(57)【要約】【課題】広範な地域であっても業績が見込める出店の候補地を事前に選定することができる出店支援方法を提供する。【解決手段】過去に出店された複数の店舗における業績データと選定対象地域均一に集計可能な統計データに基づいて市場選定モデルを構築し（Ｓ１）、市場選定モデルで得られた業績の予測値に基づいて出店の一次候補地を選定し（Ｓ２）、選定された一次候補地に対して所定のアンケート項目に関する実地調査データを形成し（Ｓ３）、市場選定モデルで得られた業績の予測値を実地調査データに基づいて修正する物件選定モデルを構築し（Ｓ４）、物件選定モデルで修正された業績の予測値に基づいて一次候補地から最終候補地を選定する（Ｓ５）。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
選定対象地域から出店の候補地を選定する方法であって、
過去に出店された複数の店舗における業績データおよび選定対象地域均一に集計可能な汎用の統計データに基づいて選定対象地域内の任意の地点に店舗を出店した場合の業績の予測値を推測する市場選定モデルを構築し、
市場選定モデルで得られた業績の予測値に基づいて出店の一次候補地を選定し、
選定された一次候補地に対して所定のアンケート項目に関し実地調査を行うことにより実地調査データを形成し、
前記市場選定モデルで得られた業績の予測値を前記実地調査データに基づいて修正する物件選定モデルを構築し、
前記物件選定モデルで修正された業績の予測値に基づいて前記一次候補地から最終候補地を選定する
ことを特徴とする出店支援方法。
【請求項２】
前記市場選定モデルは、
データ集計のための単位エリアの大きさを決定し、
前記汎用の統計データから業績に影響を及ぼす項目を抽出し、
抽出された項目について各単位エリア内の前記汎用の統計データを集計し、
集計された統計データと前記業績データとに基づいて抽出された各項目と業績との相関比をそれぞれ算出し、
抽出された項目から相関比の大きな項目を所定数だけ選択し、
選択された項目を変数としてモデルを作成する
ことにより構築される請求項１に記載の出店支援方法。
【請求項３】
前記物件選定モデルは、前記市場選定モデルで用いられた所定数の項目にさらに前記所定のアンケート項目を追加したものを変数としてモデルを作成することにより構築される請求項２に記載の出店支援方法。
【請求項４】
前記汎用の統計データは、国勢調査データ、昼間人口データ、企業・事業所統計データ、商業統計データ、道路データおよびランドマークデータのうち少なくとも一つを含む請求項１〜３のいずれか一項に記載の出店支援方法。
【請求項５】
前記所定のアンケート項目は、視認性、清潔感、駐車場の出入り容易性、入店時の秘匿性、隣接競合店舗数、階数および最寄り駅停車ランクのうち少なくとも一つを含む請求項１〜４のいずれか一項に記載の出店支援方法。
【請求項６】
前記業績は、店舗における集客数、契約数、売上額および利益のいずれかである請求項１〜５のいずれか一項に記載の出店支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、出店支援方法に係り、特に出店の候補地を選定する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、コンビニエンスストア等のフランチャイズによる店舗においては、出店する際に、その出店候補地について事前調査および評価を行い、評価結果に基づいて出店計画の実行あるいは見直しが行われる。
例えば、特許文献１に開示された出店計画支援システムでは、店舗開発員により収集された出店候補地に関する物件情報等と、地図情報システムによる出店候補地の商圏情報とに基づいて出店候補地の評価が行われる。
【０００３】
【特許文献１】特開２００１−１２５９５５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１のシステムでは、既に候補として挙げられている出店候補地についての評価を行うことはできるものの、所定の地域の中から出店候補地を探索しようとすると、探索の対象地域全域にわたって店舗開発員が物件情報等を収集しなければならず、多大の時間と手間がかかるという問題を生じてしまう。まして、探索の対象地域が広範な場合、例えば日本全国を対象とする場合等には、店舗開発員による情報収集は事実上不可能となる。
この発明はこのような問題点を解消するためになされたもので、広範な地域であっても業績が見込める出店の候補地を事前に選定することができる出店支援方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
この発明に係る出店支援方法は、選定対象地域から出店の候補地を選定する方法であって、過去に出店された複数の店舗における業績データおよび選定対象地域均一に集計可能な汎用の統計データに基づいて選定対象地域内の任意の地点に店舗を出店した場合の業績の予測値を推測する市場選定モデルを構築し、市場選定モデルで得られた業績の予測値に基づいて出店の一次候補地を選定し、選定された一次候補地に対して所定のアンケート項目に関し実地調査を行うことにより実地調査データを形成し、市場選定モデルで得られた業績の予測値を実地調査データに基づいて修正する物件選定モデルを構築し、物件選定モデルで修正された業績の予測値に基づいて一次候補地から最終候補地を選定する方法である。
【０００６】
市場選定モデルは、データ集計のための単位エリアの大きさを決定し、汎用の統計データから業績に影響を及ぼす項目を抽出し、抽出された項目について各単位エリア内の汎用の統計データを集計し、集計された統計データと業績データとに基づいて抽出された各項目と業績との相関比をそれぞれ算出し、抽出された項目から相関比の大きな項目を所定数だけ選択し、選択された項目を変数としてモデルを作成することにより構築することができる。
また、物件選定モデルは、市場選定モデルで用いられた所定数の項目にさらに所定のアンケート項目を追加したものを変数としてモデルを作成することにより構築される。
なお、汎用の統計データとしては、国勢調査データ、昼間人口データ、企業・事業所統計データ、商業統計データ、道路データおよびランドマークデータのうち少なくとも一つを用いることができる。
さらに、所定のアンケート項目としては、視認性、清潔感、駐車場の出入り容易性、入店時の秘匿性、隣接競合店舗数、階数および最寄り駅停車ランクのうち少なくとも一つを用いることができる。
業績としては、店舗における集客数、契約数、売上額および利益のいずれかを用いることができる。
【発明の効果】
【０００７】
この発明によれば、過去に出店された複数の店舗における業績データと選定対象地域均一に集計可能な統計データに基づいて市場選定モデルを構築し、市場選定モデルで得られた業績の予測値に基づいて出店の一次候補地を選定し、選定された一次候補地に対して所定のアンケート項目に関する実地調査データを形成し、市場選定モデルで得られた業績の予測値を実地調査データに基づいて修正する物件選定モデルを構築し、物件選定モデルで修正された業績の予測値に基づいて一次候補地から最終候補地を選定するので、広範な選定対象地域に対しても業績が見込める出店の候補地を事前に選定することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、この発明の実施の形態を添付図面に基づいて説明する。
図１に、この発明の実施の形態に係る出店支援方法を実行するための出店支援システムの構成を示す。ＣＰＵ１に、入力手段２とメモリ３とディスプレイ４が接続されている。入力手段２は、キーボード等からなり、メモリ３は、後述する市場選定モデルおよび物件選定モデルを記憶すると共に、集計された統計データ、各項目の相関比、各モデルの評価値、各モデルで得られた業績の予測値等を記憶するためのものである。ディスプレイ４は、各種データや算出結果等を表示する。さらに、ＣＰＵ１には、業績データベース５と統計データベース６が接続されている。
【０００９】
業績データベース５には、過去に出店された複数の店舗における業績が業績データとして格納されている。ここで、業績データとして、各店舗における集客数、契約数、売上額、利益等のデータを用いることができる。また、統計データベース６には、この出店支援方法により出店の候補地を選定しようとする選定対象地域を含む、例えば日本全国にわたって均一に集計可能な汎用の統計データが格納されている。具体的には、統計データとして、国勢調査データ、昼間人口データ、企業・事業所統計データ、商業統計データ、道路データ、ランドマークデータ等を用いることができる。なお、ランドマークデータは、銀行、デパート、スーパーマーケット、コンビニエンスストア、ファミリーレストラン、ファーストフード店、ガソリンスタンド等の所在地および規模を含むデータである。
これらの業績データベース５および統計データベース６は、ＣＤ−ＲＯＭや光ディスク、フロッピー（登録商標）ディスク等の記憶媒体の形式をとることもでき、またインターネット等のネットワークを通してＣＰＵ１に接続されるものでもよい。
【００１０】
次に、図２のフローチャートを参照して実施の形態に係る出店支援方法を説明する。まず、市場選定モデルを構築する旨の指令が入力手段２から入力されると、ＣＰＵ１は、業績データベース５に格納されている業績データと統計データベース６に格納されている汎用の統計データとに基づいて市場選定モデルの構築を行う（ステップＳ１）。この市場選定モデルは、出店の候補地を選定しようとする選定対象地域内の任意の地点に店舗を出店した場合の業績の予測値を推測するものである。
【００１１】
ここで、市場選定モデルを構築する方法を、図３のフローチャートを参照して説明する。はじめに、汎用の統計データを集計のために適した単位エリアの大きさを決定する（ステップＳ１１）。次に、汎用の統計データの中から店舗の業績に影響を及ぼす可能性のある項目を抽出し（ステップＳ１２）、これらの項目について各単位エリア内の汎用の統計データを集計する（ステップＳ１３）。このようにして集計された統計データを、業績データベース５に格納されている業績データ、すなわち過去に出店された複数の店舗における業績と照らし合わせることにより、抽出された各項目と過去に出店された複数の店舗における業績との相関比をそれぞれ算出する（ステップＳ１４）。
【００１２】
次に、相関比が算出された項目の中から、相関比に基づいて項目を所定数ｍだけ選択する（ステップＳ１５）。このとき、相関比が大きい項目を優先的に選択するが、相関比がほぼ等しい複数の項目が存在する場合には、既に選択した項目との相関が低い項目を選択することにより、項目間の相互作用を考慮することが好ましい。
このようにして選択された所定数ｍの項目を変数として、選定対象地域内の任意の地点に店舗を出店した場合のその店舗における業績の予測値を推測する市場選定モデルを作成する（ステップＳ１６）。このとき、重回帰分析、ツリー分析等の手法を用いてモデルの作成を行うことができる。
【００１３】
その後、過去に出店された複数の店舗をサンプルとして、作成された市場選定モデルの検証を行い（ステップＳ１７）、評価値を出す。そして、評価値が例えば予め設定された所定値以下である等、評価が満足し得ない場合には（ステップＳ１８）、ステップＳ１２に戻って汎用の統計データの中から項目を抽出し直し、ステップＳ１２〜Ｓ１８を繰り返す。このようにして、評価の高いモデルを探し求め、評価値が所定値を上回る等、高い評価が得られると、市場選定モデルの構築を完了する。
【００１４】
市場選定モデルが構築されると、図２のフローチャートに戻り、ＣＰＵ１は、市場選定モデルで得られた業績の予測値に基づき、例えば業績の予測値が大きい複数の単位エリアを選び出し、これら単位エリア内に出店の一次候補地を選定する（ステップＳ２）。
【００１５】
次に、選定された一次候補地に対して、それぞれ調査員により所定のアンケート項目に関する実地調査を行い、これにより一次候補地毎に実地調査データを形成する（ステップＳ３）。ここで、所定のアンケート項目として、例えば、視認性、清潔感、駐車場の出入り容易性、入店時の秘匿性、隣接競合店舗数、階数、最寄り駅停車ランク等、汎用の統計データからでは把握し得ない項目が用いられ、各項目に「あり」、「なし」等の複数のカテゴリが設定されて、いずれかのカテゴリを調査員が選択するように構成されている。
調査員による実際の調査で得られた実地調査データが入力手段２から入力されると、ＣＰＵ１は、市場選定モデルで得られた業績の予測値をこの実地調査データに基づいて修正する物件選定モデルの構築を行う（ステップＳ４）。
【００１６】
ここで、物件選定モデルを構築する方法を、図４のフローチャートを参照して説明する。まず、所定のアンケート項目の各項目と過去に出店された複数の店舗における業績との相関比をそれぞれ算出し（ステップＳ２１）、相関比が算出された項目の中から、相関比に基づいて項目を所定数ｎだけ選択する（ステップＳ２２）。このとき、相関比が大きい項目を優先的に選択するが、市場選定モデル構築の際に用いられた項目と意味的に重複する項目やアンケートの回答が一つのカテゴリに極端に偏った項目等を除去することが好ましい。
このようにして選択された所定数ｎの項目を市場選定モデル構築の変数として用いられた所定数ｍの項目に追加したｍ＋ｎ個の項目を変数として、市場選定モデルで得られた業績の予測値を実地調査データに基づいて修正する物件選定モデルを作成する（ステップＳ２３）。
【００１７】
その後、過去に出店された複数の店舗をサンプルとして、作成された物件選定モデルの検証を行い（ステップＳ２４）、評価値を出す。そして、評価値が満足し得ない場合には（ステップＳ２５）、ステップＳ２２に戻って所定のアンケート項目から項目を選択し直し、ステップＳ２２〜Ｓ２５を繰り返す。このようにして、評価の高いモデルを探し求め、高い評価が得られると、物件選定モデルの構築を完了する。
【００１８】
物件選定モデルが構築されると、図２のフローチャートに戻り、ＣＰＵ１は、市場選定モデルで得られた業績の予測値を物件選定モデルで修正し、この修正された業績の予測値に基づいて、一次候補地の中から最終候補地を選定する（ステップＳ５）。
【００１９】
以上のように、市場選定モデルにより一次候補地を選定し、これら一次候補地に対して実地調査を行い、物件選定モデルを構築して一次候補地から最終候補地を選定するので、実地調査の手間が少なくて済み、広範な選定対象地域に対しても出店の候補地を選定することが可能となる。
この発明を用いて、小売業、飲食業、金融業等の種々の業種において有人または無人の店舗の出店候補地の選定を行うことができる。市場選定モデルの構築の際に用いられる統計データの各項目および物件選定モデルの構築の際に用いられるアンケート項目は、この発明を適用しようとする業種、店舗の規模等に応じて適宜選択されることが望ましい。
【実施例】
【００２０】
日本全国８６４拠点に既に出店されているロードサイド型の無人契約機におけるそれぞれの１年間の新規契約数を業績データとして新規店舗の出店候補地の選定を行った。
単位エリアを５００ｍ×５００ｍの正方形状区域とし、全国を単位エリアでメッシュ状に分割した。各種の統計データの多数の項目の中から無人契約機の業績に影響を及ぼす可能性のある項目として１６６項目を抽出し、これらの項目について各単位エリア内の統計データを集計した。そして、集計された統計データと業績データに基づき、抽出された１６６項目と８６４拠点における業績との相関比をそれぞれ算出し、相関比の大きい所定数ｍの項目を選択した。
これらの項目を変数として市場選定モデルを作成し、既に出店されている無人契約機における業績をサンプルとして、作成された市場選定モデルの検証を行い、市場選定モデルにより得られた新規契約数の予測数と業績データである新規契約数との相関係数を評価値として算出した。選択する項目の数ｍを変えて市場選定モデルを作成し、それぞれ相関係数を求めたところ、以下の表１に示す１４項目を選択した場合に、相関係数０．５以上を得た。
【００２１】
【表１】
2008065607.tif 000003
【００２２】
表１において、平均トレンドは、各項目と業績との相関関係を表すもので、「増」は項目の値が大きいほど業績も大きい関係、「減」は項目の値が大きいほど業績が小さくなる関係、「山」は項目がある値のときに業績が極大となる関係、「Ｓ」は項目がある値のときに業績が極大となると共に項目が別の値のときに業績が極小となる関係をそれぞれ示している。
【００２３】
さらに、８６４拠点のすべての拠点で調査員により多数のアンケート項目に関する実地調査を行い、各項目と８６４拠点における業績との相関比をそれぞれ算出し、相関比の大きい所定数ｎの項目を選択した。これらの項目を市場選定モデル構築の変数として用いられた上記の１４項目に追加した１４＋ｎ個の項目を変数として物件選定モデルを作成し、既に出店されている無人契約機における業績をサンプルとして、作成された物件選定モデルの検証を行い、物件選定モデルにより得られた新規契約数の予測数と業績データである新規契約数との相関係数を評価値として算出した。アンケート項目から選択する項目の数ｎを変えて物件選定モデルを作成し、それぞれ相関係数を求めたところ、以下の表２に示す７項目を選択した場合に、相関係数０．６以上を得た。
【００２４】
【表２】
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【００２５】
実地調査による７項目を追加して物件選定モデルを作成することにより、統計データのみに基づく市場選定モデルよりも精度の高い予測を行うことができた。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】この発明の実施の形態に係る出店支援方法を実行するための出店支援システムの構成を示すブロック図である。
【図２】実施の形態に係る出店支援方法を示すフローチャートである。
【図３】市場選定モデルの構築方法を示すフローチャートである。
【図４】物件選定モデルの構築方法を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００２７】
１  ＣＰＵ、２  入力手段、３  メモリ、４  ディスプレイ、５  業績データベース、６  統計データベース。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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