\ リアル会場限定ありハイブリッド開催 /
AI×GISが導く、出店戦略の未来
~勘と経験を超える「説明可能AI」と売上予測~

\ リアル会場限定ありハイブリッド開催 /<br>AI×GISが導く、出店戦略の未来<br>~勘と経験を超える「説明可能AI」と売上予測~

不確実性が増す市場環境において、新規出店は企業の成長を左右する最重要投資の一つです。しかし、その成否を「勘と経験」だけに頼る従来の手法は、もはや限界に達しています。担当者への依存、分析のブラックボックス化、膨大なデータ準備の負荷といった課題が、迅速で精度の高い意思決定を阻害しているのではないでしょうか。

本セミナーでは、この根深い課題を解決する「データドリブンな出店戦略」の最前線を、4つの異なる視点から解き明かします。実際のユーザー、AI開発者、プロダクト責任者、そして業界を牽引する専門家が、売上予測の精度を飛躍的に高め、かつ「なぜその予測になるのか」を説明可能にする新技術と思考法を徹底解説します。
セッションの中で、これらの課題を根本から解決する、当社が開発中の新GIS(地図情報システム)「THE NOVEL」も発表します。

第1部はリアル会場とオンラインのハイブリッド開催、第2部~第4部はリアル会場限定の講演となっております。

貴社の成長戦略を次のステージへと導く、確かなインサイトをお持ち帰りください。
皆様の奮ってのご参加をお待ちしております。

こんな方にオススメ
  • 経験と勘に頼る出店戦略に限界を感じている方
  • データで経営層を説得できる根拠が欲しい方
  • AI売上予測の「なぜ」を明確に説明したい方
  • 出店判断のスピードと精度を両立させたい方
  • エリアマーケティングの最新手法を学びたい方
開催日時 2025年11月21日(金)
14:30~17:25(14:15~受付)
会場 ハイブリッド形式(リアル会場(東京:秋葉原)+オンライン(Zoom))

【リアル会場】
富士ソフト アキバプラザ 6F セミナールーム1
東京都千代田区神田練塀町3
JR秋葉原駅より徒歩約2分
東京メトロ日比谷線 秋葉原駅より徒歩約3分

【オンライン】
Zoom利用で開催いたします。
インターネット環境がある場所でしたら、PC、スマホ問わずにどこからでもご参加いただけます。
(※スマホからご参加の場合は事前にZoomアプリのダウンロードが必要となります。)
参加費 無料 ※当日リアル会場でご参加の方はお名刺1枚をご持参の上、受付までお越しください。
定員 148名〔会場48名、オンライン100名〕 ※お手数ですが、お一人ずつお申し込みください。事前にお申し込みがない場合、入場をお断りいたします。

講演内容


第1部:14:30~15:30(60分)【ハイブリッド開催】
    チェーン企業の売上予測手法の王道と成功/失敗事例

講師:技研商事インターナショナル株式会社
   執行役員 マーケティング部 部長 シニアコンサルタント 市川 史祥

データで裏付ける、失敗しない出店戦略。 チェーン企業の出店戦略において、売上予測は成功の鍵を握る最重要プロセスです。
本セッションでは、成功と失敗の実例を交えながら、その王道的アプローチを徹底解説します。
まず、分析の基盤となるGISを活用した商圏分析の基本的な考え方と、人口統計・競合・自社実績などの必要データを整理。
次に、統計的売上予測の代表的手法である「重回帰分析」の仕組みと活用法を分かりやすく紹介します。
さらに、GISデモンストレーションを通じて分析の具体的なイメージを体感していただきます。
加えて、ツールやデータを揃えるだけでは成果につながらない理由を、成功と失敗を分けた組織的課題から検証。
最後に、こうした課題を解決する当社の新製品「THE NOVEL」をご紹介します。

第2部:15:45~16:25(40分)【リアル会場限定】
    売れる店舗は“数字”で見抜ける 〜店舗分析の実務と現場活用〜

講師:株式会社アクティブソース
   店舗開発部長 スワントン ニコラス 氏

「勘」から「データ」へ。商圏×GISで導く、勝てる出店戦略。
出店の成否は、「勘」や「経験」だけに頼れない時代です。
本セッションでは、戦略コンサルティングや外食大手で培った知見をもとに、売上予測モデルや商圏分析、立地評価といった店舗分析手法を、GIS(地理情報システム)の活用例を交えて実務的に解説します。
どのデータを、どのように分析・活用し、現場の意思決定につなげるのか。具体的な事例をもとに、現場で分析を活かすポイントや、組織内への浸透方法についてもご紹介します。

第3部:16:25~16:55(30分)【リアル会場限定】
    AI売上予測・需要予測の利点と導入の壁

講師:株式会社データインサイト
   取締役COO 山元 陸 氏

勘と経験を超える。AIが導く“予測精度×説明力”の最前線。
本セッションでは、IBM出身のAIアーキテクトが、AI売上予測・需要予測をテーマにして、その分析手法の強みとよくある導入までの障壁についてお伝えします。
膨大で多様な店舗データ・商圏データからいかにして非線形なパターンを捉え、予測精度を向上させつつ説明可能な結果を導くかを解説します。
勘と経験を超え、データが持つ真の価値を解放するAIの実践的な活用法と、それがもたらす経営インパクトを、具体的な事例を交えてご紹介します。
リアル会場でしか聞けない、予測分析の最前線にご期待ください。

第4部:16:55~17:25(30分)【リアル会場限定】
    「予測モデル」を組織知へ。THE NOVELが変革する売上予測とデータ活用

講師:合同会社InkField
   代表社員 越口 渉 氏

属人化しがちなAI/データ分析を、全社的な「武器」に変える。
2026年2月リリース予定の新サービス「THE NOVEL」。
統計解析と機械学習を用いた独自のデュアルモデルアプローチによる高い「予測精度」と明確な「説明根拠(XAI:Explainable AI)」はそのままに、今回は法人利用における「再現性」と「ガバナンス」をテーマにアップデート内容をご紹介します。
誰でも簡単に構築できる高精度な予測モデルが、作成されたデータのバックアップ保存や、分析ロジックの履歴保存機能により、部署を跨いだ知識共有と継続的な改善を可能にします。
予測を単なる結果で終わらせず、組織の「知恵」として蓄積・活用し、出店戦略の意思決定を力強くサポートする法人利活用にご期待ください。

講師プロフィール

技研商事インターナショナル株式会社
市川 史祥

執行役員 マーケティング部 部長 シニアコンサルタント

1972年東京生まれ。早稲田大学政治経済学部卒業後、不動産業、出版社を経て2002年より現職。小売・飲食からサービス、医療・介護まで2,000社を超えるクライアントの出店戦略・販促支援をコンサルタントとして牽引。年間90回以上の講演をこなし、その分かりやすさには定評がある。長年の経験から導き出される統計分析の深い知見と、現場の課題を的確に捉える実践的なアプローチで、多くの企業のデータドリブンな意思決定を支えている。

株式会社アクティブソース
スワントン ニコラス 氏

店舗開発部長

戦略系コンサルティングファームにて11年間、小売・飲食・サービス業界を中心に、出店戦略の構築や売上予測、調査・分析を通じて企業成長を支援。その後、トリドールホールディングスにて出店戦略および売上予測モデルの開発を担い、「丸亀製麺」をはじめとする国内店舗の拡大に貢献。 2023年より株式会社ひらまつにて経営企画室長を務め、中期経営計画の策定、新規事業開発、新業態構築など経営全般を担当。2025年からは、トリドールグループのアクティブソース社にて店舗開発責任者として、総店舗数100を目指す中期計画の推進に取り組んでいる。
株式会社アクティブソース | https://active-source.co.jp/

株式会社データインサイト
山元 陸 氏

取締役COO

Dublin City University留学後、日本IBMにコンサルタントとして入社。グローバル案件を中心に、企業の戦略策定から大規模システム開発までを幅広く手掛ける。大企業での経験を通じて、テクノロジーを社会課題解決に直結させることの重要性を痛感し、データインサイトを共同創業。本プロジェクトでは、AIアーキテクトとして参画。ビジネス要件を高度なAIモデルに落とし込み、予測精度と実用性を両立させるシステム全体の設計を担う。複雑なビジネス課題を構造化し、データから未来の価値を創造するAIソリューション構築のプロフェッショナル。
株式会社データインサイト | https://datainsight.jp/

合同会社InkField
越口 渉 氏

代表社員

株式会社リクルートにて、POSレジアプリ「Airレジ」のプロダクトマネージャーとして、サービス開発を牽引。顧客の要望に徹底的に向き合い、開発スピードを事業成長に直結させる手法で、同サービスを業界のデファクトスタンダードへと導いた。AI翻訳で有名な「ポケトーク」の開発PMを経て、合同会社InkField設立後、THE NOVELのプロジェクトマネージャーに就任。GISとAIという二つの高度な技術を融合し、「誰でも、簡単かつ高精度に」使える直感的なWEBアプリへと昇華させる責務を担う。複雑な技術とユーザーニーズの間に立ち、真に価値ある製品体験を創造するプロダクトマネジメントのプロフェッショナル。
合同会社InkField | https://inkfield.net/

ご注意事項
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