技研商事インターナショナル技研商事インターナショナル
エリアマーケティングラボ
2025年7月23日号(Vol.163)
本コラムでは当社の商圏分析用GIS(地図情報システム)「MarketAnalyzer® 5」を用いて、商圏をデータで読み解く手法について解説します。まず、従来の基本的な分析手法について述べ、その後、近年注目されている生成AIの活用法に触れていきます。
商圏を理解する上で、店舗開発担当者の土地勘や経験は非常に重要です。しかし、それだけに頼るのではなく、ビジネスを安定的に継続させるためには、客観的なデータ活用が不可欠です。つまり、経験とデータの両輪で分析を進めることが成功の鍵となります。
具体的には、どのようにデータを抽出するのでしょうか。当社の地図情報システムでは、分析したい店舗(既存店・出店候補地)の位置を登録し、半径〇kmや徒歩〇分といった範囲を設定します。ボタン一つで指定範囲内のデータが自動で抽出・集計され、Excel形式の帳票として出力することもできます。
分析において最も重要なのは、これらのデータをいかに読み解くかです。本コラムではその一例として、東京都世田谷区にある三軒茶屋駅周辺の商圏を取り上げ、分析のプロセスをご紹介します。
今回は、三軒茶屋駅から半径1km圏内を商圏として設定し、その内部のデータを分析します。
まず、三軒茶屋駅半径1km圏内のデータを例に、居住者の特徴を見ていきましょう。
次に、ライフスタイルに関するデータを見ていきます。
「3つの人口」の軸で分析を深めると、三軒茶屋は夜間人口が多い「ベッドタウン」としての性格が強い一方、商業力も一定水準あるため「繁華街」の要素も併せ持つ、バランスの取れたエリアであることが分かります。
また、購買力の流出入を見ると、三軒茶屋の居住者は域外で買い物をする傾向が若干強い(購買力がマイナス)というデータも得られました。
これまで見てきたように、データをグラフ化し多角的に分析することで、商圏の特性を詳細に理解できます。しかし、この「読み解き」には専門的な知識やノウハウが必要で、分析スキルが属人化しやすいという課題がありました。
そこで我々は、これらのデータ分析結果を生成AIがテキストで要約・説明する機能を開発しました。
この機能では、レポートの出力時に「業種(飲食、小売など)」「目的(出店分析、販促企画など)」「ターゲット(若者、ファミリーなど)」といった条件を設定します。すると、その条件を考慮した上で、AIが分析結果のサマリーや各項目の解説を自動で文章化します。
例えば、「家具・インテリア店の販促」という目的でレポートを生成すると、AIは「インテリア商品への関心が高い層」や「住み替えのタイミング」といったキーワードを盛り込みながら、ターゲット層のインサイトを的確に説明してくれます。
これにより、専門家でなくても、誰でも迅速にデータに基づいた商圏理解が可能になります。
この機能のポイントは、公開情報を基にするのではなく、あくまで帳票に出力された客観的なデータのみを基に商圏を説明している点です。
実務では、このAIが生成したテキストをベースに、さらに深掘りした分析を行うことが可能です。例えば、生成された文章をChatGPTやGeminiなどの対話型AIに読み込ませ、「この商圏で家具店を出店する場合、どのような店舗コンセプトやターゲット設定が考えられるか?」といった質問(プロンプト)を投げかけることで、具体的な施策のアイデアを得ることができます。
本・コラムでは、商圏分析の基本的なプロセスから、生成AIを活用した次世代のアプローチまでを解説しました。
このように、データとAIを組み合わせることで、商圏分析はより効率的かつ高度になり、ビジネスの意思決定を力強くサポートします。
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 |
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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 ロケーションプライバシーコンサルタント Google AI 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。 |
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