【AIアシスタントの活用】
人流データ分析がより身近なものに！
プロンプト文例集

AIアシスタント　ご利用にあたって

【人流速報】デイリー来訪や来訪者数ランキングなど、Location AI Platform®は分析したい店舗やエリアの来訪傾向や実勢商圏などを可視化します。

日別・時間帯別の推計来訪者数や、どのエリアから来訪しているかは分かりますが、そこからどんな施策を打てばよいのか、お悩みの方も多いのではないでしょうか。

また、LAPの各ウィジェットには、画面上に表示されデータ以外もCSVデータとして保有しており、それらを統合的に分析することは時間と経験が必要でした。

クロスロケーションズのLocation AI Platformに新しく搭載された『AIアシスタント』はAIがデータの傾向や複数のデータの統合分析を瞬時に行います。さらに、ユーザーが入力した内容をもとに、アイデアの検討をサポートします。

自然言語による親しみやすいUIで、人流データ分析がより身近なものになります。

プロンプト入出力にあたってのご注意

• プロンプトを入力する際は、なるべく具体的に分析の目的や現在の課題、自社のターゲット像、平均価格帯や製品、商品、サービスの特徴などを入力してください。よりChat GPTとの会話の精度が高まります。

• また、分析するPOI名をなるべくプロンプトに入れることで、分析の網羅性が高まります。

• 同様に、LAPのウィジェットは画面に出ていないデータもCSVデータとしては保有しており、そのデータの名前を指定して分析すると、統合分析を確実に行うことができます。
  利用できるデータの種類とカラムの名前は下記「利用できるデータの種類（カラム）」にございます。

• 出力された分析結果は自動で保存されないため、コピーなどをしていただき別ファイルで保存してください。

• 現在の仕様では表や画像の作成はできません。

出店候補地の評価　速報系データ

自社のターゲット顧客と推計来訪者の適合性分析— 1か所での分析 —
■ POI山川とは■
本分析では、仮想的な店舗・施設データとして「POI山川」などを設定しています。　これはLocation AI Platform®上で登録された特定地点（Point of Interest：POI）の一例で、実際の店舗や施設を想定した分析デモに用いるサンプルデータです。

• デイリー来訪
  このPOI山川のデイリー来訪のデータから、20代から30代の女性をターゲットとした飲食店におけるビジネス機会の有無を分析してください。来訪日の傾向、性年代にも着目してください。

• アワリー来訪
  このPOI山川のアワリー来訪のデータから、20代から30代の女性をターゲットとした飲食店におけるビジネス機会の有無を分析してください。来訪時間の傾向、性年代にも着目してください。

• アワリー滞在
  このPOI山川のアワリー滞在のデータから、20代から30代の女性をターゲットとした飲食店におけるビジネス機会の有無を分析してください。時間ごと推計滞在人口の傾向、性年代にも着目してください。

• 来訪者距離圏別割合
  このウィジェットの来訪者距離圏別割合のデータから、5km圏内を商圏としている店舗にとって好立地か分析をしてください。
  ※POI：分析地点名

複数の出店候補地の比較　速報系データ

自社のターゲット顧客と推計来訪者の適合性分析　複数POIでの分析（5POIまで）　

• 来訪数比較
  ウィジェットのPOI渋谷、POI新宿、POI横浜で出店を検討中です。それぞれのPOIのデータを分析し、それぞれのPOIの特徴を教えてください。来訪者数と、性年代にも着目してください。またシニア層向けのビジネスを展開するのであればどこが良いか推奨してください。

• デイリー来訪
  ウィジェットのPOI渋谷、POI新宿、POI横浜で出店を検討中です。それぞれのPOIの各デイリー速報を分析し、それぞれのPOIの特徴を教えてください。来訪日の傾向、性年代にも着目してください。またシニア層向けのビジネスを展開するのであればどこが良いか推奨してください。

• 来訪者距離圏別割合
  ウィジェットのPOI渋谷、POI 新宿、POI横浜で出店を検討中です。それぞれのPOIの来訪者距離圏を分析し、それぞれの特徴を教えてください。来訪者距離圏別割合の差を中心にお願いします。足下5kmを商圏として設定している場合、どこが良いかも教えてください。

出店候補地の評価　分析系データ

自社のターゲット顧客や商品、メニュー、サービスと実勢商圏居住者の適合性分析、経済規模などの把握　　　

• 来訪者数ランキングマップ
  このPOI川崎でワインバーの出店を検討しています。想定される平均単価は5,000円、平均滞在時間は90分、主要な顧客層はワイン好きな30代から60代の男性、女性です。ウィジェットのデータを使い、ビジネス上の機会とリスクを教えてください。来訪者数ランキングマップの各町丁目の来訪者数、推計来訪率、人口、性年代、家族構成、世帯年収も考慮して分析してください。

• 来訪率分布マップ
  このPOI田無で出店を検討しています。推計来訪率の高い上位50位の町丁目の推計来訪率、居住者の性年代、持ち家率、世帯構成、世帯年収を分析して、来訪率が高いエリアの特徴を教えてください。またそれは主要な顧客層は自然派志向の30代から60代の男性、女性向けのアパレルショップにとって有利なのか不利なのかを教えてください。

• ポテンシャルマップ
  このPOI武蔵小杉は自社の出店候補地です。ポテンシャルスコアが高いところと低いところの推計来訪者数、推計来訪率、性年代、持ち家率、世帯構成、世帯年収の差を教えてください。またポテンシャルが高い、低い、の要因は何か教えてください。その差が主要な顧客層は自然派志向の30代から60代の男性、女性向けのアパレルショップにとって有利なのか不利なのかを教えてください。

• エリア基本データ
  このPOI武蔵小杉は自社の出店候補地です。POIから5km以内で世帯年収が1000万以上の割合が比較的高い町丁目のこのPOIへの推定来訪者数と来訪率からみて、出店を計画している飲食店のメニューの価格帯はどう考えたら良いでしょうか。

出店時の好調店・不調店との類似性比較　速報系データ

• デイリー来訪
  POI原宿は既存の好調（または不調）店舗です。そのほかのPOI渋谷。POI恵比寿、POI五反田、POI品川は出店候補地です。各候補地のウィジェットデータを比較し、POI原宿と傾向が最も近い店舗を特定してください。推計来訪者数、性年代に着目してお願いします。

• アワリー来訪
  POI原宿は既存の好調（または不調）店舗です。そのほかのPOI渋谷。POI恵比寿、POI五反田、POI品川は出店候補地です。各候補地のウィジェットデータを比較し、POI原宿と傾向が最も近い店舗を特定してください。時間帯別の推計来訪者数、性年代に着目してお願いします。

• アワリー滞在
  POI原宿は既存の好調（または不調）店舗です。そのほかのPOI渋谷。POI恵比寿、POI五反田、POI品川は出店候補地です。各候補地のウィジェットデータを比較し、POI原宿と傾向が最も近い店舗を特定してください。時間帯別の推計滞在人口、性年代に着目してお願いします。

• 来訪者距離圏別割合
  POI原宿は既存の好調（または不調）店舗です。そのほかのPOI渋谷。POI恵比寿、POI五反田、POI品川は出店候補地です。各POIの出発圏比率を比較し、POI原宿と傾向が最も近い店舗を特定してください。

販売促進の効果測定　速報系データ

店舗向け販売促進施策の効果分析　デイリー来訪　（POIの指定は5か所まで可能です）

紙媒体の効果検証
◯月◯日にこのPOI川上周辺でチラシを配布しました。配布以降のウィジェットデータの変化をもとに、施策の効果を分析してください。来訪者の性年代にも着目してください。チラシを配布した前の期間、後の期間の差を中心にお願いします。

Web広告施策の評価
単一店舗
◯月◯日からこのPOI川上向けにWeb広告を配信しています。  ウィジェットのデータの変化から、広告の影響を評価してください。広告を配信する前の期間、配信をスタートした後の期間の差を中心にお願いします。推計来訪者数や性年代の差を中心にお願いします。

複数店舗
◯月◯日からこのPOI川上、POI河中向けにWeb広告を配信しています。またPOI川下、POI中之島は競合店舗です。ウィジェットのデータの変化から、競合の来訪者数も考慮して広告の影響を評価してください。広告を配信する前の期間、配信をスタートした後の期間の差を中心にお願いします。推計来訪者数や性年代の差を中心にお願いします。

イベントの効果測定　速報系のデータを活用したもの

• イベント施策の前後比較分析　速報系　デイリー来訪
  30代から50代の女性を対象に、◯月◯日〜◯月◯日にPOI高山でイベントを実施しました。  実施前・期間中・終了後の推計来訪者数の推移から、施策の効果を分析してください。推計来訪者数、性年代の差を中心にお願いします。

• イベント施策の前後比較分析　速報系　アワリー来訪
  30代から50代の女性を対象に、◯月◯日〜◯月◯日にPOI高山でイベントを実施しました。  ウィジェットデータの推移から、イベントが時間帯別推計の来訪者数と性年代にどう影響を与えたかを分析してください。

• イベント施策の前後比較分析　速報系　アワリー滞在
  30代から50代の女性を対象に、◯月◯日〜◯月◯日にPOI高山でイベントを実施しました。  ウィジェットデータの推移から、イベントが推計滞在人口と性年代にどう影響を与えたかを分析してください。

競合対策を意識した販売促進策　速報系データ

• デイリー来訪
  POI名原宿は自社店舗です。そのほかのPOI渋谷。POI恵比寿、POI五反田、POI品川は競合店です。このウィジェットの各POIのデータを分析し、競合対策となる施策を立案してください。推計来訪者数の日別推移、性年代に着目してお願いします。

• アワリー来訪
  POI名原宿は自社店舗です。そのほかのPOI渋谷。POI恵比寿、POI五反田、POI品川は競合店です。このウィジェットの各POIのデータを分析し、競合対策となる施策を立案してください。推計来訪者数の時間帯別推移、性年代に着目してお願いします。

• アワリー滞在
  POI原宿は既存の好調（または不調）店舗です。そのほかのPOI渋谷。POI恵比寿、POI五反田、POI品川は出店候補地です。各候補地のウィジェットデータを比較し、POI原宿と傾向が最も近い店舗を特定してください。時間帯別の推計滞在人口、性年代に着目してお願いします。

• 来訪者距離圏別割合
  POI名新宿は自社店舗です。そのほかのPOI渋谷、POI恵比寿、POI五反田、POI品川は競合店です。各POIの来訪者距離圏別割合を分析し、競合対策となる施策を立案してください。

販売促進策の立案　分析系データ

• 来訪者数ランキングマップ
  このPOI川中島は自社のホームセンターです。来訪者数上位100の町丁目の推計来訪者数、来訪率、性年代、持ち家率、世帯構成、世帯年収を分析して、最適な販売促進策を考えてください。

• ポテンシャルマップ
  このPOI多摩は自社のホームセンターです。ポテンシャルスコアが高いところと低いところの推計来訪者数、来訪率、性年代、持ち家率、世帯構成、世帯年収の差を教えてください。またポテンシャルが高い、低い、の要因は何か教えてください。またポテンシャルが低いエリアにはどのような販売促進策があるでしょうか。

• 来訪率分布マップ
  このPOI山田は自社のホームセンターです。推計来訪率の高い上位50の町丁目の推来訪率、推計来訪率、居住者の性年代、持ち家率、世帯構成、世帯年収を分析して、来訪率を高めていると思われる要因を考察してください。また来訪率が低いエリアにはどのような販売促進策があるでしょうか。

• エリア基本データ
  このPOI武蔵小杉は自社のカフェ店舗です。POIから1.5km内で推計来訪率が平均より低い町丁目の世帯年収や性年代、1人暮らしの人数から、平均より来訪率が低いエリアへの対策と販売促進策を教えてください。

コンセプト立案・メニュー、品揃え　分析系データ

お店のコンセプト立案　訪問者数ランキング
POI高山に出店を考えています。ウイジェットのデータを元にして、30代から50代の家族層をターゲットにした洋食店のコンセプトを立案してください。デイリー来訪の来訪者数、性年代と来訪者数ランキングマップの各町丁目の人口、性年代、家族構成、世帯年収も考慮して分析してください。

メニュー、品揃え　訪問者数ランキング
POI高山の商品構成を変えようと思っています。ウイジェットのデータを元にして、30代から50代の主婦（夫）層をターゲットにした雑貨屋の品揃えを立案してください。来訪者数ランキングマップの各町丁目の人口、性年代、家族構成、世帯年収も考慮して分析してください。

意識していないエリアでの新メニューや商品のための調査　エリア基本データ
POI高山は自社の雑貨屋です。今ままで1km圏内の主に20代から40代の女性をターゲットに商品を提供してきました。新たに男性向けの商品を開拓して売り上げを上げようと思っていますが、この周辺1km圏内の居住者の男性比率と1km圏内で推計来訪者数が多い町丁目からの来訪者数から見て成功するにはどうしたら良いか教えてください。

やりとり例　出店計画 デイリー来訪　

質問1：このPOI出店候補地のデイリー来訪のデータから、20代から30代の女性をターゲットとした飲食店におけるビジネス機会の有無を分析してください。来訪日の傾向、性年代にも着目してください。

《AIによる回答》
・データ集計（20代・30代女性の合計と比率）を算出します。
・曜日別・時間帯別の来訪傾向を評価します。
・ピーク日・閑散日の特性を確認します。
・飲食店向けの機会有無と優先施策を提示します。

【分析結果（要点・検証）】：
　総推計来訪数は 9,665、20代女性合計 465、30代女性合計 408、合計で 873（総来訪数に対して 9.0%）です。
　曜日別では週末に集中し、日曜が最も多く 263、土曜 188 と突出しています。
　時間帯は集計上ほぼ全てが 10時～22時 に集約されており、ピーク日は 2025/09/28（20代・30代女性合計 113）、最少は 2025/09/16（合計 2）でした。
　検証： 年代別合計の日別集計合計は総数と整合し、20代・30代女性合計は 873 で総数の 9.0% を占めることを確認しました。

【判断と提案（短く具体的）】：機会の有無 — 中程度の機会あり。
　若年女性は全体の約 9.0% と少数派だが、週末（特に日曜）と 10時～22時 に集中しているため、週末ブランチ・ディナーや夕方の
　SNS映え施策で効率よく集客可能。

【優先施策】：
　① 週末向けの限定メニュー・イベントとテーブル回転の最適化、
　② インスタや地域SNSでの週末プロモーション、
　③ 20代・30代女性向けの価格帯と写真映えするメニュー設計、
　④ 週末の人員と食材在庫を強化、の順に実行を推奨します。

質問2：カフェの出店を考えていますが、ターゲットの年代の女性がすくなそうです。40代から50代もターゲットとした店舗にした方が良さそうですね。

《AIによる回答》
・目的確認: 40代・50代女性の来訪量と曜日・時間帯の傾向を評価します。
・比較検討: 20代・30代や他年代との割合比較を行います。

【結論と実務的提案】：出店ターゲットと施策の優先順位を提示します。
【データ概要と主要指標】：
　総推計来訪数は 9,665。40代女性は 577（6.0%）、50代女性は 1,261（13.0%）、合計で 1,838（19.0%）です。
　対して 20代+30代は合計 873（9.0%）で、40～50代の方が来訪比率は高く、最大層は 70代女性で 2,727（28.2%）でした。
　曜日別の 40～50代来訪は火曜 362、木曜 323、土曜 264、日曜 219 と火・木が比較的高く、時間帯は主に 10時～22時 に集中して
　います。

【判断と推奨】：
　40～50代女性をターゲットに含める判断は合理的です（40～50代で全体の 19.0% を占めるため）。
　ただし 70代女性が最も多いため、完全に若年寄せにするより世代横断で受ける店舗設計が望ましいです。
　実務的には、
　①落ち着いた席配置や健康志向・ゆったりメニューで平日中高年層を確保
　②火曜・木曜の集客施策を強化
　③週末は若年向けの視覚訴求メニューを併設して幅広く集客
　④営業時間は現状の 10時～22時 を維持してシフト配置と在庫を最適化、を優先してください。

やりとり例 新商品のアイディアについて　エリア基本データ　　

質問1：POI都立大学駅前店は自社の雑貨屋です。今ままで1km圏内の主に20代-40代の女性をターゲットに商品を提供してきました。新たに同世代の男性向けの商品を開拓して売り上げを上げようと思っていますが、この周辺1km圏内の居住者の男性比率と1km圏内で来訪者数が多い町丁目からの来訪者数から見て成功するにはどうしたら良いか教えてください。

《AIによる回答》
　実施方針の確認: 1km圏内の居住者構成と来訪実績を比較し、男性ターゲットの市場規模と優先エリアを特定する。

【解析結果（数値要約）】：
　1km圏内の20代〜40代の居住者は合計20,435人中、男性は10,217人で男性比率は45.54%です。
　1km圏内の合計推計来訪者数は1,860人で、来訪上位3アドレスは中根二丁目（195人、全体の10.48%）、柿の木坂一丁目
　（170人、9.14%）、平町一丁目（160人、8.60%）の順で、上位3件合計で525人・全体の28.22%を占めます。
　上位3アドレスの20〜40代男性合計は2,008人で、1km圏内の20〜40代男性の約19.65%を占めます。

【実行提案（成功に向けた優先施策）】：
　①製品戦略—20代〜40代男性のニーズに沿った小物・ギフト・グルーミング関連・趣味系の少量多品種をテスト導入し、短期で
　　回転するSKUを選ぶ。
　②エリア優先—上位3アドレス（中根二丁目・柿の木坂一丁目・平町一丁目）を重点ターゲットにし、配布クーポンや近隣SNS広告
　　で認知を集中。上位3アドレスの男性20〜40代2,008人に対して、例えば1%獲得で20人、3%で60人、5%で100人の顧客獲得見込み
　　（具体値は20〜40代男性上位群に対する計算）。
　③販促と導線—店頭で男性向けコーナーを作り、導線を短くし試用・購買を促す。平日夕方〜週末の時間帯に訴求を強める
　　（来訪実績の上位が駅近であることを利用）。
　④計測と拡張—まずパイロット（数週間）で転換率と客単価を計測し、目標は1km圏内20〜40代男性全体の1%（約102人）、
　　3%（約306人）、5%（約510人）を段階目標とする。
　⑤次のデータ収集—曜日・時間帯の来訪分解と男性来訪割合の実測を取得し、広告投下効率を最適化する。

質問2：若いカップル向けに女性、男性ともペアで買えるシャンプーなどの販売はどうでしょうか。
《AIによる回答》
【実施方針の確認】：市場適合性の評価、優先エリアでのパイロット、販促・商品設計の仮説検証を行う。
【目的】：既存の女性顧客基盤を活用して男性を獲得し、カップル向けペア商品で客単価と来店頻度を上げる。
【成功指標】：カップル購買の転換率、男性購入比率、リピート率、平均購買額の上昇。
【提案結論（要点）】： 若いカップル向けのペアシャンプーは成功見込みが高いです。
　理由は、1km圏内の20〜40代男性比率が約45.54%と高めで、来訪者の上位町丁目からの流入が強く、既存の女性ターゲットと重な
　るため交差販売が効きやすいことです。
　導入は上位3町丁目（中根二丁目、柿の木坂一丁目、平町一丁目）を優先し、試験的に限定パッケージで需要を確認してください。

【具体的なローンチ案（短期〜中期）】：
　①商品：男女で使える共通処方＋男女別香りバリエーション、ペアパッケージ（ミニサイズ含む）と単品を用意。
　　値付け例はペアで2,000〜2,500円帯、導入割引で試しやすくする。
　② 販促：店頭のカップル向け体験コーナー、SNS／駅近ターゲティング広告、上位3町丁目へクーポン配布、同梱サンプリング。
　③ KPIと目標値（試験期間例4〜8週間）：1km圏内20〜40代男性10,217人に対し獲得目標を段階設定—1%で約102人、
　　 3%で約306人、5%で約511人。
　　平均購入額を2,000円と仮定すると、1%で約204,000円、3%で約612,000円、5%で約1,022,000円の想定売上（初回）。
　④ 計測と拡張:：性別・年齢タグ付き購買データで男性比率とリピートを測定し、初期転換が良ければライン拡大とサブスクリプ
　　ション導入を検討してください。

質問3：サブスクですか...なんだか難しそうです
《AIによる回答》
　市場と顧客接点を簡単に評価する。
　　-フル型の定期購買ではなく、運用が軽い代替案を設計する。
　　-小規模パイロットで実効性を検証し、KPIで判断する。

【要点（安心できる代替案）】：完全なサブスク構築は不要です。
　手間を抑えた選択肢として
　(A) 店頭で登録する「定期補充カード／手動管理」：顧客が店で申し込み、店舗側はPOSや簡易表で管理、毎回の来店で引換や割引を
　　　適用
　(B) 自動化を最小化した「リマインド方式」：LINEやメールで『補充のご案内』を送る（決済は店頭またはLINE決済）
　(C) 定期ではなく「定期感のある割引セット」：ペアパッケージやミニ定期セットを割引で販売し、実質的な継続購入を促す、
　　のいずれかをまず試してください。これらは技術投資を抑えつつ解約負担や管理負担が軽い方法です。

【実行プラン（短期・具体）】：
　①パイロット対象は上位3町丁目優先（中根二丁目、柿の木坂一丁目、平町一丁目）で、期間は4〜8週間。
　②商品構成：ペア用共通処方＋男女別香り、ミニトライアル（例：お試し50〜80ml）を用意。
　③価格と割引：通常ペア2,200円前後、定期ライトは初回10%割引または初回ミニを無料。
　④ターゲットと目標：1km圏内の20〜40代男性は約10,217人、目標獲得は段階的に1%（約102人）、3%（約306人）、5%
　　（約511人）を設定。
　⑤測定指標：獲得数、購入率、初回→2回目のリピート率、客単価。
　⑥運用負荷を下げる工夫：申込は店頭でQRコード読み取り→簡易フォーム、決済は来店時にまとめて処理。
　　効果が出れば決済自動化や配送選択を段階導入してください。

利用できるデータの種類（カラム）

AIアシスタントが実装されているLAPのウィジェットの種類と、CSVでDLできるデータの種類（カラム）についてまとめてあります。プロンプトにこれらのデータを指定することで、分析をより的確なものにできます。

• MicrosoftおよびMicrosoft Excelは米国Microsoft Corporationの米国およびその他の国における登録商標または商標です。