データ×AI：新店売上予測の極意
統計解析から機械学習の実践的活用まで
小売・飲食・サービス業の多店舗展開において、新規出店の成否は企業の持続的成長を左右する最重要課題です。
しかし、市場環境が複雑化する2026年現在、多くの現場では依然として「勘と経験」に頼った予測や、根拠の曖昧な売上目標が設定され、撤退リスクを招いています。
本セミナーでは、技研商事インターナショナルの豊富な支援実績をもとに、科学的な売上予測モデルの構築プロセスを基礎から応用まで徹底解説します。
第1部では、既存店の傾向から「似た店舗」を探る類似店分析や、重回帰分析を用いた統計的な予測の基礎を整理。
第2部では、AI活用の成否を握る「特徴量エンジニアリング」に焦点を当て、現場の肌感覚をデータに落とし込むノウハウや、決定木系の機械学習モデルの活用法を事例とともに紹介します。
精度と説明責任を両立する、次世代の予測ロジックをお持ち帰りいただけます。
- 経験頼みの予測から脱却したい店舗開発担当
- AIや機械学習を実務に導入したい推進者
- 客観的根拠で出店判断の説明責任を果たしたい方
- 既存店の売上変動要因を科学的に解明したい方
- データ活用で出店成功率を高めたい経営層
| 開催日時 | 2026年03月06日(金) 13:30～14:45（75分） |
|---|---|
| 会場 | オンライン形式（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 |
| 定員 | 100名 ※お手数ですが、お一人ずつお申し込みください。 |
講演内容
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
第1部：脱・勘と経験！類似店探索と重回帰分析による予測モデルの基礎
売上予測の第一歩は、自社の既存店を深く知ることから始まります。
本パートでは、GIS（地図情報システム）と統計データを活用し、新店候補地と環境が類似した既存店を客観的に抽出する「類似店分析」の手法を解説します。
さらに、予測モデルの基本となる「重回帰分析」について、その仕組みと実務での適用範囲、そして統計手法だけでは解決できない「精度の壁」について整理します。
ベテランの経験則をどのように数値化し、初期の予測モデルに落とし込むか、その基礎ロジックを習得します。
第2部：精度を劇的に高める「特徴量エンジニアリング」と機械学習の実際
AIによる予測精度を左右するのはアルゴリズムではなくデータの加工、すなわち「特徴量エンジニアリング」です。
本パートでは、現場の暗黙知（競合との位置関係や視認性など）をAIが理解できる変数に変換する具体的なテクニックを公開。
さらに、決定木系の機械学習モデルを用い、非線形な関係性を捉えて予測精度を飛躍させる手法を解説します。
解釈性（なぜその予測値なのか）と精度を両立させ、社内合意形成に資する最新の分析アプローチを、当社の「THE NOVEL」の事例を交えて紹介します。