❝ 昼夜×解析手法 ❞ 商圏分析の最適解を探る
最新AIとGISデータで描く店舗開発の未来
店舗ビジネスにおいて、商圏を正しく理解することは出店戦略の重要な基盤です。しかし実際の都市は、時間帯やデータの見方によって異なる姿を見せます。例えば、昼間はオフィスワーカーで賑わう街が、夜になると住宅地としての顔を持つことも珍しくありません。商圏を多面的に捉えることが、より精度の高い立地判断につながります。
本セミナーでは、地域統計データベース c-japan® を用いて、「昼の商圏」と「夜の商圏」という2つの視点からエリア特性を読み解く方法をご紹介します。さらに後半では、売上予測モデル構築のアプローチとして、従来の統計解析と機械学習の特徴を比較し、それぞれの役割や活用シーンを整理します。
また、4月にリリース予定の新しいサービス「THE NOVEL」を用いた分析事例もご紹介します。異なる視点や分析手法を組み合わせながら、データに基づく店舗戦略をどのように高度化できるのか、その具体的な考え方と実践方法をお伝えします。
- 多店舗展開企業の店舗開発担当
- 出店判断をデータで強化したい方
- 商圏分析の見方を広げたい方
- 売上予測モデルを見直したい方
- AI活用の実例を知りたい方
| 開催日時 | 2026年04月22日(水) 10:30～11:45（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：昼商圏VS夜商圏 人口統計で読む都市の二つの顔
商圏分析では一般的に居住人口をベースにエリアを評価することが多いですが、実際の都市では時間帯によって人口構造が大きく変化します。オフィス街では昼間人口が大きく増加し、住宅地では夜間人口が中心となるなど、同じエリアでも「昼」と「夜」で市場環境が異なります。
本パートでは、地域統計データベース c-japan®を用いて、昼間人口・夜間人口などの統計データを地図上で可視化し、時間帯の視点から商圏を読み解く方法をご紹介します。昼商圏と夜商圏はどちらが優れているというものではなく、業種や業態によって重視すべき指標が異なります。実際の分析事例を通じて、それぞれの特徴を理解しながら商圏評価に活かす考え方を解説します。
第2部：統計解析VS機械学習 売上予測モデルの使い分け
売上予測モデルはこれまで、重回帰分析などの統計手法を用いて構築されることが一般的でした。一方、近年では機械学習の活用により、より多くの変数を扱いながら複雑な関係性を捉える分析も可能になっています。
本講演では、統計解析と機械学習という2つのアプローチを比較しながら、それぞれの特徴や得意領域を整理します。統計モデルは解釈性の高さが強みであり、機械学習は多様なデータを活用した予測に適しています。どちらか一方を選ぶというよりも、目的に応じて適切に使い分けることが重要です。さらに、4月リリース予定のAI売上予測システム「THE NOVEL」を用いた分析事例を紹介し、GISデータとAIを組み合わせた売上予測の実践的な活用方法をご紹介します。
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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