新聞折込・ポスティングのチラシの過去の配布エリア・部数・内容と反響の記録から、次の配布の反響をエリアごとに見込み、部数の配分の案を広告主への提案に使う

処理の起点を決める

営業が提案の依頼の表に1行を入れたことを起点に、1件ずつ動かします。 依頼の表には、広告主、配布日、総部数、方法（折込かポスティングか）、チラシの内容の区分を入れます。数分で提案の表が共有フォルダに出て、営業はそれを持って打ち合わせの準備に入ります。

町丁目の世帯の数は、年に一度だけ取り直します。 国勢調査の小地域の集計は、新しい調査の結果が出たときに変わります。毎回 API を呼ぶ必要は無く、取ったものを社内の表に保存して使います。

モデルの学び直しは、月に一度にします。 前の月の配布の反響が出そろった月初に、全広告主の記録で作り直します。反響の報告は配布から2〜3週間かけて届くため、届ききっていない配布は学び直しに入れません。

入力データを集める

質を決めるのは、反響の記録の「町丁目」の列です。 どこから来た反響かが分からなければ、町丁目ごとの見込みは作れません。 来店ならチラシに刷ったクーポンの番号、問い合わせなら電話で聞いた町名や郵便番号から、町丁目を付けてもらいます。

配布の上限も外せません。 ポスティングは、配布の会社が配れる戸数を超えて配れません。折込は、販売店の区域の新聞の部数が上限です。上限を持たないと、反響の良い町に、配れない部数を割り当てた案が出ます。

データの取得方法を決める

e-Stat の API は、最初に統計表を探して、表の番号で値を取ります。 小地域のデータは、検索の種別に2を指定して探します。取りたいのは、町丁目ごとの世帯の数、一戸建ての世帯の数、年齢の階級ごとの人口で、広告主の商圏にあたる市区町村の分だけ取って、社内の表に保存します。

反響の記録は、広告主ごとに形がばらばらです。 最初に、配布日・町丁目・来店・問い合わせ・成約の5つの列にそろえる表を広告主に渡し、そこに書いてもらいます。書けない広告主の分は、郵便番号から町丁目に直す対応表を使います。

折込の区域と町丁目は、一致しません。 販売店の区域は、いくつもの町丁目にまたがります。区域の部数は、区域に含まれる町丁目の世帯の数で按分して、町丁目ごとの部数に直します。 按分した部数には印を付け、ポスティングの部数と分けて扱います。

AIへ渡す前に整形する

1. 反響の待ちを決める … 配布日から3週間までに届いた反響を、その配布の反響とします。次の配布と重なる期間は、新しい配布の側に数えます
2. 配布の率を作る … 町丁目ごとに、部数を世帯の数で割ります。モデルには、この率の対数を入れます
3. 町丁目の特徴を作る … 店からの距離、一戸建ての割合、年齢の構成、前回の配布からの週数
4. 配布の特徴を作る … 方法（折込・ポスティング）、内容の区分、配布の月
5. 配らなかった町丁目を入れる … 商圏の中で配らなかった町丁目も、部数0の行として残し、そこからの反響（口コミ・店の前を通った人）も数えます
6. 特殊な配布の印 … 雨の日の配布、配布の遅れ、チラシの刷り間違いのあった配布に印を付けます

2番目で「率の対数」を入れるのが、この構成の要です。 反響の見込みは対数のリンクなので、率の対数の係数が1より小さければ、配るほど伸びるが伸び方が鈍る形になります。係数がそのまま、町丁目に部数を足したときの効き方を表します。

5番目で配らなかった町丁目を残すのは、配らなくても来る反響を分けるためです。 店の近くの町丁目は、チラシが無くても来店があります。配らなかった町丁目の反響を数えておかないと、店の近くに配った効果を大きく見積もります。

AIに処理させる

この構成の「AI」は、町丁目ごと・部数ごとの反響の見込みだけです。 配分の計算と提案の表は、決まった規則で出します。

見込みには、statsmodels の GLM を負の二項分布で使います。 反響は件数で、町丁目ごとのばらつきが大きく、平均より分散がずっと大きくなりがちです。 ポアソン分布では幅が狭く出すぎるため、負の二項分布を選びます。exposure に世帯の数を入れ、説明の変数に、配布の率の対数、店からの距離、一戸建ての割合、方法、内容の区分、月を入れます。

見込みの幅は、負の二項分布から出します。 真ん中の見込みと、ばらつきの大きさから、10回に8回はこの範囲に入るという幅（80％の範囲）を町丁目ごとに計算し、提案の表に並べます。

配分は、1,000部ずつ割り当てることをくり返します。 今の配分から各町丁目に1,000部を足したときの反響の増え方を計算し、いちばん増える町丁目に1,000部を足します。 総部数に達するか、すべての町丁目が上限に達したら止めます。伸び方が鈍る形のモデルなので、同じ町丁目に足し続けることにはなりません。

3行目がいちばん起きやすい失敗です。 提案の表に見込みの件数が載ると、広告主はそれを約束と受け取りがちです。真ん中だけを書くと、下回ったときに提案そのものの信用を失います。 表には必ず幅を並べ、「モデルによる見込み」と書きます。

指示内容を固定する

この構成は生成AIを使わないため、指示は Python の設定ファイルに書きます。 何をどう見込み、どの規則で配分するかを、営業部の誰が読んでも分かる形で残すためです。

# チラシの反響の見込みと配分の設定（flyer_forecast.yaml）

単位: 町丁目 × 配布の回
反響: 来店 + 問い合わせ（配布日から3週間）。成約は参考の列として別に持つ

世帯のデータ:
  取得先: e-Stat API（国勢調査の小地域の集計。searchKind=2、版3.0）
  項目: 世帯の数, 一戸建ての世帯の数, 年齢の階級ごとの人口
  取り直し: 年1回（新しい集計の公表の後）

見込み:
  モデル: GLM（family=負の二項分布, 対数のリンク, exposure=世帯の数）
  変数: log(配布の率), 店からの距離, 一戸建ての割合, 方法, 内容の区分, 月,
        前回の配布からの週数
  幅: 80％の範囲（10回に8回はこの範囲）
  学び直し: 月初（反響が出そろった配布だけ）

配分:
  単位: 1,000部
  規則: 足したときの反響の増え方が最も大きい町丁目へ
  上限: ポスティングは配れる戸数、折込は区域の部数
  止める: 総部数に達したとき、またはすべての町丁目が上限
  除く: 依頼の表の「配ってはいけない町丁目」

守ること:
  - log(配布の率) の係数が 1 以上になった広告主は、配分を出さずに印を付ける
  - 過去の配布が3回未満の広告主は、同じ内容の区分のほかの広告主の記録で見込み、「参考」と書く
  - 提案の表には真ん中と幅を必ず並べ、真ん中だけを書かない
  - 手配の記録と配布の会社への発注には書き込まない

「率の係数が1以上なら配分を出さない」は、モデルの破れへの備えです。 係数が1以上だと、配るほど伸び方が強まる形になり、配分は1つの町丁目に全部を寄せます。 記録が少ないか、反響の良い町丁目に偏って配ってきた広告主で起きます。

「過去の配布が3回未満なら、ほかの広告主の記録で見込む」は、新しい広告主への備えです。 同じ内容の区分（たとえばリフォーム）の広告主の記録から、町丁目の特徴の効き方を借ります。その広告主の店の場所と、町丁目の特徴だけで見込むので、表には「参考」と書きます。

出力形式を固定する

提案1件ごとに、次の形のJSONと、それを表にした提案の表で出します。

{
  "proposal_id": "P-2026-10-031",
  "client": "（広告主）",
  "delivery_date": "2026-10-24",
  "method": "posting | newspaper_insert",
  "content_class": "リフォーム・季節の案内",
  "total_copies": 20000,
  "model_version": "flyer-2026-10",
  "dispersion": 0.0,
  "log_rate_coef": 0.0,
  "areas": [
    {
      "town_code": "",
      "town_name": "",
      "households": 0,
      "distance_km": 0.0,
      "prev_copies": 0,
      "plan_copies": 0,
      "cap_copies": 0,
      "expected_median": 0.0,
      "expected_low80": 0,
      "expected_high80": 0,
      "apportioned": false
    }
  ],
  "total_expected": { "prev_plan": 0.0, "new_plan": 0.0 },
  "flags": [],
  "sales_decision": { "changes": [], "reason": "" }
}

areas と total_expected は Python が埋め、sales_decision は営業が書きます。

1つ目の理由は、前回の配分と案の配分を同じ物差しで比べられることです。 prev_copies と plan_copies を並べ、同じ総部数で配り方だけを変えたら、見込みの反響がどれだけ変わるかを広告主に見せられます。

2つ目は、expected_low80 と expected_high80 で、幅を必ず添えられることです。 真ん中だけの表は作らない決まりを、出力の形で守ります。

3つ目は、apportioned で、折込の按分した部数を見分けられることです。 按分の部数は町丁目ごとの実際の配布の数ではないので、答え合わせのときに分けて見ます。

提案の表は、次の形にします。

表の下に、「世帯の数は政府統計の総合窓口（e-Stat）の国勢調査の小地域の集計による。見込みは過去の配布と反響からのモデルによるもので、反響を約束するものではない」と書きます。

システムへ連携する

e-Stat の API に送るのは、統計表の番号と地域のコードだけです。 広告主の名前や反響の件数は社外に送りません。アプリケーションIDは、社内の設定ファイルに置き、提案の表やログに書き出しません。

配布の会社と販売店への発注は、これまでどおり営業が行います。 案の部数をそのまま発注に流す経路は作りません。

人が確認する

営業は、提案の表を広告主に出す前に必ず見ます。

1. 印を先に見る … 係数の破れ、記録の少ない広告主の「参考」、按分の部数が無いかを見ます
2. 除く町丁目を確かめる … 広告主の事情で配ってはいけない町丁目が、依頼の表に入っているかを確かめます
3. 新しい事情を加える … 新しい分譲地、競合の出店、店の改装など、記録に無い事情で部数を動かします
4. 幅を確かめる … 幅の広い町丁目が多いなら、その旨を広告主に伝える言い方を考えます
5. 決めた配分と理由を記録する … sales_decision に書きます

3番目を省かないでください。 見込みは過去の配布と反響から出したもので、新しい分譲地の住民は、過去の記録にいません。 そこに配るかどうかは、営業と広告主が決めることです。

月初の答え合わせの表は、企画の担当が見ます。 見込みの80％の範囲に収まらなかった町丁目の割合を、広告主ごと・内容の区分ごとに出し、偏りがあれば営業部の会議で取り上げます。

目標は、1件15分です。 印の無い提案は表を見て直すところまで10分前後、新しい広告主や大きく配り方を変える提案は、事情の聞き取りで20分以上かかります。

例外に対処する

上の2行は、運用の最初から起きます。 反響の記録の形をそろえるまでは、エリア不明の反響が全体の半分を超える広告主もいます。 その広告主には見込みを出さず、記録のそろえ方から相談します。

記録を残す

• 提案の依頼の内容と登録の日時、そのときの手配の記録と反響の記録の版
• 取得した町丁目の世帯の数と構成、取得した日と統計表の番号
• モデルの版、学び直しの期間、率の係数と分散の大きさ
• 町丁目ごとの見込みの真ん中と幅、案の部数、付いた印
• 営業が決めた配分と理由（sales_decision）
• 配布の後の町丁目ごとの反響と、見込みの範囲に収まったかどうか

最後の行が、学び直しのいちばんの材料です。 範囲に収まらなかった町丁目が特定の内容の区分に偏っていれば、内容の区分の分け方が粗すぎるということです。