KDDI Location Analyzer は用途別で幅広くご活用いただけます
店舗出店
ドミナント出店エリアの地域別顧客カバー状況を地図上に表示し、カニバリ状況も可視化。既存店舗に影響を及ぼさない新規出店候補地の選定が可能です。
同一チェーンの複数店舗を、一つの施設としてみることで、鉄道、主要幹線道路、河川等、商圏の分断要因が可視化できます。単純な円形、徒歩、自動車到達圏では捉えにくい、交通分断要素の把握が可能になります。
商業施設型の場合、館全体の客層の評価を行うことで、売上予測の変数に使用することができます。
小地域（市区町村・町丁目）別の店舗別来店者数の計測が可能です。これにより、自社以外にも競合店の集客エリアと、地域別の競合度合いが把握できます。
また、新規出店した前後で市場がどのように変化したか可視化することや（画像1・画像2）、競合店との併用分析が行えます(画像3）。
▲画像1 新規店舗出店前
▲画像2 新規店舗出店後
▲画像3 新規店舗出店後の併用分析
店舗施策・エリア販促
エリア別の来訪者属性を把握し、ターゲット層にマッチした販促コンセプトを立案
画像の3つのグラフは各駅から半径500m圏内において、一定の期間内に滞在していた女性の年齢構成です。
20代女性比率が高い渋谷（就業女性）、子育て世代の女性比率が高い豊洲（ファミリー女性）、高齢者女性比率が高い武蔵小山（シニア女性）という特徴が読み取れます。
滞在人口(画像)の2つのグラフは、秋葉原駅半径500m圏内の夜間人口と滞在人口の性年代別の人口ピラミッドの比較です。
昼間の商圏内の構成としては、男性は30代中心、女性は夜間人口(居住者)に比べて若い年代の比率が高くなっていることがわかります。
既存店舗への来店誘導のためのエリア販促において、折込チラシやポスティングなどの販促ROI（費用対効果）を最適化するのに活用します。町丁目単位での来訪者を地図上に可視化することで、来訪率の確認と位置を同時に確認できます。
画像では、川を越えた北側の集客率が高くないことを示しています。購入者の会員データと組み合わせることによって、強化すべきエリアを明示的に示すことができます。
自店舗への来訪者が、来訪前後に立ち寄ったエリアを可視化することができます。
自宅との直行直帰はもちろん、競合店に行くケース、他業種の店舗に行くケースなど、きっと様々あるはずです。このデータは、他店との競合状況の把握や、自店の品揃えや集客施策の改善に直結します。
ドミナント出店のような高密度出店の場合でも、人流というリアルなデータに即して「商圏人口を効率的に分け合える場所」を探索することもできます。
競合分析
小地域（市区町村・町丁目）単位での競合度合いを把握できます。
また、新規出店した前後で市場がどのように変化したか可視化することや（画像1・画像2）、競合店との併用分析が行えます（画像3）。
▲画像1 新規店舗出店前
▲画像2 新規店舗出店後
▲画像3 新規店舗出店後の併用分析
また、各店舗の来訪者の傾向を深掘りしていくと、競合Bよりも競合Aと来訪者の傾向が似ていると分析できます。
自店舗と他店舗の競合状況を可視化することができます。自店舗の来訪者が、競合店にも行っているのかどうか、行っているとしたらどこなのか、従来型の調査ではアンケートに頼るしかなく、なかなかつかみづらかったところです。
そのような調査を、「別日を含む併用」「同日の併用」「来訪前後3時間」など、様々な角度から調査ができ、より機動的な競合対策にお役立ていただけます。
観光動態
観光客がどのようなルートで周遊しているのかが分かります。
画像は、北海道美瑛町を訪れた旅行者の前後の立ち寄り傾向を可視化したものです。旭川市や富良野市の立ち寄りが多いようです。前後を区別して時間帯に集計できるため、例えば、「富良野市は、美瑛町の来訪"前"よりも来訪"後"に立ち寄られる傾向が高い」といったこともつかむことができます。
大規模なアンケート調査の代替として、このようなデータを機動的な観光振興施策立案や、オーバーツーリズム対策に役立てることができます。過去における傾向を同様に調査できるのも位置情報ビッグデータの利点と言えます。
画像は、神奈川県・鎌倉の観光地周辺の滞在人口をヒートマップ表示したものです。鎌倉駅前エリアと、鎌倉大仏（高徳院）付近の滞在人口が特に多いことが分かります。滞在者はお昼前後に集中しています。
このように125mの狭域メッシュで滞在人口の大小を確認できるうえ、地元客や近隣勤務者を除いた「来街者」に絞って分析することが可能で、観光地の動態調査が容易となります。
施設や公園などの利用者を、市内・市外別に分析いただけます。
例えば公園などで、地元住民は、幅広い年代の来訪があるものの、遠方からの利用者は、特定の年代や時間帯に偏る場合などが確認できるため、イベント集客をする際などの参考に活用いただけます。
動態調査
図は、東京都品川区・目黒区にある3商店街の商圏範囲を分析したものです。
それぞれ地元を押さえていることはもちろん、大規模な商店街では鉄道で来訪する人も多いのか、鉄道沿線にも商圏が広がっていることが分かります。このようなデータは、商業振興のための基礎データとしてご活用いただけます。
山形県新庄市の県立病院を拠点に、バスの運行ルート案を作成した例です。
【図１】 県立病院に来訪している多いエリアを町丁目ごとに可視化。来訪の多い地域でバスの路線を結んでおります。
【図２】 病院を中心に半径1㎞で滞在者の多い赤いメッシュを結ぶことで、バスの運用ルートをの案が容易に作成できました。
コロナ禍の際には、特定施設の時間帯別来訪者数や、街全体の通行人口・滞在人口の推移データが多く取得・活用されました。今でも「平時には都市計画や商業振興へ活用」「緊急・災害時には当該地域の迅速な人流調査を優先」といった使い分けをする自治体様もいらっしゃいます。
景況分析
工場の稼働状況を推測するために、工場周辺の滞在人口を計測するケースがあります。周辺滞在人口が増加した場合は生産増加が見込まれる、ひいては業績向上の予兆だととらえることもできます。
個別企業による業績予測発表や、政府発表の景気指数などは、調査から発表までに最大数か月のラグがあります。KDDI Location Analyzerでは直近数日前までの全国分のデータを確認できるため、より早く景気動向を推測することが可能です。
個別企業の業績予測にオルタナティブデータを活用するケースも増えてきています。
画像は、ある遊園地の2024年10月-2025年9月の日次の来訪者推移です。人出推移と売上・業績には高い相関があると思われ、業績予測への活用が期待できます。
