森岡毅「刀」は、なぜ誤差1％で需要予測できるのか？

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2025年2月25日 00:50

こんにちは。ご覧いただきありがとうございます。
今回は、USJのV字回復を成功させた森岡毅氏が率いる 「株式会社刀（Katana Inc.）」 の需要予測モデルに迫ります。誤差1％という高精度を実現する背景にはどんな数理モデルやAIの仕組みがあるのか？そしてビジネスにどのように役立つのか？

本記事では、公開されている情報や特許・インタビュー記事などをもとに可能な限り分かりやすくまとめました。

当記事は公開情報や特許情報をもとに執筆しており、株式会社刀の公式見解を代理するものではありません。詳細は、ホームページや書籍等をご参照ください。

「最近話題の森岡毅さんは何がすごいの？」「刀の需要予測モデルってそんなにすごいの？」と気になっている方へ向けて、数式の専門知識がなくてもイメージできる“超入門”解説を目指します。どうぞ最後までお付き合いください。

「刀」の需要予測モデルはなぜ話題なのか

▪️USJ再建の立役者、森岡毅氏が築いたマーケティングの牙城

「刀（Katana Inc.）」は、元USJ・マーケティング本部長の森岡毅氏が設立したマーケティング支援企業です。森岡氏はUSJのV字回復を牽引した“マーケティングの魔術師”として有名ですが、その成功要因は従来の「経験と勘」に頼る手法ではなく、数学的根拠に基づく戦略を現場で徹底して実行したことにあります。

刀は、同じUSJ出身のメンバーやデータサイエンティスト、マーケターを集め、数多くの企業やプロジェクトを成功に導いてきました。最近ではテーマパーク「イマーシブ・フォート東京」の開発・運営や、丸亀製麺の業績拡大支援なども手がけ、着実に成果を上げています。さらに、2025年夏には沖縄に大自然のテーマパーク「ジャングリア」を開業予定で注目を浴びています。

▪️驚異の予測精度「誤差1％」のインパクト

なかでも刀が注目を集めているのが、ビジネスにおいて最も難易度の高いテーマのひとつ「需要予測を誤差1％前後の精度で行うシステム」です。

例えば、

コンビニが「明日いくつ弁当を用意すればいいのか」
テーマパークが「来週末はどれくらい入場客が来るか」
新商品の売上が「発売初月でどの程度伸びるのか」

などは、天気や競合状況など外的要因が大きく絡むため、普通は誤差5～10％程度でも「よく当たった」とされています。そのなかで1％まで絞り込むのは異例なためメディアでも「なぜそこまで正確にできるのか？」と話題になっています。

数学マーケティングとは？：森岡流「確率思考」のエッセンス

森岡氏は著書『確率思考の戦略論 USJでも実証された数学マーケティングの力』で、ビジネスを数式や確率モデルで捉える重要性を説いています。
例えば、売上＝客数×客単価という基本式に対して、「客数を増やす要因は何か？」「客単価を上げるには？」といった変数をすべて定義し、仮説を確率的に検証していくイメージです。

USJの時代に導入された「NBDモデル（負の二項分布モデル）」や「ベイズ推定」は、そこから一歩踏み込んだ「顧客が何回リピートするか」「イベントによってどれだけ上乗せが見込めるか」を数値で読み解くための仕組みと言えます。

誤差1％を生む要因①：多角的なデータ分析

▪️大前提は「過去の膨大な実績データ」

需要予測の王道は、まず過去の販売・来場履歴データから売上や客数のパターンを徹底的に分析することです。曜日・時間帯・季節などのサイクルや、イベント時の増減パターンを捉えれば、まず「何もしないとこのぐらい来る」というベースライン予測が可能になります。

森岡氏の言う「確率思考」とは、こうして得た過去データを基に「次に何が起きそうか」を確率分布で考えること。負の二項分布モデル（NBDモデル）でリピート率を予測したり、ベイズ統計で新たな情報が入るたびに確率をアップデートしたり…理論的な裏付けをしっかり入れることで精度を高めているのです。

▪️リアルタイム更新：天候・チケット予約・SNSの反応

刀のモデルは、過去データに加えて以下の「外部・最新情報」を取り込む点が大きな強みです。

天候データ
- 気温や降水確率によって来場者や特定商品の売上は大きく変わる。
- 「気温が1℃上がればアイスの売上が何％増える」といった係数を反映。
チケット予約・EC注文データ
- 事前予約数が多ければ、当日の客足も増えやすい。
- 予約・注文状況をリアルタイムで取得し、予測を随時修正。
SNSやWeb上のバズ情報
- SNSで話題沸騰になれば、来場者が急増する可能性が高い。
- 広告のインプレッション数やクリック数なども、広告認知度を裏付けるデータに。