＼ 東京開催 ／
AI×GISで解く「売れる立地」の勝利方程式
～機械学習と商圏データで挑む脱・経験則～
2026年、店舗開発は「データ」で戦う時代へ。
建設コストの高騰、労働人口の減少、そして複雑化する消費行動――。
小売・飲食・サービス業界を取り巻く環境は激変しており、もはや従来の「勘と経験」や「単純な統計モデル」だけに頼った出店戦略は、経営リスクそのものとなりつつあります。失敗の許されない現代の店舗開発において求められるのは、客観的なデータに裏打ちされた高精度な「予測」と、その根拠を誰もが理解できる「説明力」です。
本セミナーでは、データドリブンな意思決定への転換を目指す店舗開発・経営企画担当者を対象に、AI（機械学習）とGIS（地図情報システム）を融合させた次世代の売上予測メソッドを完全公開します。
第1部では、株式会社データインサイトの山元COOが登壇。IBM出身のAIアーキテクトとしての視点から、最新アルゴリズム「LightGBM」を用いた予測モデル構築の要諦を解説します。決定木やランダムフォレストとの違い、小サンプルデータにおける交差検証の重要性、そしてAI導入の最大の壁である「ブラックボックス問題」を解決する「SHAP値」による説明力の向上まで、実務に即したAI活用の最前線を紐解きます。
第2部では、当社技研商事インターナショナルの市川が、2026年春リリースの新サービス「THE NOVEL」を初公開。AI予測を現場で使いこなすための具体的なワークフローや、予測精度を左右する「商圏データ（特徴量）」の選定・加工ノウハウについて、実際のGISデモンストレーションを交えて詳説します。
「予測精度」と「説明力（納得感）」の両立。その答えを、ぜひ本セミナーで持ち帰ってください。
※リアル会場（富士ソフト アキバプラザ）でのセミナーです。オンライン形式ではございませんのでご注意ください。
- 現状の売上予測精度に限界を感じる方
- AI導入を検討中だが社内説得に悩む店舗開発部長
- 勘と経験の属人化から脱却したい経営企画担当
- 機械学習の最新技術を実務で使いたい方
- 既存店の撤退基準やリソース配分を見直したい方
| 開催日時 | 2026年02月06日(金) 14:00～16:00（13:45～受付） |
|---|---|
| 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 |
| 参加費 | 無料 ※当日はお名刺1枚をご持参の上、受付までお越しください。 |
| 定員 | 50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】精度×説明力：LightGBMとSHAPで実現する次世代AI売上予測
講師：株式会社データインサイト
取締役COO 山元 陸 氏
「AIによる予測は高精度だが、なぜその数値が出たのか説明できない」。このブラックボックス問題こそが、店舗開発現場でのAI導入を阻む最大の壁でした。
本セッションでは、IBM出身のAIアーキテクトが、この課題を打破する「予測精度×説明力」の最前線を解説します。
まず、売上予測において従来用いられてきた線形回帰などの統計的手法が、店舗立地・商圏特性・競合環境といった多様な要因を十分に捉えきれない場面を整理します。
その上で、こうした複雑な要因の関係性を扱うために実務で活用が進んできた決定木ベースの機械学習モデルの考え方をお伝えします。
SHAP値や特徴量の重要度などモデルの予測根拠を説明する指標とその読み解き方を解説し、複雑な変数間の相互作用（非線形パターン）を捉えつつ、「どの商圏データが売上に寄与したか」を人間が理解できる形で提示する方法を伝授します。
新規出店予測だけでなく、既存店の利益率最適化やリソース配分にも応用可能な勘と経験を超えるデータ活用の真髄を具体的かつ論理的に解説し、実務直結の知見を提供します。
【第2部】GIS×AIの融合：「THE NOVEL」が拓く店舗開発DXと商圏分析の未来
講師：技研商事インターナショナル株式会社
執行役員CMO シニアコンサルタント 市川 史祥
2026年春リリース予定の次世代商圏分析プラットフォーム「THE NOVEL」を本邦初公開。
機械学習（LightGBM）を搭載しつつ、従来の重回帰分析の利点（全体傾向の把握）も融合させたハイブリッドなアプローチについて解説します。
特に、AI予測の精度を決定づける説明変数（人口、世帯年収、競合店距離、人流データ等）を、GISを用いていかに生成・加工するか、そのプロセスをデモンストレーションで可視化します。
また、実際のチェーン企業における売上予測事例を交えながら、新規出店時の売上予測にとどまらず、既存店舗のポテンシャル評価や撤退判断への応用についても解説します。
講師プロフィール
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/
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CMO 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。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。
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
医療経営士／介護福祉経営士
Google AI Essentials／Google Prompt Essentials
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