A立地特性の読み解きまで 組み立て直しが必要
観光地の常識は都心とまったく違う。CSV を整形して数字を集めても、なぜそうなっているか — 観光土産需要なのか、客層なのか、季節要因なのか — まで踏み込んで読み解くには、店舗特性や業態まで頭の中で組み立て直す必要があった
← 導入事例一覧
Case Study · 食品小売・ベーカリー
観光地の売れ方を一気に掴み、 過去実績から新商品予測が動き出す
観光地と都心では売れ方が異なるため、観光地の売れ方を一気に掴む必要が出てきた。 「観光地と都心で売れ方を比べたい」と一言渡せば、立地特性の構造が解釈つきで並ぶ。 過去の類似商品の実績から新商品の店舗別予測まで、商品企画の業務がそのまま走り続ける。
背景
観光地と都心、売れ方の常識がまったく違う
観光地と都心では、何が売れるかも、いつ売れるかも、まるで違う。観光地の店舗は限定グッズや観光土産が売上の大きな比重を占め、繁忙期の8月にピークが来る商品が並ぶ。都心の店舗は日常使いの購買が中心で、月別の振れ幅も小さい。 商品企画は観光地の売れ方を一気にキャッチアップする必要が出てきた。新商品やグッズの店舗別発注数も、感覚ではなくデータの裏付けで決めたい。そのスタート地点に Octopus が入った。
課題
ABバイアス確認がやりきれず 根拠は自分の見立て頼り
過去に売れた類似商品から新商品にあてはめる業務ロジックは持っていた。だが手作業で過去データを集めている間に、店舗の業態変更や近隣競合の動きなど予測の精度に関わるバイアスを一つひとつチェックする時間は取れず、本格的な比較は経験則で詰める部分が残った。経験則で詰めた数字は、社内に発注ロットの根拠として示すときも、自分の見立てに頼ることになっていた
Octopusでどう変わったか
A
立地解釈つきで 読み解ける状態で届く
「観光地と都心で売れ方を比べたい」と一言渡せば、数字と一緒に立地特性の読み解きが付いてくる。「観光地の主力店は観光土産需要が中心」「都市型の店舗は土産需要が起きにくい」のような解釈を AI が自発的に添え、頭の中で組み立て直さなくても観光地の売れ方が読み解ける状態で手元に届く
B
AI 指摘で予測が裏付き 社内にも出しやすい
「新商品の店舗別予測を出して」と一言渡せば、過去類似商品からの予測に加えて、「業態変更で別物として考える店舗あり」「両商品の奪い合いリスク」など、予測の精度に関わるバイアスを AI が自発的に指摘してくる。経験則で詰めていた部分が、過去データの計算結果として裏付けられた予測になる。社内や経営会議に対しても、自分の見立てだけより、過去データを分析した裏付けとして説得力を持って渡せる
実際の使い方
1立地別の売れ方と解釈が一言で返る
「各店の観光地カテゴリ主力商品 X の売上をまとめて。合算でOK、月別で半年間」10:32
→ 立地特性の解釈と、次に掘れる切り口まで返ってくる10:32
店舗別の売れ方サマリ（半年）立地別
店舗
半年合計
ピーク月
立地の特徴
観光地主力店
XXX点（全体の約X割）
8月
観光土産需要が主力
観光地サブ店A
XX点
9月
1月は冬季休業
観光地サブ店B
XX点
8月
主力店混雑時に流入
都心型店A
XX点
通年
規模小・土産需要薄
都心型店B
XX点
通年
規模小・土産需要薄
💬 立地別の解釈
・観光地の主力店：観光土産需要が主力（半年合計の約X割）
・観光地サブ店：1月は冬季休業の影響あり
・都心型店：通年安定だが、土産需要が起きにくい立地
・観光地の主力店：観光土産需要が主力（半年合計の約X割）
・観光地サブ店：1月は冬季休業の影響あり
・都心型店：通年安定だが、土産需要が起きにくい立地
💬 AIから次の深掘り提案
・SKU別の売れ筋（カテゴリ内の主力フレーバーは？）
・セット vs 単品の比率は？
・時間帯・曜日別の購買パターンは？
・SKU別の売れ筋（カテゴリ内の主力フレーバーは？）
・セット vs 単品の比率は？
・時間帯・曜日別の購買パターンは？
💬 データ構造の罠 / 異常値検出
・一部 SKU が商品名の表記ゆれでヒットしない可能性あり
・直近月でセット比率が突出、単品の落ち込みが影響している可能性
・一部 SKU が商品名の表記ゆれでヒットしない可能性あり
・直近月でセット比率が突出、単品の落ち込みが影響している可能性
気付き「各店の売上をまとめて」と一言渡しただけで、立地特性の解釈に加えて、次に掘れる切り口やデータ構造の罠・異常値まで AI が自発的に提示してくる。
2新商品予測にバイアス指摘が乗る
「春の新作 Y は今年値上げ予定。各店どれくらい売れる？ 去年と違うのは、定番の主力商品 X と並べて売っていること」10:33
→ 過去類似商品 × 店舗の最新の売る力で予測。バイアスも自発的に指摘してくる10:33
新作 Y の店舗別予測（月平均販売点数）予測
店舗
去年 Y 実績
今年 X 実績
今年 Y 予測
観光地主力店
XXX
XXX
XXX〜XXX（強気）
都心型主力店
XXX
XXX
XXX〜XXX
業態変更店
XXX
XX
XX〜XXX（⚠️大幅減か）
都心型サブ店
XX
XX
XX〜XX
観光地サブ店
XX
XX
XX〜XX
💬 📈 並列販売の上ブレ要因
・「主力商品 X のついでに新作 Y も買う」購買誘発が期待できる
・主力商品が好調な店舗は連動して伸びる可能性
・「主力商品 X のついでに新作 Y も買う」購買誘発が期待できる
・主力商品が好調な店舗は連動して伸びる可能性
💬 📉 競合・奪い合いリスク
・同じ客がどちらか1つを選ぶ場合、知名度の高い主力商品 X に流れる可能性
・都心型主力店は両商品の奪い合いに注意
・同じ客がどちらか1つを選ぶ場合、知名度の高い主力商品 X に流れる可能性
・都心型主力店は両商品の奪い合いに注意
💬 ⚠️ 業態変更店舗の影響（データ構造の罠）
・業態変更店は規模感が大きく変わっているため、過去類推値が当てにならない
・別物として考える必要あり
・業態変更店は規模感が大きく変わっているため、過去類推値が当てにならない
・別物として考える必要あり
気付き過去類似商品と主力商品の動きを組み合わせた予測が返るだけでなく、業態変更や並列販売リスクなど予測の精度に関わるバイアスを AI が自発的に指摘してくる。経験則で詰めていた部分が、データの計算結果として裏付けられる。
効果があったポイント
短い問いから、立地特性の読み解きまで返る
「観光地と都心で売れ方を比べたい」「主力商品の売上をまとめて」のような短い問いを渡せば、数字と一緒に立地特性の読み解きが付いてくる。観光地の主力店は観光土産需要、都心型店は日常使い ── 立地ごとの背景まで AI が解釈を添えてくる。
予測のバイアスと根拠を、AI が先回りで添える
過去類似商品から新商品の店舗別予測を返すだけでなく、「業態変更で別物として考える店舗」「並列販売の奪い合いリスク」など、予測の精度に関わるバイアスを AI が自発的に指摘する。経験則で詰めていた部分が、データの計算結果として裏付けられ、社内や経営会議にも出しやすくなる。
スマレジの商品マスタ・店舗マスタごと、生データが揃う
商品カテゴリ・部門・店舗特性・SKU の表記までスマレジ連携で取れているから、立地別・カテゴリ別の比較や SKU 別深掘りが即座にできる。BI やスプレッドシートでは追いつけない粒度。
担当者の声
観光地のキャッチアップが、業務プロセスごと走り出す
こちらの常識とは違う観光地の売れ方を、まず知るところから始まる。CSV を落として整形して、そこから集計に取り掛かる、という前工程の手間が一切なくなって、もう「ばんって」出てきてくれる感覚です。 新商品の発注も、過去類似商品の売れ方を新商品にあてはめて、店舗別の個数を出す ── その集計と分析の部分を Octopus にしてもらっています。原価と単価を組み合わせてロット数を決める手前まで、対話で進められるようになりました。 「自分の見立てだけ」ではなく、過去データを分析した裏付けを伴って出せる。そのほうが、社内に渡すときの説得力が違うと思っています。
まずはスマレジデータで試してみませんか
最短即日で、あなたのお店の売上分析を体験できます。