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【株式会社MILIZE】は、チェーン店の新規出店候補地の売上をAIにより予測するシステムを開発 ーとんかつ専門店【かつや】を展開するアークランドサービスホールディングが利用を開始しましたー
[19/10/16]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
株式会社MILIZE（本社：東京都港区、代表取締役社長：田中 徹、以下「MILIZE」）は、とんかつ専門店「かつや」を展開するアークランドサービスホールディングス株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：臼井 健一郎）向けに新規出店候補地の売上をAIにより予測するシステムの提供を開始しました。
〜金融とITを融合したFintech事業と事業会社への応用〜
株式会社MILIZEは、長年の金融実務経験を活かし金融工学、マーケティング、統計分野で幅広くシステム提供をしてまいりました。一方、金融工学の分野では、膨大な量のデータを様々な箇所から集めて分析に使用する必要があり、金融機関の担当者の膨大な時間を費やしています。また、事業を営む企業にとっても、顧客数・売上・仕入・商品販売数などの見込み・仕入れや労働力の確保等、担当者が日々頭を悩ませています。これらの業務は、近い将来、AIが解決をしていくようになり、金融機関のみならず一般企業においても、機械学習・データサイエンス分野に高い期待が寄せられています。
株式会社MILIZEは、これらの金融担当者・事業会社の課題を解決すべく、ビッグデータの蓄積・機械学習、テキストマイニングやディープラーニングといった技術を、いち早く取り入れて参りました。
〜開発の背景〜
飲食の売上を左右する要素は複雑で多岐にわたり、人間の分析能力では限界があります。従来型の重回帰モデルでは、パラメータの数に限界があり、より精緻の売上予測するためには多くのパラメータ（特徴量）を学習させる必要があります。
また、店舗戦略のノウハウがある人員が業界全体で不足しており、一部の社員に属人化したり業務負荷が高くなるという課題があります。
〜「AIによる出店計画システム」の特徴〜
１．機械学習モデルを採用し膨大な特徴量を入力可能
機械学習のアルゴリズムを採用し、店舗情報、通行料情報、商圏データ等 重回帰ではできなかった複数のパラメータを入力することが可能です。
従来の重回帰モデル搭載しており、比較することができます。
２．地図情報・商圏データとの自動連携
Google Map で地点を選択すると、緯度経度からその地点の商圏情報を自動で連携します。商圏データは、マップマーケティング社のTerraMapのデータを取り込みます。
[画像1: https://prtimes.jp/i/34351/24/resize/d34351-24-852631-2.png ]
３．モデルの透明性を確保
モデルを更新する度に、そのモデルの予測誤差、分布図、推定木を表示し、ブラックボックス化をさけ、担当者がモデルの精度を意識しながら、予測数値を取り扱うことができます。
【例：特徴量を上位から表示】
[画像2: https://prtimes.jp/i/34351/24/resize/d34351-24-150333-3.png ]
４．簡単な操作
高度な機械学習を知らない担当者でも、毎月データを投入し、モデルのアップデートができます。
５．レポート機能
複数の候補地の予測結果を社内報告書の形で印刷することができます。
〜今後について〜
株式会社MILIZEは、全国規模にチェーン店を展開する飲食・小売り企業への展開の他、銀行の店舗統廃合に関する業務への応用を予定しています。また、金融機関とともに金融機関のお客様への新たなAIサービスの拡充を図ってまいります。
＜株式会社MILIZEについて＞
【商 号】株式会社MILIZE
【本 社】東京都港区芝浦４-１２-３８キャナルゲート芝浦６階
【ＵＲＬ】https://milize.co.jp/
【設 立】2009年
【資本金】642,993,000円（資本準備金含む）
【代表者】代表取締役 田中 徹
【事業内容】
■AIを活用した運用商品開発や相場動向分析システム等の開発及び販売
■AIや金融工学を用いた運用方法、リスク管理、予兆管理などの研究開発
■AIを活用した統合ライフシミュレータ「MILIZE人生設計」の開発及び販売
■AIやITに関するコンサルティング、ビッグデータ処理に関するコンサルティング
＜関連リンク＞
アークランドサービスホールディングスについて
http://www.arclandservice.co.jp/
マップマーケティング株式会社について
https://www.mapmarketing.co.jp/
〜金融とITを融合したFintech事業と事業会社への応用〜
株式会社MILIZEは、長年の金融実務経験を活かし金融工学、マーケティング、統計分野で幅広くシステム提供をしてまいりました。一方、金融工学の分野では、膨大な量のデータを様々な箇所から集めて分析に使用する必要があり、金融機関の担当者の膨大な時間を費やしています。また、事業を営む企業にとっても、顧客数・売上・仕入・商品販売数などの見込み・仕入れや労働力の確保等、担当者が日々頭を悩ませています。これらの業務は、近い将来、AIが解決をしていくようになり、金融機関のみならず一般企業においても、機械学習・データサイエンス分野に高い期待が寄せられています。
株式会社MILIZEは、これらの金融担当者・事業会社の課題を解決すべく、ビッグデータの蓄積・機械学習、テキストマイニングやディープラーニングといった技術を、いち早く取り入れて参りました。
〜開発の背景〜
飲食の売上を左右する要素は複雑で多岐にわたり、人間の分析能力では限界があります。従来型の重回帰モデルでは、パラメータの数に限界があり、より精緻の売上予測するためには多くのパラメータ（特徴量）を学習させる必要があります。
また、店舗戦略のノウハウがある人員が業界全体で不足しており、一部の社員に属人化したり業務負荷が高くなるという課題があります。
〜「AIによる出店計画システム」の特徴〜
１．機械学習モデルを採用し膨大な特徴量を入力可能
機械学習のアルゴリズムを採用し、店舗情報、通行料情報、商圏データ等 重回帰ではできなかった複数のパラメータを入力することが可能です。
従来の重回帰モデル搭載しており、比較することができます。
２．地図情報・商圏データとの自動連携
Google Map で地点を選択すると、緯度経度からその地点の商圏情報を自動で連携します。商圏データは、マップマーケティング社のTerraMapのデータを取り込みます。
[画像1: https://prtimes.jp/i/34351/24/resize/d34351-24-852631-2.png ]
３．モデルの透明性を確保
モデルを更新する度に、そのモデルの予測誤差、分布図、推定木を表示し、ブラックボックス化をさけ、担当者がモデルの精度を意識しながら、予測数値を取り扱うことができます。
【例：特徴量を上位から表示】
[画像2: https://prtimes.jp/i/34351/24/resize/d34351-24-150333-3.png ]
４．簡単な操作
高度な機械学習を知らない担当者でも、毎月データを投入し、モデルのアップデートができます。
５．レポート機能
複数の候補地の予測結果を社内報告書の形で印刷することができます。
〜今後について〜
株式会社MILIZEは、全国規模にチェーン店を展開する飲食・小売り企業への展開の他、銀行の店舗統廃合に関する業務への応用を予定しています。また、金融機関とともに金融機関のお客様への新たなAIサービスの拡充を図ってまいります。
＜株式会社MILIZEについて＞
【商 号】株式会社MILIZE
【本 社】東京都港区芝浦４-１２-３８キャナルゲート芝浦６階
【ＵＲＬ】https://milize.co.jp/
【設 立】2009年
【資本金】642,993,000円（資本準備金含む）
【代表者】代表取締役 田中 徹
【事業内容】
■AIを活用した運用商品開発や相場動向分析システム等の開発及び販売
■AIや金融工学を用いた運用方法、リスク管理、予兆管理などの研究開発
■AIを活用した統合ライフシミュレータ「MILIZE人生設計」の開発及び販売
■AIやITに関するコンサルティング、ビッグデータ処理に関するコンサルティング
＜関連リンク＞
アークランドサービスホールディングスについて
http://www.arclandservice.co.jp/
マップマーケティング株式会社について
https://www.mapmarketing.co.jp/
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