新規店舗出店計画の立て方｜戦略ステップと事例紹介

【STEP1】新規出店候補地の商圏構造を把握する

最初のステップは、出店を検討している候補地について、その「商圏」を定義し、その構造を詳細に分析することです。
GISを用いて、まず商圏の範囲を設定します（例：店舗からの半径〇km、自動車での到達〇分圏など）。
次に、その範囲内の特性を把握します。
具体的には、人口（総数、年齢構成、世帯構成など）、経済指標（所得水準、消費支出傾向など）、昼間人口と夜間人口の比較、商業集積度、そして競合店舗の分布状況などを地図上にマッピングし、分析します。


▲ GIS(MarketAnalyzer® Satellite)で、麻布台ヒルズ周辺の分析をしている様子

また、技研商事インターナショナルの「MarketAnalyzer® 商圏レポートAI」のようなツールは、これらの複雑なデータをAIが読み解き、地域特性（住宅地か商業地か、人口の増減傾向など）を文章で要約してくれるため、迅速な状況把握に役立ちます。

また、「c-japan®」のようなジオデモグラフィックデータを活用すれば、単なる統計数値だけでなく、地域に住む人々のライフスタイルや価値観のクラスター（集団）を理解することも可能です。

市場の「構造」を理解することは、単に人口が多い少ないといった量的な側面だけでなく、その地域を構成する人口、経済、競合、インフラといった要素がどのように組み合わさり、空間的に配置されているかを把握することです。これにより、特定のビジネスコンセプトにとっての潜在的な可能性と課題が明らかになります。

【参考】
「MarketAnalyzer® 商圏レポートAI」詳細はこちら
「c-japan®」詳細はこちら

【STEP2】商圏構造把握に必要なデータとは？

【STEP1】の分析を支えるためには、多様なデータソースを活用することが重要です。GISの真価は、これらの異なるデータを統合し、多角的な視点を提供できる点にあります。

■ 公的統計データ (Public Statistics)

国勢調査（人口、世帯、年齢、住居の種類など）、経済センサス（事業所数、従業員数など）、商業統計（小売業年間販売額など）、家計調査（品目別消費支出など）が基本となります。将来の人口動向を示す将来推計人口データも重要です。

■ 推計データ (Estimated Data)

公的統計だけでは捉えきれない情報を補完します。例えば、年収階級別の世帯数、品目別の消費支出額、昼間人口などがこれにあたります。

■ ジオデモグラフィックデータ (Geodemographic Data)

ライフスタイルや価値観に基づいて地域を分類したデータです。技研商事インターナショナルの「c-japan®」などが代表例で、ターゲット顧客のペルソナ設定や地域特性の深い理解に役立ちます。
▲ ジオデモグラフィックデータ「c-japan®」を地図上に可視化したときのイメージ

■ 人流データ (Human Flow Data)

スマートフォンのGPSやWi-Fiなどの位置情報ビッグデータを活用し、人々の移動パターン、特定の施設への来訪者数、来訪者の出発地、滞在時間などを把握できます。実際の顧客行動や競合店の集客状況を知る上で非常に価値の高いデータです。

■ 自社データ (1st Party Data)

既存店舗の売上データ、会員情報（住所、購買履歴など）、POSデータなどが含まれます。これらを地図上にマッピングすることで、実際の顧客分布や店舗パフォーマンスの地理的な偏りを把握し、出店戦略のベンチマークとすることができます。

■ 競合データ (Competitor Data)

競合店舗の所在地、業態、店舗規模などの情報です。市場の競争環境を理解するために不可欠です。

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これらの多様なデータをGIS上で組み合わせることで、単一のデータソースだけでは得られない、より豊かで信頼性の高い市場像を描き出すことが可能になります。
例えば、統計データで示される「ポテンシャル（潜在的な市場規模）」と、人流データや自社データで示される「アクチュアル（実際の顧客行動）」を比較することで、市場のギャップや機会を発見できます。

【STEP3】データに基づいた売上予測モデルを構築する

商圏構造と関連データを深く理解した上で、次のステップは、新規出店候補地における売上を予測するためのモデルを構築することです。売上予測は、出店判断（Go/No-Go判断）を客観的に行うための重要な根拠となります。 主な売上予測の手法には、以下のようなものがあります。

■ 類似店比較法 (Analogue Method)

既存店の中から、出店候補地と立地条件（コンセプト、商圏特性、競合状況など）が類似する店舗を探し出し、その店舗の売上実績を参考に予測する方法です。GISは、データに基づいて客観的に「類似した」店舗や立地を特定するのに役立ちます。

■ ハフモデル (Huff Model / Gravity Model)

店舗の魅力度（店舗面積、品揃えなど）と顧客からの距離、そして競合店の存在を考慮して、各地域から自店舗が顧客を引きつける確率（吸引率）を算出し、そこから売上を推定するモデルです。

■ 重回帰分析 (Multiple Regression Analysis)

既存店の売上データ（目的変数）と、その売上に影響を与えていると考えられる複数の要因（説明変数：商圏の人口統計データ、競合店の数、店舗面積、アクセス性など）との間の統計的な関係性を分析し、売上を予測するための方程式（予測モデル）を構築する手法です。この手法を用いるには、複数の既存店のデータが必要となります。

■ AI/機械学習 (AI/Machine Learning)

ランダムフォレストなどのアルゴリズムを用い、大量のデータから複雑なパターンを学習して予測を行う、より高度な手法です。ただし、一般的な店舗数（数千店舗以下）では、機械学習がその真価を発揮するにはデータ量が不足する場合があるとの指摘もあります。
売上予測モデルの構築においては、まず既存店の分析（売上要因分析）を通じて、自社のビジネスにおいて「何が売上を左右する重要な要因なのか」を特定することが重要です。これには、自社が保有する内部データ（店舗属性、売上実績など）や、場合によっては現地調査で得られる質的な情報（視認性、動線評価など）も活用されます。

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売上予測は、単一の「魔法の公式」を見つけることではなく、自社のビジネス特性と市場環境を反映した、最も適切な分析手法とデータを用いて、成功要因を体系的に特定していくプロセスです。モデルの精度は、使用するデータの質と、選択された変数の妥当性に大きく依存します。

【参考】
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GIS商圏調査の成功事例紹介

GISを活用した商圏調査が、実際のビジネスにおいてどのように成果に結びついているのか、ユーザー企業の導入事例インタビューからいくつかご紹介します。これらの事例は、様々な業種においてGISが出店戦略や関連する分析に役立っていることを示しています。

【理学ボディ様】データに基づいた納得度の高い出店戦略

● 概要
整体院「理学ボディ」を展開する株式会社理学ボディ様は、GISを活用して既存店舗の成功要因を多角的に分析しています。自社データと様々なエリアデータを組み合わせることで、客観的な根拠に基づきポテンシャルの高い出店候補エリアを特定。このデータドリブンなアプローチにより、社内外の関係者（ステークホルダー）に対して論理的で説得力のある出店戦略を提示し、円滑な合意形成を実現しています。

● ポイント
GISが、立地に関する意思決定の客観的な正当化と、関係者の納得感向上に貢献している点。

▶ 株式会社理学ボディ様のGIS導入事例全文はこちら

【GYRO HOLDINGS様】物件調査スピード向上とエリアポテンシャル分析

● 概要
飲食店経営やFC支援などを手掛けるGYRO HOLDINGS株式会社様は、出店候補エリアのポテンシャル分析に必要なデータの迅速な確認とレポーティングにGISを活用しています。これにより、従来の手法と比較して物件調査にかかる時間が大幅に短縮されました。

● ポイント
GISが、データ収集とレポート作成プロセスを効率化し、より迅速な候補地評価を可能にしている点。

▶ GYRO HOLDINGS様のGIS導入事例全文はこちら

【プレナス様】既存店影響を回避したエリア探索と分析の標準化

● 概要
「ほっともっと」などを運営する株式会社プレナス様は、GISを用いて、既存店への悪影響（カニバリゼーション）を避けつつ、売上が見込める有望な新規出店エリアを探索しています。GISの導入により、分析担当者のスキルレベルに関わらず、質の高い分析が可能となり、社内の分析プロセスが標準化されました。

● ポイント
GISが、店舗間の相互影響を考慮した最適な店舗網拡大を支援し、組織内での分析能力の均質化・向上に寄与している点。

▶ プレナス様のGIS導入事例全文はこちら

これらの事例（整体院、飲食業）は、GISが特定の業種に限らず、店舗展開を行う多様なビジネスに適用可能であることを示唆しています。
共通して見られるメリットは、客観性、効率性、戦略的な整合性の向上、そして意思決定の質の向上です。
GISによる客観的な立地インテリジェンスは、物理的な拠点を必要とする多くのビジネスモデルに共通する基本的な課題に対応できる、汎用性の高い技術と言えるでしょう。

GIS活用を始めるための3ステップとおすすめツール

GISの導入や活用は、専門知識が必要そうで敷居が高いと感じられるかもしれません。しかし、段階的なアプローチを取ることで、無理なくGISの能力を活用し始めることが可能です。ここでは、GIS導入をスムーズに進めるための3つのステップをご紹介します。

【STEP1】まずは気軽に始める - ブラウザで商圏把握

GISを初めて利用する企業向けの入口です。特別なソフトウェアのインストールは不要で、Webブラウザ上で、関心のある地点周辺の基本的な人口統計データや競合店の位置などを簡単に地図上に表示できます。専門的な分析スキルがなくても、エリアの概要を素早く把握することに焦点を当てます。

●紹介ツール:MarketAnalyzer® Satellite
使い慣れたGoogle Mapsインターフェース、指定したエリアの商圏データを瞬時に取得・表示、基本的なレポート出力、競合チェーン店のマッピングといった、このステップに適した機能を備えています。
特に、2週間の無料トライアルが用意されており、手軽にエリア分析を体験できる点が大きな魅力です。

【STEP2】人流データで競合・来訪者を深く知る

次の段階では、静的な統計データに加え、動的な「人流データ」を取り入れます。
これにより、人々が実際にどのように移動し、どこから店舗や施設に来訪しているのか、その属性（性別・年代など）は何か、時間帯による変化はあるか、そして競合店と比較してどうか、といったより深い顧客行動の理解を目指します。GPSなどの位置情報ビッグデータは、単なる統計だけでは見えないリアルな市場の動きを捉える上で強力な武器となります。

●紹介ツール:KDDI Location Analyzer
KDDIが保有する高品質なGPS位置情報ビッグデータを活用し、来訪者の分析（どこから、どんな人が、いつ、どのくらい）や、競合店との勢力図比較、過去データとの比較による変化分析などが可能です。Webブラウザ上で利用でき、月額定額制で分析回数に制限がないため、試行錯誤しながら深い洞察を得るのに適しています。

【STEP3】自社データ連携と高度な売上予測

最も高度な活用段階です。自社が保有する内部データ（顧客リスト、会員情報、POSデータ、売上実績など）と、GISが提供する外部データ（統計データ、人流データ、競合データなど）を統合的に分析します。
これにより、自社に特化した精緻な売上予測モデル（重回帰分析、グラビティモデルなど）の構築、顧客セグメンテーションに基づいたマーケティング施策の最適化、店舗ネットワーク全体の最適化など、より戦略的な意思決定が可能になります。

●紹介ツール:MarketAnalyzer® 5
技研商事インターナショナルの高性能GISソフトウェアです。豊富な標準搭載データに加え、自社データのインポート・分析機能（ポイント登録機能、顧客シェア集計など）、高度な分析機能（相関分析、スコアリング、グラビティモデル、重回帰分析オプションなど）を備えています。 高い処理速度と拡張性を持ち、データに基づいた本格的なエリアマーケティング戦略や高精度な売上予測モデル構築を目指す企業に最適です。

まとめ
出店計画の成功はデータ活用から

新規店舗の出店を成功させるためには、体系的な計画策定が不可欠です。本記事で見てきたように、店舗コンセプトの明確化から市場調査、立地選定、事業・資金計画、マーケティング戦略に至るまで、各ステップで客観的なデータに基づいた判断を行うことが、リスクを低減し成功確率を高める鍵となります。
特に、立地戦略においては、地理情報システム（GIS）が強力な武器となります。 GISは、人口統計、消費動向、競合状況、人々の移動といった複雑な情報を地図上で「見える化」し、直感的な理解を助けるとともに、客観的な分析と精度の高い予測を可能にします。これにより、勘や経験だけに頼ることなく、データに裏打ちされた、より確実性の高い出店計画を立てることができるのです。

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 執行役員 マーケティング部 部長 シニアコンサルタント
医療経営士／介護福祉経営士 流通経済大学客員講師／共栄大学客員講師 一般社団法人LBMA Japan 理事 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。

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