# Ｆｉｎａｔｅｘｔホールディングス（4419） ナウキャストとバムーブ、人流データを用いた売上予測モデルでいちご飴専門店などを運営するグッドアイディアカンパニーの新規出店判断を支援

Source: Komori (komori.app) — https://komori.app/company/4419/disclosure/20240723553078
種別: その他開示
開示日: 2024-07-23
Komoriの読み（0-100）: 79
企業ページ: https://komori.app/company/4419

## 何が変わったか

ナウキャストとバムーブが、人流データと既存店舗の売上データを使った売上予測モデルを検証し、グッドアイディアカンパニーの新規出店の立地判断を支援しました。

## 会社が挙げた理由

新規出店における機会損失や、目測・担当者の勘や経験に基づく誤った売上予測を減らし、立地選定や収益予測の精度を高めるため。

## 開示の要点

- 対象製品・サービス名: 売上予測モデル、KDDI Location Analyzer、Strawberry Fetish（ストロベリーフェチ）
- 相手先: GOOD IDEA COMPANY株式会社（グッドアイディアカンパニー）
- 相手先の概要: 本社：奈良県北葛城郡、代表取締役社長：竹森俊彦。いちご飴専門店などを運営。
- 当社との関係: ナウキャストとバムーブが、グッドアイディアカンパニーの新規出店判断を支援。ナウキャストが売上予測モデルを構築し、バムーブが立地選定コンサルティングを実施。
- 契約金額: not_disclosed
- 提供価格: not_disclosed
- 契約締結日: not_disclosed
- 提供開始日: not_disclosed
- 適用分野: 店舗型飲食店の新規出店、商圏分析、立地選定、マーケティング
- 受賞名・認証名: not_disclosed
- 授与・認証機関: not_disclosed
- 登録番号・有効期限: not_disclosed
- 拠点所在地: not_disclosed
- 拠点の規模: not_disclosed
- 定量的な効果: 店舗前通行量と売上に正の相関。一定の実用性があることが示唆された。数値はnot_disclosed。
- 利用実績: 検証に既存路面店6店舗の2023年売上データを利用
- 業績への影響: not_disclosed
- 出典: KDDIの動態分析ツール「KDDI Location Analyzer」から得られる人流データ

## 評価の根拠

- この発表が扱う事柄は、どの段階にあるか。: 実施済み（原文: 「「新規出店判断を支援しました」「その検証結果を受け、バムーブが…コンサルティングを行いました」」）
- 発表は、対象の事柄が起きる前か、同日か、起きた後か。: 事後の報告（原文: 「「支援しました」「検証しました」」）
- 会社はこの内容をどれだけ断定的に書いているか。: 概ね断定的（原文: 「「一定の実用性があることが示唆された」」）
- 相手先はどのような主体として示されているか。: 社名あり · 非上場（原文: 「「GOOD IDEA COMPANY株式会社」」）
- 相手先は、この発表においてどの役割か。: 採用・導入した側（原文: 「「グッドアイディアカンパニーの新規出店判断を支援しました」」）
- 相手先の所在地・資本金・事業内容など、会社概要が記載されているか。: あり（原文: 「「本社：奈良県北葛城郡、代表取締役社長：竹森俊彦」「いちご飴専門店などを運営」」）
- 提供先・導入先・受注先の実名が示されているか。: あり（原文: 「「GOOD IDEA COMPANY株式会社」」）
- この発表に付いている数値のうち、最も具体的なものはどれか。: 物量・能力（原文: 「「既存の路面店6店舗」」）
- 示された数値は、どういう性質の数か。: 期間の実績（原文: 「「6店舗の2023年の売上データ」「2023年の人流データ」」）
- 書かれている主要な事実を、社外の資料で確かめる手段があるか。: 第三者の名称あり（原文: 「「KDDIの動態分析ツール『KDDI Location Analyzer』」」）
- 主要な主張に、検証できる数値と時期がついているか。: 数値のみ（原文: 「「既存の路面店6店舗」「10時～22時」「2023年」」）
- 会社はこの件を、将来の収益にどう結びつけているか。: 収益の柱と位置づけ（原文: 「「商圏分析の精度を向上させ…店舗型飲食店のマーケティングを支援していきます」」）
- 業績への影響について、どう書かれているか。: 業績に触れず（原文: 「業績影響の記載なし」）
- この発表が扱っている事柄の種類はどれか。: 収益に直結（原文: 「「新規出店判断を支援」「立地選定に関するコンサルティング」」）
- この事柄はどこまでの広がりを持つと書かれているか。: 一事業・一セグメント（原文: 「「グッドアイディアカンパニーをはじめとする店舗型飲食店」」）
- 会社の製品・サービスにとって、これはどういう新しさか。: 既存領域の新製品（原文: 「「人流データを用いた売上予測モデル」「新規出店判断を支援」」）
- 発表の中心にある製品・サービス・成果は、誰のものか。: 他社との共同（原文: 「「ナウキャストとバムーブは共同で」」）
- 「初」「唯一」「No.1」などの優位性の主張があるか、あるとすれば根拠は示されているか。: 優位性の主張なし（原文: 「該当表現なし」）
- この事柄の地理的な範囲はどこか。: 国内広域（原文: 「「全国対応できるプロフェッショナル人材」」）
- 実際に使われている・売れていることを示す記載はどの程度あるか。: 導入先を一社明記（原文: 「「グッドアイディアカンパニーの新規出店判断を支援しました」」）
- 競合製品や従来手法との違いが、具体的に述べられているか。: あり（原文: 「「従来、人口統計や地理統計、顧客データ…よりリアルタイムに通行量を把握できる人流データ」」）
- 製品名・型番・規格名・特許や認証の番号など、後から特定できる固有の識別子が示されているか。: あり（原文: 「「KDDI Location Analyzer」「Strawberry Fetish」」）
- この書類はどの様式で書かれているか。: プレスリリース様式（原文: 「冒頭の「報道関係各位」」）
- 評価を表す表現がどれだけ使われているか。: 抑制的（原文: 「「一定の実用性があることが示唆された」」）
- 前提条件・不確実性・将来見通しに関する注意書きが付されているか。: あり（原文: 「「一定の実用性があることが示唆された」」）