ラウンダーが撮った棚画像を、カテゴリ・チェーン・地域の3方向から読む画面。カテゴリで勝敗が決まり、チェーンで戦い方が変わり、地域で配荷の広げ方が変わる。棚シェア・地域の数字はマンダムの実棚画像から機械抽出した実測値で、運用時は月次で更新する想定。外部変数（需要＝検索・気温・POS順位）は外部データを実接続している。セルをクリックすると、その棚の主な競合とラウンダーへの指示が出る。SOS＝棚シェア（自社フェイス÷（自社＋競合フェイス））。評価軸はSOSの最大化ではなく、直した棚が生んだ利益（増分・投資後貢献利益）である。SOSは、その利益を動かすための先行指標として扱う。
どのカテゴリを、どのチェーンで取れているか。赤いセルほど競合に棚を明け渡している。カテゴリ名で絞り込み、セルを押すと右に診断が出る。
GATSBY 棚占有率（SOS %）主要7チェーン
SOS＝棚シェア（自社フェイス÷（自社＋競合フェイス））。カテゴリ内訳は撮影設問が揃う主要7チェーン。新6チェーン（ウエルシア等）はチェーン単位の全体SOSで下の地域ビュー・13チェーンに合流する。フェイス／除毛は算出枚数が小さく方向値。
全国3,303店を100%地名化。地域ごとの棚シェアと「二次展開（販促什器）への依存度」を見る。依存が高い地域は、定番棚で取り切れず販促で埋めている。地域を押すと打ち手が出る。
SOSは撮影対象店ベースの相対値。二次展開依存＝二次展開・エンドで撮れたカードの割合（統合キューブの実測）。母集団店舗数は全メタ29万行の地名化から。
3つの断面は別々の表ではない。カテゴリ・チェーン・地域をつなぐと、次に動かす場所が決まる。
時系列の分析は、実データで稼働している。ラウンダー記録29万件・12ヶ月の店頭活動に、需要（制汗剤検索）と気温を実接続した。棚の中の数字と外の需要を同じ時間軸に重ねると、「いつ直すか」（需要期の棚リスク）が読める。「効いたか」の判定は、月次・店別POSと対照店群の差分（DiD）で行う。
GATSBYデオ SOS（実線）× 店頭活動量（棒＝撮影量）× エンド露出率（橙破線）× 需要＝制汗剤検索（細線）× 気温（点線）｜2025-05〜2026-04
実測＋実接続｜画像vision・29万件記録・Google Trends・気象庁読み筋：需要期の6-7月にgap +1.31／+0.98＝一番売れる月に、棚が需要に追いつかない（競合も殺到して薄まる）。2-4月はgapがマイナス＝需要前の先行構築はできている。だからS2（棚取り返し）の的は需要期の棚防衛で、直すのは需要期の前。
実接続済み3本＝検索・気温・POS順位。次＝POS月次（先方アスク）・SNS（PF別）
デオSOSは12ヶ月分の店頭画像を画像visionで実測（各月5〜12枚usable・計107枚・決定論集計＝方向値）。夏(5-8月)平均80%に対し冬(11-1月)平均52%＝28pt低下。撮影量(棒)の季節性とも一致。※このSOSは月次トレンド用の別標本。上の断面①ヒートマップ（定番棚ベース）とは母集団も採点法も違うため、絶対水準は直接比較しない。見るのは季節の形だけ。エンド露出率＝ラウンダー記録29万件（母集団メタ全件）のうち、エンド展開と判定された記録の割合。上の地域ビューの「二次展開依存」（棚画像カードベース）とは母数も定義も違うため、水準は比べない。需要＝Google Trends（相対値0-100）・気温＝気象庁（東京・月平均）は実接続済み。gap＝需要と棚シェアの差（z値）。相関は需要×気温 +0.78、ラウンダー投下×SOS +0.86。ただし相関であって因果ではない＝効果は前後比較でなく、同条件の対照店群との差分の差分（DiD）で判定する。
営業・宣伝・経営は、同じ店頭を別々の数字で見ている。ここでは同一月の店頭データを、3つの立場で切り替えて見る。見る数字は立場ごとに違うが、最終的な評価軸は共通で、直した棚が利益を生んだかどうかである。なお3つの立場はメーカー側のもので、ラウンダー・SVは提供側（インパクトHD）が担当する。
ガードレール：店頭訴求の内訳（PoC断面・ドンキ×GATSBY 238枚）
棚訴求が価格に寄っている＝値引き依存の代理指標。PR資産（売上No.1・話題）の二次利用はほぼ空白で、クレデンシャルPOP経路の余地が数字で裏付く。PoC断面（ドンキ238枚）の値であり、全チェーンの恒常値ではない。
診断を、現場が翌日そのまま動ける指示に変換する。作業報告を、次に何を直すかの指示書にする。
サンプル行。実運用では棚画像1枚から、優先カテゴリ・追加フェイス数・奪われた棚位置・掲出POP・確認欠品を自動で埋める。