第1部 「商圏分析の第一人者が語る、売上予測の落とし穴と正しい運用法」

講師：藍野 弘一 氏

多店舗チェーンの出店判断で使われるハフモデルや多変量解析、類似店参照法などの 売上予測手法には、それぞれ得意・不得意があり、万能なモデルは存在しません。

第1部では、小売・飲食・自動車販売など幅広い業態で約2万店の商圏分析・立地評価に携わり、日経MJで「商圏分析の第一人者」と紹介された藍野弘一氏が登壇。なぜ売上予測は外れるのか、統計データに潜む誤差や競合評価の難しさを踏まえ、商圏・立地・店作りがどのように売上を左右するのかを、豊富な実例とともに徹底解説します。

さらに、予測を「完璧に当てる」のではなく、物件の絞り込みや不振店の未然防止に活かすための正しい運用の考え方（段階的な精査とPDCAサイクルによる継続的な精度向上）についても、長年の実務経験に裏打ちされた具体的なノウハウを惜しみなく共有します。

▼具体的講演内容（一部）
• 売上予測の現状整理（考え方と様々な予測手法）
• 商圏・立地・店作りが売上に与える影響のメカニズム
• 同質競合・非同質競合の見極め方と、地域一番店と負け組店舗の商圏の違い
• 正しい売上予測の運用と予測モデルの継続的な精度向上手法

第2部 「生成 AI×GISで拓く商圏分析と売上予測 AI「THE NOVEL」活用術」

講師：
技研商事インターナショナル株式会社 取締役 CMO シニアコンサルタント 市川 史祥

第2部では当社取締役CMO・市川史祥が、AI時代の商圏分析と売上予測の実践活用について解説します。人口や世帯数といった従来指標だけでは商圏の実態を捉えきれない中、生成AIとGISを掛け合わせ、商圏の「量と質」「昼と夜の違い」まで読み解く最新のエリアマーケティング手法をご紹介。

さらに後半では、重回帰分析と機械学習のデュアルモデルにより高精度な予測と説明可能性を両立する、当社の売上予測AI SaaS「THE NOVEL」の操作画面を用いた実演デモを実施。分析結果の共有や継続的なモデル改善の運用方法にも触れながら、データサイエンティストが不在の組織でも属人化を脱却し、再現性ある出店判断を組織全体で実現するための具体的な仕組みを、実際の分析画面とともに体感いただけます。

▼具体的講演内容（一部）
• 生成AI×GISで読み解く商圏の「量と質」「昼と夜の違い」
• 重回帰分析×機械学習のデュアルモデルによる高精度・説明可能な売上予測
• 【デモ実演】売上予測AI「THE NOVEL」の操作画面と分析プロセス