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サークルKサンクス/店舗の立地評価、IBMのソリューションを活用

サークルKサンクスは、GIS(地理情報システム)から得られる地理情報や統計データに加え、現地調査データや現場担当者のノウハウを取り入れ、IBMのSPSS Modelerを活用した立地評価モデルを生み出した。

国内のコンビニ店舗数は約5万2000店(2015年3月度、JFAコンビニエンスストア統計調査月報)を超える状況にあり、各チェーンの競争は激しさを増している。

的確な出店を図り、自社チェーンの優位性を高め、勢力を拡大する成否を分けるポイントは客観的な数値に裏付けられた判断力にあると考え、同社では長年にわたり、GISをデータ活用のプラットフォームとした立地評価に取り組んできた。

IBM SPSS Modelerを導入する以前は、モデリングはアウトソースしており、なぜそのようなモデルになっているか分からずブラックボックスで運用していた。

しかし、社内にノウハウが蓄積されず、評価が低い店舗は何が原因なのか、どうすればいいのかという施策も打てなかったため、IBM SPSS Modelerを導入し、立地評価モデルの内製化を実現した。

<サークルKサンクス 店舗立地評価モデルのイメージ>
サークルKサンクス 店舗立地評価モデルのイメージ

出店ポイントが決まったら、そのポイントをGISに入力し、マーケティング分析や商圏作成を行う。

その後、立地評価システムに対して調査データを入力し調査結果をアウトプットしているが、このGISから得られた結果を分析する基盤として、活用しているのがIBM SPSS Modeler。

直感的に操作可能なビジュアル・インターフェースを備えたデータ・マイニングのワークベンチで、Microsoft Access、Microsoft Excel、CSVなどの多様な形式のデータが容易に取り込めることや、データの作成や加工の手軽さ、ノンプログラミングでのモデリングを実現しているだけでなく、その分析結果の有効性や有意性なども把握できることで、ビジネスの目標達成をサポートする。

従来、モデルが導き出した立地評価結果が、ビジネス現場の“感覚”と乖離してしまうことがあった。

立地評価の分析精度を高めるため、現場の経験から得られた知見について、数値的な裏づけとして駐車場や間口の広さといったインプットとなるデータと売上などの結果となるデータを集めて取り入れたり、精度を上げるために調査項目を見直したりした上で、さらにモデルを見直していく必要がある。

研究会という形式をとり、現場の担当やマネージメント層から直接意見を聞き、ノウハウを集めながら、モデルのコンセプトのプロトタイプを作った。

どのような変数を作ればいいのか、その変数はどういうときに有効なのか、分析しながらリモデルに取り組み、これらのデータを複合的に分析するデータ・モデルをIBM SPSS Modeler上でブラッシュアップすることで、立地評価モデルの精度向上を目指した。

そして、現場の担当者にとっても、以前と比べ納得しやすい立地評価モデルが出来上がった。

モデルの結果と現場の感覚の乖離があれば、それをフィードバックしていくというPDCAサイクルを繰り返すことで、データ・モデルを改善することができ「検証や修正作業も含め、直感的な操作で試行錯誤できる環境が整っていたことが、IBM SPSS Modelerを使ってみて一番良かったと思うポイント」とシステム責任者は説明する。

同社ではデータドリブンによる、さらに高精度な立地評価の仕組みづくりを目指している。

立地評価モデルだけではなく、別のアプローチから物件を評価するマニュアルを整備したり、出店後にその店舗を客観的に検証できる検証ツールなどを使ったりして、さまざまな視点から店舗を評価することで総合的な立地評価をしていく計画だ。

今後のコンビニの出店は、地域の顧客のニーズや行動の一歩先を予測しながら、いかに素早く的確な出店ポイントを見つけ、最適な店舗機能を設けて出店するかが重要なカギとして、IBMにはさらに広範囲な情報提供とサポートを期待している。

■IBMのSPSS Modeler 詳細

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