スピーディーな新規出店を可能に！AIシステムを活用して物件精査を6倍速に。売上予測精度の向上も実現

アルファクラブ武蔵野株式会社は、埼玉県を拠点に冠婚葬祭互助会業を展開していまして、冠婚葬祭互助会の会
員様に向けたサービス施設の運営や葬儀事業に関する付帯の事業を行っています。
その中で私は、アルファクラブ武蔵野のグループ会社であるむさしのコンサルティングに所属しており、アル
ファクラブグループの店舗開発や管財が主な業務です。
例えば、葬儀事業での店舗出店に際して、色々な不動産会社様からご提案いただいた物件情報の中から出店候補
となりそうな物件について、出店した場合にどれくらいの売上が見込めるかの予測をしたり、出店をした場合で
の投資回収期間が適切かどうかや、利益が確保できるかを計画しています。

今回新規出店業務にAIを活用したいと考えた理由ですが、昨今家族葬というのが急激に増えてまいりまして、
弊社も3〜4年前から家族葬向けの小型店舗の出店速度を早めていこうとしていました。
しかし、ご葬儀の規模が今までと全く違う中で出店のスピードを早めていかなければなりませんでした。
その際に、AIを導入することでますますスピードを早めて、かつ効率よく出店ができないかと考えたのがきっかけです。
これまで、出店すべきかを判断するためのデータベースがあったんですが、そのデータベースに投入する情報を手作業で収集しなければなりませんでした。
担当者によって保有している情報が異なっていまして、例えば、さいたま市の死亡者数や互助会の占有率といったような情報は、該当エリアの責任者しか情報を持っておらず、その都度情報を取り寄せる必要がありました。また、該当地域の市区町村の人口や世代別人口数といった情報は、市区町村のホームページや商圏分析ツールから取得するなど、複数の情報を集めて計算する必要があるため時間がかかっていました。

その点、御社のDeep Predictorを利用すれば、簡単な情報を入力するだけで売上予測金額がすぐに返ってくるのは、とても楽だと感じましたね。

そうですね。過去に他社様に作成していただいた、出退店を判断するためのデータベースがあったので、そちらを基に計算していたんですが、そこから算出される売上数字の信ぴょう性が無かったというのも課題でした。
ここ2年間ほど利用していましたが、当時売上を予測して出店した店舗が実際には、予測していた金額よりも下回ってしまっていることが多く、社内から指摘を受けているのが現状です。
思い描いていた売上数字と違うと思うことが多くありました。

あると思います。今までは大型の施設で1件あたり100名や200名規模のご葬儀が多かったんですが、10年ほど前から家族葬がすごく増えてきていまして、家族葬に限っては業界でも後発的でした。
その為、営業も努力しましたし販促関係や施設の運用方法など色々見直しを行ってきました。

当時重要視していた点は、我々が求めているものが分かりやすく結果として出てくることでした。売上の予測数字が欲しい場合は簡単に出せるだけではなく、サービスを利用する方の年齢層も広く、様々な立場の方が利用することを想定していましたので、誰にでも使いやすく、わかりやすいことを大切にして選定していました。
その中でDeep Predictorは、一番簡単に扱えそうというイメージを持ちました。

予測した売上数字に信ぴょう性があるのか？ということは不安に思いました。
加えて、元々データの取り扱いに馴染みがありませんので、予測分析に必要なデータの準備についても不安がありました。
その点は、御社が代わりにデータの加工をして下さったり、色々とアドバイスをいただけたことで解消しながら進めていけたので良かったです。

私は予測結果を見てとても的確で良い結果だなと思いました。

そうですね。既に営業している店舗の実際の売上金額を予測していただきましたが、予測結果が合っているというのが一番の印象でした。弊社の役員も、これは絶対導入したほうが良いと言っていました（笑）。
凄く良く当たる施設だけではなく、やや予測数字が実績から乖離する店舗もありましたが、乖離する理由も明確で納得感がありました。
元々、全ての店舗で予測数値が当たるとは考えてはいませんでしたので、大きな課題とは考えていませんでした。上層部の者も予測数字と理由を見て納得していたので、社内からの反対もありませんでした。導入に向けてスムーズに検討を進めることができたと思っています。

AIサービスを提供する会社様だけではなく、商圏分析ツールのような商圏データを販売する会社様からもお話を伺いました。
商圏分析ツールの会社様だと商圏データの提供に加えて、BIツールを活用し商圏データを可視化するというものでしたが、コストパフォーマンスが見合わないと判断しました。

そうですよね。私たちもびっくりしています。

コストパフォーマンスが良いということも、スムーズに検討を進めることができる要因だったと思っています。
やはり、料金の面は社内でも一番交渉するのに時間がかかることでしたので。

Deep Predictorはサービスの内容と金額が見合っていたと感じ、弊社が元々思い描いていた金額通りでした。
合計5社ほどにお話を伺い、各社の料金の幅もばらばらでしたが、ご提示いただいた金額に対して弊社が求めるクオリティを出していただけるかは懸念していましたし、その判断基準の金額もだんだんと明確になってきました。

やはり、サービスが分かりやすいし使いやすいことだと思います。例えば、我々以外の者が新しく使い始めるといった場合でも、操作の説明をするにあたっても分かりやすく簡単に説明できるのは良かったです。

現状は期待に沿った導入が出来たと思っていますので、今後継続して活用していくのを頑張っていこうと思います。

作業工数が大きく削減できました。具体的には、売上予測を行うためのデータを集める作業と実際に売上数字を計算する作業が改善されました。1件当たり物件の調査を行うだけでも、1時間程度時間がかかっていましたが、Deep Predictorを活用すれば、1物件当たり10分から15分で売上数字を算出することができるようになりました。

出店に値する物件なのかどうかを判断する基準も明確になったと思います。自身で算出した売上数字と御社のサービス（Deep Predictor）で算出した売上数字と比較することによって、出店すべきかどうかの判断を早く行うことができるようになりました。

現在は、新規の出店時での売上予測で活用しているのですが、今後は既存店舗の退店の判断にも活用していきたいと思っています。例えば、老朽化などで改修の必要があるが売上があまり見込めない店舗があるとした場合、Deep Predictorを活用して今後売り上げがどれくらいになるのかを算出するといった活用もできると思っています。
また、葬儀事業だけでなく他の事業での出退店の判断にも活用していきたいと思っています。例えば、今年開始して現在埼玉近郊に19店舗展開しているリラクセーション事業での店舗の出退店や、貴金属の買い取り事業での店舗の出退店といったような様々な事業での店舗の出退店に活用出来たら面白いと思っています。

AIの予測結果に加えて、調査したい地域の商圏情報をレポートとしてダウンロードできる機能があるとより便利になると思います。より各関係者に説明しやすくなりますし、AIやシステムに疎い方でも簡単に理解がしやすくなると思いました。

そういったレポートがダウンロードできると確かにとても良いですね。