メタ情報
| meta description平均長 | 0 |
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| OGPありページ数 | 19 |
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| Twitterカードありページ数 | 0 |
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内部リンク分析（Internal）
| ユニーク内部リンク数 | 109 |
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| ページあたり内部リンク平均 | 30.16 |
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連絡先候補（Contacts）
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キーワード分析（KeywordMap）
ワードクラウド上位
| 語 | 重み |
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| 高精度売上予測システム | 1 |
| 小売地理事象 | 1 |
| 立地 | 1 |
| 商圏 | 1 |
| 不動産収益予測システム | 0.75 |
| 取り上げる | 0.75 |
| では | 0.75 |
| 小売店舗の | 0.75 |
| 祖師ヶ谷大蔵駅 | 0.75 |
| また | 0.626886 |
| を用いて | 0.573443 |
| 弊社は | 0.573443 |
| 10km | 0.5 |
| 商業 | 0.5 |
| を行います | 0.5 |
| 売上の変動に大きく寄与する評価項目を探し出し | 0.5 |
| 国道 | 0.5 |
| なお | 0.5 |
| の売上が高いかを予測します | 0.5 |
| 一つは | 0.5 |
| AIによる小売用地選定の自動化 | 0.5 |
| 千歳船橋駅 | 0.5 |
| 離散的境界 | 0.5 |
| 連続的境界 | 0.5 |
| 今までは | 0.5 |
| 例えば | 0.470164 |
| 地理情報システム | 0.470164 |
| GIS | 0.470164 |
| 図1は | 0.470164 |
| 次に | 0.382296 |
| 図2 | 0.382296 |
| 一般に | 0.382296 |
| 人工知能 | 0.382296 |
| テーラーメイドな | 0.382296 |
| ジオリーテイル株式会社は | 0.382296 |
| しかし | 0.382296 |
| 図2は | 0.382296 |
| 交通 | 0.382296 |
| 本文ホームページを | 0.25 |
| https | 0.25 |
| georetail | 0.25 |
| biz | 0.25 |
| に引越しました | 0.25 |
| 市街地店の商圏と需要発生源がわかったならば | 0.25 |
| 都心に立地する店舗 | 0.25 |
| 都心店 | 0.25 |
| について | 0.25 |
| その特徴を考えてみましょう | 0.25 |
| 都心店が | 0.25 |
| ほかの地理的ビジネス環境に立地している店舗と大きく異なる点は | 0.25 |
共起語上位
| 語1 | 語2 | スコア | 共起ページ数 |
|---|
| ジオリーテイル株式会社 | 東京都新宿区若松町8番8ー603号 | 4.162576 | 76 |
| TEL | 東京都新宿区若松町8番8ー603号 | 3.573624 | 57 |
| TEL | ジオリーテイル株式会社 | 3.424528 | 57 |
| TEL | ジオリーテイル | 3.133982 | 38 |
| ジオリーテイル | 東京都新宿区若松町8番8ー603号 | 2.758239 | 38 |
| ジオリーテイル | ジオリーテイル株式会社 | 2.643162 | 38 |
| ジオリーテイル | 株式会社 | 2.402129 | 19 |
| GIS | 地理情報システム | 2.320424 | 12 |
| 取り上げる | 小売地理事象 | 2.248477 | 13 |
| TEL | 株式会社 | 2.054894 | 19 |
| では | の売上が高いかを予測します | 1.968376 | 9 |
| 商圏 | 立地 | 1.936059 | 12 |
| 千歳船橋駅 | 祖師ヶ谷大蔵駅 | 1.821347 | 8 |
| 東京都新宿区若松町8番8ー603号 | 株式会社 | 1.808526 | 19 |
| を用いて | 人工知能 | 1.768288 | 8 |
| の売上が高いかを予測します | 不動産収益予測システム | 1.768288 | 8 |
| では | 不動産収益予測システム | 1.748459 | 9 |
| ジオリーテイル株式会社 | 株式会社 | 1.733072 | 19 |
| さらに | を行います | 1.573851 | 5 |
| を行います | 商業用途向けの場合は | 1.573851 | 5 |
| を行います | 業種決定 | 1.573851 | 5 |
| の駅勢圏になります | 千歳船橋駅 | 1.573851 | 5 |
| ゾーンコード11226は | 千歳船橋駅 | 1.573851 | 5 |
| https | 本文ホームページを | 1.53841 | 4 |
| 代表者の経歴 | 日本大学教授 | 1.53841 | 4 |
| 国土交通省 | 平成28年度大都市交通センサス | 1.53841 | 4 |
| georetail | https | 1.467382 | 4 |
| biz | georetail | 1.467382 | 4 |
| biz | に引越しました | 1.467382 | 4 |
| 都心に立地する店舗 | 都心店 | 1.467382 | 4 |
| について | 都心店 | 1.467382 | 4 |
| その特徴を考えてみましょう | について | 1.467382 | 4 |
| その特徴を考えてみましょう | 都心店が | 1.467382 | 4 |
| ほかの地理的ビジネス環境に立地している店舗と大きく異なる点は | 都心店が | 1.467382 | 4 |
| ほかの地理的ビジネス環境に立地している店舗と大きく異なる点は | 次のような需要発生源の相違によるものです | 1.467382 | 4 |
| 次のような需要発生源の相違によるものです | 需要発生源には | 1.467382 | 4 |
| 教科書によりますと | 需要発生源には | 1.467382 | 4 |
| 教科書によりますと | 高阪 | 1.467382 | 4 |
| 居住者R | 高阪 | 1.467382 | 4 |
| 居住者R | 従業者W | 1.467382 | 4 |
| 一時通行者Tの3種類があります | 従業者W | 1.467382 | 4 |
| 一時通行者Tの3種類があります | 市街地店では | 1.467382 | 4 |
| 市街地店では | 店舗の周囲に居住する住民 | 1.467382 | 4 |
| すなわち居住者Rが需要発生源になり | 店舗の周囲に居住する住民 | 1.467382 | 4 |
| すなわち居住者Rが需要発生源になり | 前回のブログで見たように | 1.467382 | 4 |
| その商圏の形成状態は | 前回のブログで見たように | 1.467382 | 4 |
| その商圏の形成状態は | 駅勢圏によって規定されていました | 1.467382 | 4 |
| 同様のことは | 駅勢圏によって規定されていました | 1.467382 | 4 |
| 同様のことは | 都心店でも言え | 1.467382 | 4 |
| 都心店でも言え | 駅Aの近くに立地する都心店では | 1.467382 | 4 |