導入事例レポート

決済データとGISの融合で加盟店の事業課題を解決するデータソリューション

まずは、皆様の役割や取り組みについてお教えください。

中井様：我々 デジタル・トランスフォーメーショングループ イノベーション共創部 は、主に新規事業開発や他企業との事業共創に取り組む部署として活動しています。部署内には3つのチームがありますが、私と松本が所属する「データビジネス推進チーム」は、データビジネスの企画・推進に特化したチームです。

弊社はクレジットカードやオートローンを主力事業とし、カード会員様だけで約1,000万人を擁しています。データビジネス推進チームではこの決済データと、技研商事さん保有のオープンデータや、クレジットを利用されている加盟店様保有のデータを組み合わせて、主に加盟店様に対して事業課題を解決するためのデータ分析サービス「Orico Area Navi（オリコエリアナビ）」などを提供しています。日々の業務としては、サービスのご提案から、受注後の実際の分析、納品までチームの中で完結して行っています。

松本様：私はチームのメンバーとして、主に現場での分析作業や、加盟店様への分析結果の納品、具体的な活用提案などを担当しています。

（お写真右）デジタル・トランスフォーメーショングループ イノベーション共創部 データビジネス推進チーム 課長　中井 様
（お写真左）デジタル・トランスフォーメーショングループ イノベーション共創部 データビジネス推進チーム　松本 様

自社データの高度な標準化とマルチデータ分析のハブ機能

MarketAnalyzer^🄬 5 は、どのような業務で活用されているのでしょうか。

中井様：MarketAnalyzer^🄬 5（以下、MKA）は、主に加盟店様向けサービス「Orico Area Navi」（※）の分析で多く活用しています。具体的には、加盟店様の新規出店時における売上予測モデルの構築や、エリア別の分析などです。
※Orico Area Navi：オリコ様がクレジットカード加盟店様や取引先事業者様へ提供しているサービス。商圏ポテンシャル分析や出店候補地選定などをはじめ、加盟店様のマーケティング課題解決を支援している。

例えば、太陽光パネルを販売している加盟店様向けの事例があります。太陽光パネルの販売では訪問販売を行っている事業者様も多く、「どのエリアに行けば売れるのか」というノウハウを持っていない加盟店様も多いです。そこで弊社では、10年以上にわたり蓄積された太陽光パネルのクレジット決済データと、MKA内の各種データを集計・解析して相関を見ました。その結果をヒートマップで表し、太陽光パネルのニーズが多い地域がひと目でわかる「ポテンシャルマップ」として提供するサービスを行っています。

また、新規出店を検討されている加盟店様をサポートする一環で「出店余地エリアランキング機能」なども導入しており、新しく候補地が出てきた際の出店判断や補足材料として、場面場面で機能を使い分けて活用しています。

松本様：MKAは、データ分析だけでなくデータ処理の面でも欠かせません。MKAにデータを入れれば、日本語の住所表記から国勢調査用の住所コード（国調町丁目コード）やXY座標（世界測地系）が正しく付いてきます。それだけでも非常にありがたいです。

出店可否判断をするための分析画面イメージ
※オリコ様の分析画面ではありません

MKAの活用が社内で広がったきっかけについてお教えください。

中井様：自社データをどのように活用して加盟店様向けの分析サービスを作るか、以前は非常に苦心していました。そうした中、「地域の決済傾向を示す自社データは出店の売上予測に使えるのではないか」と考え、MKAを使って手探りで予測モデルを作ってみたんです。すると十分に実用的なモデルが作成でき、自社データの有効性も確認できました。そこから「こうした分析に活用できる」という理解が深まり、社内での活用が一気に広がっていきました。

3つの注力データを組み合わせ、事業に直結する緻密なターゲット分析を実現

MKAとともに活用されている「自動車保有台数データ」についてお聞かせください。

中井様：弊社はオートローンを主軸の一つとしているため、加盟店様に自動車販売事業者様がかなり多いです。そのため、店舗商圏の分析や売上予測を行う際、通常の国勢調査世帯数データだけでなく、その地域に登録されている自動車台数データは事業の観点から非常に有効なため、分析には欠かせないデータとして頻繁に活用しています。

松本様：加盟店様と言っても、特定のメーカーのディーラー様、中古車専業店様、これからEV（電気自動車）販売を重視される加盟店様など様々です。自動車保有台数データは「メーカー別」「時系列（2021年・2024年調査など）」「登録年月別」「燃料別（EV等）」で見ることができるため、加盟店様ごとのニーズに細かく沿って定義を合わせることができるため、加盟店様から非常に高い価値を感じていただいています。

国産車台数と輸入車台数を郵便番号界ごとに円グラフで表現したもの
※オリコ様の分析画面ではありません

「あさひる統計」はどのように活用されていますか。

中井様：以前は人流データ分析ツールの「KDDI Location Analyzer」（以下、KLA）を使って道路の人流を取っていました。しかし、店舗数が大量にあると人流を取るためだけにかなり工数を要するため、もう少し汎用的・手軽に使える人流データが必要だと感じて導入しました。あさひる統計（※）はメッシュ単位で全地域が網羅的に搭載されているため、手軽に使うことができます。
※あさひる統計：スマホアプリの位置情報を基にした125mメッシュ単位の時間帯別推計流動人口統計。

松本様：あさひる統計は3時間単位の区切りがあるため、小売店様の営業時間内（例：21時まで）の滞留人口や、昼夜の人口変動が分かります。実体に近い、精度の良いデータで全体感を把握できる点が非常に良いと感じています。

また、一部お客様のファーストパーティデータをお預かりした上で「あさひる統計」と組み合わせ、一般小売店様の実際の利用者データと公的統計・人流データをプロットやヒートマップで掛け合わせて分析・可視化するといった活用も行っています。

あさひる統計データの分布例：横浜市街地の平日昼間の人口分布
※オリコ様の分析画面ではありません

「c-japan^🄬 Home（＋オンライン興味関心データ）」を導入した背景や用途などをお教えください。

中井様：私たちは普段から加盟店様に刺さるデータがないかを常に探しており、その中で見つけて導入しました。幅広い業種の加盟店様にも対応するため、c-japan^🄬 Home（※）で地域の特性を把握しつつ、Web上の行動・興味関心データを組み合わせることで、「今、住宅購入を検討している・興味を持っているエリア」を特定し、目を引く提案につなげています。
※c-japan^🄬 Home：エリアマーケティング用データやシステムの開発販売で培ったノウハウを生かし、小地域単位でより明確に地域特性や居住者特性を表現したジオデモグラフィックデータ。

c-japan^🄬 Home カテゴリー分布イメージ
※オリコ様の分析画面ではありません

確かな分析精度と手厚いサポート体制が支えるデータマーケティングの未来

MKAご活用の感想をお聞かせください。

中井様：MKAは、今や我々のサービスにとって欠かせない存在です。潤沢なデータが標準搭載されており、エリア分析に幅広く対応できる上、自社の決済データを簡単に組み合わせられる点が最大の利点です。商圏分析を提供する企業は多数ありますが、クレジットカードの決済データを繋げて分析できる前提で、他社にはないデータを掛け合わせた高精度な提案ができているのは、間違いなくMKAのおかげだと感じています。

松本様：MKA内での分析にとどまらず、自社データの加工ツールとしても役立っています。個人のお客様の住所データを一から分析するよりも、MKAに取り込んで町丁目単位で集計し、国勢調査用の住所コードやXY座標（緯度経度）を付与してエクスポートできる点が非常に便利です。

また、技研商事さんはサポート体制も素晴らしいです。営業の松田さんには密にフォローしていただき本当に助かっていますし、ヘルプデスクの方もすぐに回答をくださるので大変心強いです。社内メンバーからも「レスポンスが早く回答も丁寧でサポートが手厚い」と非常に高い評価が出ています。

中井様：MKAやKLA、そして弊社のデータを掛け合わせた売上予測などは非常に精度が高く、お客様からもご好評をいただいています。今後は、こうした売上予測の活用をさらに多くの加盟店様へ広げ、ご利用いただける加盟店様の幅を広げていきたいと考えています。

当社営業松田とのひとコマ

【営業松田コメント】 様々なデータを組み合わせて、クライアント様向けのご提案にお役立ていただけていることを嬉しく思います。引き続き貴社のお力になれるよう、弊社一同サポートさせていただきます。