法則?売上予測モデルの精度は、作成(分析)者の能力を超えない。(2/2)

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法則?売上予測モデルの精度は、作成(分析)者の能力を超えない。(2/2)

売上予測

2018/01/09 法則?売上予測モデルの精度は、作成(分析)者の能力を超えない。(2/2)

そして、これは決定的なのだが、「どんな要因が働いているか」さえ、直感的にも分からないというものがある。

「例外」があると言ったあれである。

問題が深刻なのは、この例外の中に、理由がまったくわからない(感知できない)要因もあれば、人間なればこそ理由が明示的に推論できなくても、感覚のなかでわかるというものがある。

 

たとえば、小田急線「成城学園駅」の周辺の住民層は、東京人なら誰でも知っている「高級住宅街」で、どの店も「良いもの」が良く売れる。「成城石井」という高級スーパー、酒店発祥の地である。成城学園という有名大学もある。

では、JR山手線の「目白駅」はどうだろう?線路を渡ると「学習院大学」という名門校がある。それは、成城学園駅周辺と同じかもしれない。

それから、川村女子短大もある。

しかし、住宅街はどうだ。商店街はどうだ。一度行ったことがある人なら覚えていようが、どちらも普通で、とりわけ家屋・敷地が大きい家があるわけでも、有名な商店があるわけでもない。むしろ、住宅街は下町のように入り組んでおり、商店街は少ししか続かない。

誰が、どう見ても、「成城学園駅」と「目白駅」はまったく異なることがわかる。

しかし、これを「同じ」だと気づいたマクドナルドの分析者がいた。しかし、彼は「同じ」であることを主張したが、その要因、理由を誰にでもわかるようには説明できなかった。私も今でも説明できない。「同じ」理由が見つからない。

 

しかし、こうした理由がまったく感知できない人間と、それを感知できる人間がいる。

 

これもまた事実なのだ。経験の差。熟練度の差。というべきであろうか。

 

数値化できるかできないか、そして、その差異を感知できるかできないか、この2つがあるから、この部分はどうしても売上予測モデルに反映できない。だから、「売上予測モデルの精度は、作成(分析)者の能力を超えない。」と私は主張している。

 

このことは、大事なことを示唆していることはおわかりであろうか?

 

立地の現場を毎日のように歩き、苦しみ、考え、分析し・・・そういう経験をしたことがない、マーケッターや、GISコンピューターの技術者、設計者、GIS学者、学生には、それ相応の精度の「売上予測モデル」しか作ることができない。

「売上予測モデル」と「高精度/売上予測モデル」との間には、天と地ほどの差異がある。

 

どちらに、投資すべきか、考えるべきだろう。

 

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