で街を捉える
3.街の時間的な使われ方を表す4つの特徴量
4.各地点は、4つの得点を同時に持つ
5. 同じセグメント内に残る、地点ごとの強弱
6. 3種類のエリアデータが答える問い
7. エリアを「地図上の分類」から「分析可能な変数」へ

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街の使われ方を、売上予測モデルの新たな説明変数へ｜～c-japan® Dynamicsの特徴量データをどう活用するか～

【目次】
1. これまでモデルへ投入しにくかった「街の時間構造」
2. セグメントコードを補完する、特徴量の応用的な活用
3. 4つの特徴量は「説明変数候補」である
4. 特徴量の係数を、人流の文脈で解釈する
5. 人流の「量」と「時間的な性質」を分けて扱う
6. 業態によって有効な人流特性は異なる
7. 店舗間の関係は、必ずしも直線的とは限らない
8. 特徴量同士の組み合わせを検証する
9. セグメントによって売上構造が異なる可能性
10. セグメントコードと特徴量を併用する
11. 出店候補地のスコアリングへ応用する
12. 高業績店と似たエリアを探索する
13. 人口・世帯データと特徴量を組み合わせる
14. モデル評価では、空間的な偏りに注意する
15. 実務での分析フロー
16. 人が理解するセグメントと、モデルが利用する特徴量

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【2025年国勢調査速報】 日本の人口はどう変わったか？ 全国の市区町村データを徹底解説【前編】

【目次】
1. はじめに：令和7年国勢調査「人口速報集計」とは何か
2. 全国人口は5年間でどれだけ減ったのか
3. 人口が増加した242市区町村、4つのタイプ
4. 突出したV字回復：福島県双葉郡5町村にみる帰還の実態
5. 都心回帰の裏側にある世帯構成の変化
6. 人口減少が進む地域、その3つの実態
7. 世帯数の増減から読み解く暮らし方の変化
8. 速報集計を読む上での注意点
9. まとめ：「数字」の先にある地域の実態を知るために

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【2025年国勢調査速報】 GISで可視化してわかった、 人口変動マップの「本当の姿」 【後編】

【目次】
1.前編のおさらい：数字だけでは見えてこないもの
2.なぜ人口データはGISで可視化すべきなのか
3.MarketAnalyzer® 5に国勢調査データをインポートして可視化
4.全国人口密度マップから見える都市構造
5.増減率を色分けした「勝ちエリア・負けエリア」の空間パターン
6.補足：塗り分けのしきい値設定について
7.ケーススタディ①：都心回帰エリア（大阪市都心部）を深掘りする
8.ケーススタディ②：福島県双葉郡5町村の復興を地図で追う
9.商圏分析・出店／撤退判断への応用の仕方
10.将来人口推計や事業所データとの重ね合わせで広がる分析の可能性
11.まとめ：自社エリアの実態把握にGISを活用するには

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過学習とデータリークの違いとは？機械学習で精度を誤る2つの落とし穴を徹底解説

【目次】
1.「精度が良いのに本番で当たらない」のはなぜか
2.過学習とは何か
3.データリークとは何か
4.過学習とデータリークの決定的な違い
5.【実務で誤解しやすい論点】最終学習で全データを使うのはリークではないのか
6.実務での見分け方チェックリスト
7.GISデータ・需要予測モデルにおける注意点
8.よくある質問
9.まとめ

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＼最新情報にアップデート／

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

【目次】
はじめに
1.需要予測にAIを活用する基本的な仕組みとやり方
2.AI需要予測を導入する主なメリット 3.【業界別】AI需要予測の具体的な活用事例
4.店舗ビジネス・チェーン企業における需要予測と「売上予測・出店判断」への応用
5.需要予測AIの導入で失敗する要因となる3つの壁
6.成果を出すAI需要予測のポイント① 精度を跳ね上げる「商圏・人流データ（特徴量）」の組み込み
7.成果を出すAI需要予測のポイント② 納得感を生む「説明可能な予測モデル」の構築
8.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」
9.AI需要予測・売上予測ツール導入の4ステップ
10.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

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