GIS（地理情報システム）とは？小売・メーカーの商圏分析方法や具体事例も公開

1-3. GISで活用される主なデータベースの種類

GISはそのシステム自体が優秀であっても、そこに投入するデータの質と量が伴っていなければ、ビジネスで役立つ分析はできません。エリアマーケティングにおいて活用されるデータベースは、大きく以下の3つのカテゴリに分類されます。

① 地図データ・道路ネットワークデータ

すべての分析の土台となるデータです。海岸線や河川、行政境界、建物一軒一軒の形状を記録した「電子地図データ」に加え、道路網の接続関係や信号、一方通行などの規制情報を保持した「道路ネットワークデータ」が含まれます。
この道路ネットワークデータがあることで、単なる店舗からの直線距離（半径〇km）だけでなく、「車で10分圏内」「徒歩5分圏内」といった、実際の生活者の移動手段やルートに即した「到達圏分析（実際の移動時間を考慮した商圏分析）」が可能になります。

② 国勢調査などの公的「統計データ」

エリアの「静的な属性（動かない基本情報）」を知るためのデータです。代表的なものとして、5年に一度実施される「国勢調査」があります。これにより、町丁目や1km/500mメッシュ（格子状の区画）といった細かな単位で、人口、年齢構成（高齢化率や若年層比率）、世帯人員（単身世帯、ファミリー世帯）、住宅の建て方（持ち家、賃貸マンション）などを把握できます。
ほかにも、地域の経済活動や店舗数がわかる「経済センサス」や、消費行動の傾向を示す「家計調査」など、公的な統計データをGISに組み込むことで、その地域にどんな人が住んでいるのかを鮮明にプロファイリング（分析）することができます。

③ 人流データ・位置情報などの「動態データ」

近年、エリアマーケティングの手法を大きく変えたのが、この「動態データ（人流データ）」です。スマートフォンのGPSやWi-Fiの接続ログ、アプリの利用許諾を得て蓄積された位置情報などをベースに、個人が特定されない形に統計処理されたデータを利用します。
国勢調査などの統計データが「その地域に誰が住んでいるか（夜間人口）」を示すのに対し、人流データは「今、その場所に誰が来ているか（昼間人口・来街者の属性）」を示します。曜日別、時間帯別、あるいは季節ごとの人の動き、さらには「どこから来て、どこへ去っていったのか」という流動を可視化することで、居住者向けだけでなく、通勤・通学客や観光客をターゲットにしたビジネス分析において絶大な効果を発揮します。官公庁や観光庁が、観光客の回遊動向や混雑緩和、都市の賑わい創出のための実態把握に人流ビッグデータを活用するケースも、今や主流となっています。

鳥取県 観光戦略課様

人流データを活用してサイクリングルートにおけるサイクリストの動向を可視化

2. 【業種別】GISが解決する企業のビジネス課題

ビジネスシーンにおいて、GISは具体的にどのような課題を解決するのでしょうか。私たちがメインのターゲットとしている「多店舗展開のチェーン企業」と「消費財メーカー」の2つの視点から、それぞれの課題とGISによる解決アプローチを解説します。

2-1. 多店舗展開のチェーン企業（小売・飲食・サービス業）の課題

出店判断の属人化（勘と経験に頼る店舗開発からの脱却）

多店舗展開を行うチェーン企業において、最も大きな投資であり、同時に最もリスクが高い業務が出店（店舗開発）です。
しかし、多くの企業では未だに「この通りは人通りが多いから売れそうだ」「開発担当者の長年の勘で、何となく雰囲気が良いから」といった、主観的かつ属人的な（個人の経験に頼った）判断で出店が決まるケースが後を絶ちません。その結果、オープンしてみたらターゲット層が全くおらず、早期撤退に追い込まれるケースが繰り返されています。
GISを導入すれば、候補地周辺の人口、世帯数、ターゲット比率、競合状況を客観的な数値として即座に出力できます。属人的な「勘」を排除し、全社で共有できる共通の客観的指標（根拠）ベースで出店の是非をロジカルに判断できるようになります。

既存店のカニバリ（自社競合）と売上予測のズレ

店舗数が増えてくると避けて通れないのが、既存店と新店の商圏が重なり合い、お互いの売上を食い合ってしまう「カニバリ（自社競合）」の問題です。また、出店前に立てた売上予測と、実際の売上に大きなズレが生じることも重大な課題です。
GISを活用することで、既存店の顧客データ（会員情報やポイントカード情報など）を地図上にプロットし、各店舗の「リアルな商圏範囲」を明確に視覚化できます。これにより、新店を出した際にどの既存店の商圏をどれくらい侵食するのかを事前にシミュレーションすることが可能となり、自社競合のリスクを最小限に抑えたドミナント戦略（特定地域への集中出店）を組み立てられます。

チラシ配分やポスティングなど「販促投資」の最適化

新聞折込チラシやポスティングなどのオフライン販促、さらにはスマートフォンを対象としたデジタル広告において、「一律に店舗周辺へばら撒く」という非効率な手法をとっていませんか。
GISを使えば、店舗の商圏内をさらに細かく分析し、「自店のターゲット（例：年収500万円以上のファミリー層）が多く住んでいる町丁目」や「逆に競合店のシェアが高く、販促効率が悪いエリア」をピンポイントで特定できます。ターゲットが濃いエリアにのみ販促費用を集中投下し、見込みの薄いエリアへの投資を削減することで、販促全体の費用対効果（かけた費用に対して得られる成果）を劇的に向上させることが可能です。

2-2. 生活者向けの商品を製造する「消費財メーカー」の課題

流通・小売バイヤーへの提案力不足（データ裏付けのない営業）

消費財メーカーの営業担当者にとって、小売業のバイヤーとの商談は重要な場です。「この新商品は素晴らしいので置いてください」という熱意だけの提案では、バイヤーの心は動きません。バイヤーが求めているのは、「その商品を置くことで、自店の売上がどれだけ上がるのか」という具体的な根拠です。
GISを導入しているメーカーは、小売企業の各店舗周辺の商圏データを分析し、「貴社の〇〇店周辺には、当商品のメインターゲットである単身の働く女性が、平均的な地域の1.5倍居住しています。そのため、この商品を棚に並べれば客単価向上に寄与します」といった、店舗個別の特性に踏み込んだ提案ができるようになります。データの裏付けがある提案はバイヤーからの信頼を勝ち取り、棚割（定番商品の棚の確保）の獲得率を飛躍的に高めます。

地域ごとの需要（ライフスタイルや年収）に応じた配荷戦略の不在

日本全国、どのエリアであっても同じ商品が同じように売れるわけではありません。高級住宅街、学生街、高齢化が進むニュータウン、それぞれの地域に住む生活者のライフスタイル、価値観、経済力（年収水準）は全く異なります。
それにもかかわらず、全国一律、あるいは都道府県単位といった大雑把な括りで配荷（商品の供給・割り振りを決める）戦略を立ててしまうと、ある店舗では特定の商品が売れ残って在庫となり、別の店舗では機会損失（売り切れによる損失）を連発するという事態を招きます。
GISを用いて日本国内の細かな地域特性をグループ分けし、「高年収・健康志向エリア」「単身・利便性重視エリア」などの需要マップを作成することで、地域のニーズに合致した「適地適品」の配荷戦略を実現できます。

3. 小売・メーカー向け：商圏分析GISの具体的な活用シーンと事例

実際にGISをビジネスに組み込んだ場合、どのような運用フローになり、どのような成果が生まれるのでしょうか。当社のGISやデータを活用し、大きな成果を出している実際の導入事例をもとに解説します。

3-1. 【店舗開発】出店候補地の「商圏ポテンシャル」の見極め

出店物件の情報を入手した際、店舗開発担当者が最初に行うべきは、その物件の周辺にどれだけの市場規模（ポテンシャル）があるかを測定することです。

【事例】株式会社ルネサンス様（スポーツクラブ運営）のケース
同社では、総合スポーツクラブや、24時間営業のジム、ヨガスタジオなど複数のブランドを展開しており、それぞれの出店候補地選定に「MarketAnalyzer® 5」を活用しています。
従来は店舗開発担当者の知見や勘に頼る部分もありましたが、GISを導入したことで、候補地周辺の競合店舗の状況や人口構造を明確に数値化。現在では、過去の退会者や休会者の居住地データなども地図に重ね合わせることで、「どのエリアに、どんなブランドの店舗を出店すべきか」の投資判断をデータに基づいて効率的に行っています。

株式会社ルネサンス様 導入事例

MarketAnalyzer® 5を活用した出店候補地選定と投資判断の効率化について詳しく解説

3-2. 【マーケティング・販促】ターゲット層の多いエリアへのピンポイントアプローチ

販促の最適化においては、GISによる「見える化」がコスト削減と売上増に直結します。

【事例】城北宣広株式会社様（広告・ストアプロモーション）のケース
リテール領域を中心としたクライアントの折込チラシやデジタル広告、ストアプロモーションを支援する同社では、販促エリアの最適化に「KDDI Location Analytics」等の位置情報データを活用しています。
まず、店舗来訪者の正確な居住地や動態を人流データから分析して真の商圏範囲を定義。さらに性別・年代などの属性を可視化することで、「ターゲットとなる顧客層がどこに多く滞在しているか」を特定します。これにより、一律にばら撒くような非効率な販促を排除し、注力すべきデジタル広告の配信エリアやチラシ配布エリアをピンポイントに選定。広告主企業の販促効率を大幅に向上させています。

城北宣広株式会社様 導入事例

位置情報データを活用した、ターゲット層へのピンポイントな販促エリア最適化提案

3-3. 【営業戦略・流通提案】「このエリアの店舗にはこの商品を置くべき」をデータで証明

消費財メーカーや、流通を支援するコンサルティングの現場においても、GISと高度なデータベースは「データ裏付けのある営業」のための強力な武器となります。

【事例】株式会社アットテーブル様（食品・小売マーケティング支援）のケース
食品メーカーや小売業のCRM戦略構築、プロモーションを支援する同社では、メーカーの流通提案や売場づくりの高度化に「KDDI Location Analyzer」を活用しています。
自店や競合店舗の来訪者がどこから来ているのか（居住地）、どのような性別・年代（属性）なのかを人流データから精緻に比較・分析。これにより、特定の店舗周辺にいる生活者の地域特性をロジカルに証明できるようになり、「このエリアの店舗の客層には、この商品を並べるべきである」という、バイヤーを納得させる客観的な売場づくり・流通提案に大きく貢献しています。

株式会社アットテーブル様 導入事例

人流データを駆使し、生活者の地域特性をロジカルに証明する売場づくり・流通提案手法

4. 自社に最適な「商圏分析GIS」を選ぶ3つのチェックポイント

市場には多くのGISが存在しますが、一般的な「地図を作成するためのGIS」と、企業の売上やマーケティング成果に直結させるための「商圏分析に特化したビジネスGIS」は別物です。失敗しないための選定基準を3つのポイントに絞って解説します。

4-1. ポイント①：ビジネスに直結する「データ」が豊富に揃っているか

GISのシステム機能がどれほど優れていても、分析の材料となる「データ」が不足していれば、精度の高い分析は望めません。国勢調査などの標準的な統計データが使えるのは当然として、自社のビジネスに本当に必要なデータが最初から組み込めるかどうかが重要です。

ターゲットの経済力を測りたいのであれば「年収データ」、生活者の価値観に迫りたいのであれば「価値観・ライフスタイルデータ」、店舗の目の前の動きを知りたいなら「位置情報（人流）データ」が必要です。これらを個別で購入して手動で取り込むようなシステムは、運用の手前で形骸化しがちです。システムとデータが一体となり、最初から豊富にラインナップされているものを選びましょう。

4-2. ポイント②：高度な分析（AI売上予測や人流分析）が直感的に行えるか

商圏分析を行うのは、データ分析の専門家だけではありません。店舗開発の担当者や、日々の業務に追われるマーケター、営業スタッフです。こうした現場の人間が使いこなせなければ意味がありません。

専門的なコマンドを入力しなければ地図が作れない古いシステムではなく、住所を入力してボタンを数回クリックするだけで、見たい商圏が作成され、自動的に集計が行われる「直感的な操作性（使いやすさ）」を備えているかを確認してください。また、近年トレンドとなっている「AIを活用した売上予測モデルの構築」が、専門知識なしで自動実行できるような先進性も重要な選定基準です。

4-3. ポイント③：現場への共有やレポート作成がスムーズか（現場の定着化）

GISで素晴らしい分析結果が出たとしても、それが分析担当者のパソコンの中だけで眠っていては、会社の利益には貢献しません。出店を決定する役員会、現場のエリアマネージャー、あるいは社外の取引先や小売のバイヤーに対して、いかに迅速かつ分かりやすくアウトプットできるかが重要です。

「分析結果をWebブラウザ経由で、URL一つで他部署や現場のスマートフォンから閲覧できるか」「ワンクリックで見栄えの良いレポートや、きれいな地図画像として出力できるか」といった、共有・出力機能の充実度が、GIS導入の成否（社内定着）を大きく左右します。

5. 技研商事インターナショナルが提供する「エリアマーケティングGIS」ソリューション

当社、技研商事インターナショナル株式会社は、設立以来30年以上にわたり、日本のエリアマーケティング・商圏分析のパイオニアとして、数多くの小売チェーン、飲食、消費財メーカーを支援してきました。また、当社の分析システムや豊富なデータベースは、民間企業だけにとどまらず、全国の主要な大学・研究機関、公共性の高いシンクタンクなどでも研究・分析のインフラとして多数導入されています。

当社のソリューションは、前述した「選ぶべきチェックポイント」をすべてクリアした、ビジネスに勝つための専用GISおよびデータベース群です。そのラインナップをご紹介します。

5-1. 商圏分析・エリアマーケティングのスタンダード
「MarketAnalyzer®シリーズ」

豊富なデータと高度な分析機能を備えたメインシステム
「MarketAnalyzer® 5」

「MarketAnalyzer® 5」は、国内2,000社以上の導入実績を誇る、デスクトップ型（パソコン設置型）の高性能な商圏分析・エリアマーケティングツールです。
地図上に自社データ、競合データ、各種統計データを無限に重ね合わせ、高度な商圏集計、実際の移動時間を考慮した商圏分析、顧客の属性分析を圧倒的なスピードで実行します。充実した統計分析機能を搭載しており、自社の「売れる店舗の方程式」を導き出すプロフェッショナル向けのシステムです。

現場や他部署とWeb上で地図・分析結果を共有できる
「MarketAnalyzer® Satellite」

MarketAnalyzer® 5の高度な分析結果や商圏データを、Webブラウザ上でシームレスに取得・閲覧できるシンプルな商圏分析ツールです。
高価な専用ソフトを全員のPCに入れなくても、ブラウザ環境さえあれば、全国の店舗開発担当、エリアマネージャー、さらには経営陣がいつでも最新の商圏データやダッシュボード（分析結果をまとめた画面）にアクセスできます。最短3クリックでデータを取得できる直感的な操作性で、現場の意思決定スピードを劇的に加速させます。

5-2. 次世代の分析を可能にするプロダクト

高精度GPS位置情報データで人の動きを可視化する
「KDDI Location Analyzer」

「KDDI Location Analyzer」は、auスマートフォンユーザーから得られる大規模かつ高精度な位置情報ビッグデータ（人流データ）を、Webブラウザ上でいつでも簡単・自由に分析できる定額制のエリア分析ツールです。
特定の施設やエリアに「どこから」「どんな人（性別・年代・居住地など）が」「どれくらい」来ているのかを地図やグラフで可視化。単なる居住者分析を超えた、「リアルな人の流動」を捉えた出店計画や、競合店舗との集客力比較、さらには特定のエリアにいる人へ届ける位置情報広告との連動において、無類の強みを発揮します。

次世代のAIロケーションインテリジェンスプラットフォーム
「THE NOVEL」

「THE NOVEL」は、当社の長年の商圏分析ノウハウと最先端のAI（機械学習）アルゴリズムを融合させた、次世代のAIロケーションインテリジェンス（位置情報を経営判断に活かす技術）プラットフォームです。
本システムは単なる出店時の「売上予測」にとどまらず、既存店の評価やエリア戦略の最適化など、ロケーションに関わる高度な意思決定をマルチに支えます。
例えば、標準機能である売上予測においては、自社の既存店データと商圏データを投入するだけで、AIが売上に影響を与えている要素（要因）を自動で見つけ出し、高精度な予測モデルを自動構築。経験の浅い担当者であっても、トップアナリスト並みの高度なエリア分析や予測を瞬時に実行・共有することが可能です。

5-3. ディープに生活者層を捉えるユニークなデータベース

居住特性から消費者のライフスタイルを可視化する
「c-japan®」

「c-japan®」は、住所データから「そのエリアに、どんな人が住んでいるか」を分析できる独自のエリアセグメンテーション（地域分類）データです。
年齢や家族構成、住宅、就業などの特性に、公的な統計では取得できない「年収」や「地価」も加味した独自の分類技術を用い、日本全国の町丁目やメッシュ（格子状の区画）をマーケティングに活用しやすい居住特性クラスタ（グループ）に分類します。高級品、低価格品、それぞれのターゲットが住むエリアを鮮明に特定するデータとして、多くの小売・メーカーに採用されています。

価値観・ライフスタイルで潜在顧客をクラスタ化する
「消費者ライフスタイルデータ」

年齢や性別といった基本属性だけでは、現代の多様化した生活者の消費行動を読み解くことはできません。「消費者ライフスタイルデータ」は、日本全国の居住者を、価値観、購買傾向、メディアへの接触態度、ライフスタイルといった心理的属性（サイコグラフィック）の観点から分類し、地域ごとにどのタイプが密集しているかを可視化したユニークなデータベースです。「健康志向が強いエリア」「トレンドに敏感な若者が多いエリア」など、一歩踏み込んだ商品提案や販促戦略を可能にします。

6. まとめ：GISを武器に、データドリブンなエリア戦略を始めましょう

本コラムでは、GISの基本概念から、チェーン企業や消費財メーカーが抱える深刻な課題へのアプローチ、網羅的な活用事例とシステム選定のポイントまでを解説してきました。

スマートフォンの普及やビッグデータ解析技術の進化により、GISはかつてのような「一部の専門家だけが使う高価で難解なシステム」から、「ビジネスの現場で誰もが当たり前に活用し、売上を創出するための必須インフラ」へと変貌を遂げています。

「勘と経験」に頼るリスクを排除し、誰もが納得する「エビデンス（データ）」に基づいて出店を決め、販促を最適化し、流通提案を行う。この「データドリブン（データ駆動型）なエリア戦略」を実践できている企業と、そうでない企業の格差は、今後さらに広がっていくことは確実です。

自社の商圏分析、エリアマーケティングに少しでも課題を感じている方、最新の位置情報ビッグデータやAIを活用した売上予測に興味をお持ちの方は、ぜひ一度、技研商事インターナショナルまでお気軽にご相談ください。貴社のビジネスに最適なデータとGISソリューションをご提案いたします。

＼簡単・シンプル！まずは店舗の現状を地図上で見てみましょう／

＼高度で複雑な分析も可能！再現性の高い店舗戦略を実現するGIS／

---

監修者プロフィール

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

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/