来客数予測データ提供サービス

来客予想は、以下の通りAI学会に発表済みです。
第31回 人工知能学会 金融情報学研究会（SIG-FIN）

• (25)天候情報を活用した大型小売店舗の来客数予測
  田中 博生（株式会社ジーニアス）、野村 忠慶（株式会社ジーニアス）、西山 昂（株式会社ジーニアス）
  
  【抄録】
  過去のプロジェクトで実施した大型小売店舗の来客数予測の取り組みを紹介する。
  対象となった店舗は都心へ電車通勤できる郊外に位置する。
  大型小売店舗にとって毎日の来客数予測は、仕入れ数量に関係することもあり重要である。
  通常の来客数予測は、店長等の現場責任者がそれまでの経験から2,3日後の来客数を予測している。
  本プロジェクトでは、各店舗の来客数をモデルにより予測、 情報共有する仕組みを検討した。
  予測するにあたり店舗の過去の来客実績、曜日などの季節性､安売り日等のイベント情報に加え、天候情報を組み合わせる事で予測力が向上するとの仮説のもと検証した。
  最終的には、過去の実績来客数と予測来客数の差異を「学習「期間」のデータによる予測により 「予測期間」 通期で最小化する結果を得られた。

どのような業務上の課題を解決してくれますか？

株式会社ジーニアスが提供する「来客数予測データ提供サービス」は、天候店舗への来客数を予測します。

• 方法Ⅰ：類似天候による来客数予測
  お客様過去の来客数実績データと過去の天気・気温・湿度の情報と気象庁提示の気象情報予想データから類似の気象情報の算出を行い過去の近似値天気の日の来客実績数から将来の来客数予測を行う。
• 方法Ⅱ：御社過去の来客数実績データ分析＋天候データによる来客数予測
• 方法Ⅲ：弊社独自のFactorによる分析（標準Factor 祝日・休日情報込み基本上記Ⅱに組み込みます。）
  弊社の来客予測での実績では、比較的安定的な地域における店舗に対しての予測に関して実績値との誤 差が５％のデータとなります。近隣に催し物施設・学校施設が存在する地理的状況においては、個別の Factorの追加（別途個別承り）を推奨いたします。

ご報告は CSVにて分析・予想結果を出力します。

来客数予想モデル

お客様前年実績データによるジーニアス内のデータ分析によりお客様来客数予測を９日分算出（別途19日算出も可）

申し込み時・更新時にご用意頂くもの

• 規申し込み時以下のデータ2年分
• 一日の来客数データもしくは、一日の販売数データ
• 更新時実績データ1年分

弊社生成物

9日分の予測データ
補足事項： 天気データは、あくまで予測来客数算出の参考に使用するのみで天気予測では、あ りません。（天気予測データにつきましては、一般財団法人気象業務支援センター のデータをそのまま添付しています。）

• 実績：大手食品スーパ様店舗データにて分析した結果実際の来客数との誤差４％以内精度
• 金額：月間1X万、半年契約前提、1ヶ月間の試用期間有