人流データ×Claudeで、1店舗からはじめるマーケティングミックスモデリング

広告費データ「0件」から、店舗・施設の来訪変動はどこまで解けるのか

マーケティングミックスモデリング（MMM）の実践・普及に取り組む株式会社秤 代表取締役の小川貴史氏を迎え、人流データと生成AI「Claude」を活用した新しい店舗マーケティング分析の可能性を紹介する共催ウェビナーを開催します。

今回紹介するのは、広告費データを使わず、人流データや気象・暦・イベントなどの情報から、店舗・施設の来訪変動を分析した2つの実例です。

「何人来たのか」を把握する人流分析から一歩進み、「なぜ来訪が増えたのか、減ったのか」をどこまでデータで説明できるのか。Location AIの人流データと、株式会社秤が開発・検証を進めるClaudeを活用したMMMを組み合わせ、実際の分析プロセスとともにご紹介します。

来店数が増えた理由、減った理由を「感覚」ではなくデータで説明できますか？

「キャンペーンを実施したから来店が増えた」
「雨だったから客足が落ちた」
「競合店の影響を受けているかもしれない」

店舗や施設への来訪は、曜日、天候、イベント、販促、競合など、さまざまな要因によって変化します。
しかし、その増減を要因ごとに切り分けて説明することは簡単ではありません。

MMM（マーケティング・ミックス・モデリング）は、こうした複数の要因と成果の関係を時系列データから分析する手法です。

これまでは大規模な広告投資や専門的な分析環境が必要というイメージもありましたが、人流データと生成AIを組み合わせることで、店舗・施設単位でも試せる可能性が広がっています。

では、実際にどこまで分析できるのか。本ウェブナーでは次の2つの分析例をご紹介する予定です。

セミナーで紹介する2つの分析例

事例1｜東京ディズニーランド × 東京ディズニーシー

東京ディズニーランドと東京ディズニーシーを対象にした人流データを分析。
広告費データを使用せず、

• 曜日・祝日などの暦情報
• 気象データ
• 公開されているイベント情報
• 2施設の来訪データ

などをもとに、来訪者数の変動をMMMで分析した結果を発表いただきます。

また、モデルの予測精度だけではなく、ランダムデータを用いたプラセボ検定まで実施し、
分析結果がどこまで実データ由来なのかを検証します。

事例2｜食品スーパーの同一商圏の競合2店舗を、店舗単位のMMMで比較

同一商圏にある食品スーパー2店舗を対象に、人流データを使った競合分析を行います。
テーマパークで構築した分析の考え方を店舗単位へ展開し、

• 自店舗と競合店の来訪はどのように変化しているのか
• 一方の店舗だけが伸びた日はいつか
• 商圏全体として来訪が増えた日はいつか
• 天候やイベントなどが双方にどの程度影響しているのか

といった違いを日次データから読み解きます。

また、店舗単体の数字だけを見るのではなく競合店舗と比較することで、
「自店舗固有の変化」と「市場全体の変化」を切り分ける考え方をご紹介します。

このこのセミナーでわかること

• 人流データを使って店舗・施設の来訪変動を分析する考え方
• 広告費データが揃っていない段階からMMMを試すプロセス
• 自店舗と競合店舗を比較し、市場全体の変化と店舗固有の変化を切り分ける方法
• Claudeをデータ分析や仮説検証に活用する具体的な進め方
• 人流データに自社の広告・販促データを加え、施策評価へ発展させる考え方

登壇者・プログラム

OVER VIEW開催概要

開催日時：	2026年9月10日 (木) 10:00 – 11:00
参加費：	無料
共催：	株式会社秤 ／ Location AI株式会社
会場：	オンライン：Zoom開催 ※お申し込み後にURLををお送りいたします
タイトル	人流データ×Claudeで、1店舗からはじめるマーケティングミックスモデリング
詳細：	Session.01：「人が来た・来なかった」の先へ。人流データで捉える実世界のマーケティング Session.02：広告費データ「0件」で、MMMはどこまで解けるのか
お申込み時の注意点：	・本セミナーは、企業・団体に所属する方を対象としています。 ・ご登録のメールアドレスは、貴法人ドメインのメールアドレスをご入力ください ・フリーメールアドレスでのお申し込みはご遠慮いただいております ・主催企業およびゲスト登壇者の所属企業と同業他社の方のご参加はお断りする場合がございます。あらかじめご了承ください。 ・途中入室・途中退席も可能です。お気軽にご参加ください。 ・本セミナーのお申し込みは別のページフォームよりご登録をお願いします。

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