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レポート

「地図の上に、ヒントが見えた」── イオングループ様向け”商圏分析勉強会”レポート

2026/09/11

イオングループ様向け商圏分析勉強会の様子

「エリア分析や出店戦略の力を底上げしたい」── チェーンストア企業に携わる方なら、一度は感じたことがある課題ではないでしょうか。

そのような声にお応えすべく、技研商事インターナショナルでは、商圏分析GIS「MarketAnalyzer® シリーズ」のユーザー企業や、これから導入を検討される企業よりご依頼を受け、GISやデータ活用のトレンドや、分析力強化を支援する勉強会を実施しています。

今回ご依頼を受けたのは、イオン株式会社様。スーパー、モール、コンビニ、ディスカウントストア、ガソリンスタンド── 業態の異なるイオングループ各社、それぞれの出店戦略を担う開発部門の方々を一堂に集めて開催された勉強会にプログラムされた当社の講義パートでは、約3時間にわたり店舗開発者が知るべき分析の視点やGIS・データ活用のトレンドをご紹介しました。



前半|手を動かして「商圏を読む」── GIS体験ワークショップ

勉強会の前半は、どうやって統計データから商圏を読み解くのかといった基本的な分析レクチャーに合わせ、当社のクラウドGIS「MarketAnalyzer® Satellite」を全員が実際に操作する体験型ワークショップを行いました。

最初に講師が紹介したのは、商圏を構造的に捉えるための「3つの人口」というフレームワークです。

夜間人口(住んでいる人)── 住宅街性の指標
昼間人口(働いている人)── ビジネス街性の指標
商業人口(買い物に来る人)── 繁華街性の指標

「人口が多い=良い立地」ではなく、どの人口が厚いかで街の性格が変わり、求められる店舗の業態やMD(マーチャンダイジング)も変わる。店舗や施設の立地を判断するうえで、基本ながら重要となるこの3つの視点について紹介しました。

当社スタッフが各テーブルで操作を案内する様子
当社スタッフが各テーブルで操作を案内する一幕も

グループワーク:データから「街の顔」を語る

4つのチームに分かれ、それぞれが選んだ地点の商圏データを分析・発表しました。ワークを通じて、操作スキルに関係なく全員が「分析結果を自分の言葉で説明する」体験を重ねていきます。

あるチームは海浜幕張駅(半径2km)を分析。昼間人口10.5万人・平均世帯年収562万円・商業力指数2.92という数字から、「オフィス街と高所得ファミリーが共存するエリア」という像を導き出しました。

別のチームは博多駅(半径1km)を選択。商業力指数6.17、単身世帯比率82%という圧倒的な数値に、「感覚的に"強い街"とは思っていたが、ここまで数字で裏付けられると説得力が違う」との声が上がりました。

グループ毎に分析結果を発表する様子
グループ毎に分析結果を発表

後半|講義 ── シミュレーションからAI予測、人流データまで

後半は座学を中心に、より高度な分析手法を解説しました。

競合の影響を「見える化」する ── ハフモデル

出店計画で避けて通れないのが「競合にどれだけ顧客を取られるか」。主に小売・流通の店舗における売上予測でメジャーな手法「ハフモデル」について解説しました。

ハフモデルを使えば、自店舗と競合の売場面積・距離から、商圏内シェアの奪い合いをマップ上でシミュレーションできます。

当社GIS「MarketAnalyzer® 5グラビティモデル機能(進化系ハフモデル)を活用したホームセンターの新規出店事例では、出店前後でのシェア変動が一目で可視化される様子をご紹介。参加者から「稟議資料にそのまま使える」との反応がありました。

MarketAnalyzer 5で可視化した競合・自社店舗のシェア(出店前後の比較)
MarketAnalyzer® 5で可視化した競合・自社店舗のシェア

売上予測AI「THE NOVEL」

店舗の売上予測は、ハフモデル以外にも「重回帰分析」や「機械学習(LightGBM等)」等、その他の手法もあります。ここでは、「重回帰分析」と「機械学習」を組み合わせたデュアルアプローチで、新規出店候補地の売上を予測できる新サービス「THE NOVEL」の売上予測AI機能をご紹介しました。

参加者からは、「なぜその予測値になったのか」を説明できる"説明可能なAI"として設計されている点が、社内で合意形成をしやすいというご意見をいただきました。


人流データで「答え合わせ」── KDDI Location Analyzer

KDDIのスマートフォン位置情報に基づく人流分析ツール「KDDI Location Analyzer」のデモでは、愛知県の大型モール出店事例を紹介。出店前にハフモデルで予測した商圏と、出店後に人流データで検証した実態が高い精度で一致していたことが示され、「予測の信頼性」を実感する場面となりました。

グラビティモデル分析(理論)と位置情報による分析(実践)の比較
ハフモデルによる事前シミュレーション(左)と、人流データによる答え合わせ(右)

受講者の声|ビギナーと経験者、それぞれの「収穫」

──「初めて触った」人たちの発見

「普段は店舗現場で働いているので、出店担当の方が使うような専門ツールに触れる機会自体がありませんでした。商圏の取り方や、車移動だと道路網に沿って到達圏がギザギザの形状になることなど、手を動かしながら楽しく学べました。」(店舗勤務・女性)
「社内ダッシュボードは使っていましたが、商圏の属性や地域特性まで深掘りできる専門ツールは初めて。無料トライアルを活用して、自店舗のエリア分析に役立てたいです。」(モール勤務・男性)

──「使い込んでいる」人たちの深掘り

勉強会後の質疑応答では、日常的にGISや統計分析を扱う参加者から踏み込んだ対話が続きました。

「売上予測で"効く"特徴量は?」「用途地域データを重ねられるか?」「THE NOVELに商品単価や業種構成まで投入できるか?」「車60分圏の広域分析でブレないか?」等。

いずれも「講義を聞いて終わり」ではなく、自社データと組み合わせて独自の分析基盤を構築したいという、次のステップへの意欲が見える質問が続きました。

質疑応答の様子
質疑応答も闊達に行われました

「自社でも実施したい」方へ

技研商事インターナショナルでは、業種・部門の課題に合わせたオーダーメイド型の勉強会を随時承っています。ツール操作の基本から、売上予測モデルの構築支援、人流データの読み解き方まで、実務に直結するプログラムを設計します。

「社内やグループ企業内で、ツール・データ活用をもっと広げたい」
「導入を検討したいので、社内に活用のメリットを体感してほしい」

そんな課題をお持ちの方、ぜひお気軽にお問い合わせください。



GISの活用方法や、実践的な分析ノウハウはWebセミナーでもご紹介しています。



講師プロフィール

市川 史祥

技研商事インターナショナル株式会社
取締役 CMO シニアコンサルタント

一般社団法人LBMA Japan 理事
ロケーションプライバシーコンサルタント
流通経済大学客員講師/共栄大学客員講師
統計士/医療経営士/介護福祉経営士
Google AI Essentials/Google Prompt Essentials

市川 史祥

1972年東京生まれ。早稲田大学政治経済学部卒業。不動産業、出版社を経て2002年より技研商事インターナショナルに所属。 小売・飲食・メーカー・サービス業などのクライアントへGIS(地図情報システム)の運用支援・エリアマーケティング支援を行っている。わかりやすいセミナーが定評。年間講演実績90回以上。

電話によるお問い合わせ先:03-5362-3955(受付時間/9:30~18:00 ※土日祝祭日を除く)
Webによるお問い合わせ先:https://www.giken.co.jp/contact/

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