第1部 GISデモで学ぶ、出店候補地の商圏分析と立地診断

新規出店の成否を左右するのは、人口や競合店の数だけではありません。地域にどのような人が住み、日中はどこに人が集まり、どのようなライフスタイルや価値観を持つ人がいるのか。複数のデータを組み合わせることで、立地の特性をより多角的に捉えられます。

本講演では、国勢調査などの統計データや、当社の居住者・地域特性データ「c-japan^®」、KDDI Location Analyzerの人流データを活用した商圏分析の実践方法を解説します。

MarketAnalyzer^® 5とMarketAnalyzer^® Satelliteのデモンストレーションでは、商圏設定、競合店・集客施設の把握、地域特性の比較、人流データを活用した立地診断まで、出店候補地を評価する一連の流れをご紹介します。さらに、人口・世帯などの統計情報に、ライフスタイルや価値観に関するサイコグラフィック情報を組み合わせ、ターゲット顧客の特徴を捉える方法も解説します。

GISを初めて利用する方にも分かりやすく、データに基づく出店判断の進め方をお伝えします。店舗開発担当者はもちろん、メーカーや広告代理店、コンサルティング会社の方にも、出店提案やエリア戦略の検討に役立つ内容です。

■講演トピック
・商圏設定から競合把握、立地診断までの実践プロセス
・統計データと人流データを組み合わせた立地評価
・サイコグラフィック情報を活用したターゲット顧客の分析

第2部 AI売上予測で考える、新規出店と既存店の最適配置

商圏の特性や人流を分析しても、それだけでは「どこに出店すべきか」「既存店をどう見直すべきか」という経営判断に直結させるのは簡単ではありません。複数のデータを活用し、売上を予測することで、出店候補地の比較や既存店の今後の方針を検討するための判断材料が得られます。

本パートでは、当社のAI売上予測システム「THE NOVEL^®」を中心に、売上予測モデルを活用した店舗開発の実践方法を解説します。デモンストレーションでは、新規出店候補地の売上予測に加え、既存店の売上シミュレーションを通じて、店舗の再配置や改装、撤退などの選択肢を検討する方法をご紹介します。

また、AIによる売上予測では、モデルの構築だけでなく、予測に用いるデータの準備も重要です。商圏分析GIS「MarketAnalyzer^® 5」などを活用したデータ整備と売上予測を組み合わせることで、どのように分析の精度や実務での活用可能性を高めていくのか、その考え方を解説します。

予測結果を経営層や関係者に説明し、意思決定につなげるためのポイントもご紹介します。店舗開発・経営企画担当者に加え、メーカーや広告代理店、コンサルティング会社の方にも、データに基づく提案やエリア戦略の検討に役立つ内容です。

■講演トピック
・AI売上予測の活用方法と、予測に用いるデータ整備のポイント
・売上シミュレーションによる新規出店・既存店戦略の検討
・予測結果を経営判断やクライアントへの提案につなげる方法