AIや専門家が売上を予測する時代にも、店舗開発担当者がExcelで一度予測を作る意味がある。数字の前提を理解し、依頼や出店判断に生かす学びとは？

AIによる視認性評価は、写真の撮り方と質問の順番から始まります。通行人の目線で遠・中・近を撮り、質問から評価・説明へ進む実務手順を紹介します。

看板が見えても、何の店か分からないことがあります。視覚的露出・注意獲得・個店分離・店舗理解の四項目で、視認性の問題と改善の方向を整理します。

物件会議で使う評価「視認性がよい」をどう説明するか。写真とAIで、担当者の印象を根拠ある説明へ変える考え方を紹介します。

ロードサイド店舗の物件評価には特有の難しさがあります。物件を現地で評価する際、店舗開発者がどのような視点で、何を基準にチェックしているのかを解説します。

店舗開発の売上予測で、複雑に絡み合う要因をデータだけで解明しようとすると壁に突き当たります。そんなとき手っ取り早く突破口を見つける実務でのプロセスを解説。

重回帰分析を使う前段階として、売上予測の全体プロセスと、分析の土台となる「考え方」を共有します。「なぜその売上予測値になったのか？」にロジカルにこたえられるようになります。

黒い吉野家のロードサイド店を題材に、店舗開発での物件調査における、実践的なリサーチと評価方法を解説。プロセスを順を追って見ていきましょう。

「店舗数が多すぎる」という事象をデータで分解し出店戦略の教訓として活かすには？ 世帯数と競合数の関係から、出店余地のあるエリアをロジカルにあぶり出す手法を解説します。

「茨城県つくば市で、出店を優先すべき場所を3カ所挙げるとしたらどこ」と聞かれたら？出店計画を立てる際、経済産業省が発表している無料データ「経済センサス」が役立ちます。