製品
ArcGIS 主要製品
SaaS マッピング プラットフォーム
次世代デスクトップ GIS
GIS とマッピングの基盤システム
位置情報サービス構築を支援する PaaS
独自アプリの開発
ArcGIS 特化型製品
スマートな意思決定のためのマーケット インテリジェンス
コミュニティの関係構築とコラボレーション
都市開発プロジェクトのための 3D GIS
ロケーション アナリティクス
セルフサービスの位置情報分析
Excel で位置情報を活用
Power BI データの高度な地図表現
SharePoint コンテンツのマッピングと検索
コンテンツ
ArcGISですぐに利用できるデータコンテンツ
ArcGISですぐに利用できるオールインワンデータパッケージ
ArcGISですぐに利用できる基盤データ
(詳細地図、道路網、住居レベル住所、地形)ArcGISですぐに利用できる統計・推計データ
すぐに利用できるコンテンツ配信サービス
すぐに利用できる世界中のデータコンテンツ
ESRIジャパン クラウドサービス
防災・減災のための災害対応パッケージ
サポート
よく見られているページ
トレーニング・イベント
売上予測を行うには、さまざまな要素を加味することが必要ですが、ここでは GIS を用いた代表的な売上予測の手法をご紹介します。これらの売上予測の方法は、店舗の商圏タイプ別に行うことで、より精度よく予測することが可能です。
「近くて魅力度の高い店舗ほど顧客を吸引できる」という仮定のもと、競合店やターゲット顧客や世帯が住んでいる地域の位置関係を加味して、需要の吸引分析を行うハフモデルを基にした売上予測を行うには、需要データとして消費額のデータを用いることが一般的です。消費額データとしては、推計消費額データなどが代表的なものとして挙げられます。
店舗情報や商圏情報の複数の項目を組み合わせて、需要や売上を最もよく表現する項目の組み合わせを抽出して重回帰式（予測モデル）を構築します。新規店舗候補地の情報に対して、構築した予測モデルを当てはめることで売上予測を行います。
