目まぐるしく変化する今日の小売業界において、投資リターンの最大化を目指す上で、正確な売上予測は極めて重要です。本稿では、当社のデータセット「aiQ Retailer」が、いかに月次売上予測の精度を飛躍的に向上させ、競争優位性をもたらすかを詳しくご紹介します。
aiQ Retailerとは
aiQ Retailerは、小売業者から直接サンプリングされた日本最大級の消費者レシートデータを提供する、高精度なデータセットです。 これは、日本市場に特化して開発された当社のオルタナティブデータラインナップの中核の１つです。
aiQ Retailerの主な特徴：
- 対応業種: 小売業、スーパーマーケット、コンビニエンスストア、ドラッグストア、ホームセンター、生活必需品など、120以上の銘柄をカバー。
- データ規模: 70,000の広範な消費者パネルから、消費者行動を幅広く深く把握できます。
- データの速報性: データはT+3営業日以内に利用可能で、常に最新のインサイトを提供します。
- データの信頼性: 日本で最も著名な消費者調査会社から提供されており、日本の消費者経済を正確に反映するよう慎重にバランスの取れたパネルを保証します。
月次売上予測の強化
aiQ Retailerの最も強力な活用法の一つは、月次売上予測モデルを大幅に改善できる点です。aiQ Retailerデータを組み込んだ売上予測モデルは、企業開示情報のみを使用する従来の売上予測モデルを一貫して凌駕しています。
ケーススタディ：コスモス薬品 (3349 JT Equity)
大手メガドラッグストアチェーンであるコスモス薬品を例にご説明します。 当社の分析では、aiQ Retailerの対前年比（YoY）売上データと、同社が公開している月次売上との間に強い相関関係（0.9）が確認されています。 これは、aiQ Retailerデータセットが、企業業績の信頼性の高い先行指標として機能する能力を実証しています。
「Sales + aiQ」の優位性
aiQ Retailerの機能で強化されたモデルは、一貫して高い予測精度を実現します。 カバーされている全銘柄における平均絶対誤差（MAE）分布を比較することで、この顕著な改善が全体的に確認できます。
ほとんどの銘柄において、「Sales + aiQ」による月次売上予測と実際の月次売上開示との間に、0.5を超える高い相関性が見られます。
データトライアル受付中です！
データトライアルを通じて、aiQ Retailerの優れた能力をぜひご体感ください。 詳細な相関関係や予測手法を解説したサンプルJupyter Notebookもご用意しております。aiQ Retailerを活用し、常に市場の一歩先を行く戦略を構築しましょう！
