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売上予測に必要なデータは何か
売上予測に必要なデータはもちろん数字でなければならない。
この時問題になるのが、感性的にしか表現できないことをどうやって数値に置き換えるかという点である。
そもそも、感性すなわち感情と、理性すなわち論理性はまったく相いれない人間の能力である。
論理を感情では表現できないし、感情を論理では表現できない。
それでも、売上予測という論理の世界で表現するためには、感情、感性で捉えられる状況を論理的に表現できなければならない。
たとえば、TGに「近い」という感性は、TGまで「115mである」というデータに変えなければならない。
駅乗降数が「多い」という感性は、駅乗降数が「123456人である」というデータに、
商圏人口が「多い」という感性は、2km圏の人口は「345678人である」というデータに変える。
では、「あの店は良く見える」という感性はどうやって論理化したら良いだろうか?
「店から100m離れた地点から、店もしくは店の看板が、視界障害、視界融合、視界退行、視界離脱もせつ知覚でき、かつ、業種業態が瞬時に識別できる」のように置き換えれば良いであろうか?
実は、そんな簡単ではない。
「見る」、あるいは「見える」という事実でさえ、その数値化は困難である。
一つのアイデアとして、物件前を通るときに、人の視線に沿って、ビデオ撮影を行い、その撮影映像をAIを使って数値化するという方法が考えられる。
もちろん、これができれば素晴らしい数値化である。
しかし、とまれ、この方法を実現するための”基礎理論”がない。”基礎実験”がない。
これでは、測定装置はおろか、AIを実現する以前の論理設計も作れない。
売上予測に必要なデータを揃えるということは、売上予測の基本になっている立地についての理論を確立させることが不可欠となる。
とはいえ、理論を待っていては1000年かかるだろう。
実務上の数値化としては、あるていどのゆらぎを許容しながら感性を数値化してデータを構成するしかない。
東京都港区南青山2-2-15 ウィン青山942 有限会社ソルブ 電話 03-3538-6603 メール問合せは、こちら ◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆◆
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売上予測に必要なデータはもちろん数字でなければならない。
この時問題になるのが、感性的にしか表現できないことをどうやって数値に置き換えるかという点である。
そもそも、感性すなわち感情と、理性すなわち論理性はまったく相いれない人間の能力である。
論理を感情では表現できないし、感情を論理では表現できない。
それでも、売上予測という論理の世界で表現するためには、感情、感性で捉えられる状況を論理的に表現できなければならない。
たとえば、TGに「近い」という感性は、TGまで「115mである」というデータに変えなければならない。
駅乗降数が「多い」という感性は、駅乗降数が「123456人である」というデータに、
商圏人口が「多い」という感性は、2km圏の人口は「345678人である」というデータに変える。
では、「あの店は良く見える」という感性はどうやって論理化したら良いだろうか?
「店から100m離れた地点から、店もしくは店の看板が、視界障害、視界融合、視界退行、視界離脱もせつ知覚でき、かつ、業種業態が瞬時に識別できる」のように置き換えれば良いであろうか?
実は、そんな簡単ではない。
「見る」、あるいは「見える」という事実でさえ、その数値化は困難である。
一つのアイデアとして、物件前を通るときに、人の視線に沿って、ビデオ撮影を行い、その撮影映像をAIを使って数値化するという方法が考えられる。
もちろん、これができれば素晴らしい数値化である。
しかし、とまれ、この方法を実現するための”基礎理論”がない。”基礎実験”がない。
これでは、測定装置はおろか、AIを実現する以前の論理設計も作れない。
売上予測に必要なデータを揃えるということは、売上予測の基本になっている立地についての理論を確立させることが不可欠となる。
とはいえ、理論を待っていては1000年かかるだろう。
実務上の数値化としては、あるていどのゆらぎを許容しながら感性を数値化してデータを構成するしかない。
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林原安徳:有)ソルブは、立地と高精度/売上予測で「不振店」を根絶します。
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