立地上の重要な要素を調べ、数値化し、分析し、方程式にすることによって、
はじめて新店の売上予測ができます。
古典的な方法としては、「ハフモデル」というものがありますが、
これは、店舗周辺のミクロの条件（道路の状況、視界性評価、動線評価など）を
ほとんど考慮しないモデルであるため、精度は著しく低いことが多いのです。
最近では、そうした問題をクリアするために、重回帰モデルが登場しています。
これは、既存店の売上げが分かっている場合に限り、作ることができるモデルです。
ただし、このモデルの構築には、「実査」や「仮説検証」という科学的思考法が
不可欠です。また、既存の店舗数が３０店舗以上あることも必要です。

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