Use Case 2 — Sales & Visitor Forecasting
売上・来客予測 で、
人と仕入を最適化。
天候・曜日・季節性・キャンペーン効果 を統合した予測で、人員配置・仕入量・販促判断を統計的に支援。 飲食・サービス・小売・イベント業向け。
対象業種
需要が時間・天候・イベントに連動する業種で特に高精度です。
飲食店（来客予測）
時間帯別来客数 + 仕入量の同時最適化。
サービス業（予約予測）
美容・整体・サロン等の予約状況を先読み。
小売（売上予測）
日次・週次の売上 + 在庫予測との統合。
イベント業（参加者予測）
告知・チケット販売状況 + 過去パターン。
解決する課題
人員配置の最適化（過剰 / 不足）
需要に対して人が多すぎる / 少なすぎる状態を予測で平準化。
仕入れ量の最適化
来客予測と連動した日次・週次仕入計画。
天候・曜日・季節性の影響
気象庁データと統合した複数要因モデルで定量化。
キャンペーン効果の予測
割引・告知・SNS 連携による上振れ幅を事前推定。
必要なデータ
NDA 締結後にお預かりし、暗号化通信・暗号化ストレージで管理します。
| データ種別 | 最小要件 | 推奨 | 備考 |
|---|---|---|---|
| 過去の来客・売上データ | 6 ヶ月分 | 12〜24 ヶ月分 | 時間帯別推奨 |
| 天候データ | — | 気象庁 API 連携 | 弊社で自動取得 |
| イベント・祝日情報 | 祝日カレンダー | + 業界・地域祭事 | 弊社で自動取得 |
| 周辺競合状況 | — | 主要競合の営業日・キャンペーン | 手動収集も可 |
| キャンペーン履歴 | — | 期間・割引率・媒体 | CSV / 手書き可 |
予測モデルの種類
業種・データ量に応じて最適なモデルを選定します。中小企業の場合、深層学習が必要なケースは限定的です。
時系列モデル
ARIMA / Prophet / Holt-Winters 等
データ量が少ない / 季節性が明確な場合に最適。Facebook 製の Prophet は短期予測で実績豊富。
機械学習モデル
XGBoost / LightGBM / Random Forest 等中規模データ + 多変量入力（天候・イベント・キャンペーン）に強い。中小企業向けの主力モデル。
深層学習モデル（必要時のみ）
LSTM / Transformer 等大量データ + 複雑な非線形パターンに対応。中小企業では稀。Phase 1 分析で必要性を判定し、過剰スペックは避けます。
導入プロセス（標準 12 週間）
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P1Phase 1: 初期分析（W1-4 / ¥300,000）
データ受領・前処理・探索的分析・実現可能性レポート。
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P2Phase 2: PoC（W5-8 / ¥500,000）
プロトタイプ構築・精度検証（hold-out + クロスバリデーション）。
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P3Phase 3: 本番（W9-12 / ¥1,000,000〜¥2,000,000）
本番システム構築・既存システム連携・運用ダッシュボード・運用引継ぎ。
導入メリット
すべて検証可能な事実のみを記載します（捏造数値・誇張なし）。
業界一般データ
来客予測活用による人件費最適化が中小サービス業の DX 効果として認識されていることは、 厚生労働省 サービス業統計や 中小企業白書 で言及されています。具体数値は業種・規模で大きく異なるため、Phase 1 の初期分析で個別算定します。
本サイト公開時点の自社事例
本サイト公開時点（2026-04-25）では、お客様事例として公開可能な実績はまだありません。Phase 1 完了後、お客様の許諾を得た上で具体的な改善幅（例: 人件費 X% 削減、計測期間 X ヶ月、自社測定）を本ページで開示します。捏造数値は一切掲載しません（SPEC §0.0 Ambassadorship Duty H-1 準拠）。
代表からのひと言
「沼津で個人事業主として、月額に縛られないWEBを育てる仕組みを設計してきました。買い切りで作る、必要なら毎月育てる、予測技術で未来を見る。3 つを切り分けて提供することが、地域の中小企業様の経営に最も寄り添う形だと考えています。」
売上予測のご相談
まずは 1 分の無料診断で現状を可視化してください。診断結果をもとに、Phase 1（30 万円・分析のみ）の実現可能性をメールでご提案します。
メール返信目安: 24 時間以内（土日祝除く）