【DataLens店舗開発】AIによる物件情報の自動取り込みで、物件選定の作業効率が約３割向上（ゴーゴーカレー様）

「世界に元気を届ける!!」をミッションに、カレーの商品開発や卸、販売など幅広い事業を手がける"カレーの専門商社"、ゴーゴーカレーグループ。同社は、ステンレス製の皿、濃厚なルー、カツ、そして千切りキャベツを特徴とする「金沢カレー」のチェーン店を国内外で約130店舗展開しています。今回、ナウキャストの「DataLens店舗開発」を導入した営業本部の澤井信也様に、導入の決め手や成果、今後期待することなどをうかがいました。

お客様情報

企業名　：株式会社ゴーゴーカレーグループ
業種　　：小売業
担当者　：営業本部 営業企画部 部長　澤井信也
URL　　：https://gogocurry.com/

事例サマリー

概要：
金沢カレーのチェーン店「ゴーゴーカレー」の新店舗の物件選定において、AIによる物件情報の自動取り込み機能を用い、選定の前段階の作業を大幅に効率化した。

導入前の課題：
不動産業者からメールで届く1日に15～20件ほどの物件情報を、担当者が手作業でスプレッドシートに転記して整理していた。良い物件はすぐにでも内見して判断したいが、他の業務も抱える中で整理と精査が追いつかず、スピード感に大きな課題があった。

導入後の成果：
AIによる物件情報の自動取り込み機能によって転記・整理作業の負担が軽減され、作業効率が3～4割向上。駅からの距離や坪数でソートできる機能も活用し、よりスピーディーに本格的な分析に入れるようになった。

雑多かつ大量の物件情報整理に、手間と時間がかかっていた

―まず、澤井様が携わっている業務についてお聞かせください。

ゴーゴーカレーグループは、自社商品の開発・卸・販売まで幅広く手掛ける、“カレーの専門商社”です。日本のみならず世界中に美味しいカレーを提供するべく、国内外でカレー店の運営もしています。

私が部長を務める営業企画部の業務は、各店舗のサポート全般です。人材の採用や研修、マニュアル制作、デリバリー対応など現場のスタッフが店舗営業に集中できる環境を整えています。新しい店舗の開発もその1つ。店舗開発を主に担当しているのは1名で、私も部全体を見ながら、一緒に物件のリサーチや検討などをしています。

―「DataLens店舗開発」を導入する前に抱いていた課題感はどんなものでしたか？

1日15～20件ほど、不動産業者からメールで物件情報が届くのですが、それを担当者がスプレッドシートに転記して整理していました。良い物件はすぐに埋まってしまいますから、整理して精査し、判断するまでのスピード感が重要です。でも、他の業務も抱えていますし、情報量も多いので、なかなか整理が追いつかずに収拾がつかなくなってしまっていました。

本来ならば、すぐにでも内見してジャッジしたいところ、それ以前の作業に手間と時間がかかっている状況で。これを何とかしたいという課題感がありました。

―「DataLens店舗開発」を知ったきっかけは何でしたか？

ナウキャストの営業担当の方から、お話をいただいたのが最初です。ただ、「DataLens店舗開発」には商圏や人流データの分析など、いろいろな機能がありますよね。実はそういった分析の部分については、すでに別のサービスを活用していたんです。物件情報をAIで処理する機能などは魅力的に感じたものの、当社にとっては使いきれないかもしれないと最初は感じていました。

―そんな中で、導入に踏み切った決め手は何だったのでしょうか？

当社が欲しかったAIによる物件情報の処理機能だけを切り離して、使ってみませんか？と提案いただけたからです。多くの類似サービスは、パッケージ化されていて１つの機能を単独で使わせてもらえることはないでしょう。でも、ナウキャストさんは臨機応変にサービスをカスタマイズしてくださって、すごくありがたいなと思いました。

（株式会社ゴーゴーカレーグループ　営業本部 営業企画部 部長　澤井信也 様）

感覚的に操作しやすく、作業効率も3～4割アップ

―実際に「DataLens店舗開発」を活用してみて、いかがでしょうか。

まず感じるのは、感覚的に操作できて使いやすいという点です。いちいちマニュアルを見なくとも、「こうかな？」と思ったように操作すれば、その通りに使い進めることができるところが良いですね。

当社は今後、店舗開発をこれまで以上に積極的に進めていく予定で、人材も増やしていきたいと考えています。新しい人を採用した場合も、「DataLens店舗開発」なら引き継いだり教えたりするのも簡単だと思います。これは、並行して使っている類似サービスにはない利点だと感じています。

―作業の効率化については、貢献できていますか？

そうですね。これまでなら、不動産業者からメールが届く→物件情報が載っている刷図のPDFを開く→情報をスプレッドシートに転記する→各物件の立地の乗降客数を調べる→GoogleMapのストリートビューで周辺情報をチェックする→該当物件の通り沿いの昼間人口をチェック……といった作業が必要でした。

「DataLens店舗開発」を使えば、AIが自動でメールの文面や刷図の情報を取り込んでくれるので、時間がかかる前半の工程を省くことができ、3～4割は作業効率が上がったのではないでしょうか。前段階の作業が減ったことで、よりスピーディーに本格的な分析に入れるようになりました。当社の場合、駅から5分以内の20坪以下の物件を扱うことが多いので、その条件でソートをかければ、必要な物件だけをすぐにピックアップできるのも便利です。

データを駆使して、土地勘のない場所でも好物件を掴みたい

―今後、ナウキャストと「DataLens店舗開発」に期待することはありますか？

現在、複数のツールを並行して使っている状況ですが、これを1つに集約できればよりスムーズに作業を進められます。「DataLens店舗開発」の使い心地が気に入っているので、可能であれば、こちらに一本化して、商圏分析や人流分析にも使いたいと考えています。

それを踏まえてぜひお願いしたいのは、扱うデータの種類です。現状、ナウキャストさんが扱っているデータは、当社が見たいものと少しずれがあるところもあるんです。特に、物件の周辺に人流がどのくらいあるかというデータは当社にとって非常に重要なのですが、当社が普段見ている人流データと、「DataLens店舗開発」に搭載されているデータが異なっているので、こちらが希望する人流データを実装いただけたら、当社にとってより精度の高い分析ができるのでありがたいですね。

あとは、少しでも作業ストレスが減るように、そして初心者でも簡単に作業ができるように、使いながら気になった部分を相談しつつ、より良く改善してもらいたい。こうした個別のアップデートやカスタマイズは、他社さんだとそこまで臨機応変にしてもらえないイメージがありますが、ナウキャストさんはこれまでも非常に柔軟に対応していただいたので、期待しています。

―今後の「DataLens店舗開発」活用における展望をお聞かせください。

当社は長く、創業者の牽引力で大きくなってきた会社です。そのため、本部機能の整理や生産性の向上といった、いわゆる会社としての仕組みづくりはまだ弱い部分がありました。それをここ数年で整え、これからさらに事業を大きくしていこうとしています。

店舗開発に関しても、大企業であれば、店舗開発専門の部署があって、アナリストがいて緻密なロジックを組んで出店予測をしているでしょう。でも、当社のやり方はまだまだアナログな部分があり、不動産業者に「どこかいい物件はありませんか？」と尋ねて情報提供をしてもらっている状況です。大企業が銃を使って戦っているとしたら、当社は刀で戦っているようなもの。そんな中で、良い店舗物件をスピーディーに確保していくために、作業の効率化をさらに進めていきたいです。

また、今までは北陸や首都圏が中心でしたが、今後はあまり土地勘のないような場所にも出店を検討することが見込まれます。その場合も、データの力がより重要になるのではないかと考えています。知らない土地だからこそ、たくさん情報を集めなければ判断できませんが、大量の情報を処理するのには時間や手間がかかります。そういった点で、「DataLens店舗開発」の機能向上にはとても期待しています。

※所属・肩書等は取材当時のものです。

取材・文：エクスライト
写真：關剛彦

「DataLens店舗開発」（特許出願中）は、クレジットカード決済データや人流データなどのオルタナティブデータと生成AIを用いて物件情報の収集・管理の効率化と物件選定の最適化を実現し、店舗開発者のデータドリブンな意思決定を助けるツールです。

• 「DataLens店舗開発」サービス紹介ページ
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