流動人口とは？店舗開発で使えるデータの種類と分析方法をわかりやすく解説

流動人口とは｜定義と注目される背景

流動人口の基本的な意味

流動人口とは、ある場所に住民票を置いて生活している「常住人口」とは異なり、通学、通勤、旅行、買い物といった何らかの目的で、一時的にその場所に滞在・通過している人口を指します。国勢調査や住民基本台帳のように、調査時点で固定された静的な人口とは性質が異なり、時間帯や曜日によって刻々と変化する動的な人口である点が最大の特徴です。

たとえば平日昼間のオフィス街には、その地域に住んでいる人だけでなく、近隣から通勤してきた就業者や、出張・商談で訪れたビジネスパーソンが大勢滞在しています。休日の商業施設周辺であれば、近隣住民に加えて遠方からの来街者が加わり、平日とは異なる人口構成になります。こうした「その場所に実際にどれだけの人がいるか」を表す指標が流動人口です。

流動人口は、鉄道やバスの乗降データ、店舗の購買履歴、スマートフォンのGPS位置情報など、人の移動・滞在の履歴を表すさまざまなデータをもとに算出されます。算出されたデータは月次・曜日別・時間帯別など目的に応じて整備され、行政の都市計画やまちづくり、民間企業のマーケティングなど幅広い分野で活用が進んでいます。

なぜ今、流動人口データが店舗開発で重視されるのか

多店舗展開を行うチェーン企業にとって、出店戦略の精度向上は経営の根幹に関わる課題です。国内の人口減少が進むなかで、エリアの「住民数」だけを基準に出店判断を行うと、実際の集客力を見誤るリスクが高まっています。住んでいる人が少ないエリアであっても、駅やオフィス、商業施設の存在によって、昼間や特定の時間帯には多くの人が集まる立地は数多く存在するためです。

また、感染症の流行を経て、人々の外出行動や滞在場所の傾向は大きく変化しました。在宅勤務の普及によりオフィス街の平日人口が減少した一方、郊外の住宅地周辺では日中の滞在人口が増加するといった変化も報告されています。こうした人の動き方の変化を定期的に捉え、出店戦略や既存店の運営方針に反映させていくためには、最新かつ精度の高い流動人口データの活用が不可欠です。

店舗開発担当者が「この立地にどれだけの集客力があるのか」「競合店舗とどちらが多く人を集めているのか」を、勘や経験だけに頼らずデータに基づいて判断できる点こそが、流動人口分析が経営企画・店舗開発部門で重視される理由といえます。

流動人口と混同しやすい用語の整理

流動人口について調べていくと、「夜間人口」「昼間人口」「人口移動報告」といった類似用語に出会います。これらは似たような文脈で語られることが多いものの、定義や調査主体、活用目的は異なります。正しく使い分けるために、まずは整理しておきましょう。

「夜間人口（常住人口）」との違い

夜間人口とは、総務省統計局が実施する国勢調査で集計される「常住人口」のことです。調査の対象となる人が、夜間（通常の生活で眠る場所）にどこにいるかを基準に集計されるため、住民票の所在地に近い人口といえます。5年に一度の国勢調査を基本としており、更新頻度は低いものの、全国・全世代を対象とした網羅性の高い公的統計です。

流動人口は時間帯によって変動する動的な指標であるのに対し、夜間人口はある時点で固定された静的な指標である点が根本的な違いです。

「昼間人口」との違い

昼間人口は、夜間人口に通勤・通学による流入人口を加え、流出人口を差し引いて算出される人口です。国勢調査でも「昼夜間人口比率」として公表されており、オフィス街や都心部では昼間人口が夜間人口を大きく上回る傾向があります。

昼間人口は通勤・通学という特定の移動のみを反映した指標であるため、買い物客や観光客といった非定期的な来訪者の動きまでは捉えられません。一方、流動人口データは時間帯別・属性別により細かい粒度で「今この瞬間、その場所にどれだけの人がいるか」を把握できる点で異なります。

「住民基本台帳人口移動報告」との違い

総務省統計局が毎月公表している住民基本台帳人口移動報告は、市区町村間・都道府県間の転入者数・転出者数を集計した統計です。名称に「人口移動」と入っているため流動人口と混同されやすいのですが、この統計が捉えているのは、住民票を異動した「引っ越し」による人口の社会増減であり、日々の通勤・通学・買い物による一時的な人の動きとはまったく異なる概念です。

たとえば2024年の国内における市区町村間移動者数は520万人を超える規模で公表されていますが、これはあくまで年間を通じた住民票の移動者数の積み上げであり、特定のエリアに「今どれだけの人が滞在しているか」を示すものではありません。店舗開発の検討において、出店候補地の通行量や来訪者数を知りたい場合には、住民基本台帳人口移動報告ではなく、後述するGPS位置情報をベースとした流動人口データを参照する必要があります。

用語の違いをひと目で整理

指標	調査主体・データ源	更新頻度	把握できること
流動人口（人流データ）	民間企業のGPS位置情報など	日次〜月次	時間帯・曜日別の滞在人口、通行量、属性
夜間人口（常住人口）	総務省統計局（国勢調査）	5年に一度	住民票ベースの居住人口
昼間人口	総務省統計局（国勢調査）	5年に一度	通勤・通学による昼間の滞在人口
住民基本台帳人口移動報告	総務省統計局（住民基本台帳）	月次	転入・転出による人口の社会増減

このように、目的に応じて参照すべき統計・データはまったく異なります。出店戦略のように「特定エリアの、特定時間帯における実際の人の動き」を把握したい場合は、流動人口データの活用が最も適しています。

流動人口データの種類と取得方法

流動人口データには、行政機関が無料で公開しているものと、民間企業が有料で提供しているものの大きく2系統があります。それぞれの特徴を理解したうえで使い分けることが重要です。

公的機関が提供する無料データ

RESAS（地域経済分析システム）のメッシュ人口・通過人口分析

RESAS（地域経済分析システム）は、内閣官房と経済産業省が提供する地域経済の分析ツールで、まちづくりマップの中に流動人口メッシュ分析の機能を備えています。250mメッシュ（政令指定都市および東京都23区については125mメッシュも選択可能）単位で、月別・時間別の流動人口の集積度合いをメッシュ図で表示でき、任意に指定した範囲における月別・時間別の通過人口をグラフで確認することができます。

これにより、観光スポットなど人が集中するエリアの把握や、混雑エリアから周辺地域へどのように人を誘導するかといった、まちづくりの検討に活用されています。自治体や研究機関による地域分析だけでなく、企業が大まかなエリア傾向を把握する一次情報としても利用できます。
→RESAS：https://resas.go.jp/

e-Statビッグデータポータルに掲載される民間データの紹介ページ

政府統計の総合窓口であるe-Statには「ビッグデータポータル」というコーナーがあり、民間企業が保有する人流データの概要が紹介されています。たとえばスマホアプリから取得した位置情報を統計加工し、人の流れを細かな移動レベルで把握できるポイント型流動人口データの概要などが掲載されており、どのようなデータが世の中に存在するのかを調べる入り口として活用できます。ただし、このポータル自体はデータの紹介ページであり、実際のデータ取得には各データ提供企業への問い合わせが必要です。
→e-stat：https://www.e-stat.go.jp/

民間企業が提供するGPSビッグデータ

スマートフォンの位置情報を活用した人流データの仕組み

民間企業が提供する流動人口データの多くは、スマートフォンアプリの利用者が位置情報の取得に同意したうえで取得されるGPSデータをもとにしています。取得した位置情報は、個人を特定できないよう秘匿化・統計加工処理が施されたうえで、エリア別・時間帯別の来訪者数や滞在人口、移動経路として整備されます。

携帯キャリア系のデータは、契約者の正確な属性情報（性別・年代）と紐づけられる点に強みがあり、アプリ系のデータは、複数キャリアのユーザーを横断的に取得できるためサンプル数を確保しやすいという特徴があります。

サンプル数・更新頻度・メッシュ粒度による精度の違い

民間の流動人口データは、提供企業によってメッシュの粒度（10m単位〜250m単位など）、更新頻度（数分単位〜年次）、データの遡及期間（直近のみ〜数年分）が大きく異なります。出店候補地の店前通行量のような細かい分析を行いたい場合は、最小10m〜50m程度の狭域メッシュや道路単位でのデータ提供に対応しているかどうかが、データ選定における重要なポイントになります。
→ロケーション分析・位置情報分析参考サイト：https://www.giken.co.jp/products/geolocation/

無料の公的データだけでは店舗開発に不十分な理由

RESASやe-Statといった公的な無料データは、エリアの大まかな傾向をつかむうえで有用な一次情報です。しかし、実際の出店判断や既存店の販促施策にまで踏み込んで活用しようとすると、いくつかの限界に直面します。

メッシュが粗く、店舗単位・道路単位の判断ができない

公的データの多くは250m〜500mといった広めのメッシュ単位で提供されており、店舗の立地候補を1本の道路単位や数十メートル単位で比較するには粒度が粗すぎます。出店候補地が同じ商業エリア内にあっても、道路を1本挟むだけで通行量や客層が大きく異なるケースは珍しくありません。こうした微細な差を判断するには、より狭域のメッシュデータや道路単位の通行量データが必要です。

更新頻度が低く、直近のトレンドを反映しにくい

無料の公的データは年次更新や数年に一度の調査が中心であり、直近の人の動きの変化を即座に反映することが難しいという課題があります。出店判断は数年先を見据えて行うものですが、判断材料となるデータ自体が古いままでは、実勢とかけ離れた予測になりかねません。日次・月次で更新される民間データであれば、季節変動やトレンドの変化をタイムリーに把握できます。

属性データが乏しく、ターゲット顧客の検証ができない

公的な流動人口メッシュデータの多くは、来訪者の総数を示すにとどまり、性別・年代・居住エリアといった属性情報までは含まれていません。チェーン店の出店戦略では「ターゲットとする客層が実際にそのエリアにどれだけ存在するか」の検証が欠かせませんが、属性データが伴わない人口データだけでは、この検証を行うことができません。属性別の人流データを活用することで、初めてターゲット顧客との適合度を定量的に評価できるようになります。

店舗開発・経営企画における流動人口データの活用シーン

流動人口データは、出店前の調査から出店後の効果検証まで、店舗運営のライフサイクル全体で活用できます。多店舗展開を行うチェーン企業における代表的な活用シーンを紹介します。

出店候補地の選定（店前通行量・周辺滞在人口の比較）

出店を検討する際、複数の候補地について店前の通行量や周辺の滞在人口を定量的に比較することができます。道路単位の通行量データを活用すれば、同じ商業エリア内の異なる物件であっても、時間帯別・曜日別の通行傾向の違いを具体的な数値で比較検討できます。経験や勘に頼った立地選定から、データに基づいた客観的な意思決定へと移行できる点が最大のメリットです。

競合店舗との集客力比較・商圏シェアの把握

自社店舗と競合店舗それぞれの来訪者数や来訪者の推定居住エリアを地図上で比較することで、エリア内における集客力の優劣や、商圏の重なり具合を把握できます。競合店舗にどの程度の顧客を奪われているか、あるいは自社が優位に立っているエリアはどこかを可視化することで、出店戦略や販促施策の優先順位を判断する材料になります。

既存店の販促・MD最適化（曜日別・時間帯別の客層分析）

既存店舗においても、来店客の曜日別・時間帯別の動向や属性を把握することで、品揃え（MD）や人員配置の最適化、販促エリアの絞り込みに活用できます。たとえば、平日の昼と休日の夕方とでは来訪者の年代構成が大きく異なるケースが多く、それぞれの客層に合わせた施策を講じることで、機会損失の防止と販促効率の向上が期待できます。

出店後の効果検証（出店前後の人流変化のモニタリング）

出店後は、開店前後における周辺エリアの人流の変化を継続的にモニタリングすることで、出店による集客効果や、近隣競合店舗への影響を検証できます。長期間のデータを遡って分析できるサービスであれば、コロナ禍前後のような大きな環境変化が客足・客層にどう影響したかを比較することも可能です。

売上予測モデルへの変数活用（重回帰分析・機械学習との組み合わせ）

流動人口データは、それ単体での活用にとどまらず、相関分析や重回帰分析、機械学習を用いた売上予測モデルの説明変数としても活用が進んでいます。店前通行量や周辺滞在人口といった人流指標を、客観的なデータとして売上予測モデルに組み込むことで、新規出店時の売上予測精度を高めることができます。属人的な経験や勘に依存しない、再現性のある予測の仕組みづくりにもつながります。

流動人口データを選ぶときのチェックポイント

流動人口データを提供するサービスは複数存在するため、自社の活用目的に照らして比較検討することが重要です。選定時に確認しておきたいポイントを整理します。

• データの取得元・精度：携帯キャリア系のデータか、複数キャリアに対応したアプリ系データか。サンプル数や属性情報の正確性に影響します。
• メッシュ単位・道路単位の粒度：店舗開発で活用する場合、10m〜数十メートル単位の狭域メッシュや、道路単位での通行量データに対応しているか。
• 属性データの有無：来訪者の性別・年代・推定居住エリア・移動手段といった属性情報まで取得できるか。
• 過去データの遡及期間：出店前後の比較分析や、長期トレンドの把握に必要な期間まで遡ってデータを保持しているか。
• 操作性とサポート体制：GISや統計の専門知識がない担当者でも、直感的に操作・分析できるか。導入後のサポートやウェビナーの有無も確認しておきたいポイントです。

多店舗展開企業におすすめの流動人口分析ツール

ここまで紹介してきたチェックポイントを踏まえ、当社が提供する流動人口分析ツールの特長を紹介します。GPS位置情報データと、長年培ってきた商圏分析GISのノウハウを組み合わせることで、店舗開発・経営企画の現場で使いやすい分析環境を実現しています。

GPS位置情報×商圏分析GISという組み合わせの強み

流動人口データは、単体で地図上に表示するだけでは、店舗開発の意思決定に直結する示唆を得にくいという面があります。当社では、GPS位置情報による人流データを、商圏分析GIS「MarketAnalyzer® 5」が保有する公的統計や顧客データと掛け合わせて分析できる環境を提供しています。来訪者数の多寡だけでなく、「なぜそのエリアに人が集まるのか」「どのような客層が来訪しているのか」まで踏み込んだ分析が可能になる点が、当社サービスの強みです。

KDDI Location Analyzer｜高精度・高頻度なGPSデータで定額制・回数無制限分析

「KDDI Location Analyzer」は、KDDIが保有する高品質・高信頼の位置情報ビッグデータと、当社の商圏分析ノウハウを組み合わせて開発した人流分析ツールです。最短2分更新・最小10mメッシュという高精度・高頻度なデータを活用し、指定した施設やエリアへの来訪者を、どこから・どんな人が・どのくらい来訪しているかという切り口で、Webブラウザ上から地図やグラフで自由に分析できます。

最大の特長は、月額定額制・回数無制限のプランで提供されている点です。費用を気にせず何度でも分析を試行錯誤できるため、出店候補地の絞り込みから、競合店舗との比較、販促施策の効果検証まで、探索的な分析を継続的に行うことができます。また、2018年まで遡ったデータ分析が可能なため、出店前後やコロナ禍前後といった環境変化による客足・客層の変化も把握できます。

MarketAnalyzer® Traffic｜道路単位の通行量×メッシュ単位の滞在人口を組み合わせた動態分析

「MarketAnalyzer® Traffic」は、位置情報ビッグデータを手掛ける株式会社Agoopの位置情報データを、商圏分析GIS「MarketAnalyzer® 5」にプリインストールした共同ソリューションです。マルチキャリアに対応したサンプル数の豊富な位置情報データをもとに、道路単位の通行データと125mメッシュ単位の滞在データの両方を分析に活用できます。

移動手段（徒歩・自転車・自動車）別、性年代別、時間帯別の詳細な通行量を道路単位で把握できるほか、通行量・滞在量の条件に応じた逆引き検索機能により、希望条件に合致する出店候補地を効率的に絞り込むことができます。さらに、当社独自に作成した道路単位の平均通行速度データも搭載しており、渋滞しやすい時間帯を踏まえた販促施策の検討にも活用できます。

自社の商圏分析ノウハウとの掛け合わせによる高度な分析

当社は30年以上にわたり、2,000社を超える企業・団体の商圏分析システムの開発・導入を支援してきました。流動人口データは、それ単体で活用するよりも、エリアの統計データや自社の顧客データと掛け合わせることで、より精緻な顧客分析・売上予測・需要分析につなげることができます。多岐にわたる業種の分析支援を通じて培ってきたノウハウをもとに、ツールの提供にとどまらない運用支援を行っている点も、当社サービスの特長です。

まとめ｜流動人口データを正しく理解し、出店戦略の精度を高める

流動人口とは、住民票に基づく静的な人口とは異なり、通学・通勤・買い物などの目的で一時的にその場所に滞在している、時間帯によって変化する動的な人口を指します。「夜間人口」「昼間人口」「住民基本台帳人口移動報告」といった類似用語とは異なる概念であることを正しく理解したうえで、目的に応じたデータを選択することが重要です。

RESASやe-Statといった公的な無料データはエリアの大まかな傾向把握には有用ですが、店舗単位・道路単位の精緻な出店判断や、属性別のターゲット検証を行うには、メッシュの粒度や更新頻度、属性情報の面で限界があります。多店舗展開を進めるチェーン企業が、出店戦略や販促施策の精度を継続的に高めていくためには、高精度なGPS位置情報データと、商圏分析の専門的なノウハウを組み合わせた分析環境の活用が有効な選択肢となります。

当社では、KDDI Location AnalyzerやMarketAnalyzer® Trafficをはじめとする流動人口分析ツールを通じて、多店舗展開企業の店舗開発・経営企画を支援しています。流動人口データの活用方法についてさらに詳しく知りたい方は、お気軽にお問い合わせください。

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