新たな不動産投資の情報

だから消費者が買おうとする時間、その時間に売れる数量を予想して、店頭に並べる。 神業に近いような技術になるが、その発注業務はパートや学生アルバイトが担っている。
ストア・コンピューターは素人集団でも神業に近づけるように発注作業を手助けする情報を提供してくれるのである。 Ｓで扱う商品には、弁当類などのように天気によって売れ行きが変わるものが多い。
Ｓはきめ細かな天候情報を各店に提供するため、気象情報専門会社のウェザーニューズと組み、2キロメートル四方ごとに地域区分した天気予報をストア・コンピューター経由で提供している。 気象庁の予想区域である4キロメートル四方に比べると、より精度の高い予測が可能になった。
画面では向こう3日間と7日間の2種類の天気予報を見ることができる。 3日間の予報は6時間ごとの天気、降水量、風向き、風速、最高・最低気温、不快指数（冬季は寒冷指数）が表示される。
データの更新は1日に5回行われ、発注の業務時間に沿う形になっている。 雨に関する情報は極めて重要なため、傘マークには工夫が凝らされている。
降水確率が50％以下で時間あたり雨量が7ミリ未満だと、閉じた傘が画面に出てくる。 この程度の降水確率と予測降水量では人間は雨のことを気にしなくて行動するという。
降水確率が50％超で7ミリ以上の予測降水量があると人間は雨を意識した行動をとるため、画面には開いた傘マークが映し出される。 こんなところでも心理学的なアプローチをしているのだ。
例えば、不快指数は「ざる蕎麦」の発注の際に活躍する。 「ざる蕎麦」は晴れていて不快指数が低い日よりも、雨が降り不快指数の高い日のほうが多く売れる。

気温差や体感温度によって売れる商品が異なるのである。 店舗周辺の野球大会、運動会、学園祭などのイベントや商店街の休業情報、立冬や夏至や歳時情報も画面で一覧できる。
道路工事が深夜に行われるというようなことも、きちんと把握する。 工事現場で働く人向けに、ボリューム感のある弁当が深夜に品切れしないように発注をする。
逆に、学校などが開校記念日などで休みの場合、発注数量を抑えることで売れ残りを防ぐ。 こうした個店独自の地域情報は、加盟店主（オーナー）や店舗従業員が日ごろの生活の中から情報を収集し、ストア・コンピューターに入力し情報を共有する。
また、本部や地域事務所が収集した情報もＳ側が入力して店側に送る。 多様な諸条件と販売実績との因果関係を調べる分析システムも用意してある。
仮説と検証のための道具となる。

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