第1部 AI売上予測の成否は「モデル作成の前段階」で決まる ～ビジネス理解と特徴量設計の実践～

スピーカー：株式会社データインサイト　取締役COO　山元 陸 氏

「高性能なAIを使えば、売上予測の精度は上がる」という期待とは裏腹に結果が得られなかったケースは少なくありません。実際の分析では、AIのアルゴリズムを変えても、商圏データを数百項目追加しても、精度がほとんど変わらないことはよくあります。
予測の精度と説明力を上げるためには、モデルを作る前の準備が最も重要です。何を何のために予測するのか、現場の経験則をどのデータで表すのか、チャネル別の事業構造の違いは予測にどう影響するかなど、ビジネス理解と設計次第で、結果は大きく変わります。
本セッションでは、飲食チェーンからホームセンターまで様々な業態で分析、予測を手掛けてきたデータインサイトの山元氏が、精度を高めるための「モデル作成の前段階」の進め方を解説します。実際の分析事例で得た知見をもとに、店舗開発にすぐ活かせる考え方をお伝えします。

■講演内容
・分析の目的を定め、売上を決める要因を理解する
・目的に沿ったデータ選定と整形
・大局的な視点と個店レベルの視点での精度評価

第2部 GIS×AIで変える店舗開発 ～「THE NOVEL^®」による売上予測の標準化～

スピーカー：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

新規出店における売上予測は、チェーン企業の成長を左右する最重要課題です。しかし、従来の単一的な人口データや感性頼みの判断では、市場変化が激しい現代の商圏実態を捉えきれません。
本パートでは、当社の市川が年間90回以上の講演実績に基づく実務的視点から、商圏の「量と質」や「昼と夜の顔」を正しく評価する最新のエリアマーケティング手法を解説します。さらに、伝統的な統計解析と最新の機械学習の違いを整理し、データの下準備から実運用までをスムーズに繋ぐプロセスを紹介。当社の売上予測ソリューション『THE NOVEL^®』のデモを交え、専門知識に依存せず組織全体で高い精度と再現性を実現する「売上予測の標準化」と店舗開発DXの到達点を提示します。

■講演内容
・店舗商圏を理解するデータ（基本と応用）
・空間的な処理が必要な予測モデルの説明変数
・THE NOVEL^® デモンストレーション