当社では、2015年にデータ活用推進を目的としたデータ戦略企画課が設置されました。2018年頃、新店売上予測に関して社内で議論が開始されました。

　それまでは店舗開発のキャリアの長いベテランの専門家が予測モデルを構築して、出店評価をしていましたが、属人的になり継続的な運用が難しくなってきたことから、改善策を模索していました。

　国勢調査や経済センサスなどを使って自社内で売上予測モデルを再構築することも試みましたが、社内でやり切るのは難しいということと、今後多くの出店計画を推進しやすい環境を作るために、外部専門機関と連携して売上予測モデルを構築、運用していこうとなりました。

　市場規模拡大のため、空白地点への出店の他、既存店への影響を最小限に抑えながらの既存商圏への出店も推進するために、地域ポテンシャルを把握することが重要であると考え、ポテンシャルをうまく可視化できる会社を探していました。

　「データは一通り世の中にあるので、組み合わせればモデル化できますよ」と提案する会社はいくつかありました。

 　その中で、エムディー社は既にGeodemo（ジオデモ）のような地域をライフスタイル・ライフステージから分類したデータを持っており、すぐに使える情報があったことと、実際に既存店舗立地を分析して分類してみたところ、納得する形で分類できたことが、採用の決め手となりました。

　限られた人員で出店数を増やしていかなければならず、いかに時間のロスをなくすかという点において、gleasinを導入した後では意思決定がスピーディに行えるようになりました。

　条件を入力すれば結果がでてくるので、当日中に評価ができるようになりました。

　また、多様化する出店フォーマットにも対応し、1つの物件に対し条件を変えながら評価することができるので、意思決定の質も向上することができました。