パチンコホールのM&Aに、共通の物差しを
買う側も、売る側も。
買う側も、売る側も。
ホールの価値を、
根拠で語る。
全国全店・14年分の公開データを蓄積したAIが、店舗の「立地の実力」と「運営による伸びしろ」を切り分けて評価します。運営方法を入力すれば、業績を±10%の精度でシミュレーション。 買収の判断にも、売却の価格交渉にも、同じ根拠が使えます。
どうして高い精度が出せるのか？
±10%の精度には、
±10%の精度には、
理由があります。
業績の予測がぶれる原因は、データの偏り、見ている期間の短さ、そして運営による差を見落とすことにあります。
パチンコ専業の私たちは、この3つを取り除き、ホールが本来出せる業績を予測します。
理由①
一部ではなく、
一部ではなく、
全国の全店
一部の店舗や地域だけを見ていては、予測は偏ります。全国のパチンコホール全店の公開データを使うことで、地域や規模による偏りを抑えます。
理由②
数年ではなく、
14年前現在
数年ではなく、
14年間
数年分の数字だけでは、一時的な好不調を実力と見誤ります。市場環境や遊技機規則の変化など、業界が経験してきたさまざまな局面を含む14年間の推移を学習しています。
理由③
立地だけでなく、
立地だけでなく、
運営方法まで
同じ立地でも、運営次第で業績はまったく変わります。今の運営のままの数字ではなく、運営方法を変えたときに出せる数字まで予測に織り込みます。
±10%
マップ上に地点を設定するだけで、運営方法を前提とした業績を、
マップ上に地点を設定するだけで、運営方法を前提とした業績を、
±10%の精度で予測します。※
譲受側は自社の運営で、譲渡側は想定される買い手の運営で。条件を変えて、何度でも比較できます。
Subject
ホールの値付けが難しいのは、
ホールの値付けが難しいのは、
立地と運営の力が、
数字の中で混ざっているから。
買収を検討している方
- 今の業績のうち、どこまでが立地の力で、どこからが現オーナーの運営の力なのか分からない。
- 直近の好調が一時的なものか、地域に根ざした底力なのかを見抜けない。
- 自社が運営したら業績がどうなるのか、買う前に確かめる手段がない。
売却を検討している方
- 店舗の価値を、買い手に客観的に示す材料がない。
- 業績が落ちていると、立地の良さまで低く評価されてしまう。
- 価格交渉の場で、希望価格の根拠を数字で示せない。
Use Case
同じデータが、買い手には判断の根拠に、
同じデータが、買い手には判断の根拠に、
売り手には価格の参考に
譲受側
自社が運営した後の業績で、
自社が運営した後の業績で、
シミュレーションする
- 候補選定
- 複数の候補店舗を同じ基準で比較し、検討先を絞り込む。
- デューデリジェンス・価格交渉
- 自社の運営方法を前提に業績をシミュレーションし、取得価格の妥当性を検証する。
- PMI（買収後の統合）
- 買収前に比較した運営パターンを、そのまま運営計画の出発点にする。
譲渡側
今の業績ではなく、
今の業績ではなく、
店舗が持つ可能性で評価してもらう。
- 売却前の価値把握
- 自店の立地の実力を客観的に把握し、売却の時期や方針を検討する。
- 買い手への提示資料
- 運営方法次第で業績が伸びる余地を、シミュレーション結果で具体的に示す。
- 価格交渉
- 14年分のデータに基づく根拠で、希望価格の妥当性を説明する。
Features
立地の実力と、運営の伸びしろを、
立地の実力と、運営の伸びしろを、
切り分けて評価する。
長期データの蓄積
全国のパチンコホール全店の公開データを、14年間にわたり蓄積。店舗の変遷や周辺競合の出店・撤退まで、長期の視点で評価できます。
±10％の精度
運営方法を入力するだけで、その運営を前提とした業績を±10%の精度でシミュレーション。条件を変えて何度でも比較できます。
文脈まで読み解くAIレポート
人口構成、昼夜の人の流れ、将来の人口推計、主な客層像まで。数字の背景にある「その街だからこそ」の理由をAIが読み解きます。