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チェーン展開の未来を描く、予測ツール「思遠」の開発、提供をしています。 20社以上のチェーン企業様にご導入いただき、予測精度は10％以下を実現！（導入企業における実績） https://huraid.co.jp/shion/

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チェーン店舗開発支援DX「思遠」による出店分析：データから紐解く実践的アプローチ

これまで売上予測モデルの作成・運用や、高精度な予測がもたらす明確な利益について詳しくご紹介してきました。多くの読者の方々から高い関心を寄せられ、「売上予測の重要性」に対する多くの気づきや質問をいただいています。特に、「売上予測を軸とした出店分析をどのように実践していくのか」についての相談が増えています。そこで今回のコラムでは、開発担当者の業務に焦点を当て具体的な実践方法についてご説明をします。また、出店分析ツールとして多くのチェーン企業で採用されている地図情報システム（GIS

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    • 経済効果を最大化する売上予測：新規出店戦略への影響分析

      前回のコラム（店舗開発実務担当者必見！高精度予測で得るビジネス上のアドバンテージ）では、店舗開発実務担当者の視点から高精度な売上予測の必要性とベネフィットについて解説をいたしました。多くの読者様から、精度改善に伴う具体的な経済効果についての考え方についてのご要望をいただいております。このご要望は、社内で売上予測プロジェクトを立ち上げる際、経営陣に対して費用対効果を説明する必要があるという、実務上の重要な課題から生じていることを理解しています。今回のコラムでは、予測精度改善がも

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      • 店舗開発実務担当者必見！高精度予測で得るビジネス上のアドバンテージ

        第7回までのコラムでは、売上予測モデルの作成と運用について詳細について解説しました。これまでの議論を踏まえ、今回のコラムでは「高精度売上予測の重要性」というテーマに焦点を当てます。ここでは、高精度な売上予測がなぜ必要なのか、またその実現によってどのようなベネフィットを得られるのかを、店舗開発実務担当者の視点から深く掘り下げていきます。 現在の市場環境では、新規出店の際に直面する課題は日に日に複雑化しています。市場の飽和状態、競合他社との競争、消費者行動の多様化などが、適切な

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        • MLOpsで紐解く、売上予測の運用手法

          新規出店や商品展開を計画するチェーンストア企業は、これまでの経験や勘だけでなく、データを基にした売上予測を行うことが一般的となってきています。正確な予測は、企業の成長と競争力の向上を促進するための鍵です。 これまでのコラムでは、モデル選択から評価まで、主に開発の視点から売上予測について解説してきました。 このコラムでは、実際にどのように運用していくべきか、MLOpsに沿って解説してきます。 このコラムを通して、皆さんの業務の一助となれば幸いです。 1.MLOpsとは＜M

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        • チェーン店舗開発支援DX「思遠」による出店分析：データから紐解く実践的アプローチ

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        • 経済効果を最大化する売上予測：新規出店戦略への影響分析

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        • 店舗開発実務担当者必見！高精度予測で得るビジネス上のアドバンテージ

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        • MLOpsで紐解く、売上予測の運用手法

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          新規出店売上予測の正確さを測る: モデル評価指標

          今回のコラムでは、"売上予測モデル評価における評価指標"について解説します。モデルを訓練し、それを使用して予測を行うことは重要ですが、そのモデルが実際にどれだけの精度で予測できているのかを評価することが不可欠です。 本コラムでは、基本的な評価指標から高度な指標まで、様々なモデル評価指標を解説し、それぞれがどのような情報を提供し、どのようなシチュエーションで活用されるのかを理解していきます。 新規出店の売上予測という課題に立ち向かう上で、モデルの評価は避けて通れない道です。

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          新規出店売上予測の正確さを測る: モデル評価指標

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          予測を外す原因の究明：母集団形成、外れ値と異常値

          これまでに、チェーンストア企業向けの売上予測の重要性について、そしてその具体的な方法について解説してきました。 今回のコラムでは、データ分析の初期段階で重要な役割を果たす「母集団形成」に焦点を当てます。 特に、母集団形成における「外れ値」と「異常値」の扱い方について詳しく考察します。 これらの要素は、売上予測の精度を大きく左右する可能性があります。 しかし、適切に管理すれば、新規出店時の売上予測をより正確に、そして信頼性を持って行うことができます。 １．母集団形成とは売上

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          予測を外す原因の究明：母集団形成、外れ値と異常値

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          チェーンストア企業必見：新規出店の売上予測フローとAI活用法

          今回のコラムでは「新規出店時売上予測のフロー」について解説します。 チェーンストア企業においては、様々な手法で新規出店時の売上予測を実施していると思います。 しかし、正しい手法で売上予測ができていなければ、精度が上がらず、企業成長に大きく影響を及ぼします。 本コラムでは、新規出店時の売上予測がどのように行われるべきか、正しい手法を解説していきます。 １，新規出店時売上予測の基本フローの概要新規出店時の売上予測は、数々の複雑なステップを経て行われます。 その流れは、大まか

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          チェーンストア企業必見：新規出店の売上予測フローとAI活用法

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          【既存手法との比較】機械学習による売上予測の有用性

          チェーンストア企業において、新規出店の成功が企業成長を左右するカギとなっています。 そのため、各企業においては、様々な手法で新規出店時の売上予測を行い、成功確率を高めるため、日々の業務に取り組まれていることと思います。 売上予測の主な手法として、国勢調査データや顧客データ、競合データを利用して出店候補地の市場環境や地域特性を把握する商圏分析や、候補物件と競合店舗を距離と魅力値で比較して吸引世帯数を算出しそれによって売上を予測するハフモデル分析が挙げられます。 しかしながら

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          【既存手法との比較】機械学習による売上予測の有用性

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          精度改善のカギ：経験を定量化する特徴量エンジニアリング

          AIソリューションは現代ビジネスで徐々に浸透してきており、ビジネス戦略や意思決定をより精度高く、効率的なものへと変化させています。 チェーンストア業界でも、新規出店時の売上予測において、機械学習をつかった予測モデルの運用が当たり前になってきました。 店舗開発業務においても、新規店舗や後々の需要予測など、予測技術が求められるシーンが多くなっています。 売上予測モデルを構築する工程の中でも、精度向上に関わるプロセスは多岐に渡りますが、特徴量エンジニアリングはその中でも大きな効果

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          精度改善のカギ：経験を定量化する特徴量エンジニアリング

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          AIが描く売上予測の未来：重回帰分析から機械学習へ

          このコラムでは、新規出店時の売上予測の手法について、特に、データ分析の世界でよく使われる重回帰分析と機械学習という二つの主要な手法についてご紹介します。 売上予測は、新規出店計画を策定する上で極めて重要な要素となります。 その精度が高ければ高いほど、出店効率が上がり、結果として企業の利益にも直結します。 しかし、その予測をどのように行うか、どの手法を選ぶべきかは一概には決まりません。 各手法にはその特性と強み、そして限界があります。 重回帰分析とは、複数の独立変数（特徴量

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