課題
海外で店舗網を展開する大手CVSでは、各国の店舗運営企業による出店・売上予測の精度を高め、海外事業全体の出店判断の質を底上げすることが課題だった。現地独自の手法で売上予測が運用されていたものの、その誤差水準や売上を左右する要因は定量的に把握されておらず、改善の方向性を客観的に示す手段がなかった
アプローチ
現行の予測手法を置き換えるのではなく、当社のAI売上予測を並走させ、同一店舗・同一指標で精度を比較するベンチマーク型の実証を設計した
店舗マスタ、売上実績、現行予測値、商圏・競合、オペレーションまで100項目超の理想データ項目を定義し、現地の公開統計の活用方針も整理
モデルは立地タイプ別の勾配ブースティングを採用し、未学習店舗での検証によりリークを防いだうえで、AIの判断根拠を可視化する手法により売上の寄与要因を明らかにする設計とした
成果
社内の意思決定にそのまま活用できる実証提案書と、現地の店舗運営企業へ説明するための資料を整備し、実証の予算化に向けた検討を後押ししている
国ごとの差異に対応できる再現性のある実証スキームとして設計し、他国への横展開を見据えた基盤とした
