【セミナーレポート】AI × GISが導く出店戦略の未来
2025年11月21日に開催した店舗のAI売上予測をテーマにしたセミナーの事後レポートをお伝えします。このセミナーは、エリアマーケティングのパイオニアである技研商事インターナショナル様主催のもと、立ち飲み居酒屋「晩杯屋」を展開されているアクティブソース様、ITオフショア開発を手掛けるInkField様、AI売上予測ソリューションを開発支援する弊社データインサイトの共同で開催された約3時間のセミナーでした。
このレポートでは弊社が発表したプレゼンテーションの内容にフォーカスし、AIによる店舗の売上予測についてお伝えします。
全公演のレポートはこちら https://www.giken.co.jp/column/seminar-report251121/
セミナー特設ページはこちら https://gikenlp2025.studio.site/251121tokyohybrid
ビジネスセンスとデータサイエンスの両立が成功の鍵
まず、4名のスピーカーが共通して伝えていたこととしては、実際のところ「AIがあれば、出店が成功するというわけではない」ということに注意しつつ、熟練の経験と勘／現場の泥臭い作業から生まれる洞察とAIによる客観的な分析を融合させて、組織全体で共有・継承できる仕組みを作ることこそが重要であるということです。
弊社は企業の店舗開発担当者様の変革を実現するパートナーとして、皆様の出店に対するお考えや言語化しづらい勘やノウハウについてお聞きする中で、単にAIに対して店舗データや統計データを放り込むだけでは予測精度が上がらないことを身を持って体感しています。
また反対に、出店に対する勘やノウハウと従来の分析手法だけでは精度の高い予測が困難となっている現状も理解しています。
出店を検討するうえでは、ビジネスセンス、データサイエンスのいずれも不可欠であり、そのどちらかが欠けると片手落ちの予測となってしまいがちです。そこで私たちは、属人化し共通言語化されていない勘やノウハウを第三者目線でもわかる基準・法則に落とし込み、それらをデータとして扱える形に変え、分析・示唆出しを行う一連の流れを徹底しています。
店舗開発とAIのプロフェッショナル、その両者が求められる
AIによる出店時の売上予測を実現するためには、AI搭載の予測ツールを入れるだけでは店舗開発担当者様の頭の中にある宝の山を100%適用することが難しいということはご理解いただけたかと思います。
では、どのようにして実現するのか。
セミナーでは、AIによる新規出店時の売上予測手法の具体的な説明を通して、「AIが導き出した解を説明可能な状態にし、人間が成功要因を理解すること」の重要性を説きました。
AI売上予測でのモデルの解釈性を追求するうえでは、従来の回帰分析とは見るべきポイントが異なることに注意が必要です。AIによる予測手法では、特徴量と呼ばれる売上を予測するために使うインプットとなるデータの中で何が売上に対して影響度が高いかを見ます。もちろん回帰分析においても機械的に演算することで特徴量の影響度を見て、最終的に重回帰式に使用する特徴量を決めるプロセスは挟みますが、特徴量の影響度を決める方法自体が異なるため、その意味を理解する必要があります。
まず人間が、売上の増減に効くであろう要因を仮説で考えます。AIによるモデル開発／学習・予測を通してAIが出した各特徴量が持つ売上に対する影響度を見比べて、当初の仮説に合っているか（当たり前のように来客数や社員配置数が強い影響度を持つ／仮説検討段階ではそこまで重要視していなかった特徴量が意外と強い影響度を持っているなど）を見て気づきを得て、再度特徴量を練り直します。AI自体はなぜ影響度が高い／低いのかを説明してくれるわけではないため、人間が考える必要があります。
「AIが出した結果」を「示唆に富んだインサイト」に昇華する
出店に詳しいだけでも、AIを理解しているだけでも、モデルの解釈性を上げることはできません。説明可能なAIとして仕上げていくためには、AIが持つ知識量を超えた店舗開発現場のノウハウ（AIが知り得ない答えは人間が持っている）と、AIに対する理解（AIの扱い方を熟知している）が不可欠です。
自社の出店の根幹を理解している店舗開発のプロフェッショナルと、業務要件を理解したAIエキスパートの両者がいることで、「AIが出した単なる結果」を「示唆に富んだインサイト」に昇華することができるのです。
AI売上予測の取り組みは単なるツール導入だけでは困難であることはお伝えしましたが、技研商事インターナショナル様から2026年春にリリースを予定している「THE NOVEL」では、弊社がAI売上予測機能を監修しており、人間が持つノウハウをAIに反映するための仕掛けがふんだんに取り込まれております。リリースを是非ご期待ください。
「THE NOVEL」の公式サイトはこちら https://www.giken.co.jp/products/ai-novel/
AI売上予測のことなら、弊社にお問い合わせください
セミナーレポートとしては、当日の重要なメッセージとその概要をお伝えしました。
具体的な予測手法や事例については、2026年2月6日の次回セミナーにてお伝えできればと思います。（近日セミナーの詳細について案内予定）
また、セミナーの場だけでなく、弊社との個別面談で内容をお伝えすることも可能ですので、是非お問い合わせください。
監修者プロフィール
株式会社データインサイト 取締役COO 山元陸
日本IBMにコンサルタントとして入社し、企業の戦略策定から大規模システム開発までを幅広く手掛ける。その後、データインサイトを共同創業。経営と I T の垣根を超えた一気通貫の課題解決に強み。業種業態を問わず多数企業の内情を見てきた経験から企業の「A I 浸透の壁」の根本原因について日々追求している。
