【飲食DXの伴走者】「人が物件を探す時代」の終焉。ナウキャスト・DataLens店舗開発が実現する、データ根拠に基づく迅速な出店判断
- 三輪大輔
- 1月29日
- 読了時間: 4分
「人が物件を探す時代」の終焉
自動運転や自動翻訳をはじめ、AIの進化によって私たちの暮らしは以前とは比べものにならないほど変化した。SF映画で描かれてきたようなロボットと人間の対立が現実になるかどうかは分からない。しかし少なくとも、社会全体がより便利で効率的になっているのは確かである。
このままAIの進化が進めば、近い将来、「車を人が運転していた時代」が過去の話として語られる日が来るかもしれない。「えっ、昔は人が運転していたのか。それじゃあ、事故もたくさん起きていただろうな」。未来の人が、そんなふうに今の社会を振り返る日も来るだろう。
常識は、年単位ではなく月単位で更新されていく。その大きな波は、外食産業にも確実に押し寄せている。現在、その変化が顕著に表れているのが物件開発の領域だ。
そもそも物件獲得競争は一段と激しさを増している。最適な立地を押さえるには、日々寄せられる膨大な情報を素早く処理し、業態に合った物件を見極めて即座に申し込まなければならない。しかし、多くの企業ではバックオフィスに十分な人員を割くことが難しく、情報整理や判断スピードに課題を抱えているのが実情である。
意思決定を高度化する「DataLens店舗開発」
こうした現場の負担を解消するのが、株式会社ナウキャストが提供する店舗開発DXツール「DataLens店舗開発」である。同サービスは、決済データや人流データといったオルタナティブデータに加え、生成AIの解析力を活用することで、物件情報の収集から管理、選定、分析までを一気通貫で支援する。現在、多業態を展開するチェーンや出店スピードを重視する企業を中心に導入が進んでいる。
主な機能は「AIによる物件情報の取り込み」「物件情報のクラウド管理」「オルタナティブデータを活用した物件スクリーニング」「売上予測」の四つだ。
「物件情報のクラウド管理」では、取り込んだ物件情報をクラウド上で一元管理できる。検討中、内見中といったステータスを地図上で可視化できるほか、「1階限定」「20坪以上」といった条件に合致する物件を瞬時に抽出することも可能だ。
「オルタナティブデータを活用した物件スクリーニング」では、人流データから時間帯別の通行量を通りや街区レベルで把握できる。商圏分析サービスの中には公的統計のみを基にするものも多いが、同社はKDDIなどと連携し、道路レベルの人流データやカード決済データを活用できる体制を整えている。これらを国勢調査などの公的統計と組み合わせることで、立地ポテンシャルを多角的に分析できる点は大きな強みといえる。
さらに「売上予測」機能では、既存店データやカード決済情報、公的統計などをもとに候補物件の売上を算出できる。土地勘のないエリアでの出店判断は難易度が高いが、本機能は客観的な判断材料として有効に機能する。
AIが切り開く店舗開発の新地平
店舗開発業務で最も重要なのは、「その物件で成功できるか」を見極めることである。担当者が本来時間を割くべきは、この意思決定の質を高めることであり、情報整理や単純作業ではない。
「DataLens店舗開発」は、その省けるプロセスをAIが担う。大量の物件情報の整理・抽出を自動化することで、担当者は現地視察やオーナーとの交渉、収支シミュレーションといった、人にしかできない業務に集中できる。
人手不足が深刻化する中、物件オーナーとのリレーション構築や最終判断といった領域に経営資源を振り向けられる意義は大きい。条件設定による迅速な絞り込みは判断スピードを飛躍的に高め、業態ごとの最適物件抽出を可能にする。
AIは、人の仕事を奪うのではない。人が本来向き合うべき意思決定に、時間を取り戻すための道具である。物件開発は今、「人がすべてを整理していた時代」が信じられなくなる入口に立っている。
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飲食業界におけるDX戦略の全体像については、下記の「飲食店DX総論」にて体系的に整理している。本記事はその各論にあたる位置付けであるため、あわせて参照いただきたい。
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