SENSY GeoScopeを導入される前、新規出店の売上予測はどのような手法で行っていましたか？

池田次長：これまでは新規出店に関して明確な出店基準表がない状態でした。そのため、候補となる物件ごとに、人口や交通量などのデータをすべて自分が手作業で拾って分析するという非常にアナログな手法をとっていました。

当時はどのような課題を感じていらっしゃいましたか？

池田次長：検討を進める中で「どうしてもこの物件に出店したい」という思いが強くなると、担当者の主観が入り、都合の良いデータばかりを集めてしまうリスクがありました。また、データ収集作業で言うと、自分で地道に「何丁目に何人住んでいるか」を拾っていくしかありません。それだけで本当に半日ぐらいかかります。さらに、ロードサイド出店において非常に重要な「12時間／24時間の交通量」のデータなども一つずつ調べて拾っていく必要があり、1つの物件の売上予測を立てるのに、丸1日〜数日かかるのが当たり前で、作業工数の面でも大きな負担となっていました。

なぜ「AIによる店舗分析ツール」が必要だという結論に至ったのでしょうか？

池田次長： 担当者の主観を排除し、AIが弾き出す客観的なデータに基づいた標準化された出店基準を作りたかったからです。また、AIに任せることで膨大なデータ収集の時間を削減し、売上予測だけでなく、ポジティブな要素や、予測の根拠となるコメントも自動で出てくるため、業務が非常に楽になるのではと考えたのがきっかけです。