広告費データ「0件」から、店舗・施設の来訪変動はどこまで解けるのか

本セミナーは、マーケティングミックスモデリング（MMM）の実践・普及に取り組む株式会社秤 代表取締役の小川貴史氏を迎え、人流データと生成AI「Claude」を活用した新しい店舗マーケティング分析の可能性を紹介する共催ウェビナーを開催します。

今回ご紹介するのは、広告費データを使わず、人流データや気象・暦・イベントなどの情報から、店舗・施設の来訪変動を分析した2つの実例です。

「何人来たのか」を把握する人流分析から一歩進み、「なぜ来訪が増えたのか、減ったのか」をどこまでデータで説明できるのか。Location AIの人流データと、株式会社秤が開発・検証を進めるClaudeを活用したMMMを組み合わせ、実際の分析プロセスとともにご紹介します。

本セミナーでわかること｜店舗単位で始めるMMMの進め方

• 1．自店舗と競合店の比較から、MMMを小さく試す方法がわかる
  最初から全店舗・すべてのマーケティング施策を対象にする必要はありません。
  まずは自店舗と競合店舗などの人流データを比較し、「MMMが自社の分析や意思決定に活用できそうか」を検証する進め方をご紹介します。
  
  
• 2．人流データから始め、手元の広告・販促データへ分析を広げる方法がわかる
  人流データや気象・暦・イベントなどの情報から分析をスタートし、デジタル広告の配信実績やチラシ、キャンペーンなど、自社が保有するデータを加えることで、施策ごとの効果やROI分析へ発展させる考え方を解説します。
  
  
• 3．チェーン全体ではなく、1店舗から分析する方法がわかる
  大規模な全店舗分析から始める必要はありません。1店舗の来訪者数の増減を、気象・イベント・販促・競合など複数の要因から読み解き、「何が来訪に影響しているのか」を分析する具体的なプロセスをご紹介します。

来店数が増えた理由、減った理由を「感覚」ではなくデータで説明できますか？

・「キャンペーンを実施したから来店が増えた」
・「雨だったから客足が落ちた」
・「競合店の影響を受けているかもしれない」

店舗や施設への来訪は、曜日、天候、イベント、販促、競合など、さまざまな要因によって変化します。
しかし、その増減を要因ごとに切り分けて説明することは簡単ではありません。

MMM（マーケティング・ミックス・モデリング）は、
こうした複数の要因と成果の関係を時系列データから分析する手法です。

これまでは大規模な広告投資や専門的な分析環境が必要というイメージもありましたが、
人流データと生成AIを組み合わせることで、店舗・施設単位でも試せる可能性が広がっています。

では、実際にどこまで分析できるのか。本ウェブナーでは次の2つの分析例をご紹介する予定です。

セミナーで紹介する2つの分析例

事例1｜日本を代表するレジャー施設

日本を代表するレジャー施設を対象にした人流データを分析。

広告費データを使用せず、

• 曜日・祝日などの暦情報
• 気象データ
• 公開されているイベント情報
• 2施設の来訪データ

などをもとに、来訪者数の変動をMMMで分析した結果を発表いただきます。

また、モデルの予測精度だけではなく、ランダムデータを用いたプラセボ検定まで実施し、
分析結果がどこまで実データ由来なのかを検証します。

【参考記事】ディズニー新エリア3000億円投資の750億円効果を検証>

事例2｜大手食品スーパーの同一商圏の競合2店舗を、店舗単位のMMMで比較

同一商圏にある食品スーパー2店舗を対象に、人流データを使った競合分析を行います。
テーマパークで構築した分析の考え方を店舗単位へ展開し、

• 自店舗と競合店の来訪はどのように変化しているのか
• 一方の店舗だけが伸びた日はいつか
• 商圏全体として来訪が増えた日はいつか
• 天候やイベントなどが双方にどの程度影響しているのか

といった違いを日次データから読み解きます。

また、店舗単体の数字だけを見るのではなく競合店舗と比較することで、
「自店舗固有の変化」と「市場全体の変化」を切り分ける考え方をご紹介します。

【参考記事】Claudeでスーパーマーケット2店舗比較　MMMを実装

こんな方におすすめ

• 店舗や施設の来訪者数が増減する理由を、感覚ではなくデータで把握したい方
• 自店舗と競合店舗の違いや、商圏全体の動きを比較してみたい方
• 広告・販促施策が実際の来訪にどう影響しているのかを分析したい方
• MMM（マーケティングミックスモデリング）に興味はあるものの、難しいと感じていた方
• まずは1店舗や限られた施設から、MMMが自社で活用できるか試してみたい方
• 人流データを商圏分析や来訪分析だけでなく、マーケティング施策の評価にも活用したい方
• Claudeなどの生成AIを、マーケティング分析や仮説検証に取り入れたい方
• 小売・飲食・商業施設・レジャー施設など、実店舗やリアルな来訪を伴う事業のマーケティング・企画・データ分析を担当している方

MMMや高度な統計分析に詳しくない方にも、実際の分析例をもとにわかりやすくご紹介します。

開催概要

日　時： 2026年9月10日(木)
時　間　10：00 ～ 11：00
参加費： 無料
開催方法： オンライン（Zoomウェビナー）
セミナー詳細ページ：https://location-ai.com/seminar/20260910/
※本セミナーご登録後に当日の視聴用のURLをご案内いたします。
※同業他社の方のご参加はお断りさせていただく場合ございます。ご理解のほどお願い申し上げます。

Session.01

「人が来た・来なかった」の先へ。人流データ×Claudeで進化する実世界のマーケティング

Location AIのセッションでは、MMM分析への理解を深める前段階として、「人流データ」に関する基礎知識から、店舗・施設のマーケティングで成果を出すための活用法まで、わかりやすく解説します。

・店舗・施設への「来訪」をどのようにデータとして捉えるのか
・商圏や競合、来訪者の動きから何がわかるのか
・人流データとAI、気象・イベントなどの外部データを組み合わせることで何が見えてくるのか
・「分析結果を見る」だけでなく、次の施策や仮説検証へどうつなげるのか

Loaction AI株式会社
PR & Marketing Manager
吉永 倫久（Michihisa Yoshinaga）

Session.02

広告費データ「0件」で、MMMはどこまで解けるのか。― 人流データ×Claudeで、1店舗からはじめるマーケティングミックスモデリング ―

人流データをClaudeで分析する最新のMMMプロセスをご紹介します。
東京ディズニーランド×東京ディズニーシー、ロピア×トライアルの分析例を通じて、

・来訪変動を複数要因に分解する方法
・競合2施設を比較する考え方
・モデルの予測精度をどう確認するのか
・プラセボ検定などを用いた分析結果の検証
・自社の広告・販促データを追加して施策評価へ発展させる方法

などを、具体的な分析プロセスとともに解説します。

株式会社秤
代表取締役社長
小川 貴史（Takashi Ogawa）

【主催】
Location AI株式会社
https://location-ai.com//

【本ウェビナーに関するお問い合わせ先】
セミナー事務局：contact@location-ai.com

◆参加費
無料　※オンライン開催　 Zoomウェビナー

◆注意事項
・お申し込みには貴社名・アドレス・部署・電話番号が必須となります。
・リクルーティング、勧誘など、採用目的でのイベント参加はお断りしております。
・参加を辞退する場合は、詳細ページより申込のキャンセルをお願いいたします。
・同業他社さまのご参加はお断りさせていただいております。ご理解のほどお願い申し上げます。
・主催企業および登壇者の所属企業と同業他社の方のご参加はお断りする場合がございます。あらかじめご了承ください。