ナウキャスト、プロントの出店判断をAIエージェントで支援

ナウキャストは、プロントコーポレーションに店舗開発AIエージェントを提供しました。
全国の「PRONTO」などの店舗開発で、物件情報の管理や売上予測に使用されます。
昼と夜で業態特性が異なるプロント向けに、独自の予測モデルを構築しています。

記事の概要

ナウキャストは、プロントコーポレーションへ「DataLens店舗開発」を提供しました。
同サービスは、全国の「PRONTO」などの店舗開発に使用されます。
プロントコーポレーションでは、複数チャネルから届く物件情報の取り込みや集約を手作業で行っていました。
DataLens店舗開発は、メールなどの物件情報を自動解析して取り込み、業務フローに沿って一元管理します。
独自基準による事前スクリーニングで、検討対象となる物件にリソースを集中できる体制を構築します。
プロントの「昼はカフェ、夜はサカバ。」という業態特性に合わせ、売上や人流データを昼間と夜間に分解した予測モデルを構築しました。
データに基づく売上予測により、社内協議やデベロッパーとの交渉、フランチャイズオーナーへの提案で客観的な説明が可能になります。

記事のポイント

1. 物件情報を一元管理： メールなどに届く物件情報を自動解析し、ステータス管理と事前スクリーニングを実施します。
2. 昼夜別の売上予測： 売上や人流データを昼間と夜間に分け、プロントの二面性に特化した予測モデルを構築しました。
3. 出店交渉にも活用： 売上予測を根拠に、社内協議やデベロッパーとの交渉、加盟店への提案を進められます。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 物件情報の収集・選別から売上予測までをつなげられるため、導入企業には自社の出店基準や業務フローを先に整理することが求められそうです。
• 飲食チェーン各社： 昼夜で需要が変わる業態では、時間帯別の人流・売上データを使った予測が、出店判断や加盟店への説明力を左右する要素になる可能性があります。
• 不動産開発会社： 出店交渉で売上予測が根拠として使われることで、物件提案では立地の訴求だけでなく、時間帯別の需要を説明できる情報提供が求められそうです。

このニュースの背景

プロントコーポレーションは店舗数の拡大を目指す一方、複数チャネルから届く物件情報の取り込みやスクリーニングを手作業で行っていました。
「昼はカフェ、夜はサカバ。」という業態特性を持つため、従来の社内ノウハウだけでなく、昼夜の違いを踏まえた客観的な売上予測基盤が必要になっていました。
DataLens店舗開発は、人流データや決済データなどの外部データに生成AI技術を組み合わせ、物件情報の管理と商圏分析を支援するサービスです。

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