《小売店の出店場所探し》夜間光を利用して、実際に千葉の”良コスパエリア”を探してみた

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みなさん、こんにちは。弊社データデザイン部データサイエンティストの衞藤です。
小売店を新規に出店する場合には、さまざまな用件を考慮する必要があるかと存じます。
今回は、弊社がご提供している、分析のために加工された夜間光データ「Starflake nightview」と
オープンデータを組み合わせた製品である「Starflake retail」を使った、出店位置を検討するデモをご紹介いたします。
なお、比較として、総務統計局と統計センターが提供するjSTAT MAPを用いた商圏分析もご紹介いたします。

デモシナリオ

シナリオ

大手ファストフード店の”千葉県における次期出店エリア”を、地理データをもとに検討する想定です。

範囲

千葉県の館山から木更津付近のエリアを今回のデモ対象エリアとしました。

 

大手ファストフード店の出店状況

木更津や鴨川、館山他に出店されていることが分かります。

大型ファストフード店の出店状況

大手ファストフード店の出店状況。赤点が既存店舗の出店位置を示しています。

調査の実施

jSTAT MAP

jSTAT MAPでは、会員登録を行うことで任意の地点の任意の商圏におけるサマリーレポートを出力することが可能です。
レポートの内容は国勢調査と経済センサスのデータに基づいており、周辺にある事業所や住民がどのような属性でどの程度の数が存在しているのかを調査・比較することが可能です。

今回はデモということで、勝浦駅の周辺と安房勝山駅の周辺のレポートを作成いたします。
このように調査地点とエリアを指定することで、サマリーレポートをExcelファイルとして出力することが可能です。

jSTAT MAPのレポート作成画面。安房勝山駅周辺半径500m以内が赤い円で可視化されている。

出力される内容は

1) 基本分析
2) 周辺地図
3) かかる小地域
4) 年齢別人口
5) 世帯数
6) 経済センサス
7) 人口・世帯数増減
8) マップキャプチャ

となっています。試しに「年齢別人口等」を2つのエリアで比較してみましょう。

jSTAT MAPで作成した勝浦周辺の年齢別人口分布。

jSTAT MAPで作成した安房勝山周辺の年齢別人口。

これらを確認すると、エリア内の人口は勝浦駅周辺が300人ほど多く、特に15~24歳の若者世代の人口は、安房勝山駅周辺に比べ非常に多いことが分かります。
このようにjSTAT MAPを利用することで、エリア間をレポートを元に精緻に比較することが可能になります。

一方で、jSTAT MAPでは公示地価等の情報をは参照することができません。
そのため地価等も考慮したコストパフォーマンスを考慮する場合は別途データの参照が必要になります。

Starflake retail

Starflake retailは、夜間光の衛星画像データと国のオープンデータを元に作成した、”小売店の出店コスパ良エリア”を可視化するデータです。
日本全国の人口が0でないエリアを対象に250mメッシュ単位で網羅しており、マクロにもミクロにもエリア間を比較することが可能です。
コストパフォーマンスの判断のために、夜間光やオープンデータを用いた地価の推定も行っております。

実際に今回の対象エリアで可視化してみましょう。

Starflake retailによるコスパ良エリアの可視化。赤色で示したエリアは地方において人口が集中しておりコスパが良く、緑色に示された部分は人口が少なく閑散としています。

こちらに既に出店されている店舗の位置情報を追加で可視化します。

Starflake retailによる可視化に既存店舗の位置情報を追加した図。黒く囲まれた赤丸が既存店舗の位置情報となっています。

こちらを確認すると既存店舗のほとんどが赤く示された部分、またはオレンジ色で示された部分に重なっていることがお分かりになるかと思います。
赤色に示された部分は地方において人口が多く、比較的コスパが高いエリア(人口集中エリア)となっています。一方オレンジ色で示されているエリアは、赤色で示されたエリアより人口が少なく、地価も廉価なエリアとなります。
つまり、勝浦周辺には赤く示された人口集中エリアが存在しているにも関わらず未出店であることがわかります。

このような内容を踏まえて、勝浦への出店検討を千葉エリア内の他の場所と比較しながら一気に進めることができます。

まとめ

今回はjSTAT MAPとStarflake retailを用いた、小売店の新規出店判断のデモをご紹介いたしました。
今回解析したエリアのように、次に展開するエリアは決まっているが細かい出店位置までは決まっていないような場面でStarflake retailがお役に立つのではないでしょうか?
Starflake retailでコスパを把握したうえで、jSTAT MAPで周囲の状況を細かく精査するなど併用も可能です。

また小売店の出店判断には、実地に行っての情報も重要になるかと存じます。
コロナの影響が収まってくればぜひ勝浦に伺ってみたいですね。

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WRITER
Shota Eto

データサイエンティスト

衛藤   祥太 Shota Eto

データデザイン部 データサイエンティスト。入社してから取った資格は狩猟免許(一種・わな) 。

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