(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
人口構成種別毎の人口の地域分布情報を記憶した人口地域分布情報記憶手段と、
複数の集客要因について、集客要因を認識している人口構成種別毎の人口の分布状況を地域認識率情報として記憶した地域認識率情報記憶手段と、
商圏内に存在する同種の他の商業施設の店舗集客力をあらわす店舗の複数の評価項目に対する評価値から成る店舗情報を記憶した店舗情報記憶手段と、
前記地域認識率情報記憶手段から地域認識率情報を読み出し、読み出した前記地域認識率情報に基づいて、前記集客要因毎に、前記地域認識率情報の人口分布が所定の面積に対して、所定の人数以上で連続した所定の面積以上の地域を第１の商圏候補地域として選定し、第１の商圏候補地域のうちさらに地域認識率の高い順に第２の商圏候補地域として複数選択する商圏候補選定手段と、
前記複数の第２の商圏候補地域毎に、前記集客要因による集客数を演算する集客数予測手段と、
前記第２の商圏候補毎に求められた前記集客数を用いて、前記第２の商圏候補地域毎に提案する複数の店舗規模の商業施設について、店舗規模毎に前記第２の商圏候補地域毎に予測される新来客数を演算する新来客数予測手段と、
店舗規模毎に前記商業施設毎の来客数を前記店舗情報を用いて演算する来客数予測手段と、
店舗規模毎の前記新来客数と、前記来客数を用いて前記商業施設毎に予測される新売上額を演算する売上予測手段と、
前記売上予測手段によって求めた売上額に基づいて、店舗規模毎に前記第２の商圏候補地域の内、前記新売上額が最も高い地域から順に、商圏候補地域として確定する商圏候補確定手段と、
店舗規模毎に前記集客要因と、予測される新売上額と、前記確定された商圏候補地域を出力する出力手段と
を有し、
前記集客数予測手段は、
前記地域認識率情報記憶手段から前記地域認識率情報を読み出し、読み出された前記地域認識率情報に基づいて、第２の商圏候補地域Ｗを構成する居住地Ｗw（１≦ｗ≦ｎw）、但し、
【数１】
0003610399.tif 000002
において、前記集客要因Ｖvを認識している人口構成種別ｉの人口Ｐwviを演算する集客数第１予測手段と、
前記居住地Ｗwにおける集客要因Ｖvに対しての人口構成種別ｉ毎の出向き率Ｒwviを、集客要因Ｖvの規模及び人口構成種別ｉに対する魅力度Ｓvi、居住地Ｗwから集客要因Ｖvへの時間距離Ｔwv、距離に対する抵抗係数fvに対して値を設定して、
【数２】
0003610399.tif 000003
（但し、ΣviＲwvi＝１）
により、演算する集客数第２予測手段と、
前記集客数第１予測手段により演算された人口構成種別ｉ毎の人口Ｐwviと前記集客数第２予測手段により演算された人口構成種別毎ｉ毎の出向き率Ｒwviとを用いて、第２の商圏候補地域Ｗにおける人口構成種別ｉ毎の集客数Ｘiを
【数３】
0003610399.tif 000004
により、演算する集客数第３予測手段
（但し第２の商圏候補地域Ｗにおける集客数Ｘは、
【数４】
0003610399.tif 000005
である）と
を有し、
前記新来客数予測手段は、
人口構成種別ｉの新来客数ＰHXiを、前記集客数第３予測手段により演算された前記人口構成種別ｉの集客数Ｘiと、その人口構成種別ｉに対応する来客係数ＰFiとを用いて、
【数５】
0003610399.tif 000006
により求める新来客数第１予測手段と、
新来客数ＰHXを、前記新来客数第１予測手段により演算された人口構成種別ｉの新来客数ＰHXiを用いて、
【数６】
0003610399.tif 000007
により演算する新来客数第２予測手段と
を有し、
前記来客数予測手段は、
前記人口地域分布情報記憶手段に記憶された人口構成種別ｉ毎の地域情報分布に基づいて居住地Ｚz（１≦ｚ≦ｎz）に存在する人口構成種別ｉの人口Ｐizを演算する来客数第１予測手段と、
前記居住地Ｚzに居住する人口のうち商圏に存在する商業施設ｊ(1≦ｊ≦ｎj)への出向き率をＲzjを、遊技施設ｊの集客力Ｇjと、居住地Ｚzから商業施設ｊへの時間距離Ｔzjと、商業施設への距離による抵抗係数fjに値を設定して、
【数７】
0003610399.tif 000008
（但し、ΣjＲzj＝１）
により演算する来客数第２予測手段と、
商業施設ｊの商圏Ｚを構成する居住地Ｚzに存在する人口構成種別ｉの来店人口ＰHzを、前記来客数第１予測手段により演算された人口構成種別ｉの人口Ｐizと、前記来客係数ＰFiとを用いて、
【数８】
0003610399.tif 000009
により演算する来客数第３予測手段と、
商業施設ｊの来客数ＰHjを、
【数９】
0003610399.tif 000010
により演算する来客数第４予測手段と
を有し、
前記売上予測手段は、
売上額Ｕを、前記新来客数第２予測手段により演算された前記新来客数ＰHX、前記来客数第４予測手段により演算された商業施設ｊへの前記来客数ＰHj、一人当り平均売上額Ｔを用いて、
【数１０】
0003610399.tif 000011
により演算する演算手段を有する
ことを特徴とする商業施設提案装置。
【請求項２】
前記店舗の評価項目に対する評価値は、他店舗との比較により得られる評価値を有することを特徴とする請求項１に記載の商業施設提案装置。
【請求項３】
前記店舗情報は、
さらに前記各々の商業施設ｊにおける店舗の評価項目ｙの評価値ａyj（１≦ｙ≦ｎy）を有し、
評価項目ｙの店舗の評価に占める重みをαy（１≦ｙ≦ｎy）とすると、
前記店舗集客力Ｇjは、
【数１１】
0003610399.tif 000012
により求められることを特徴とする請求項１に記載の最適商業施設提案装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、商業施設を新規に開業する場合と、既存店舗を改善改良する場合の商業施設のモデル提案及び、規模選択、売上予測に関するものである。新規商業施設においては、エンタティメント性の企画を提案し、商業施設に併設することで商圏を拡大し、従来の来客が予想される商圏に加えて、拡張された商圏において来客予測をおこなうことで、新規商業施設の売上を予測し、規模を選択提案を行うものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、商業施設を新規に開業する場合の出店計画又は、既存店舗の改善改良を計画する場合は、出店計画をおこなう地点又は、対象とする店舗から、例えば、半径５キロメートル程度の商圏を設定し、商圏内における競合店舗について店舗規模、来客率、商圏に居住する人口、通行する人口などから来店人口の予測をおこない、ハフモデルなどを用いて、集客予測をし、出店改善計画をおこなっていた。ここでは、半径５キロメートルとしたが、立地の条件によっては、もっと広くなることも、狭くなりことも有り、駐車場、付近の道路事情などから、集客が予想される範囲が商圏として確定される。従って、従来の店舗モデルの商圏は、商業施設のみの吸引力よっての集客数を求めており、商業施設を中心としたある一定の範囲である商圏内の潜在来店人口以上の来客は望めず、又、来客一人当たりの売上も、商業施設の業種により、統計的にほぼ決まっており、来客人口が増えない限り、売上増も望めなかった。
【０００３】
さらに、商圏内に立地する競合店舗との顧客の配分については、立地条件、商品の品揃え、売り場面積、駐車場の完備度など定量的に把握できるもののみの評価により、吸引率を求め、配分し、売上予測をおこなっていた。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
このように、従来の出店計画では、駐車場、道路事情、競合店舗の立地条件などから、自然と来客人口の集客地域が限定され、集客できる来店人口も頭打ちであった。集客地域が広がらない限り、来店人口の増は望めず、来店人口以上の売上増も望めなかった。さらに、従来型の出店計画においては、来店人口増を期待できる商圏を拡大することはできなかった。
【０００５】
つまり、商圏を拡大できるような企画を提案するシステムは無く、さらに、商圏を拡大できた場合における来客数の予測、売上予測をおこなうシステムもなかった。
【０００６】
一方、商業施設において、顧客が、商業施設を選択する大きな要因である清潔さ、設備の良さ、接客態度等の感覚的な部分については、定量的に評価する尺度が無く、又、商圏内に存在する商業施設の中で評価した場合の相対的な位置付けにより、顧客に評価される場合が多く、競合店舗との吸引力の差に反映させることは、困難であった。従って、競合店舗に対して、具体的にどの部分について劣っているか、勝っているか客観的に評価し、吸引力の差に反映させる手段を得ることである。
【０００７】
従って、新たに商圏を拡大する集客要因である企画を評価し、企画によりどれくらい商圏が拡大できるか予測し、拡大した商圏においての来客数を予測し、適合する新規店舗における来客数の予測、及び、売上予測を行うシステムを得ることである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、請求項１の発明による商業施設提案装置は、人口構成種別毎の人口の地域分布情報を記憶する人口地域分布情報記憶手段と、人口構成種別毎の前記集客要因を認識している人口の地域分布情報である複数の集客要因毎の地域認識率情報を記憶する地域認識率情報記憶手段と、商圏内に存在する同種の他の商業施設の店舗集客力をあらわす店舗の複数の評価項目に対する評価値から成る店舗情報を記憶する店舗情報記憶手段と、地域認識率情報記憶手段から地域認識率情報を読み出し、読み出した前記地域認識率情報に基づいて、集客要因毎に地域認識率情報の人口分布が所定の面積に対して、所定の人数以上である連続し所定の面積以上の地域を第１の商圏候補地域として複数選定し、第１の商圏候補地域の内さらに地域認識率の高い順に第２の商圏候補地域として複数選択する商圏候補選定手段と、複数の第２の商圏候補地域毎に、集客要因による集客数を演算する集客数予測手段と、第２の商圏候補毎に求められた集客数を用いて、第２の商圏候補地域毎に提案する複数の店舗規模の商業施設について、店舗規模毎に第２の商圏候補地域毎に予測される新来客数を演算する新来客数予測手段とを有している。
【０００９】
さらに、店舗規模毎に商業施設毎の来客数を同種の他の商業施設の店舗情報を用いて演算する来客数予測手段と、店舗規模毎の新来客数と、来客数を用いて商業施設毎に予測される新売上額を演算する売上予測手段と、売上予測手段によって求めた売上額に基づいて、店舗規模毎に第２の商圏候補地域の内、新売上額が最も高い地域から順に、商圏候補地域として確定する商圏候補確定手段と、店舗規模毎に集客要因と、予測される新売上額と、確定された商圏候補地域を出力する出力手段とを有する。
【００１０】
ここで、店舗情報は、商圏内に存在する競合店舗との集客率の評価を正確に行うために、例えば、売り場面積、扱う商品数などの店舗集客力をあらわす店舗の複数の評価項目に対する評価値を有する。
【００１１】
【００１２】
【００１３】
【００１４】
さらに、商圏を構成する地域からの集客数を求めるために、集客数予測手段は、
前記地域認識率情報記憶手段から前記地域認識率情報を読み出し、読み出された前記地域認識率情報に基づいて、第２の商圏候補地域Ｗを構成する居住地Ｗw（１≦ｗ≦ｎw）、但し、
【数１２】
Ｗ＝ΣwＷw  ；（１≦ｗ≦ｎw）…（１２）
において、前記集客要因Ｖvを認識している人口構成種別ｉの人口Ｐwviを演算する集客数第１予測手段と、
前記居住地Ｗwにおける集客要因Ｖvに対しての人口構成種別ｉ毎の出向き率Ｒwviを、集客要因Ｖvの規模及び人口構成種別ｉに対する魅力度Ｓvi、居住地Ｗwから集客要因Ｖvへの時間距離Ｔwv、距離に対する抵抗係数fvに対して値を設定して、
【数１３】
Ｒwvi＝(Ｓvi／Ｔwvfv)／Σv(Ｓvi／Ｔwvfv)  ，…（１３）
（但し、ΣviＲwvi＝１）
により、演算する集客数第２予測手段と、
前記集客数第１予測手段により演算された人口構成種別ｉ毎の人口Ｐwviと前記集客数第２予測手段により演算された人口構成種別毎ｉ毎の出向き率Ｒwviとを用いて、第２の商圏候補地域Ｗにおける人口構成種別ｉ毎の集客数Ｘiを
【数１４】
Ｘi＝ΣwＲwviＰwvi  …（１４）
により、演算する集客数第３予測手段
（但し、第２の商圏候補地域Ｗにおける集客数Ｘは、
【数１５】
Ｘ＝ΣiＸi  ；（１≦ｉ≦ｎi）…（１５）
である）と
を有する。
【００１５】
さらに、集客要因による新来客数を求めるために、新来客数予測手段は、人口構成種別ｉの新来客数ＰHXiを、前記集客数第３予測手段により演算された前記人口構成種別ｉの集客数Ｘiと、その人口構成種別ｉに対応する来客係数ＰFiとを用いて、
【数１６】
ＰHXi＝ＸiＰFi  …（１６）
により求める新来客数第１予測手段と、
新来客数ＰHXを、前記新来客数第１予測手段により演算された人口構成種別ｉの新来客数ＰHXiを用いて、
【数１７】
ＰHX＝ΣiＰHXi  ；（１≦ｉ≦ｎi）…（１７）
により演算する新来客数第２予測手段と
を有する。
【００１６】
さらに、商業施設ｊの来客数を求めるために、来客数予測手段は、
前記人口地域分布情報記憶手段に記憶された人口構成種別ｉ毎の地域情報分布に基づいて居住地Ｚz（１≦ｚ≦ｎz）に存在する人口構成種別ｉの人口Ｐizを演算する来客数第１予測手段と、
前記居住地Ｚzに居住する人口のうち商圏に存在する商業施設ｊ(1≦ｊ≦ｎj)への出向き率Ｒzjを、遊技施設ｊの集客力Ｇjと、居住地Ｚzから商業施設ｊへの時間距離Ｔzjと、商業施設への距離による抵抗係数fjに値を設定して、
【数１８】
Ｒzj＝(Ｇj／Ｔzjfj)／Σj(Ｇj／Ｔzjfj)  …（１８）
（但し、ΣjＲzj＝１）
により演算する来客数第２予測手段と、
商業施設ｊの商圏Ｚを構成する居住地Ｚzに存在する人口構成種別ｉの来店人口ＰHzを、前記来客数第１予測手段により演算された人口構成種別ｉの人口Ｐizと、前記来客係数ＰFiとを用いて、
【数１９】
ＰHz＝ΣiＰizＰFi  …（１９）
により演算する来客数第３予測手段と、
商業施設ｊの来客数ＰHjを、
【数２０】
ＰHj＝
により演算する来客数第４予測手段と
を有する。
【００１７】
さらに、集客要因による来客を含めた売上を求めるために、売上予測手段は、前記新来客数第２予測手段により演算された前記新来客数ＰHX、前記来客数第４予測手段により演算された商業施設ｊへの前記来客数ＰHj、一人当り平均売上額Ｔを用いて、
【数２１】
Ｕ＝(ＰHj＋ＰHX)Ｔ  …（２１）
により演算する演算手段を有する。
【００１８】
さらに、請求項２の発明による商業施設提案装置は、店舗の評価項目に対する評価値は、例えば、地域の中での相対的な評価が明確にできるように、他店舗との比較により得られる評価値を有することを特徴とする。
さらに、請求項３の発明による商業施設提案装置は、店舗の評価項目に対する評価値を有し、その評価値を用いて、店舗集客力を求めることができるので、店舗情報は、さらに各々の商業施設ｊにおける店舗の評価項目ｙの評価値をａyj（１≦ｙ≦ｎy）をそれぞれ有し、評価項目ｙの店舗の評価に占める重みをαy（１≦ｙ≦ｎy）とすると、店舗集客力Ｇjは、
【数２２】
Ｇj＝Σyａyjαy／Σyαy  …（２２）
により求められることを特徴とする。
【００１９】
【００２０】
【００２１】
ある１つの発明が、上記した全ての目的を同時に達成するものと解されるべきではなく、個々の発明が、それぞれの目的を達成するものと解されるべきである。
【００２２】
【発明の作用及び、効果】
第１の発明によれば、記憶手段に記憶された人口構成種別毎の人口の地域分布情報と、人口構成種別毎の集客要因を認識している人口の地域分布情報である複数の集客要因毎の地域認識率情報と、商圏内に存在する同種の他の商業施設の店舗集客力をあらわす店舗の複数の評価項目に対する評価値から成る店舗情報を用いて、集客要因毎に商圏候補選定手段により、地域認識率情報の人口分布が所定の面積に対して、所定の人数以上である連続し所定の面積以上の地域を第１の商圏候補地域として複数選定する。これにより、集客要因について、ある一定の認識率をもった地域が、複数候補地として第１の商圏候補地域として選択される。さらに、地域認識率の高い順に第２の商圏候補地域として複数選択し、複数の第２の商圏候補地域毎に、集客要因による集客数を集客数予測手段により演算し、第２の商圏候補毎に求められた集客数を用いて、第２の商圏候補地域毎に提案する複数の店舗規模の商業施設について、店舗規模毎に第２の商圏候補地域毎に予測される新来客数を新来客数予測手段によりそれぞれ演算する。これにより、集客要因による、新たな来客数を得ることができるようになる。次に、店舗規模毎に商業施設毎の来客数を店舗情報を用いて来客数予測手段により演算し、店舗規模毎の新来客数と、来客数を用いて商業施設毎に予測される新売上額を売上予測手段において演算し、店舗規模毎に第２の商圏候補地域の内、新売上額が最も高い地域から順に、商圏候補確定手段により商圏候補地域として確定し、店舗規模毎に集客要因と、予測される新売上額と、確定された商圏候補地域を出力手段より、出力することができるようになる。
【００２３】
店舗情報は、店舗集客力をあらわす店舗の複数の評価項目に対する評価値を有することを特徴とするので、商圏内の同種の商業施設について、集客力を的確に評価することができるようになる。地域認識率情報は、人口構成種別毎の集客要因を認識している人口の地域分布情報であるので、集客要因によっては、年代及び、男女差が顕著であるが、人口構成種別において、集客数に差が有る場合においても、正確に集客人口に反映することができるようになる。１の商圏候補地域は、商圏候補選定手段により、地域認識率情報の人口分布が所定の面積に対して、所定の人数以上である連続し所定の面積以上の地域を第１の商圏候補地域として、選定されるようになる。
【００２４】
【００２５】
【００２６】
【００２７】
さらに、集客数予測手段は、集客要因Ｖv（１≦ｖ≦ｎv）による人口構成種別ｉの集客数をＸiとすると、集客数Ｘは、式（４）により求められ、第２の商圏候補地域Ｗは、構成する居住地Ｗw（１≦ｗ≦ｎw）により、式（１）とあらわすことができる。さらに、地域認識率情報の集客要因Ｖvを認識している居住地Ｗwの人口構成種別ｉの人口を、Ｐwviとし、居住地Ｗwにおける集客要因Ｖvに対しての人口構成種別ｉの出向き率Ｒwviをハフモデルを用いて、式（２）により求めることにすると、ΣviＲwvi＝１，であり、予め知られている集客要因Ｖvの規模及び人口構成種別ｉに対する魅力度をＳvi、居住地Ｗwから、集客要因Ｖvへの時間距離をＴwv、集客要因Ｖvにおける距離に対する抵抗係数をfvとしたとき、式（３）により、人口構成種別iに対する集客数Ｘiを求めることができるようになる。これにより、集客数予測手段により、集客要因Ｖvによる集客数を求めることができるようになる。
【００２８】
このとき、Ｓviは、集客要因Ｖvの規模であり、人口構成種別ｉに対する魅力度を表す数値である。この数値は、集客要因により異なるため、類似の集客要因による既存の集客施設などを参考にして、個別に決定される。さらに、Ｔwvは、居住地Ｗwから、集客要因Ｖvへの時間距離であり、例えば、居住地から、集客要因までの所要時間が使われる。また、fvは、距離に対する抵抗係数であり、例えば、ショッピングセンターにおいては、日用品を買う場合は、2.0、買回り品においては、1.5程度が用いられる。この場合も、個々の集客要因により異なるため、個別に決定される。集客要因Ｖvについては、本発明で提案する集客要因のみについてだけでなく、商圏に存在する既存の類似の集客施設も集客要因として式（２）に反映している。このようにして、求めた集客要因による人口構成種別ｉの居住地別の出向き率を求めることができるようになり、居住地域に居住する人口と出向き率により、式（３）により、実際にどれぐらいの人数が、集客されるか予測をおこなうことができるようになる。
【００２９】
さらに、新来客数予測手段は、人口構成種別ｉの新来客数を、ＰHXi、人口構成種別ｉの集客要因による集客数をＸi、人口構成種別ｉ毎の商業施設への来客係数をＰFiとすると、人口構成種別ｉの新来客数ＰHXiは、式（５）により求め、新来客数ＰHXを、式（６）により求めることができるようになる。
【００３０】
さらに、来客数予測手段は、商業施設ｊの集客力をＧj、居住地Ｚzから商業施設ｊへの時間距離をＴzj、商業施設への距離による抵抗係数をfjとすると、商業施設ｊの商圏Ｚを構成する居住地Ｚz（１≦ｚ≦ｎz）に居住する人口のうち、商圏に存在する商業施設ｊ（１≦ｊ≦ｎj）への出向き率Ｒzjをハフモデルを用いて、式（７）により求めることができるようになるので、居住地Ｚzに存在する人口構成種別ｉの人口をＰiz、人口構成種別ｉにおける来客係数をＰFiとすると、居住地Ｚzの来店人口ＰHzは、式（８）により求めることができるようになる。したがって、商業施設ｊの来客数ＰHjは、式（９）により求めることができるようになる。
【００３１】
さらに、売上予測手段により、新来客数をＰHX、商業施設ｊへの来客数をＰHj、求める売上額をＵ、統計的に知られている一人当り平均売上額をＴ、としたとき、式（１０）により売上額Ｕを求めることができるようになる。
【００３２】
さらに、第２の発明による商業施設提案装置によれば、店舗の評価項目に対する評価値は、他店舗との比較により得られる評価値を有することを特徴とするので、商圏内において、相対的な位置付けを行うことができるようになる。一般的に、店舗の評価が、絶対的に高くても、商圏内において、さらに勝る店舗が存在すれば、集客することはできなくなる。反対に、絶対的には、高い評価が得られなくても、商圏内において、高い評価が得られれば、集客することができるようになる。このような、商圏内における位置付けを反映することができるようになる。
さらに、第３の発明による商業施設提案装置によれば、店舗情報は、さらに各々の商業施設ｊにおける、店舗の評価項目ｙの評価値をａyj（１≦ｙ≦ｎy）、評価項目ｙの店舗の評価に占める重みをαy（１≦ｙ≦ｎy）とすると、店舗集客力Ｇjは、式（１１）により求めることができるようになり、店舗情報として収集した店舗の評価項目の評価値を店舗の集客力を示す指標である店舗集客力Ｇjに反映することができるようになる。
【００３３】
【００３４】
【００３５】
【発明の実施の形態】
図１は本発明の実施例である商業施設提案装置を実現する商業施設提案装置の構成を示すブロック図である。制御装置１０は、商圏候補選定手段２１と、集客数予測手段２２と、新来客数予測手段２３と、売上予測手段２４と、来客数予測手段２５と、商圏候補地確定手段２７とを有する演算手段であるＣＰＵ２０と、人口構成種別毎の人口の地域分布情報記憶手段３１と、集客要因毎の地域認識率情報記憶手段３２と、店舗情報記憶手段３３を記憶する記憶手段３０により構成される。操作入力装置５０である情報入力手段５１は、キーボード５２、マウス５３、スキャナ５４、タッチパネル５５、モデム５６からなり、情報入力手段５１を介して人口構成種別毎の人口の地域分布情報、集客要因毎の地域認識率情報、店舗情報が記憶手段３０へ入力記憶される。
【００３６】
人口構成種別毎の人口の地域分布情報は、行政区分における人口分布でも良いし、例えば、予め決めた縦横５０メートル毎の地域における、人口分布などを用いる。集客要因毎の地域認識率情報は、それぞれの地点において、全数調査、又はサンプリング調査を行い、それぞれの地域毎に人口構成種別毎の認識率情報を収集し、地域認識率情報記憶手段３２へ記憶させる。地域分布情報、地域認識率情報は、地図情報システム（ＧＩＳ）の情報を用いても良い。
【００３７】
店舗情報記憶手段３３に記憶される店舗情報は、表示手段６２を介して表示され図２に示すように、店舗名、店舗所在地、電話番号等の基礎データと、評価項目についての評価値からなる。これらの情報は、表示手段６２を介して表示され、一覧表に記入する要領で、店舗名、店舗所在地、電話番号等を入力する。各入力欄の選択及び、入力は、マウスでも、タッチパネルなどを用いてもよく入力方法によらない。次に、店舗についての評価に関する評価値の入力については、図３に示す店舗情報詳細説明図に示すような入力表が表示手段６２を介して表示されるので、これも表に記入する要領で調査入力する。
【００３８】
評価項目については、図３に示される評価項目を選択すると、具体的な、評価基準が表示され、選択することで評価を入力することができるようになっている。調査された情報は、図２店舗情報において、入力されているデータと共有する。また、店舗情報詳細説明図において、入力訂正された情報は店舗情報へ、反映される。さらに、入力情報は、いずれの情報も、表示手段６２により表示され、確認訂正できる。
【００３９】
出力手段６０は、印刷手段６１、表示手段６２、ＧＩＳ出力手段６３により構成されている。これ以外に、音声出力手段を備えていても良い。さらに、入力された情報は、操作入力装置５０からの入力により、外部記憶装置４０へ記憶保存し、記憶保存した情報は、記憶手段３０へ読み込むことができる。外部記憶装置４０としては、ＭＯ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、メモリーステイックなどの記憶媒体であればどのようなものでも良い。
【００４０】
店舗情報の調査入力に関しては、携帯端末で行っても良く、この場合は、記憶媒体である外部記憶装置４０を介して、記憶手段３０の店舗情報記憶手３３へ入力する。さらに、インタネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどの通信機能を用いて、携帯端末から直接記憶手段３０へ送信しても良い。この場合、情報入力手段５１は、通信機能を備えた入力手段であるモデム５６などである。これらの装置については良く知られているので、ここでは詳しく説明しない。
【００４１】
次に、本発明における集客要因と、データベースである人口構成種別による人口の地域分布情報、集客要因の地域認識率情報、及び店舗情報について、基本的な考え方について説明する。人口構成種別による人口の地域分布情報は、例えば、国勢調査などで得られた年代別、男女別の人口分布情報である。行政区画別の情報であっても、単位面積あたりの情報であっても良く、ＧＩＳデータなどとして提供されているものを使っても良い。これにより、どの地域に、どの年代の人口がどれくらい分布しているか把握できるようになる。
【００４２】
次に、集客要因の地域認識率情報について説明する。例えば、商業施設だけでは、来店する人口も、商業施設目的の人のみに限定される。さらに、商業施設目的の人の場合は、一般的には、商業施設を中心として、半径何キロメートル程度からの来店と、その商圏は、商業施設の業種により異なるが、統計的に決まっている。従って、決まった商圏内からの来店だけを考えていては、商業人口も一定の人数以上は期待できない。そこで、商業施設の商圏以外からの来客を増加させることにより、商業施設への来客増加を図ることが考えられる。従って、商業施設のある場所へ、商業施設以外の目的で来店する人口を増加させることにより、目的以外で来店した人口の内からの来店を期待できるようになる。つまり、商業施設以外の目的が、集客要因である。つまり、商業施設とは、異なる異業種の集客できる商業施設を併設することである。例えば、ショッピングセンター、劇場、映画館、スポーツセンター、博物館、美術館等、計画する商業施設以外の目的で、集客できる要因であれば良い。この集客要因としては、できるだけ多くの人に、興味を持たれ何度も足を運びたいと思われるようなものが最も望ましい。従って、地域認識率情報は、この集客要因を認識している人口構成種別の人口の分布状況を地域別に収集したものである。全数調査ができることが望ましいが、実際には、全数調査は、時間、費用ともに莫大なものとなるため、サンプリング調査を行い、認識率から人口へ換算し分布情報とする。この集客要因を認識している人口の内、一定の比率で、来客が期待できることが知られている。商圏が、大きく拡大できれば、それだけ沢山の来客が期待でき、結果的に、商業施設への来客の増加が期待できるようになる。
【００４３】
次に、店舗情報は、対象とする地点、又は、店舗を中心とした商業施設のみの集客範囲に在る商業施設についての情報を収集したものである。例えば、図２に示す、店舗情報に示す店舗名、所在地、電話番号、資本金等の基礎情報。周辺人口、立地タイプ（郊外型、駅前型）、主たる交通手段の割合と、駐車場完備率、駐輪場完備率等からなる立地要素。企業力ポイント（ブランドイメージの良し悪し、経営安定度）、建物ポイント（豪華さ、新しさ、デザインの優劣、）、営業活動ポイント（休日の設定、サービス、照明、環境）などからなる定性分析要素。それぞれの項目について、具体的な評価基準を定め、地域に存在する全ての店舗について、同一の基準で調査し、評価した情報から店舗情報は構成されている。これらの店舗情報の評価の仕方は、ＳＷＯＴ分析を応用したものであり、ＳＷＯＴ分析は、「自店舗]に対する分析と、「自店舗を取り巻く環境」についての分析をするための考え方と、手法である。それぞれの要因について具体的な評価基準を定め数値化し、最終的に自店舗と、他店舗の魅力度を数値化するものである。
【００４４】
強み（Strength）、弱み（Weakness）、機会（Opportunity）、脅威（Threat）について、分析を行う。具体的には、上述したとおりであり、基本的には、「自店舗」と、「環境」の２つに分けて考える。「自店舗」とは、自店舗の競合相手と比較した相対的な強みと、弱みであり、「環境」とは、例えば、自店舗を取り巻く環境に関するビジネス上の機会と、脅威のことである。さらに、強み、弱みとしては、他店舗と比べて、強いか、弱いか評価することであり、例えば、製品の品質、生産コストの低さ、流通の広さ、顧客へのサービス等である。脅威としては、自店舗のビジネス継続を脅かす外的要因をあげて、評価する。例えば、競争相手の反撃、新規競争相手の参入、価格競争の発生、消費者の好みの変化の大きさ等である。機会としては、自店舗にとって、ビジネスチャンスとなる要因を具体的に挙げて、評価する。例えば、市場の規模、市場の成長率、技術変化等である。これらの要因についても、評価項目ごとに評価ポイントを定め数値化する。
【００４５】
また、上述した人口の地域分布情報は、住宅地等の居住区域を例に取ったが、駅前などの商店街においては、駅への乗り換え人口も含む人口分布情報である。従って、人口の地域分布情報は、地域の条件に合わせて、調査され提供されている。つまり、地域における人口とは、地域に居住、往来、又は滞在する年齢別男女別人口となる。さらに、人口の地域分布は、曜日、時間帯によって、異なるため、人口の地域分布情報は、曜日別、時間帯別に構成されていても良い。また、上述したとおり、ＧＩＳデータを用いることにより、地図上に人口分布データを視覚的に取り扱うことができるようになるため、商圏把握、人口分布の状況などが捕らえ易くなる。国勢調査データ、市役所などで得られる人口データでも良い。
【００４６】
次に、図５、図６、図７、図８、図９、図１０、図１１、図１２、図１３、図１４、図１５に示すフローチャートに従い本商業施設提案装置の処理手順について詳細に説明する。
【００４７】
まず、図５の処理の概略のフローチャートに従い処理の概略について説明する。ステップ１００において第１の商圏候補地域の選定を行う。第１の商圏候補地域として、集客要因を認知している人口分布が所定の人数以上で、商業施設の商圏に対して、拡張された商圏としての面積を有しているものを選定する。ステップ１０２において、第１の商圏候補地域のなかで、集客要因の地域認識率の高いものを第２商圏候補地域とする。さらに、ステップ１０４において、第２商圏候補地域となった地域について、それぞれ期待できる集客数を求める。ステップ１０６において、ステップ１０４により求めた集客数を用いて、第２商圏候補地域から期待できる新来客数を求める。つぎに、ステップ１０８において来客数を求める。さらに、ステップ１１０において、新来客数と、来客数を用いて、新売上額を求める。ステップ１１２において、新売上額の多い順に、商圏候補地域として確定する。ステップ１１４において、商圏候補地域、集客要因、新売上額を出力する。
【００４８】
上述したステップ１００から、ステップ１１４について、それぞれのステップについてフローチャートに従い詳細な説明をする。
【００４９】
まず、図６、図７に従い商圏候補選定手段の第１の商圏候補地域の選定の処理について説明する。第１の商圏候補地域の選定は、全ての集客要因に付いて地域認識率情報の提供されている地域を調査し、認識率が所定の値以上の地域で、商圏とするだけの面積のある地域を第１の商圏候補地域とする処理である。まず、ステップ２００において、複数ある集客要因Ｖv（１≦ｖ≦ｎv）の第１の集客要因を設定するために、v＝１をセット。ステップ２０２において、地域認識率情報の提供されている地域Ｅe（１≦ｅ≦ｎe）につい  て認識率を調べるため調査地域をＥeとしたとき、地域の初期値として、e＝１と設定する。さらに、第１の商圏候補地域の初期値もｆ＝１を設定する。ステップ２０４において、第１の商圏候補地域の候補を初期化する。ステップ２０６において、集客要因Ｖvを設定する。ステップ２０８において、地域Ｅeについて集客要因Ｖvを認識している人口密度が所定値以上か調べる。ここでの、人口密度は、第１の商圏候補地域の面積と密接に関係しており、第１の商圏候補地域とするためには、所定の面積が必要であり、同様に、得られる集客人口は、地域認識率情報の人口密度と面積から得られる。例えば、東京ディズニーランドのように、アジア圏全てが商圏という場合もあるが、一般的には、集客要因により、ある程度の集客範囲が、予め認識されている。従って、集客要因毎に定められた、所定の面積から導き出される必要とされる認識率が、ここでの人口密度である。人口密度が、所定の値以上の場合は、ステップ２１０において、第１の商圏候補地域の候補Ｗ1tに加える。ステップ２１２において、第１の商圏候補地域の候補Ｗ1tに隣接した次の地域Ｅeを得る。ステップ２１４において、地域Ｅeが、集客要因Ｖvの認識率が所定の人口密度以上であるか調べ、所定の値以上の場合は、ステップ２１０において、第１の商圏候補地域の候補Ｗ1tに加える。Noの場合は、ステップ２１６において第１の商圏候補地域の候補Ｗ1tに隣接する地域が無いか調べる。隣接する地域で、同様の操作を繰り返すことで、所定の人口密度以上の地域が商圏候補地として、拡大されていく。連続する地域がなくなった場合、第１の商圏候補地域の候補となった、Ｗ1tが所定の面積以上かどうか調べる（ステップ２１８）。所定の面積以上の場合は、第１の商圏候補地域Ｗ1vf（ｆ：第１の商圏候補地域番号）とする。
【００５０】
ステップ２２４において、地域認識率情報の提供されている地域は全て調査したかチェックする。調査していない地域Ｅeがある場合は、次の第１の商圏候補地域の候補として、調べ、情報のある地域について全て調べ、候補となる地域は全て、第１の商圏候補地域とする。
【００５１】
調査すべき地域Ｅeが終了したときは、次の集客要因Ｖvをセットするように、集客因番号ｖへ次の番号をセットする（ステップ２２６）。次の集客要因Ｖvについても同様の処理を繰り返すことで、第１の商圏候補地域Ｗ1vfを選定していく。ステップ２２８において、集客要因Ｖvが終了したか調べ、終了していない場合は、次の集客要因Ｖvについて調べ、第１の商圏候補地域を繰り返し選定する。終了した場合は、第１の商圏候補地域として、全てのＷ1vfを出力する。この出力は、地域名の列挙であっても、ＧＩＳデータとして、表示しても良い。また、データファイルとして、記憶手段３０へ記憶され、外部記憶装置４０へ記憶されても良い。
【００５２】
次に、図８に従い、商圏候補選定手段の第２の商圏候補地域を複数選定する方法について説明する。ステップ３００において、全ての第１の商圏候補地域Ｗ1vfについて、認識率の平均を求める。ステップ３０２において、認識率の平均の高い順にＭ地域選択する。ステップ３０４において、認識率の高い順に、Ｗ1vf、Ｗ2vf、…、Ｗmvfとして出力する。
【００５３】
次に、図９、図１０のフローチャートに従い、集客数予測手段による第２の商圏候補地域Ｗ1vf、Ｗ2vf、…、Ｗmvfの１地域について第２の商圏候補地域をＷとしたときの集客数Ｘを求める処理について説明する。
【００５４】
先ず、ステップ４００において、集客要因による距離抵抗係数fvをセットする。この距離抵抗係数は、日常的なものであればあるほど、近くで済まそうという意識が働くため、大きな数値となり、非日常的な得難いものであればあるほど、遠くまで足を運ぶので、小さな値となる。集客要因により、ほぼ決まっており、また、異なるためその値をセットする。第２の商圏候補地域Ｗは、式（２）により、居住地Ｗw（１≦ｗ≦ｎw）により構成されている。そこで、ステップ４０２において、第２の商圏候補地域を構成する居住地をＷwとして、ｗへ初期値をセットする。
【００５５】
つぎに、ステップ４０４において、居住地Ｗwから、集客要因Ｖvへの時間距離をＴwvへセットする。ここでの集客要因Ｖvの位置は、便宜上第２の商圏候補地域の時間距離的な中心地とする。実際には、集客要因となる施設が建設可能な場所などの制約があるため、第２の商圏候補地域の中での偏った地点となる場合もあるが、予測値としての値を得る場合は、平均的な値を得るという観点からも、時間距離的にみての中心地を集客要因Ｖvの位置とする。時間距離とは、その位置へ到達するまでに必要とする時間のことである。人口構成種別iそれぞれについて、集客数を求めるため、iへ初期値をセットする（ステップ４０６）。ステップ４０８において、集客要因Ｖvの人口構成種別iに対する魅力度Ｓviをセットする。魅力度Ｓviは、集客要因Ｖvによっては、人口構成種別毎に、魅力ある場合と、魅力を感じられない場合があるためである。さらに、一商圏内に存在し競合する同様の集客要因となる施設、イベントなどがあれば、これも全て、セットする。式（３）により、この集客要因Ｖvに対する出向き率を求める（ステップ４１０）。ステップ４０８から、ステップ４１４を繰り返し、全ての人口構成種別iについて居住地Ｗwからの出向き率Ｒwviを求める。さらに、ステップ４０４から、ステップ４１８を繰り返すことで、商圏Ｗを構成する全ての居住地Ｗwからの出向き率Ｒwvi（１≦ｗ≦ｎw、１≦ｖ≦ｎv、１≦ｉ≦ｎi）を求める。
【００５６】
次に、ステップ４２０において、地域認識率情報の集客要因Ｖvを認識している居住地Ｗwの人口構成種別ｉの人口を、Ｐwviとしたとき、式（４）により、人口構成種別ｉの集客数Ｘiを求める。さらに、商圏Ｗにおける集客要因Ｖvによる全集客数Ｘを式（１）により求める（ステップ４２１）。ステップ４００から、ステップ４２１までの処理を繰り返し行い、全ての第２の商圏候補地域Ｗ1vf、Ｗ2vf、…、Ｗmvfについてそれぞれ人口構成種別ｉによる集客数Ｘiと、全集客数Ｘを求める。集客数Ｘiと、全集客数Ｘを第２の商圏候補地域Ｗ1vf、Ｗ2vf、…、Ｗmvf毎に区別する場合は、集客数Ｘfiと、全集客数Ｘfと記載する。簡単に記載する場合は、集客数Ｘiと、全集客数Ｘとのみ記載する。
【００５７】
次に、図１１のフローチャートに従い、新来客数予測手段２３による新来客数ＰHXを求める処理について説明する。ここでの説明は、第２の商圏候補地域を代表する１地域について説明する。他の地域の集客数については同様の処理を行うことにより求める。記号の簡単のため、第２の商圏候補地域の区別は行わないが、実際は、複数存在するため、それぞれは、区別して処理を行う。まず、ステップ５００において、人口構成種別に新来客数を求めるため、iを初期化する。ステップ５０１において、集客数予測手段により求めた対応する集客数Ｘiをセットする。ステップ５０２において、人口構成種別ｉに対応する商業人口係数ＰFiをセットする。ステップ５０４において、式（５）により人口構成種別ｉの新来客数ＰHXiを求める。ステップ５０１から、ステップ５０８を（１≦ｉ≦ｎi）繰り返すことで、人口構成種別ｉ毎の新来客数ＰHXiを全て求める。次に、ステップ５０１において、人口構成種別iについて和を取り、新来客数総数ＰHXを式（６）により求める。
【００５８】
次に、ステップ１０８の詳細な説明である来客数予測手段２５による来客数を求める処理について図１２のフローチャートに従い説明する。
自店舗Ｊ+kについては、複数の店舗規模について、それぞれの来客数を求めるため、店舗規模毎に、店舗情報が得られている。さらに、店舗規模は、kであらわし、k＝｛１，２，３、…、ｎ｝である。
【００５９】
ここでの、商圏Ｚは、商業施設ｊを目的として来店する人を集客できる範囲をさす。商圏Ｚは、居住地Ｚzにより構成されており、Ｚ＝ΣzＺz（１≦ｚ≦ｎz）である。商圏Ｚに存在する複数の商業施設である商業施設ｊ（１≦ｊ≦ｎj）への出向き率をＲzjとしたとき、出向き率をＲzjは、式（７）により求められる。式（７）は、ハフモデルを用いた式であり、出向き率をＲzjは、商圏Ｚに存在する商業施設ｊの集客力Ｇjと、居住地Ｚzから、商業施設ｊへの時間距離により求めることができる。商業施設ｊの集客力Ｇjは、商業施設ｊの店舗の魅力によって求められる。次に、ステップ６０２から、ステップ６０６を繰り返し行うことにより、全ての商業施設ｊの集客力Ｇjと、自店舗Ｊ+kの店舗規模k毎の集客力Ｇj+kを求める。つぎに、ステップ６１０において、商業施設ｊの集客力Ｇjと自店舗Ｊ+kの集客力Ｇj+kと、居住地Ｚzから商業施設ｊへの時間距離Ｔzjを用いて商圏Ｚを構成する全ての地域Ｚzから、店舗規模ｋの自店舗Ｊ+kへの出向き率Ｒzj+kを式（７）により求める。次に、ステップ６１２において、全ての地域Ｚzの商業人口を居住地Ｚzに存在する潜在的な商業人口ＰHzを人口構成種別ｉの人口をＰiz、人口構成種別ｉにおける商業人口係数をＰFiとして、式（８）により求める。さらに、ステップ６１４において、式（９）により、店舗規模kの自店舗Ｊ+kへの出向き率Ｒzj+kと、商業人口ＰHzを用いて、自店舗Ｊ+kへの来客数ＰHj+kを求める。ステップ６１０から、ステップ６１８を繰り返すことにより、提案する全ての店舗規模について、来客数ＰHj+kを求める。
【００６０】
次に、売上予測手段２４による新売上額を求める処理の説明を図１３のフローチャートに従い説明する。まず、全ての第２の商圏候補地域Ｗfについての売上額Ｕfを求めるために、ｆを初期化する（ステップ７００）。次にステップ７０２において、第２の商圏候補地域Ｗfをセットする。ステップ７０４において、第２の商圏候補地域Ｗf毎の新来客数PHXfをセットする。さらに、ステップ７０６において、全ての店舗規模について売上額の予測を行うため、店舗規模kの初期化を行う。次にステップ７０８において、店舗規模kの自店舗Ｊ+kへの来客数ＰHj+kfをセットする。予め統計的に分かっている一人当り平均売上額Ｔ（ステップ７１０）を用いて、式（１０）により売上額を求める（ステップ７１２）。ステップ７０２から、ステップ７１６を繰り返すことにより、全ての第２の商圏候補地域Ｗfについて新売上額Ｕfkを求める。
【００６１】
次に、商圏候補地確定手段２７による商圏候補地の確定方法について図１４のフローチャートに従い説明する。ステップ８００において、店舗規模を初期化する。該当する店舗規模ｋについて売上予測手段２４により求められた第２の商圏候補地域Ｗf毎の新売上額Ｕfkの高い順に第２の商圏候補地域Ｗfをならべかえる（ステップ８０２）。さらに、ステップ８０４において、売上額の高い順に商圏候補地域とする。ステップ８０６において、つぎの店舗規模をセットする。ステップ８１０において、全ての店舗規模について商圏候補地域の確定ができたか判断する。ステップ８０２から、ステップ８１０を繰り返し、全ての店舗規模について、新売上額Ｕfkの高い順に第２の商圏候補地域Ｗfを並べ替え、商圏候補地域を確定する。
【００６２】
最後に、出力手段６０を介して、商圏候補地域及び、予測結果を出力する。図１５のフローチャートに従い説明する。ステップ９００において、第Ｎ位までの集客要因と地図を用いて商圏候補地域をＧＩＳ出力手段６３を介して出力する。例えば、図４に示すような店舗規模ごとの一覧表により、売上の高い順に商圏候補地域の所在地、集客要因、新売上額、集客予測人数を表示、印刷出力する。同時に、外部記憶装置40へ記憶しても良い（ステップ９００、ステップ９０２）。また、ＧＩＳ出力手段６３を用いることにより、商圏候補地域を地図に重ね合わせて出力し、さらに、商圏候補地域を地図として、表示手段６２に表示し、印刷手段６１を用いて印刷しても良い。
【００６３】
さらに、図１６に示す商圏候補地域明細として、商圏候補地域所在地地名、商圏候補地域と構成する地域の詳細、それぞれの詳細地域における集客予測人数、新売上額、主たる人口構成種別の年代、商圏に占める割合、中心地からの距離等の明細票を表示、出力しても良い。（ステップ９０４）。
【００６４】
なお、上述した出力例は、一例であるので、これ以外の出力方法であっても良い。
【００６５】
上述した実施形態は、本発明の一例であって、これに限定されるものではなく、発明の本質に照らして、様々な変形例が考えられる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施例の一例を示す商業施設提案装置の接続ブロック図。
【図２】店舗情報説明図。
【図３】店舗情報詳細説明図。
【図４】商圏候補地域の出力例の説明図。
【図５】商業施設提案装置の概要の処理手順を示したフローチャート。
【図６】第１の商圏候補地域の選定の処理手順を示したフローチャート（その１）。
【図７】第１の商圏候補地域の選定の処理手順を示したフローチャート（その２）。
【図８】第２の商圏候補地域の選定の処理手順を示したフローチャート。
【図９】第２の商圏候補地域における集客数の予測の処理手順を示したフローチャート（その１）。
【図１０】第２の商圏候補地域における集客数の予測の処理手順を示したフローチャート（その２）。
【図１１】新来客数の予測の処理手順を示したフローチャート。
【図１２】来客数の予測の処理手順を示したフローチャート。
【図１３】新売上額の予測の処理手順を示したフローチャート。
【図１４】商圏候補地域の確定の処理手順を示したフローチャート。
【図１５】商圏候補地域、集客要因、新売上額の出力の処理手順を示したフローチャート。
【図１６】商圏候補地域の明細の出力例の説明図。
【符号の説明】
１０…制御装置
２０…ＣＰＵ
２１…商圏候補選定手段
２２…集客数予測手段
２３…新来客数予測手段
２４…売上予測手段
２５…来客数予測手段
２７…商圏候補地確定手段
３０…記憶手段
３１…地域分布情報記憶手段
３２…地域認識率情報記憶手段
３３…店舗情報記憶手段
４０…外部記憶装置
５０…操作入力装置
５１…情報入力手段
５２…キーボード
５３…マウス
５４…スキャナ
５５…タッチパネル
５６…モデム
６０…出力手段
６１…印刷手段
６２…表示手段
６３…ＧＩＳ出力手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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