店舗型ビジネスの新規出店を
支えるデータ活用

新規店舗の出店においては、立地が売上に大きく影響します。クライアント企業による店舗ごとの予測売上は、新規来店者数の予測に基づいて算出され、特に路面店では新規顧客が一定割合でリピートすることで売上が伸びるリピートモデルが採用されています。このモデルでは、新規顧客数の予測精度が売上全体の見通しを左右する重要な鍵となります。

これまで、出店候補地の通行量や周辺人口のデータをもとに新規来店者数を予測する時系列予測モデルが、新規出店の判断材料として活用されてきました。しかしながら、このモデルはアップデートが止まっており、店舗開発チームの経験や知見に頼る部分が多く、十分にデータやモデルを活用できていないという課題が存在していました。

既存モデルの予測精度を検証する中で、さらなる改善の余地がある点がいくつか見つかりました。

1. 減衰率の設定を見直すことで、より精緻な予測が可能な箇所がある。
2. モデル式の構造をさらに簡素化することで、解釈性が向上する可能性がある。

これらを踏まえ、精度向上だけでなく、モデル結果に対する理解と納得感を高める取り組みを実施し、経営層や現場担当者の意思決定が円滑に進むよう努めました。

既存の課題に対処するため、以下のフローでモデルを作成しました。学習データが少量であることや、店舗ごとにオープン後の日数が異なる点を考慮し、過学習を防ぐために必要最低限のパラメータでモデルを設計しました。

1. 特定の減衰傾向を表現するモデルのパラメータフィッティング
2. 1のパラメータを予測する線形回帰モデルの作成

このプロセスを通じて、出店候補地の通行量や周辺人口といった要因が、店舗の新規来店者数や減衰傾向にどのような影響を与えるのかを定量的に把握できるようになりました。また、重要な要素が係数として表れるため、ビジネス判断に活用できるモデルとなっています。