時系列分解と異常検知を用いた店舗売上の「見えない要因」を可視化するデータ解析支援サービスを提供開始
データ解析支援サービス「Store Data Audit」の提供を開始
フェノメノン株式会社（東京都渋谷区、代表取締役：石塚拓郎）は、店舗の売上データを時系列分解と異常検知を用いたAI解析で読み解き、売上を動かす「見えない要因」を可視化するデータ解析支援サービス「Store Data Audit」の提供を開始しました。
小売・店舗ビジネスの現場では、POSや客数、客単価といった日々のデータが蓄積される一方で、「なぜこの売上になったのか」を構造的に説明できる事業者は多くありません。施策の良し悪しを判断する材料が、月次の前年比や担当者の経験則に留まっているという声が、現場の間で少しずつ共有され始めています。
データはあるのに、意思決定には使えていない──この違和感が、店舗データ活用における共通の課題になりつつあります。
なぜ店舗データは「眠ったまま」になるのか
多くの店舗が抱える問題は、データの不足ではなく、データの読み解き方にあります。
売上は、曜日・時間帯・天候・季節性・在庫状況・販促といった複数の要因が同時に絡み合った結果です。これを月次の合計値や単純な前年比で眺めても、どの要因がどれだけ効いていたのかは分離できません。結果として、本当は売上を動かしている要因が、平均という名のノイズに埋もれたまま放置されます。
本サービスは、この「埋もれた要因」を統計的に分離して可視化することを目的としています。
解析を通じて見えてきた傾向
複数の店舗データを対象に解析を重ねるなかで、いくつかの共通した傾向が観測されています。
好調・不調という現場の体感と、実際に売上を動かしていた要因が一致しないケースは少なくありません。季節性や曜日といった周期的な要因に支えられていた「好調」が、施策の成果と取り違えられていたり、逆に、説明のつかない需要の落ち込みが平均の中に埋もれて見過ごされていたりします。
また、販促の効果は、実施前後の単純な売上比較では見えにくく、周期的な変動を取り除いてはじめて、その実際の寄与が浮かび上がるケースが多く観測されています。
※これらは解析を通じて観測された傾向であり、特定の因果関係を主張するものではありません。
本サービスの解析アプローチ
本サービスは、店舗データに対して時系列分解と異常検知を組み合わせた解析を行います。
時系列分解では、売上データをトレンド（中長期の傾向）・季節性（曜日や季節の周期）・残差（それらで説明できない変動）に分離します。これにより、「好調に見えた月が実は季節要因に支えられていただけ」「不調に見えた週に説明できない需要の落ち込みが起きていた」といった、合計値では見えない構造を明らかにします。
異常検知では、残差の中から統計的に外れた変動を抽出し、販促の効果や想定外の需要変動を定量的に特定します。
これらの解析を、複数店舗・複数期間にわたって反復的に適用し、蓄積した解析ログをAIで構造化することで、業種・立地ごとの売上構造のパターンを独自に整理しています。
業種別の活用イメージ
業種によって、売上に効く要因も、見落とされやすい論点も大きく異なります。Store Data Auditが業種ごとに何を明らかにするのかを、具体的に示します。
飲食店
「今月は売上が良かった/悪かった」を、天気のせいにして終わらせてしまう──飲食店で最も多いパターンです。実際には、曜日・天候・時間帯・季節性が複雑に重なって日々の売上を形づくっており、合計値を眺めるだけでは、どの施策が効いたのかを判断できません。
時系列分解で天候や曜日の影響を取り除くと、本当に注力すべき時間帯や、販促が売上を押し上げた日とそうでない日の違いがはっきりと浮かび上がります。「雨だから暇だったのか、それとも別の要因で客足が落ちたのか」を切り分けられることが、次の打ち手の精度を大きく変えます。
アパレル・物販
アパレルや物販では、季節性とセール周期がトレンドに強く影響するため、売上の良し悪しが「シーズンの巡り合わせ」に埋もれてしまいがちです。値引きで作った売上と、定価で売れた需要が同じ「売上」として合算され、商品の本当の強さが見えなくなります。
値引き影響を分離して評価することで、シーズンの立ち上がりが例年より早いのか遅いのか、定価販売期間の需要の質はどう推移しているのかを、客観的に把握できます。セールに頼らずとも売れる商品群と、値引き前提でしか動かない商品群を見分けることが、仕入れと値付けの判断を支えます。
サービス・店舗型ビジネス
サロン、フィットネス、各種サービス店舗では、リピート需要と新規需要が混在し、全体の売上だけを見ても顧客基盤がどう変化しているのかが見えません。新規が伸びていても既存顧客が静かに離れている、という危険な状態が、合計値の中では好調に見えてしまうことすらあります。
残差の動きを丁寧に追うことで、需要構造の変化の兆しを早期に捉えられます。季節要因では説明できない継続的な落ち込みは、顧客離脱の前兆であることが少なくありません。手遅れになる前にその兆候を掴めることが、店舗型ビジネスにとって何よりの価値になります。
導入の流れ
- データ受領・現状把握：POSや売上データをお預かりし、解析可能な形に整えます。
- 解析・要因分解：時系列分解と異常検知により、売上を要因別に分離します。
- レポート提示：何が売上を動かしているかを定量的に可視化し、論点を整理してご報告します。
- モニタリング設計：単発で終わらせず、月次で売上構造を追い続ける仕組みを設計します。
提供メニュー
本サービスは、以下の3つを軸に提供します。
- 売上構造の分解レポート：売上を要因別に分離し、何が売上を動かしているかを定量的に提示します。
- 異常変動の特定：説明できない売上変動を抽出し、その背景となる要因を解析します。
- 継続的なモニタリング設計：単発の分析で終わらせず、月次で売上構造を定量的に追う仕組みを設計します。
会社概要
- 社名：フェノメノン株式会社
- 代表者：石塚 拓郎
- 設立：2011年9月（15期目）
- 資本金：22,911,220円
- 所在地：〒150-0031 東京都渋谷区桜丘町17-12 ジョンソンビル4F-01
- 事業内容：フルファネル型の事業グロース支援（デマンドファネル設計からアクイジション支援まで）
- 法人番号：1011001070963
- URL：https://corporate.phenomenon.jp/
サービスに関するお問い合わせ
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