はじめに
店舗開発の成功率を高めるためには立地選定の精度が欠かせないため、多角的なデータをもとにした判断が重要になります。
しかし従来の立地選定は経験や勘に依存しやすく、情報の偏りや分析負荷が課題として残り続けていました。
この課題を解消するために、AIを活用して立地データを統合分析できるツールが求められています。
gleasinはその要望に応える店舗開発AIツールとして、膨大なデータをもとに店舗の成功確度を高める提案を実現します。
サービスの詳細
gleasin（グリーシン）はAIを活用し、国内300万箇所のGPSデータや21万箇所のライフスタイルデータ、5,000を超えるブランドのベンチマーキングデータなどを統合して分析します。
これらのデータをAIが精緻に処理することで、50万箇所の候補地から最適な店舗立地を提案できる点が大きな特徴です。
参考URLで公開されている情報をもとに、利用企業は地図上で候補地を視覚的に比較しながら、実際の購買行動や人流傾向まで踏まえた判断が可能になります。
これにより店舗開発担当者は直感に頼らず、データを基に安心して意思決定を行える環境を整えられます。
導入後のイメージ
gleasinを導入すると候補地の抽出から分析までのプロセスが効率化され、これまで時間を要していた調査工程を短縮できます。
AIが過去の成功傾向やブランド特性を踏まえて分析するため、出店戦略の精度が向上します。
担当者はデータに裏付けされたレポートをもとに社内共有や意思決定を円滑に行うことができ、出店後の成果を見据えた計画が立てやすくなります。
最終的には出店リスクの軽減につながり、持続的に売上を伸ばせる立地戦略の構築が期待できます。
導入のメリット
| メリット | 詳細 |
|---|---|
| 立地選定の精度向上 | 多層データをAIが統合分析し、成功確度の高い候補地を提示します。 |
| 調査工数の削減 | 手作業で行っていた情報収集や比較検証を効率化します。 |
| データに基づく意思決定 | 勘や経験に依存せず、客観的な根拠をもとに立地を判断できます。 |
| ブランド特性に合う提案 | 5,000ブランドのデータを活用し、自社に近い成功事例を反映します。 |
| 出店リスクの軽減 | 購買行動や人流を踏まえた分析により、出店後のギャップを最小化します。 |
まとめ
gleasinは膨大な人流データとブランドデータをAIが統合分析することで、店舗開発における立地選定の質を大きく高めるツールです。
経験に頼りがちな立地判断をデータドリブンに変えたい企業にとって、導入する価値が高い選択肢になります。
画像出典元：「gleasin」公式HP
