
次世代金融インフラの提供を通して組込型金融を実現するFinatextグループの株式会社ナウキャスト(本社:東京都千代田区、代表取締役CEO:辻中 仁士、以下「当社」)は、フィットネスジム「ワールドプラスジム」を運営する株式会社ワールドプラス(本社:大阪府大阪市、代表取締役社長:平 剛、以下「ワールドプラス」)が、当社の店舗開発DXツール「DataLens店舗開発」を導入したことをお知らせします。
「DataLens店舗開発」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。
ワールドプラスは、 24時間・年中無休のマシン特化型ジム「ワールドプラスジム」を全国で約160店舗運営しており、現在さらに店舗数を拡大しています。しかし、従来の店舗開発では、好物件の情報収集に多くの人員と時間を割く一方で効率が上がらず、出店判断が遅れてしまうことで機会損失につながる課題を抱えていました。
「DataLens店舗開発」は、AI-OCRなどを活用して多様なフォーマットの物件情報を自動でデータ化し、これまで煩雑だった情報抽出の工程を大幅に効率化します。取り込んだすべての物件情報は地図上で可視化され、自社の既存店データや人流、決済といったオルタナティブデータと掛け合わせることで、出店候補地選定を精緻化できます。
「DataLens店舗開発」の導入により、ワールドプラスは、これまで半日ほどかかっていた毎日の一次スクリーニング作業を1時間以内で終えることが可能になりました。また、スクリーニングを通過した物件の商圏レポートを即時に生成し、現地調査や契約検討をスピーディーに進められるようになりました。
<「DataLens店舗開発」物件情報画面イメージ>
<「DataLens店舗開発」人流分析画面イメージ>
「DataLens店舗開発」によって、物件の一次スクリーニングに要していた時間が大幅に短縮され、物件検討件数あたりの人員・時間コストを削減することができました。「どこに」「なぜ」「いつ」出店するかの判断スピードも精度も格段に上がるので、“データで裏付けられた判断”を機動的に実行できる強力な武器だと感じています。今後は、当社の出店履歴や成功/不成功データや出店後の実績(会員数動向、売上、稼働率等)も活用して、意思決定や物件評価のスピードや精度をさらに改善していきたいです。
<導入事例インタビュー>
【株式会社ワールドプラス】
会社名 : 株式会社ワールドプラス
代表者 : 代表取締役社長 平 剛
設立 : 2017年11月
所在地 : 大阪府大阪市阿倍野区旭町1丁目2-7 あべのメディックス5階
公式サイト: https://www.worldplus-gym.com/
「DataLensHub」は、確度の高い潜在顧客や好条件の物件をいち早く発掘できる業界特化型SaaSシリーズです。インテントデータ(※)を含む複数の3rdパーティデータを活かして、商業リーシングや店舗開発など、業界特有の業務を支援します。3rdパーティデータだけでなく、顧客企業自身が持つ1stパーティデータを掛け合わせた分析も可能です。技術的には様々なデータおよびデータに基づいたロジック、生成AIを組み合わせながらも、「気がつけばデータを活用している」というシームレスな顧客体験を指向しており、通常業務にスムーズにデータ利活用を取り入れることができます。
※インテントデータ:ユーザーや企業が特定の製品やサービスに関心を示していることを示すデータのこと。ユーザーのオンライ ン行動や検索履歴、コンテンツの閲覧パターン、ソーシャルメディアでの発言などを分析することで得られる。
「DataLens店舗開発」
人流データや決済データなどの3rdパーティデータをベースとした商圏分析機能に当社の生成AI技術を組み合わせた店舗開発DXツールです。煩雑な情報管理と勘と経験に頼らざるを得なかった出店判断を抜本的に効率化し、店舗開発担当者の「大量の店舗物件情報の中から自社に最適な物件を効率的に見つけたい」という声に応えます。
「DataLens商業リーシング」
インテントデータ、開業データ、求人データ等の3rdパーティデータを活用してテナントの出店意向・傾向を抽出し、大型商業施設を運営する不動産ディベロッパーのリーシング営業を抜本的に効率化します。SaaSとしての提供のほか、3rdパーティデータに加えて不動産ディベロッパー自身が有する店舗やブランドの1stパーティデータを組み合わせ、専用のリーシング営業情報基盤を構築することも可能です。
「DataLens商圏分析」
飲食店やフィットネススタジオ等の店舗ビジネス事業者や不動産ディベロッパー向けの商圏分析サービスです。人流データや決済データ等の複数の3rdパーティデータを活用して商圏内の消費者ニーズの「今」を捉えます。
以 上