Chat GPTで科学的に解明する大型店の出店計画による影響度分析（ハフ分析）
Chat GPTを使うと大型店の出店によって、地域がどのような経済的影響を受けるのかが科学的に解明されます。
詳細の動画はこちらをご覧ください。
実は、ハフ分析という科学的分析法があります。これは、Aという店とBという店が、Kという地区をシェアしているとして、Kからどちらがどれだけの割合で客を吸引するかを係数的に分析する手法です。
■ハフ分析の基礎
ハフモデルでは顧客の購買率（％）には以下の法則があるとされています。
このほかにも、品ぞろえとか店の魅力度とか、地域住民の高齢化率とかの要素がありますが、まずは上記モデルでざっくり計算してみようと思います。
A店は1000㎡、B店は5000㎡、KからAは0.5km、KからBへは4kmです。
■ハフモデルの計算法
これを上記法則に当てはめ計算します。
この結果K市住民の62%はA店へ、38%はB店へ行くことになります。
これを以前、合併前の静岡市と旧清水市との間に出店する大規模店にあてはめたことがあります。プロの仕事として、地元の商業系巨匠コンサルに頼まれエクセルで掲載しました。その結果清水の各駅前商店街は30%の売上減になる計算でした。結果は、ご自分の目で現地でご確認ください。
■Chat GPTはこの科学的手法を利用可能か。
結論：可能です。 試してみました。
昔はエクセルファイルをいちいち作り、かつ。ピボットテーブルなどの手法を駆使して計算しましたがらくちんです。しかもCSVファイルの形式も教えてくれます。
シェア（購買率）の計算結果も手計算と同じ結果が出ます。
つまりChat GPTを使えば、①Excelがなくても、②ピボットテーブルのテクニックがなくても、商圏分析が簡単に可能ということです。
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