課題
店舗開発では類似店舗を参照する従来手法による売上予測が物件によって大きくぶれ、出店判断に用いる客観的な根拠が不足していた。また、既存店への影響（カニバリゼーション）を定量的に評価する手段がなく、新店の出店を重ねるほど予測が賢くなる仕組みが求められていた
アプローチ
モデルが説明できない店舗を特定し、店舗開発担当者の知見や現地情報を新たな観点として取り込み、再学習を重ねる「自己改善型AI売上予測」を構想した
予測値は予測幅と類似店舗を根拠として提示し、カニバリゼーションの影響を織り込んで評価する設計とした、検証では厳密な検証設計により過学習を防ぎ、さらに、セキュアな環境でデータを処理する構成とし、当社のフォワードデプロイドエンジニア（FDE）が現場に伴走しながら業務への定着と内製化を支援する段階的な移行計画を策定した
成果
クライアントの意向を反映しながら提案を段階的に具体化し、モデル・システム開発とFDEによる伴走支援を組み合わせた実行計画として合意形成を進めている。新店のたびに現場の知見を取り込みモデルが進化する仕組みとして、店舗開発業務そのもののAIネイティブ化を目指す構想を示した
