導入事例レポート

データに基づいた納得感のあるエリア戦略が、ビジネス拡大の確かな土台に

事業の立ち上げ期に、MKAを導入された経緯を教えてください。

イオンネクストは、ネット専用スーパー「Green Beans」でお客さまから注文を受け、商品をお客さまに宅配をしている会社です。英国Ocado（オカド）社との提携により、最新のデジタル技術を導入することで、効率的かつタイムリーな配送を実現し、買い物のあり方を変え、お客様の時間をより豊かにすることを目指しています。

私たちがこの事業の準備段階に入った際、最初に取り組んだのは「どのエリアに、どのような順番で注力していくか」という戦略作りでした。当初はe-Stat（政府統計）等の公開データを使っていましたが、一つひとつ手作業で集計するアドホックなやり方では、スピード感のある拠点開発には対応しきれないという危機感がありました。
たとえ担当者が変わっても基準がぶれないよう、属人化を排除し、誰が見ても納得できる数値基準を構築するためにMKAを導入しました。

顧客創造部　プランニンググループ　プランニングアナリスト　和田 浩気 様

c-japan^🄬で、居住者のライフスタイルをエリア単位で把握
「リアルな需要」と「市場の伸び代」を導き出す

具体的な活用方法について教えてください。

私たちは「ハブ＆スポーク」という独自のモデルを採用しています。巨大な物流センター（ハブ）と、地域ごとの配送拠点（スポーク）をどのように配置するかが鍵となります。MKAを使って、それぞれの拠点がカバーするエリアの需要ポテンシャルを可視化し、最適なネットワークを構築しています。

特に重視しているのは、居住者のライフスタイルや価値観を分類したセグメントデータです。これをシステム内で活用することで、単なる人口数だけでは見えてこない、お客様の特性まで考慮したエリア選定を行っています。

居住者のペルソナを、エリアごとに分かりやすく可視化するc-japan^🄬 Home

同じライフスタイル属性を持つエリア同士の比較から見えてくる示唆もあります。 例えば、同じセグメントが多く住むA地点とB地点があったとします。本来なら同じような利用実績が出るはずですが、データを見てみると「A地点はシェアが5％あるのに、B地点は2％しかない」といったギャップが見つかることがあります。 この場合、B地点にはまだ3％の「伸び代（ポテンシャル）」があるということがロジカルに説明できます。こうしたギャップを可視化できると、「ここに集中的にマーケティング施策を打とう」といった具体的な戦略検討も可能になります。

35のセグメント毎に、顧客のライフスタイルや特性をレポートするc-japan^🄬 ハンドブック

また、MKAに最初から多様なデータ項目がラインナップされていることも魅力です。自分たちだけでは収集しようと思わなかった項目が並んでいるのを見て、「これはビジネスのこの課題に使えるのではないか」という気づきを得ることが多々あります。

AI時代、活用できるデータは多くて困ることはありません。目的さえ見失わなければ溺れることはないので、できるだけ多くのデータを活用したいと考えています。こうした「データの発見」が、私たちの戦略をより多角的なものにしてくれていると感じます。

配送効率を左右する「河川や幹線道路」も郵便番号単位で精緻に可視化
独自の物流網を最適化するデータ検証の必要性

「配送効率」の分析には、どのように活用されていますか。

「Green Beans」において、配送効率は利益に直結する非常に重要な要素です。私たちはMKAで「建物の階数別世帯数」等のデータもチェックしています。例えば、タワーマンションが多いエリアは一見効率が良さそうですが、実際にはセキュリティチェックやエレベーターの待ち時間で配送に時間がかかることがあります。逆に、低層住宅が密集しているエリアの方が効率が良い場合もあります。こうした実態を地図上で可視化し、「どこに効率的な配送の余地があるか」を特定することで、無理のない、かつ利益の出せるエリア拡大を進めています。

またMKAでは、郵便番号単位で分析ができることも評価しています。
市区町村という単位は、配送の現場感覚からすると範囲が広すぎ、大まかすぎるため、郵便番号単位で河川や大きな幹線道路といった「配送ルートを左右する地理的要因」を考慮できる点は魅力です。この細かな粒度で需要を特定することで、どの配送拠点（スポーク）で担当するのが最適か、あるいは時間帯別の需要に対してどうキャパシティを配分するかといった議論を実態に即して行えます。

市区町村や町丁目だけでなく、郵便番号界でも分析可能

急拡大を支える確かなエリア選定と、GIS活用を深める伴走型サポート

導入後、どのような成果を感じておられますか。

現在、サービスエリアは94市区まで拡大していますが、データを基にエリアを絞り込むことのメリットを実感しています。事業の立ち上げから間もない早い段階で、こうした客観的な数値基準を運用できたことが、現在の拡大に繋がったと感じています。
拡大期を経て現在は「成熟期（深掘りフェーズ）」に入り、活用も変わってきています。立ち上げ期はポテンシャル予測が中心でしたが、現在は実際のお客様の利用実績や配送データを加味し、「予測通りか、効率はどうか」という検証と再最適化のサイクルを回しています。

当社のサポート体制については、どのような印象をお持ちですか。

営業もサポートも全体的に話しかけやすい雰囲気があるので、分からないことを聞きやすい印象があります。 高度な分析手法などは、私たちだけで進めるにはハードルが高い部分もありましたが、営業担当の方が”家庭教師“のように私たちの課題に合わせて丁寧に教えてくれました。単なるツールの操作説明ではなく、実務に即した分析の進め方を伴走しながらサポートしてくれるため、非常に助かっています。
対面や電話に加えてWebセミナー等もあり、活用ノウハウに触れる接点が多いことも良いと感じます。

営業担当との一コマ

【今後の展望について】

今後は、蓄積されてきたお客様のデータとエリア情報をさらに掛け合わせ、エリアごとの成長性や将来的な需要の総量をより正確に把握していきたいと考えています。配送のさらなる効率化やルートの最適化にも、MKAのデータを活用していく予定です。

（取材月：2026年3月）

【営業担当からの一言】 街中で「Green Beans」のトラックをお見掛けするたびに、サービス拡大の一助になれていることを実感して嬉しく思います。今後とも世の中のニーズに応える貴社のお力になれるよう、当社一同サポートさせていただきます。 （担当：松田）