ハフモデルほど精緻に考えられた売上予測のモデルはないと思うのだが・・

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ハフモデルほど精緻に考えられた売上予測のモデルはないと思うのだが・・

売上予測

2020/07/01 ハフモデルほど精緻に考えられた売上予測のモデルはないと思うのだが・・

ハフモデルという売上予測の方法は、２つの仮説を使って成り立っている。

1つは、「人は店までの距離が遠くなるほど、その店には行きたがらない。」という距離仮説で。

もう一つは、「人は、店の魅力が高まるほど、その店に行きたがる。」という魅力仮説である。

もちろん、これだけでは、モデルにできないので、ここで数値化するための「単純化」が行われる。

距離仮説についての単純化は、距離が2倍になると、行きたがりやすさは2分の1になる。というものだ。

しかし、なぜ2倍になって2分の1になるかという疑問も出てきよう。そこで、2分の1ではなく、距離のｎ乗分の1というようにした。

ｎ乗分の1としておけば、まあ、なんとなく納得できるものだ。

というのも、2倍の場合2分の1というのでは、最初の行きたがりやすさを1としたときに、2倍の場合は、0.5ということになって、そんなことどうしてわかるんだよとツッコミが来るが、いいや2のｎ乗分の1だよということになれば、ｎが未定であるので、2のｎ乗分の1も未定ということになるのであって、ツッコミされにくくなる。

たとえば、ｎが1だと仮定するなら、それは0.5であるが、ｎを0.5だとするなら、2のｎ乗分の1は、2の0.5乗分の1＝（2の平方根）分の1＝（1.4142）分の1＝0.7071ということであって、行きたがりやすさは、0.7くらいになる。

魅力仮説になると、その「単純化」は見事なものだ。

店舗の魅力をどう考えるかというのだが、それは、「商品の数」とまで単純化する。

その上、さらに、この「商品の数」を決定するのは、「店舗面積」とばかりに、魅力＝店舗面積とまで突き進む。

しかし、いくら何でも、店舗面積が2倍になれば魅力も２倍になるというでは、またツッコミが入る。

そこで、ここでも、誤魔化しが入る。店舗の魅力とは、店舗面積のL乗だよ。というふうに。

で、二つの仮説を合体させて作ったモデルは、次のようになる。

店舗の魅力＝（店舗面積のL乗）÷（距離のｎ乗）という具合である。

さすが、こんなに単純化させると美しいと思う。しかし、人間の複雑な感情や意思決定の有り方をこんな簡単にしてしまってよいのだろうか？という疑問は多いに残る。

この魅力を、地域に住むすべての人に対して計算する。10万人いれば10万人分である。

しかも、店は1店だけではないので、地域にある店全店に対して行う。100店あれば100店分計算する。

そうすると、ある特定の人にとって、Aと言う店に行きたがる確率が求められるということになる。