(57)【要約】【課題】ＧＩＳを利用して競争関係にある業種業態における既存店舗の商圏空間構造を推計し、新規店舗の売上予測や商圏空間構造の予測精度を向上させる。【解決手段】商圏分析システム１０は、ＤＢ編集部１１、シミュレーション部１２、表示・解析部１３を有するとともに、予め準備した地図データを指定された条件で分割した領域毎に消費者に関する統計情報を格納した地域統計ＤＢ１４、業態別に店舗名、売場面積、所在地を示す緯度経度、売上実績値のいずれか複数を少なくとも含む店舗情報を格納した店舗ＤＢ１５を有する。商圏分析システム１０は、前記地図データ上で商圏分析の対象領域を指定し、指定した対象領域に含まれる各店舗に対しシミュレーションを行うことにより、所定の確率モデルのパラメータを、店舗ＤＢ１５に格納された売上実績値に近づくように決定し、該パラメータを決定した確率モデルを用いて新規店舗の売上予測や商圏空間構造を予測する。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
地図データ上で商圏を設定し、該設定した商圏を分析するための商圏分析システムにおいて、任意の領域毎に住民に関する統計情報を格納した地域統計データベースと、予め準備した地図データ上で商圏分析の対象領域を指定する対象領域指定手段と、店舗それぞれの店舗名、売場面積、所在地を示す緯度経度、売上実績値のいずれか複数を少なくとも含む店舗情報を業態別に格納した店舗データベースと、前記対象領域指定手段により指定された対象領域に含まれる店舗それぞれに対し商圏空間構造と理論売上を推計するためのシミュレーション計算を行うことにより、所定の確率モデルのパラメータを、前記店舗データベースに格納された売上実績値に近づくように決定するシミュレーション手段とを有することを特徴とする商圏分析システム。
【請求項２】
請求項１に記載の商圏分析システムにおいて、前記対象領域に含まれる店舗の中からシミュレーション対象とする店舗を指定する店舗指定手段を有し、前記シミュレーション手段は、該店舗指定手段により指定された店舗それぞれに対しシミュレーションを行うことにより、前記確率モデルのパラメータを、前記店舗データベースに格納された売上実績値に近づくように決定することを特徴とする商圏分析システム。
【請求項３】
請求項１または２に記載の商圏分析システムにおいて、前記シミュレーション手段は、前記確率モデルを用いてシミュレーションした結果に基づいて算出された売上推計値と、前記店舗データベースに格納された売上実績値との差異が、該売上実績値に対し予め設定された許容範囲内に収まるまで繰り返しシミュレーションを行うことにより、前記確率モデルのパラメータを決定することを特徴とする商圏分析システム。
【請求項４】
請求項１ないし３のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記確率モデルは、店舗において顧客を引きつける吸引力の大きさを表す顧客吸引力と、該顧客吸引力の大きさを調整するための顧客吸引係数と、店舗の売場面積を予め底上げするために業態別又は個店別に指定される底上げ係数と、店舗の顧客吸引力のべき乗βと、顧客居住地点から店舗までの距離のべき乗αと、前記対象領域に含まれるシミュレーション対象とする店舗から最も遠方に位置する顧客の居住地域までの距離を表す限界距離と、該限界距離内で顧客が選択し得る、業態別に選択可能な最大店舗数と、各業態の店舗が取引対象とする家計調査上の全消費カテゴリにおいて、１世帯当たり又は１人当たりの全対象カテゴリ消費額に対して、集団的消費者が１世帯平均又は１人平均として各業態の店舗で現実に消費し得る割合を表す消費シェアとのいずれか複数をパラメータとして定義され、前記顧客吸引力は、店舗の売場面積に対し、前記顧客吸引係数と底上げ係数とを乗じて算出されることを特徴とする商圏分析システム。
【請求項５】
請求項１ないし４のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記確率モデルに含まれる確率関数の形式を、距離のべき乗型又は距離にかかる指数関数型のいずれかに指定する確率関数形式指定手段と、前記確率モデルの対象とする消費者主体を前記地域統計データベースに格納された統計情報に関する項目の中から任意に指定する消費者主体指定手段とを有することを特徴とする商圏分析システム。
【請求項６】
請求項４または５に記載の商圏分析システムにおいて、前記確率モデルは、前記確率関数形式指定手段により距離にかかる指数関数型が指定された場合、前記距離のべき乗αの代わりに、顧客居住地点から各店舗までの距離にかかる係数δを設定できるようにしたことを特徴とする商圏分析システム。
【請求項７】
請求項１ないし６のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、業態別及び／又は個店別の制御パラメータを格納した制御パラメータデータベースを有し、前記シミュレーション手段は、前記対象領域指定手段により指定された対象領域に含まれる店舗それぞれに対し、前記シミュレーション計算を前記制御パラメータデータベースに格納した業態別又は個店別の制御パラメータに基づいて行うことにより、前記確率モデルのパラメータを、前記店舗データベースに格納された売上実績値に近づくように決定することを特徴とする商圏分析システム。
【請求項８】
請求項７に記載の商圏分析システムにおいて、前記制御パラメータデータベースに格納した制御パラメータは、個店別の場合、業態記号、底上げ係数、消費シェア、限界距離、顧客吸引力のべき乗β、距離のべき乗α又は距離にかかる係数δのいずれかを含み、業態別平均の場合、底上げ係数、消費シェア、限界距離、顧客吸引力のべき乗β、距離のべき乗α又は距離にかかる係数δのいずれかを含むことを特徴とする商圏分析システム。
【請求項９】
請求項１ないし８のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記シミュレーション手段は、前記対象領域に含まれる店舗に対し、顧客吸引力のべき乗β、距離のべき乗α又は距離にかかる係数δと、限界距離、消費シェア、底上げ係数、最大店舗数とを予め指定し、該指定した顧客吸引力のべき乗β、距離のべき乗α又は距離にかかる係数δ、限界距離、消費シェア、底上げ係数、最大店舗数を前記確率モデルに設定するとともに、前記店舗それぞれに対し直前のシミュレーション結果に応じて顧客吸引係数及び顧客吸引力を修正しながら、繰り返しシミュレーションを行うことにより、該顧客吸引係数及び顧客吸引力を決定することを特徴とする商圏分析システム。
【請求項１０】
請求項９に記載の商圏分析システムにおいて、前記シミュレーション手段は、さらに、１世帯当たり又は１人当たりの平均消費額を業態毎に予め指定し、該指定した平均消費額を前記確率モデルに設定することを特徴とする商圏分析システム。
【請求項１１】
請求項１ないし１０のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記シミュレーション手段は、前記対象領域に含まれる店舗に対し、シミュレーション回数を指定し、該指定した回数のシミュレーションを実行した後に、該シミュレーション結果に基づいて算出された売上推計値と、前記店舗データベースに格納された売上実績値との差異が予め定めた閾値以上の場合、該差異を示した店舗を抽出し、該抽出した店舗に応じた顧客吸引力又は顧客吸引係数を前記シミュレーションが終了した時点で決定するとともに、限界距離を指定範囲内で変化させながら、さらに繰り返しシミュレーションを行うことにより、該限界距離を決定することを特徴とする商圏分析システム。
【請求項１２】
請求項１ないし１１のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記シミュレーション手段は、前記対象領域に含まれる店舗に対し、シミュレーション回数を指定し、該指定した回数のシミュレーションを実行した後に、該シミュレーション結果に基づいて算出された売上推計値と、前記店舗データベースに格納された売上実績値との差異が予め定めた閾値以上の場合、該差異を示した店舗を抽出し、該抽出した店舗に応じた顧客吸引力又は顧客吸引係数を前記シミュレーションが終了した時点で決定するとともに、距離のべき乗α又は距離にかかる係数δを指定範囲内で変化させながら、さらに繰り返しシミュレーションを行うことにより、該距離のべき乗α又は距離にかかる係数δを決定することを特徴とする商圏分析システム。
【請求項１３】
請求項１ないし１２のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記シミュレーション手段は、前記対象領域に含まれる店舗に対し、シミュレーション回数を指定し、該指定した回数のシミュレーションを実行した後に、該シミュレーション結果に基づいて算出された売上推計値と、前記店舗データベースに格納された売上実績値との差異が予め定めた閾値以上の場合、該差異を示した店舗を抽出し、該抽出した店舗に応じた顧客吸引力又は顧客吸引係数を前記シミュレーションが終了した時点で決定するとともに、消費シェアを指定範囲内で変化させながら、さらに繰り返しシミュレーションを行うことにより、該消費シェアを決定することを特徴とする商圏分析システム。
【請求項１４】
請求項１ないし１３のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記シミュレーション手段は、前記対象領域に含まれる店舗に対し、顧客吸引力のべき乗β、距離のべき乗α又は距離にかかる係数δと、顧客吸引力、消費シェア、最大店舗数とを予め指定し、該指定した顧客吸引力のべき乗β、距離のべき乗α又は距離にかかる係数δ、顧客吸引力、消費シェア、最大店舗数を前記確率モデルに設定するとともに、前記店舗それぞれに対し直前のシミュレーション結果に応じて限界距離を指定範囲内で変化させながら、繰り返しシミュレーションを行うことにより、該限界距離を決定することを特徴とする商圏分析システム。
【請求項１５】
請求項１ないし１４のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記シミュレーション手段は、前記対象領域に含まれる店舗に対し、顧客吸引力のべき乗βと、限界距離、顧客吸引力、消費シェア、最大店舗数とを予め指定し、該指定した顧客吸引力のべき乗β、限界距離、顧客吸引力、消費シェア、最大店舗数を前記確率モデルに設定するとともに、前記店舗それぞれに対し直前のシミュレーション結果に応じて距離のべき乗α又は距離にかかる係数δを指定範囲内で変化させながら、繰り返しシミュレーションを行うことにより、該距離のべき乗α又は距離にかかる係数δを決定することを特徴とする商圏分析システム。
【請求項１６】
請求項１ないし１５のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記シミュレーション手段は、前記対象領域に含まれる店舗に対し、顧客吸引力のべき乗β、距離のべき乗α又は距離にかかる係数δと、顧客吸引力、限界距離、最大店舗数とを予め指定し、該指定した顧客吸引力のべき乗β、距離のべき乗α又は距離にかかる係数δ、顧客吸引力、限界距離、最大店舗数を前記確率モデルに設定するとともに、前記店舗それぞれに対し直前のシミュレーション結果に応じて消費シェアを指定範囲内で変化させながら、繰り返しシミュレーションを行うことにより、該消費シェアを決定することを特徴とする商圏分析システム。
【請求項１７】
請求項１ないし１６のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記シミュレーション手段は、前記対象領域に含まれる店舗に対し、前記確率モデルを用いてシミュレーションした結果に基づき算出された売上推計値と、前記店舗データベースに格納された売上実績値との差異が、予め設定された最大値又は前記売上実績値に対して予め設定された最大相対誤差以下になるまで繰り返しシミュレーションを行うことにより、前記確率モデルのパラメータを決定することを特徴とする商圏分析システム。
【請求項１８】
請求項１ないし１７のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記シミュレーション手段は、前記店舗データベースに業態別に格納された店舗情報に基づいて、売場面積、売場効率、取り扱い商品カテゴリ、販売形態、店舗設備、立地条件、立地地域の人口又は資本集中度のいずれか１又は複数を少なくとも含む観点から店舗を予め抽出し、該抽出した店舗を別業態として異なる業態ファイルに分類し、該分類した業態ファイル毎に前記確率モデルのパラメータを設定又は決定することを特徴とする商圏分析システム。
【請求項１９】
請求項１ないし１８のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記シミュレーション手段は、前記対象領域に含まれる店舗に対する１回目のシミュレーション結果に基づいて算出される売上推計値と、前記店舗データベースに格納された売上実績値との差異が予め定めた閾値以上の場合、該差異を示した店舗を抽出し、該抽出した店舗を別業態として異なる業態ファイルに分類し、該分類した業態ファイル毎に前記確率モデルのパラメータを設定又は決定することを特徴とする商圏分析システム。
【請求項２０】
請求項１８または１９に記載の商圏分析システムにおいて、前記シミュレーション手段は、前記対象領域に含まれる店舗に対してシミュレーションを実行する前に、前記店舗の売場面積又は単位面積あたりの売上の相対的大きさを基準に分類された業態ファイルにおいて、該業態ファイルに属する店舗の売場面積に対し、底上げ係数を予め乗じておくことを特徴とする商圏分析システム。
【請求項２１】
請求項１ないし２０のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記シミュレーション手段は、前記対象領域に含まれる店舗に対する１回目のシミュレーション結果に基づいて算出される売上推計値と、前記店舗データベースに格納された売上実績値との差異が予め定めた閾値以上の場合、該差異を示した店舗を抽出し、該抽出した店舗の底上げ係数又は消費シェアを前記差異が閾値以下になるように予め設定することを特徴とする商圏分析システム。
【請求項２２】
請求項１ないし２１のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記シミュレーション手段は、前記対象領域指定手段により指定された対象領域における新規店舗の売上予測を行う場合、前記対象領域に含まれる既存店舗それぞれに対しシミュレーションを行うことにより、前記確率モデルのパラメータを、前記店舗データベースに格納された売上実績値に近づくように決定した後に、前記売上予測を行う対象とする新規店舗の店舗名、売場面積、所在地を示す緯度経度の各データを設定するとともに、前記新規店舗において、該新規店舗と同じ業態に属する既存店舗の前記シミュレーション結果に基づき推定される顧客吸引力又は顧客吸引係数と、該既存店舗の前記決定したパラメータのうち顧客吸引力及び顧客吸引係数以外のパラメータとを前記確率モデルに設定し、該パラメータを設定した確率モデルを用いてシミュレーションを実行して新規店舗の売上予測を行うことを特徴とする商圏分析システム。
【請求項２３】
請求項１ないし２２のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記シミュレーション手段は、前記対象領域に含まれる既存店舗又は新規店舗に対して実行されたシミュレーション結果に基づいて、該既存店舗又は新規店舗それぞれの売上推計または予測値、売上実績値、売上推計値と売上実績値との差異、顧客吸引係数、顧客吸引力、底上げ係数、消費シェア、顧客吸引力のべき乗β、限界距離、距離のべき乗α又は距離にかかる係数δ、距離の関数としての店舗選択消費確率帯別理論売上のいずれか複数を少なくとも含む解析結果一覧表を生成することを特徴とする商圏分析システム。
【請求項２４】
請求項２３に記載の商圏分析システムにおいて、前記シミュレーション手段は、前記対象領域に含まれる既存店舗又は新規店舗に対して実行されたシミュレーション結果と、前記地域統計データベースに格納された統計情報とに基づいて、前記既存店舗又は新規店舗それぞれに対する家計調査上の消費カテゴリ別売上推計もしくは予測値、又は、任意に定義した消費カテゴリ別売上推計もしくは予測値を生成することを特徴とする商圏分析システム。
【請求項２５】
請求項１ないし２４のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記シミュレーション手段は、前記対象領域に含まれる店舗それぞれに対するシミュレーションを同時に実行することを特徴とする商圏分析システム。
【請求項２６】
請求項１ないし２５のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記シミュレーション手段は、ハフモデルに制御パラメータを加えて拡張し、個店の売上を被説明変数とする確率を含む連立非線形計算アルゴリズムにより、距離の関数としての店舗選択消費確率を求め、該求めた店舗選択消費確率に基づいて既存店舗又は新規店舗の理論売上を推計又は予測できるようにしたことを特徴とする商圏分析システム。
【請求項２７】
請求項１ないし２６のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記対象領域指定手段により指定された対象領域に応じた統計情報及び店舗情報を前記地域統計データベースと店舗データベースそれぞれから読み込み、該読み込んだ統計情報及び店舗情報に基づいて、前記シミュレーション手段は、繰り返しシミュレーションを実行し、前記読み込んだ統計情報、店舗情報、及び前記実行されたシミュレーションの解析結果のうち、いずれか１又は複数を地図データ上に直接レイヤ表示できるように加工編集されたデータ群としての解析平面を作成する解析平面作成手段を有することを特徴とする商圏分析システム。
【請求項２８】
請求項１ないし２７のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記地域統計データベースは、メッシュ毎及び／又は町丁字毎に住民に関する統計情報を格納するとともに、世帯における消費、購買の実態を調査した家計消費に関するデータを含む消費データファイルを格納して有し、前記解析平面作成手段は、前記地域統計データベースから統計情報を読み込む際に、該読み込む統計情報に応じた消費データを読み込み、該読み込んだ消費データを前記統計情報に組み合わせて編集し、該編集した統計情報に基づいて解析平面を作成することを特徴とする商圏分析システム。
【請求項２９】
請求項１ないし２８のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記解析平面作成手段により作成された解析平面上で、前記地域統計データベースに格納された統計情報に関する解析と、前記店舗データベースに格納された店舗情報に関する解析とを行う解析手段を有し、前記統計情報、店舗情報、及び前記解析手段により解析された結果のいずれか１又は複数を、前記対象領域指定手段により指定された対象領域を有する地図データ上にレイヤ表示することを特徴とする商圏分析システム。
【請求項３０】
請求項１ないし２９のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記シミュレーション手段は、前記解析平面作成手段により作成された解析平面上で、前記対象領域に含まれる既存店舗又は新規店舗に対して実行されたシミュレーション結果に基づいて、集団的消費者の店舗選択消費確率を距離の関数として店舗別に表示するための消費確率等高線を生成し、前記解析手段は、前記シミュレーション手段により生成された消費確率等高線を前記地図データ上にレイヤ表示し、該レイヤ表示した消費確率等高線に基づき前記既存店舗又は新規店舗の商圏構造に関する解析を行うことを特徴とする商圏分析システム。
【請求項３１】
請求項３０に記載の商圏分析システムにおいて、前記シミュレーション手段は、前記シミュレーション結果に基づいて消費確率等高線を生成する際に、消費確率等高線の確率の値と間隔とを業態に応じて任意に指定できるようにしたことを特徴とする商圏分析システム。
【請求項３２】
請求項３０または３１に記載の商圏分析システムにおいて、前記解析手段は、前記消費確率等高線を消費確率別に色分け表示できるようにしたことを特徴とする商圏分析システム。
【請求項３３】
請求項２９ないし３２のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記解析手段は、地図データ上のメッシュ内に所望の統計情報を表示し、該表示した統計情報を任意の階層区分別に色分け表示できるようにしたことを特徴とする商圏分析システム。
【請求項３４】
請求項１ないし３３のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記対象領域指定手段により指定された対象領域を有する地図データ上でユーザにより定義された任意のポリゴン領域を生成するポリゴン領域生成手段と、該生成されたポリゴン領域に応じた統計情報、店舗情報を含む属性情報を格納したポリゴンデータベースとを有し、前記解析手段は、前記解析平面作成手段により作成された解析平面上で、前記ポリゴンデータベースに格納された属性情報に関する解析を行い、その解析結果を前記地図データ上にレイヤ表示することを特徴とする商圏分析システム。
【請求項３５】
請求項１ないし３４のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記地図データは、ラスタ形式またはベクタ形式であることを特徴とする商圏分析システム。
【請求項３６】
請求項１ないし３５のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記地図データ上で分割された領域に応じた統計情報及び／又は店舗情報の解析結果を当該地図データの全域又は一部地域に渡って表示し、前記解析結果が表示された地図データにおける所望の部分を拡大表示する際に、該地図データとは別枠の部分図として、前記解析結果とともに任意の大きさで拡大表示し、かつ、前記部分図上で各種統計計算を実行できるようにしたことを特徴とする商圏分析システム。
【請求項３７】
地図データ上で商圏を設定し、該設定した商圏を分析するための商圏分析システムにおいて、地図データを格納した地図データベースと、任意の領域毎に住民に関する統計情報を格納した地域統計データベースと、前記地図データベースに格納された地図データの中から所望の地図データを選択し、該選択した地図データ上で商圏分析の対象領域を指定する対象領域指定手段と、店舗それぞれの店舗名、売場面積、所在地を示す緯度経度、売上実績値のいずれか複数を少なくとも含む店舗情報を業態別に格納した店舗データベースと、前記対象領域指定手段により指定された対象領域に含まれる店舗それぞれに対し商圏空間構造と理論売上を推計するためのシミュレーション計算を行うことにより、所定の確率モデルのパラメータを、前記店舗データベースに格納された売上実績値に近づくように決定するシミュレーション手段とを有することを特徴とする商圏分析システム。
【請求項３８】
地図データ上で商圏を設定し、該設定した商圏を分析するための商圏分析方法において、任意の領域毎に住民に関する統計情報を格納した地域統計データベースと、店舗それぞれの店舗名、売場面積、所在地を示す緯度経度、売上実績値のいずれか複数を少なくとも含む店舗情報を業態別に格納した店舗データベースとを予め準備し、予め準備した地図データ上で商圏分析の対象領域を指定する対象領域指定ステップと、該指定された対象領域に含まれる店舗それぞれに対し商圏空間構造と理論売上を推計するためのシミュレーション計算を行うことにより、所定の確率モデルのパラメータを、前記店舗データベースに格納された売上実績値に近づくように決定するシミュレーションステップとを有することを特徴とする商圏分析方法。
【請求項３９】
請求項３８に記載の商圏分析方法において、前記対象領域に含まれる店舗の中からシミュレーション対象とする店舗を指定し、該指定された店舗それぞれに対しシミュレーションを行うことにより、前記確率モデルのパラメータを、前記店舗データベースに格納された売上実績値に近づくように決定することを特徴とする商圏分析方法。
【請求項４０】
請求項３８または３９に記載の商圏分析方法において、前記確率モデルを用いてシミュレーションした結果に基づいて算出された売上推計値と、前記店舗データベースに格納された売上実績値との差異が、該売上実績値に対し予め設定された許容範囲内に収まるまで繰り返しシミュレーションを行うことにより、前記確率モデルのパラメータを決定することを特徴とする商圏分析方法。
【請求項４１】
請求項３８ないし４０のいずれか１に記載の商圏分析方法において、前記確率モデルは、店舗において顧客を引きつける吸引力の大きさを表す顧客吸引力と、該顧客吸引力の大きさを調整するための顧客吸引係数と、店舗の売場面積を予め底上げするために業態別又は個店別に指定される底上げ係数と、店舗の顧客吸引力のべき乗βと、顧客居住地点から店舗までの距離のべき乗αと、前記対象領域に含まれるシミュレーション対象とする店舗から最も遠方に位置する顧客の居住地域までの距離を表す限界距離と、該限界距離内で顧客が選択し得る、業態別に選択可能な最大店舗数と、各業態の店舗が取引対象とする家計調査上の全消費カテゴリにおいて、１世帯当たり又は１人当たりの全対象カテゴリ消費額に対して、集団的消費者が１世帯平均又は１人平均として各業態の店舗で現実に消費し得る割合を表す消費シェアとのいずれか複数をパラメータとして定義され、前記顧客吸引力は、店舗の売場面積に対し、前記顧客吸引係数と底上げ係数とを乗じて算出されることを特徴とする商圏分析方法。
【請求項４２】
請求項３８ないし４１のいずれか１に記載の商圏分析方法において、前記確率モデルに含まれる確率関数の形式を、距離のべき乗型又は距離にかかる指数関数型のいずれかに指定する確率関数形式指定ステップと、前記確率モデルの対象とする消費者主体を前記地域統計データベースに格納された統計情報に関する項目の中から任意に指定する消費者主体指定ステップとを有することを特徴とする商圏分析方法。
【請求項４３】
請求項４１または４２に記載の商圏分析方法において、前記確率モデルは、前記確率関数形式指定ステップにて距離にかかる指数関数型が指定された場合、前記距離のべき乗αの代わりに、顧客居住地点から各店舗までの距離にかかる係数δを設定できるようにしたことを特徴とする商圏分析方法。
【請求項４４】
請求項３８ないし４３のいずれか１に記載の商圏分析方法において、業態別及び／又は個店別の制御パラメータを格納した制御パラメータデータベースを予め準備し、前記対象領域に含まれる店舗それぞれに対し、前記シミュレーション計算を前記制御パラメータデータベースに格納した業態別又は個店別の制御パラメータに基づいて行うことにより、前記確率モデルのパラメータを、前記店舗データベースに格納された売上実績値に近づくように決定することを特徴とする商圏分析方法。
【請求項４５】
請求項４４に記載の商圏分析方法において、前記制御パラメータデータベースに格納した制御パラメータは、個店別の場合、業態記号、底上げ係数、消費シェア、限界距離、顧客吸引力のべき乗β、距離のべき乗α又は距離にかかる係数δのいずれかを含み、業態別平均の場合、底上げ係数、消費シェア、限界距離、顧客吸引力のべき乗β、距離のべき乗α又は距離にかかる係数δのいずれかを含むことを特徴とする商圏分析方法。
【請求項４６】
請求項３８ないし４５のいずれか１に記載の商圏分析方法において、前記対象領域に含まれる店舗に対し、顧客吸引力のべき乗β、距離のべき乗α又は距離にかかる係数δと、限界距離、消費シェア、底上げ係数、最大店舗数とを予め指定し、該指定した顧客吸引力のべき乗β、距離のべき乗α又は距離にかかる係数δ、限界距離、消費シェア、底上げ係数、最大店舗数を前記確率モデルに設定するとともに、前記店舗それぞれに対し直前のシミュレーション結果に応じて顧客吸引係数及び顧客吸引力を修正しながら、繰り返しシミュレーションを行うことにより、該顧客吸引係数及び顧客吸引力を決定することを特徴とする商圏分析方法。
【請求項４７】
請求項４６に記載の商圏分析方法において、さらに、１世帯当たり又は１人当たりの平均消費額を業態毎に予め指定し、該指定した平均消費額を前記確率モデルに設定することを特徴とする商圏分析方法。
【請求項４８】
請求項３８ないし４７のいずれか１に記載の商圏分析方法において、前記対象領域に含まれる店舗に対し、シミュレーション回数を指定し、該指定した回数のシミュレーションを実行した後に、該シミュレーション結果に基づいて算出された売上推計値と、前記店舗データベースに格納された売上実績値との差異が予め定めた閾値以上の場合、該差異を示した店舗を抽出し、該抽出した店舗に応じた顧客吸引力又は顧客吸引係数を前記シミュレーションが終了した時点で決定するとともに、限界距離を指定範囲内で変化させながら、さらに繰り返しシミュレーションを行うことにより、該限界距離を決定することを特徴とする商圏分析方法。
【請求項４９】
請求項３８ないし４８のいずれか１に記載の商圏分析方法において、前記対象領域に含まれる店舗に対し、シミュレーション回数を指定し、該指定した回数のシミュレーションを実行した後に、該シミュレーション結果に基づいて算出された売上推計値と、前記店舗データベースに格納された売上実績値との差異が予め定めた閾値以上の場合、該差異を示した店舗を抽出し、該抽出した店舗に応じた顧客吸引力又は顧客吸引係数を前記シミュレーションが終了した時点で決定するとともに、距離のべき乗α又は距離にかかる係数δを指定範囲内で変化させながら、さらに繰り返しシミュレーションを行うことにより、該距離のべき乗α又は距離にかかる係数δを決定することを特徴とする商圏分析方法。
【請求項５０】
請求項３８ないし４９のいずれか１に記載の商圏分析方法において、前記対象領域に含まれる店舗に対し、シミュレーション回数を指定し、該指定した回数のシミュレーションを実行した後に、該シミュレーション結果に基づいて算出された売上推計値と、前記店舗データベースに格納された売上実績値との差異が予め定めた閾値以上の場合、該差異を示した店舗を抽出し、該抽出した店舗に応じた顧客吸引力又は顧客吸引係数を前記シミュレーションが終了した時点で決定するとともに、消費シェアを指定範囲内で変化させながら、さらに繰り返しシミュレーションを行うことにより、該消費シェアを決定することを特徴とする商圏分析方法。
【請求項５１】
請求項３８ないし５０のいずれか１に記載の商圏分析方法において、前記対象領域に含まれる店舗に対し、顧客吸引力のべき乗β、距離のべき乗α又は距離にかかる係数δと、顧客吸引力、消費シェア、最大店舗数とを予め指定し、該指定した顧客吸引力のべき乗β、距離のべき乗α又は距離にかかる係数δ、顧客吸引力、消費シェア、最大店舗数を前記確率モデルに設定するとともに、前記店舗それぞれに対し直前のシミュレーション結果に応じて限界距離を指定範囲内で変化させながら、繰り返しシミュレーションを行うことにより、該限界距離を決定することを特徴とする商圏分析方法。
【請求項５２】
請求項３８ないし５１のいずれか１に記載の商圏分析方法において、前記対象領域に含まれる店舗に対し、顧客吸引力のべき乗βと、限界距離、顧客吸引力、消費シェア、最大店舗数とを予め指定し、該指定した顧客吸引力のべき乗β、限界距離、顧客吸引力、消費シェア、最大店舗数を前記確率モデルに設定するとともに、前記店舗それぞれに対し直前のシミュレーション結果に応じて距離のべき乗α又は距離にかかる係数δを指定範囲内で変化させながら、繰り返しシミュレーションを行うことにより、該距離のべき乗α又は距離にかかる係数δを決定することを特徴とする商圏分析方法。
【請求項５３】
請求項３８ないし５２のいずれか１に記載の商圏分析方法において、前記対象領域に含まれる店舗に対し、顧客吸引力のべき乗β、距離のべき乗α又は距離にかかる係数δと、顧客吸引力、限界距離、最大店舗数とを予め指定し、該指定した顧客吸引力のべき乗β、距離のべき乗α又は距離にかかる係数δ、顧客吸引力、限界距離、最大店舗数を前記確率モデルに設定するとともに、前記店舗それぞれに対し直前のシミュレーション結果に応じて消費シェアを指定範囲内で変化させながら、繰り返しシミュレーションを行うことにより、該消費シェアを決定することを特徴とする商圏分析方法。
【請求項５４】
請求項３８ないし５３のいずれか１に記載の商圏分析方法において、前記対象領域に含まれる店舗に対し、前記確率モデルを用いてシミュレーションした結果に基づき算出された売上推計値と、前記店舗データベースに格納された売上実績値との差異が、予め設定された最大値又は前記売上実績値に対して予め設定された最大相対誤差以下になるまで繰り返しシミュレーションを行うことにより、前記確率モデルのパラメータを決定することを特徴とする商圏分析方法。
【請求項５５】
請求項３８ないし５４のいずれか１に記載の商圏分析方法において、前記店舗データベースに業態別に格納された店舗情報に基づいて、売場面積、売場効率、取り扱い商品カテゴリ、販売形態、店舗設備、立地条件、立地地域の人口又は資本集中度のいずれか１又は複数を少なくとも含む観点から店舗を予め抽出し、該抽出した店舗を別業態として異なる業態ファイルに分類し、該分類した業態ファイル毎に前記確率モデルのパラメータを設定又は決定することを特徴とする商圏分析方法。
【請求項５６】
請求項３８ないし５５のいずれか１に記載の商圏分析方法において、前記対象領域に含まれる店舗に対する１回目のシミュレーション結果に基づいて算出される売上推計値と、前記店舗データベースに格納された売上実績値との差異が予め定めた閾値以上の場合、該差異を示した店舗を抽出し、該抽出した店舗を別業態として異なる業態ファイルに分類し、該分類した業態ファイル毎に前記確率モデルのパラメータを設定又は決定することを特徴とする商圏分析方法。
【請求項５７】
請求項５５または５６に記載の商圏分析方法において、前記対象領域に含まれる店舗に対してシミュレーションを実行する前に、前記対象領域に含まれる店舗に対してシミュレーションを実行する前に、前記店舗の売場面積又は単位面積あたりの売上の相対的大きさを基準に分類された業態ファイルにおいて、該業態ファイルに属する店舗の売場面積に対し、底上げ係数を予め乗じておくことを特徴とする商圏分析方法。
【請求項５８】
請求項３８ないし５７のいずれか１に記載の商圏分析方法において、前記対象領域に含まれる店舗に対する１回目のシミュレーション結果に基づいて算出される売上推計値と、前記店舗データベースに格納された売上実績値との差異が予め定めた閾値以上の場合、該差異を示した店舗を抽出し、該抽出した店舗の底上げ係数又は消費シェアを前記差異が閾値以下になるように予め設定することを特徴とする商圏分析方法。
【請求項５９】
請求項３８ないし５８のいずれか１に記載の商圏分析方法において、前記対象領域における新規店舗の売上予測を行う場合、該対象領域に含まれる既存店舗それぞれに対しシミュレーションを行うことにより、前記確率モデルのパラメータを、前記店舗データベースに格納された売上実績値に近づくように決定した後に、前記売上予測を行う対象とする新規店舗の店舗名、売場面積、所在地を示す緯度経度の各データを設定するとともに、前記新規店舗において、該新規店舗と同じ業態に属する既存店舗の前記シミュレーション結果に基づき推定される顧客吸引力又は顧客吸引係数と、該既存店舗の前記決定したパラメータのうち顧客吸引力及び顧客吸引係数以外のパラメータとを前記確率モデルに設定し、該パラメータを設定した確率モデルを用いてシミュレーションを実行して新規店舗の売上予測を行うことを特徴とする商圏分析方法。
【請求項６０】
請求項３８ないし５９のいずれか１に記載の商圏分析方法において、前記対象領域に含まれる既存店舗又は新規店舗に対して実行されたシミュレーション結果に基づいて、該既存店舗又は新規店舗それぞれの売上推計または予測値、売上実績値、売上推計値と売上実績値との差異、顧客吸引係数、顧客吸引力、底上げ係数、消費シェア、顧客吸引力のべき乗β、限界距離、距離のべき乗α又は距離にかかる係数δ、距離の関数としての店舗選択消費確率帯別理論売上のいずれか複数を少なくとも含む解析結果一覧表を生成することを特徴とする商圏分析方法。
【請求項６１】
請求項６０に記載の商圏分析方法において、前記対象領域に含まれる既存店舗又は新規店舗に対して実行されたシミュレーション結果と、前記地域統計データベースに格納された統計情報とに基づいて、前記既存店舗又は新規店舗それぞれに対する家計調査上の消費カテゴリ別売上推計もしくは予測値、又は、任意に定義した消費カテゴリ別売上推計もしくは予測値を生成することを特徴とする商圏分析方法。
【請求項６２】
請求項３８ないし６１のいずれか１に記載の商圏分析方法において、前記対象領域に含まれる店舗それぞれに対するシミュレーションを同時に実行することを特徴とする商圏分析方法。
【請求項６３】
請求項３８ないし６２のいずれか１に記載の商圏分析方法において、ハフモデルに制御パラメータを加えて拡張し、個店の売上を被説明変数とする確率を含む連立非線形計算アルゴリズムにより、距離の関数としての店舗選択消費確率を求め、該求めた店舗選択消費確率に基づいて既存店舗又は新規店舗の理論売上を推計又は予測できるようにしたことを特徴とする商圏分析方法。
【請求項６４】
請求項３８ないし６３のいずれか１に記載の商圏分析方法において、前記対象領域に応じた統計情報及び店舗情報を前記地域統計データベースと店舗データベースそれぞれから読み込み、該読み込んだ統計情報及び店舗情報に基づいて、繰り返しシミュレーションを実行し、前記読み込んだ統計情報、店舗情報、及び前記実行されたシミュレーションの解析結果のうち、いずれか１又は複数を地図データ上に直接レイヤ表示できるように加工編集されたデータ群としての解析平面を作成することを特徴とする商圏分析方法。
【請求項６５】
請求項３８ないし６４のいずれか１に記載の商圏分析方法において、前記地域統計データベースは、メッシュ毎及び／又は町丁字毎に住民に関する統計情報を格納するとともに、世帯における消費、購買の実態を調査した家計消費に関するデータを含む消費データファイルを格納して有し、前記地域統計データベースから統計情報を読み込む際に、該読み込む統計情報に応じた消費データを読み込み、該読み込んだ消費データを前記統計情報に組み合わせて編集し、該編集した統計情報に基づいて解析平面を作成することを特徴とする商圏分析方法。
【請求項６６】
請求項３８ないし６５のいずれか１に記載の商圏分析方法において、前記解析平面上で、前記地域統計データベースに格納された統計情報に関する解析と、前記店舗データベースに格納された店舗情報に関する解析とを実行し、前記統計情報、店舗情報、及び前記解析実行された結果のいずれか１又は複数を、前記地図データ上にレイヤ表示することを特徴とする商圏分析方法。
【請求項６７】
請求項３８ないし６６のいずれか１に記載の商圏分析方法において、前記解析平面上で、前記対象領域に含まれる既存店舗又は新規店舗に対して実行されたシミュレーション結果に基づいて、集団的消費者の店舗選択消費確率を距離の関数として店舗別に表示するための消費確率等高線を生成し、該生成された消費確率等高線を前記地図データ上にレイヤ表示し、該レイヤ表示した消費確率等高線に基づき前記既存店舗又は新規店舗の商圏構造に関する解析を行うことを特徴とする商圏分析方法。
【請求項６８】
請求項６６または６７に記載の商圏分析方法において、前記シミュレーション結果に基づいて消費確率等高線を生成する際に、消費確率等高線の確率の値と間隔とを業態に応じて任意に指定できるようにしたことを特徴とする商圏分析方法。
【請求項６９】
請求項６７または６８に記載の商圏分析方法において、前記消費確率等高線を消費確率別に色分けして表示できるようにしたことを特徴とする商圏分析方法。
【請求項７０】
請求項６６ないし６９のいずれか１に記載の商圏分析方法において、地図データ上のメッシュ内に所望の統計情報を表示し、該表示した統計情報を任意の階層区分別に色分け表示できるようにしたことを特徴とする商圏分析方法。
【請求項７１】
請求項３８ないし７０のいずれか１に記載の商圏分析方法において、前記対象領域を有する地図データ上でユーザにより定義された任意のポリゴン領域に応じた統計情報、店舗情報を含む属性情報をポリゴンデータベースに格納して有し、前記解析平面上で、前記ポリゴンデータベースに格納された属性情報に関する解析を行い、その解析結果を前記地図データ上にレイヤ表示することを特徴とする商圏分析方法。
【請求項７２】
請求項３８ないし７１のいずれか１に記載の商圏分析方法において、前記地図データは、ラスタ形式またはベクタ形式であることを特徴とする商圏分析方法。
【請求項７３】
請求項３８ないし７２のいずれか１に記載の商圏分析方法において、前記地図データ上で分割された領域に応じた統計情報及び／又は店舗情報の解析結果を当該地図データの全域又は一部地域に渡って表示し、前記解析結果が表示された地図データにおける所望の部分を拡大表示する際に、該地図データとは別枠の部分図として、前記解析結果とともに任意の大きさで拡大表示し、かつ、前記部分図上で各種統計計算を実行できるようにしたことを特徴とする商圏分析方法。
【請求項７４】
地図データ上で商圏を設定し、該設定した商圏を分析するための商圏分析方法において、地図データを格納した地図データベースと、任意の領域毎に住民に関する統計情報を格納した地域統計データベースと、店舗それぞれの店舗名、売場面積、所在地を示す緯度経度、売上実績値のいずれか複数を少なくとも含む店舗情報を業態別に格納した店舗データベースとを予め準備し、前記地図データベースに格納された地図データの中から所望の地図データを選択し、該選択した地図データ上で商圏分析の対象領域を指定する対象領域指定ステップと、該指定された対象領域に含まれる店舗それぞれに対し商圏空間構造と理論売上を推計するためのシミュレーション計算を行うことにより、所定の確率モデルのパラメータを、前記店舗データベースに格納された売上実績値に近づくように決定するシミュレーションステップとを有することを特徴とする商圏分析方法。
【請求項７５】
請求項１ないし３７のいずれか１に記載の商圏分析システムとしての機能をコンピュータに実行させるための、もしくは、請求項３８ないし７４のいずれか１に記載の商圏分析方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項７６】
請求項７５に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、商圏分析システム、方法、プログラム、及び記録媒体、より詳細には、背景地図としてラスタエンジン等を用いて競争関係にある店舗間の商圏を分析するための商圏分析システム、方法、プログラム、及び記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
小売業をはじめとする各種立地産業においては、新店をどのような業態で、どこに、どのような規模で出店したら、どのくらいの売上が見込めるか、をできるだけ高い精度で予測することは、新店と関連施設への投資を決める上で、決定的に重要なことである。また成功にしろ失敗にしろ新店投資は経営に長期にわたって多大な影響を及ぼすので、極めて重要な経営問題である。また新店の商圏空間構造を推定し、そこから新店の顧客属性を評価することは、立地点における業態適合性を判断する上で重要である。さらに新店および既存店の商圏空間構造を推定し、そこから各店の顧客属性を把握し、同時に各商圏における競争相手の商圏とその営業力指数を推定することは、各店のさまざまな競争政策を立案する上で重要な基礎となる。従来、このような商圏空間構造を推定するために、ＧＩＳ（Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ）地図エンジンを利用した商圏分析が行われている。
【０００３】
一般にＧＩＳ地図エンジンといわれる地図ソフトには、べクタエンジンとラスタエンジンの２種類がある。ベクタエンジンの場合には、ベクタ形式の地図要素からなるベクタ地図要素データを目的に応じて任意にレイヤでき、ベクタ地図要素には属性データを結び付けられる。また、ベクタ形式の地図要素を加工でき、物理的地形的計算を行うことができる。ベクタ形式の地図データとは、個々の点を位置座標と結びついたデータとして扱える点列データのことで、図形としては、ポイント（孤立点）、ノード（線の交点）、ライン（線）、ポリゴン（閉曲線で定義されるエリア、面）の４つの基本要素から構成される。ベクタエンジンとはこれらの地図データを扱え、地図操作の基本機能を有する地図ソフトのことである。ベクタ型の基本的な地図データには、海岸線、湖岸線、町丁字境界などの行政境界及び地名、道路、鉄道、河川、等高線などがある。ベクタエンジンを使えばこれらを容易にレイヤでき、要素の属性を参照でき、地図要素を加工でき、また面積計算や距離計算など地形的物理的計算が行える。
【０００４】
ここで、ベクタエンジンが重要なのは、ユーザが自らのベクタ型地図データベースを所持している場合で、特に行政の分野がそうである。行政は、その目的に応じてさまざまな分野でＧＩＳベクタエンジンを効果的に用いることができる。ＧＩＳベクタエンジンの適用分野として、例えば、都市計画情報システム（土地利用現況、建物現況など）、道路情報管理システム（道路現況、道路台帳平面図、道路台帳など）、固定資産情報管理システム（地番図、家屋図＋土地課税台帳＋家屋課税台帳→固定資産調査・評価業務、固定資産管理業務など）、上下水道管理情報システム（給排水施設、下水道施設など）、防災情報管理システム（火災、地震、水害などの災害情報の表示、被害算出、避難方策など）、環境アセスメント、造園・公園計画、ごみ処理計画、などが挙げられる。
【０００５】
しかしながら、一般の企業がマーケティング目的で、ベクタエンジンを導入する場合の最大の障害は、ベクタ地図作成にかかる高いコストとマーケティング分析のやりにくさ等の制約条件にある。地図としての最低限の形を整えるだけでも、道路や鉄道や河川や地名などの高額の基本ベクタデータを購入しなければならない。自治体の場合も同様で、基本データのほか、直近の地形図、地番図、家屋図は各自治体が航空写真や航空レーザ測量から白地図を作成してベクタデータ化しなければならず、かなり規模の大きな自治体でないと、予算化することは困難である。また国勢調査のメッシュデータや町丁字別データは、コードによってこれらのポリゴンに結びついているが、ベクタエンジンの場合、データの表示はひとつひとつのポリゴンをクリックすることによって、そのポリゴンの属性データが別窓でカード式に表示されるという形式になっており、属性データを表示された全ポリゴン地図上に直接レイヤすることはできない。全域を俯瞰する分析表示は、階層別色分けしか方法がない。これがマーケティング分析におけるベクタエンジンの欠点である。
【０００６】
また、ラスタ形式のエンジンとは、極小面を画素とし、全体が描画として扱われる地図データを扱うエンジンで、拡大縮小または縮尺切り替えとスクロール、ポイント表示、ポイント管理、道路距離計算などはできるが、ベクタ型地図要素のレイヤ機能、同加工機能はない。このラスタ型地図の最大の長所は初めから絵として完成していることであり、加工対象にはならないがベクタ型よりもはるかに多くの地図情報が描画されており、したがって地図としてはきわめて安価である。その代わり分析目的は限られ、主に物流配送計画、経路探索、セールスマン管理やユーザポイントデータベースの管理などに使われる。
【０００７】
ここで、上述したベクタエンジンの場合、基本地図のほか、ユーザが自前のベクタ地図データベースを持っているなら、目的に合わせてその都度ユーザ所有のベクタ地図データベースを重ね合わせて、目的に応じた地図を作成し、加工も地形的な計算もできるが、マーケティング的な分析機能は、上記のような理由により、限定的できわめて貧弱である。地理情報は、地図要素（内部でコード化されている）の属性として定義され、メッシュや町丁字別国勢調査統計データも、これらのポリゴン要素に結び付けて定義され、ユーザ作成データも要素に結び付けられる。要素の属性データは別枠扱いであり、属性データそのものをレイヤするようにはできていない。
【０００８】
また、ベクタエンジンの場合、上記マーケティング的な分析機能の多くは、データそのものの表現が個々の地図要素を通して（具体的にはポイント、ノード、ライン、ポリゴンなどをクリックすることで）、その要素の情報のみを参照できるカード式に限られる。全体を俯瞰し、その中で個々のポリゴンを位置付けるポリゴン数値データ（例えば町丁字別人口、世帯数のような）表示方法は、例えば、数値データの階層別色分け表示か、グラフ表示か、またはマイクロソフトエクセル（登録商標）等の表計算ソフトウェアを用いた一覧表を別表として表示するか、である。またそれらについてできる地理情報的な演算機能は、きわめて限定的である。またメッシュは、緯度経度を等分割することで定義されているので、ポリゴンではあるが、町丁字境界と違って、普遍座標系に依存しなくても扱えるのにもかかわらず、町丁字ポリゴンと同じ要素属性概念で同じモジュールを使っているためか、メッシュ表示でもまったく同様の制約を受けているのが現状である。
【０００９】
上述したごとくの実情からマーケティング分析上の問題点は、多くのシステムにおいて共通している。したがって企業等が、マーケティング分析だけを目的にＧＩＳベクタエンジンを導入しても、高価なばかりで思うようには分析できない。このことは行政が実施するマーケティング分析に関してもいえる。
【００１０】
また、競争関係にある立地問題の観点から、利用者が距離の抵抗を越えてさまざまな施設を選択的に利用するようになる場合、言い換えれば施設間に激しい競争があり、各施設の利用圏や商圏が互いに重複し、かつ不安定で、確率的な意味でしかその商圏を表現できない場合の立地問題を考えてみる。このような確率的な商圏モデルには、例えば、Ｄａｖｉｄ．Ｌ．Ｈｕｆｆ（１９６２，１９６４）により提唱されたいわゆるハフモデルがあるが、これを電子的なＧＩＳ問題として解こうと思えば、選定した空間領域全域に渡って、問題とする業態の全店舗と、全消費者に関して、計算しなければならない。少数の特定の店舗だけを取り上げて計算することはできない。なぜなら各店舗の商圏は互いに重なり合い、任意地点での何かの変化の影響は、重なり合った商圏を通して遠くにまで及ぶからである。その上、既存店については、現実の売上が知られており、消費者については、家計調査等によりカテゴリ別消費額が平均額としてはわかっている。これらすべてを組み合わせてまずは現実のデータそのものが、上記商圏モデルによって説明されることを計算に基づいて実証しておく必要がある。
【００１１】
ここで、上記ハフモデルは、ほとんどのＧＩＳエンジンを用いたアプリケーションに組み込まれている。しかしながらそれらは、シミュレーションと称するものを含めてすべて、モデル（確率ないし回帰分析）に沿って一度計算してみるということができるだけである。エリア内に数多く点在し、競争している同業態ないし異業態店舗の現実売上を、自らが設定するモデルで、どの程度説明できるのか、また同時にそのときの商圏空間構造は距離と確率によってどのように表されるのか、という実証的プロセスは組み込まれていない。したがってその計算の確実性の度合いについては、何もいえないものばかりである。この問題を解決するには、ハフモデルを、その確率を通して地域におけるすべての店が相互に連結した非線形確率連立方程式を形成していると見なければならない。すなわち、この問題は本質的に非線形であり、いわゆる複雑系の現象である。したがってこの問題を解くには、現実に即したモデル構成をした上で、シミュレーションによって全体の振る舞い（消費者行動）を発生させ、結果の現実妥当性を吟味し、モデルのパラメータを自動および手動で変更しつつ、現象全体が満足のいく水準で説明されるまでこれを繰り返すという、複雑系における構成的手法をとらねばならないのである。それに成功してはじめて、新店の売上と商圏空間構造の予測が競争整合的に可能となるのである。同時にこの現象は、地理空間上の現象であるから、すべての結果は電子地図上に分析可能な形でレイヤできるように、構成されねばならないのである。
【００１２】
どのような地域でも、店舗―消費者集団間の相互作用の結果、各店舗は安定的な売上の推移を示す以上、日常的慣習的におこなわれる店舗選択消費行動には、何らかの空間的な法則が働いていることは明らかである。この消費者買い物行動問題は２０世紀の前半から、人文地理学とマーケティング地理学の中心的問題であったし、今日でもそうである。この法則を関数関係として表す仕方に２種類ある。ひとつは「決定論的理論」であり、人文地理学で重力モデルといわれているものがこれにあたる。２地域間の空間的相互作用（人や物資の移動やトリップ）は、地域の資本や人口の集積量に比例し、距離のべき乗に反比例するというものである。集積量や距離というマクロ変数の値が決まればトリップが決まってしまう、したがって集積の市場圏も決まるということから決定論的といわれる。これに対して、消費者店舗選択―移動ないし消費行動に関する法則は、個々の消費者には成り立たず、集団の平均値に対してのみ認められる、言い換えれば、ただ確率論的にのみ成り立つことになる。したがって変数は、ただ統計的平均としてのトリップ確率ないし選択消費確率を決めるのみである、とするのが「確率論的理論」である。
【００１３】
前述のハフによれば、発地側の小ロットの消費者調査により、店舗選択出向（トリップ）確率は、店舗の売場面積に比例し、居住地から店舗までの距離のべき乗に反比例するという仮説を提示した。（例えば、非特許文献１及び非特許文献２参照）
【００１４】
これは、消費者から見てある財を扱うショッピングセンタが一定距離内にｎ店あれば、決定論的に店が選択されて出向するのではなく、このｎ店すべてが選択されて、確率的にトリップするであろうことを述べたものである。具体的には、同距離の小地域に住む消費者集団はトリップ確率について等質母集団をなすと仮定し（調査サンプルを少数で済ませたのもこのような前提を置いてのことである）、店舗の売上は以下のように計算されるとした。
【００１５】
ｉという場所に住む一人の消費者が、ｊというショッピングセンタに行く確率をＰｉｊとすると、その確率はセンタの規模（売場面積）Ｍｊに比例し、そこまでの距離のα乗に反比例する。
【００１６】
【数１】
2004185539.tif 000003
【００１７】
上記式（１６）において、ｋは確率の規格化定数であり、Ｐｉｊをすべてのｊで加えれば１になるという式（１７）から、上記のように表わされる。Ｒｉｊについてハフは時間距離としているが、距離としても同じことである。距離のべき乗αは買物の種類によって経験的に計測されるとしている。上記式（１６）により場所ｉからセンタｊに行く消費者数Ｅｉｊは以下に示す式により求められる。
客数    Ｅｉｊ＝Ｐｉｊ×Ｎｉ                      ・・・式（１８）
Ｎｉはｉ地点の消費者数または当該カテゴリの総買い物トリップ数（または世帯数）である。また、ｊ店の売上（消費額）は次式で計算される。
【００１８】
【数２】
2004185539.tif 000004
【００１９】
上記式（１９）におけるＣｉｍは、ｉにおける消費者のｍカテゴリ商品の買い物１回当たりの購入単価（または期間支出額）である。
【００２０】
以上はハフが非特許文献１及び非特許文献２において定式化した原型であり、問題を抱えながらも、今日まで引き継がれてきたものである。上記式中には変数として現実面積と距離しかなく、パラメータはべき乗αだけということが最大の問題点である。形式上これらの式から売上を計算することはできるが、そのままではどのような地域でも、小売店舗の現実の売上を精度よく計算するのは不可能である。実際ハフは売上を計算できる可能性を示唆しただけで、実証したわけではない。実証したのは、家具と衣服小売店の選択に関して距離のべき乗αをサンプリング調査によって推計しただけである。
【００２１】
ここで、下記に示す（１）〜（３）の問題がハフもそれ以後も未解決で残されたままである。
（１）集客確率を売場面積に比例するとしたが、第１の問題点として、売場面積を使った確率では、地域の複数店の現実の売上に近似的にでも一致させることはできない。第２の問題点として、同一業態の中で、売場面積対売上に関する限界効用逓減則、すなわち売場面積が増加するとともにｍ２当たり売上（増分に対して、従って全体の平均も）が減少することは、当時から知られていたが、未解決のままである。（例えば、スーパーマーケット名鑑によれば１００〜４４９ｍ２のスーパーのｍ２効率は平成１２年でおよそ１６２，０００円（月商）、４５０〜９９９ｍ２のスーパーで１２６，０００円、１０００〜１９９９ｍ２のスーパーで８，９００円、２０００ｍ２以上のスーパーで６，６００円、ＧＭＳで５，４００円である。）
【００２２】
（２）確率を基本的にはトリップ（出向）確率としていた（この場合にはトリップ１回当たりの平均購入単価をかけて売上を計算する。）が、その応用では店選択消費確率（この場合には期間平均消費予算額をかけて売上を計算する。）のように用いる場合もあり、その区別はあいまいである。しかし、その確率という趣旨から言えばどちらの確率と解釈してもよいのである。問題は距離のべき乗αを計測するときに表れる。
【００２３】
ハフは売場面積をそのままにしておいて、距離のべき乗αの計測を試みた。べき乗αが大きいということは、移動の距離抵抗が大きいということであり、小さいということは移動の距離抵抗が小さく遠くから吸引するということであり、それは商品カテゴリにより異なるであろうとハフは考えた（ハフ以降では、商品カテゴリよりもワンストップショッピング効果から売場総面積のほうが適切な変数であるということになった）。そしてロサンゼルス郊外で所得水準の似通った特定の居住地域を選び、それを取り巻く半径２０マイル内のショッピングセンタについて出向回数を郵送法で調査し、逐次近似法でべき乗αを計算した。その結果、衣服で３．１９１、家具で２．７２３を得た。
【００２４】
ここで何が問題かというと、ハフは等質母集団を仮定し（事実意識的にそのような地域を選んでいる）、その結果少数サンプルで済ませている。このような手法はハフ以後も引き継がれている。しかしながら、現実の消費者は店舗選択においても極めて多様な価値観を持っている。例えば、大都市圏内にあり、スーパーという同業態の中で多様な店舗選択が可能な地域にある大型スーパーの足元徒歩圏の消費者でさえ、１ヶ月間に当該店に来店する回数は次の図５０に示すように幅広く分布し（この場合正規分布に近似している）、その来店回数は個人に固有な傾向があるのである。
【００２５】
図５０は、消費者の来店回数の分布状態の一例を示した図である。このような多様性を前提とすれば、トリップ確率とそのパラメータは分布平均に対応するものとなり、それらを計算するには大サンプル調査を広範な地域で行わなければならないのである。それはコスト的にほとんど不可能であるし、仮に行ったとしても他地域に適用できるという普遍性の保証はないのである。
【００２６】
確率を店選択消費確率と解釈する場合は、そのパラメータを別の方法で計算できる。すなわち特定店舗の来店客調査を使う方法である。消費者から見て、店選択消費確率が消費者と店舗との距離のα乗に反比例するなら、逆に店舗から見て、店舗を取り巻く各ゾーンからの来店確率も同じ関数形になる。店への来店確率は、スーパーのように日常的慣習的買い物行動ではこの調査は重複を避けるために適切な休日１日で行わなければならない。こうして当該店を取り巻く地域を店からの距離に沿ってゾーニングし、各ゾーンからの来店確率をＲｉｊ−αの形で回帰分析すると、非常に多くの場合に０．９以上という高い決定係数でべき乗αが求まる。
【００２７】
図５１は、距離のべき乗αと距離との関係を示した図で、図中、１４０は距離のべき乗αを表す特性曲線である。本例に示すように、ハフモデルが統計的な見方をすれば、現実に当てはまるという傍証になるし、べき乗αの推計値として使える可能性がある。しかし、パラメータαを求めるという観点からは、この方法にも問題がある。地域ゾーニングの方法はかなり恣意的にならざるを得ず、一般性を主張できないし、また既存店の存在によるバイアスを取り除くことも困難である。またひとつの店のデータが、店舗配置や空間密度の異なる他の地域でも当てはまるということを主張できる根拠がない。したがってこのように求めたべき乗αもどこまで普遍性があるか言うことができない。すなわち前者のハフのような発地調査にしろ、後者の着地調査にしろ従来の実証的手段には限界があるのである。
【００２８】
（３）上記（１）、（２）に示したような困難さは消費者店舗選択消費行動が複雑なシステムをなしているということから生じる。店舗側から見ればその商圏構造を示す店舗選択消費確率等高線は隣接する店舗のそれと重なりあっており、ひとつの店の要因の変化はその重なりを通して遠くにまで及ぶ。大都市圏でもＧＭＳや大型ＳＭの商圏距離は５〜７ｋｍ程度になるので、ひとつの店の商圏解析をするにも、その店を中央に置いて３０ｋｍ四方くらいの領域の相互作用を計算に入れなければならない。一つ一つの店を個別に取り上げることはできない。システムの全体は部分の和ではない。全体としてひとつなのである。
【００２９】
前述の式（１９）において、ｊ＝１，２，３，・・・，ｎとおいて、各理論売上Ｕｊに、解析領域の同業態の全店の現実売上Ｕｊ′を置き、こうしてｎ個の非線形確率方程式を解かねばならないのである。スーパーの競争モデルではこの店舗数ｎは１００を超えることも珍しくない。そしてこのとき、現実の売場面積や上記（２）で述べたいずれのパラメータαの計測値を用いても理論売上が現実売上に一致することはほとんどないのである。ハフ以降のその応用に当たっては、こうした視点が抜けていた。各店があたかも独立して存在しているように扱ってきたのである。つまり、ハフモデルが広域の消費者店舗選択行動あるいは店舗間相互作用の結果、各店が現在の売上になり、現在の空間商圏構造になる、というシステム実証性、予測性の検証がなされてこなかったのである。その理由はハフモデルが示す店舗間相互作用は、非線形であり、コンピュータシミュレーションという形でしか扱うことができないということがまず挙げられる。
【００３０】
上記コンピュータシミュレーション自体は１９６０年代から行われてきたが、８０年代に複雑系における構成的方法という研究方法が進む中で、新たな認識方法として認知されるようになった。そして１９９５年以降パーソナルコンピュータの急速な進歩で、膨大な計算量をこなせるようになったということと、電子地図がこれも急速に普及したということ、またこれらに伴って各種データベースの整備が進んできたこと、などがある。こうしたことを背景に複雑系ハフシミュレーションの実現の可能性がでてきたのである。しかしながら、そのためには、ハフモデルに既存の統計ファイルとデータベースファイルを接続し、シミュレーション化するためにファイル構成を工夫し、それにいくつかの制御パラメータを組み込む必要がある。
【００３１】
このように、現実の売上を計算によって実証し、新店の売上を高い精度で予測するには、複雑系シミュレーションという視点の転換が必要であり、かつ、多くの制御パラメータの導入が必要なのである。このハフモデルにおいて、現実をシミュレートするには、業態ないしサブ業態という概念を導入し、変数として顧客吸引力（個店吸引力）を導入した上、パラメータαの値を任意に指定できるようにし、更に売場面積底上げ係数、顧客吸引係数（個店吸引係数）、消費シェア、限界距離、消費確率等高線間隔、などの本質的に重要な概念と変数とパラメータを追加しなければならず、さらに、それらの概念と変数とパラメータに沿ったモジュール構成にしなければならない。またこのような非線形の膨大な計算は、従来のパーソナルコンピュータでは実行が困難だったのである。
【００３２】
【非特許文献１】
Ｄ．Ｌ．Ｈｕｆｆ“Ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｉｎｔｒａ−Ｕｒｂａｎ  Ｒｅｔａｉｌ  Ｔｒａｄｅ  Ａｒｅａｓ．”（ＬｏｓＡｎｇｅｌｅｓ；  Ｕｎｉｖ．  ｏｆ  Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ；  Ｒｅａｌ  Ｅｓｔａｔｅ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  Ｐｒｏｇｒａｍ，１９６２）
【非特許文献２】
Ｄ．Ｌ．Ｈｕｆｆ“Ｄｅｆｉｎｉｎｇ  ａｎｄ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ  ａ  Ｔｒａｄｉｎｇ  Ａｒｅａ”  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｍａｒｋｅｔｉｎｇ，  Ｖｏｌ．２８，  Ｊｕｌｙ  １９６４
【００３３】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、上述のごとき実情に鑑みてなされたものであり、ＧＩＳを利用して競争関係にある業態における各店舗の商圏を分析する際、特に店舗間において激しい競争がある場合に、新規店舗の売上予測や、商圏空間構造の予測の精度を向上させるとともに、高度なマーケティング分析を実現することができる商圏分析システム、方法、プログラム、及び記録媒体を提供すること、を目的としてなされたものである。
【００３４】
より具体的には、第１に、競争関係にある業態の各店舗の売上と商圏空間構造とを推計するために、消費者の店舗選択消費行動に関する確率モデルに対し新たな概念と変数を付加し、それらを用いてコンピュータを動作させ、現実のデータに合うまで繰り返し自動計算して実証的な検証を行うためのモジュール構成と、さらに、その検証処理後に新規出店投資に対する売上予測と、商圏空間構造の予測とを行うためのモジュール構成とを有する商圏分析システムを提供すること、をその目的とする。このためにハフモデルを、その確率を通して地域におけるすべての店が相互に連結した非線形確率連立方程式と見なし、現実の諸統計に接続できるように多くの制御パラメータを組み込んで複雑系拡張ハフモデルを構成した上で、シミュレーションによって全体の消費者行動を計算し、結果の現実妥当性を吟味し、モデルのパラメータを自動又は手動で変更しつつ、現象全体が満足のいく水準で説明されるまでこれを繰り返すという、複雑系における構成的手法を提供できるようにする。
【００３５】
また、第２に、地図として安価で完成度の高いラスタ地図を背景として用いることを可能とし、別途一定の地図領域に一致する解析平面を作成して、その中でシミュレーション、統計解析、その他任意のデータ解析を行い、それらを選択的に、かつ、一度に地図領域にレイヤできるようにすること、をその目的とする。
【００３６】
【課題を解決するための手段】
請求項１の発明は、地図データ上で商圏を設定し、該設定した商圏を分析するための商圏分析システムにおいて、任意の領域毎に住民に関する統計情報を格納した地域統計データベースと、予め準備した地図データ上で商圏分析の対象領域を指定する対象領域指定手段と、店舗それぞれの店舗名、売場面積、所在地を示す緯度経度、売上実績値のいずれか複数を少なくとも含む店舗情報を業態別に格納した店舗データベースと、前記対象領域指定手段により指定された対象領域に含まれる店舗それぞれに対し商圏空間構造と理論売上を推計するためのシミュレーション計算を行うことにより、所定の確率モデルのパラメータを、前記店舗データベースに格納された売上実績値に近づくように決定するシミュレーション手段とを有することを特徴としたものである。
【００３７】
請求項２の発明は、請求項１に記載の商圏分析システムにおいて、前記対象領域に含まれる店舗の中からシミュレーション対象とする店舗を指定する店舗指定手段を有し、前記シミュレーション手段は、該店舗指定手段により指定された店舗それぞれに対しシミュレーションを行うことにより、前記確率モデルのパラメータを、前記店舗データベースに格納された売上実績値に近づくように決定することを特徴としたものである。
【００３８】
請求項３の発明は、請求項１または２に記載の商圏分析システムにおいて、前記シミュレーション手段は、前記確率モデルを用いてシミュレーションした結果に基づいて算出された売上推計値と、前記店舗データベースに格納された売上実績値との差異が、該売上実績値に対し予め設定された許容範囲内に収まるまで繰り返しシミュレーションを行うことにより、前記確率モデルのパラメータを決定することを特徴としたものである。
【００３９】
請求項４の発明は、請求項１ないし３のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記確率モデルは、店舗において顧客を引きつける吸引力の大きさを表す顧客吸引力と、該顧客吸引力の大きさを調整するための顧客吸引係数と、店舗の売場面積を予め底上げするために業態別又は個店別に指定される底上げ係数と、店舗の顧客吸引力のべき乗βと、顧客居住地点から店舗までの距離のべき乗αと、前記対象領域に含まれるシミュレーション対象とする店舗から最も遠方に位置する顧客の居住地域までの距離を表す限界距離と、該限界距離内で顧客が選択し得る、業態別に選択可能な最大店舗数と、各業態の店舗が取引対象とする家計調査上の全消費カテゴリにおいて、１世帯当たり又は１人当たりの全対象カテゴリ消費額に対して、集団的消費者が１世帯平均又は１人平均として各業態の店舗で現実に消費し得る割合を表す消費シェアとのいずれか複数をパラメータとして定義され、前記顧客吸引力は、店舗の売場面積に対し、前記顧客吸引係数と底上げ係数とを乗じて算出されることを特徴としたものである。
【００４０】
請求項５の発明は、請求項１ないし４のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記確率モデルに含まれる確率関数の形式を、距離のべき乗型又は距離にかかる指数関数型のいずれかに指定する確率関数形式指定手段と、前記確率モデルの対象とする消費者主体を前記地域統計データベースに格納された統計情報に関する項目の中から任意に指定する消費者主体指定手段とを有することを特徴としたものである。
【００４１】
請求項６の発明は、請求項４または５に記載の商圏分析システムにおいて、前記確率モデルは、前記確率関数形式指定手段により距離にかかる指数関数型が指定された場合、前記距離のべき乗αの代わりに、顧客居住地点から各店舗までの距離にかかる係数δを設定できるようにしたことを特徴としたものである。
【００４２】
請求項７の発明は、請求項１ないし６のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、業態別及び／又は個店別の制御パラメータを格納した制御パラメータデータベースを有し、前記シミュレーション手段は、前記対象領域指定手段により指定された対象領域に含まれる店舗それぞれに対し、前記シミュレーション計算を前記制御パラメータデータベースに格納した業態別又は個店別の制御パラメータに基づいて行うことにより、前記確率モデルのパラメータを、前記店舗データベースに格納された売上実績値に近づくように決定することを特徴としたものである。
【００４３】
請求項８の発明は、請求項７に記載の商圏分析システムにおいて、前記制御パラメータデータベースに格納した制御パラメータは、個店別の場合、業態記号、底上げ係数、消費シェア、限界距離、顧客吸引力のべき乗β、距離のべき乗α又は距離にかかる係数δのいずれかを含み、業態別平均の場合、底上げ係数、消費シェア、限界距離、顧客吸引力のべき乗β、距離のべき乗α又は距離にかかる係数δのいずれかを含むことを特徴としたものである。
【００４４】
請求項９の発明は、請求項１ないし８のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記シミュレーション手段は、前記対象領域に含まれる店舗に対し、顧客吸引力のべき乗β、距離のべき乗α又は距離にかかる係数δと、限界距離、消費シェア、底上げ係数、最大店舗数とを予め指定し、該指定した顧客吸引力のべき乗β、距離のべき乗α又は距離にかかる係数δ、限界距離、消費シェア、底上げ係数、最大店舗数を前記確率モデルに設定するとともに、前記店舗それぞれに対し直前のシミュレーション結果に応じて顧客吸引係数及び顧客吸引力を修正しながら、繰り返しシミュレーションを行うことにより、該顧客吸引係数及び顧客吸引力を決定することを特徴としたものである。
【００４５】
請求項１０の発明は、請求項９に記載の商圏分析システムにおいて、前記シミュレーション手段は、さらに、１世帯当たり又は１人当たりの平均消費額を業態毎に予め指定し、該指定した平均消費額を前記確率モデルに設定することを特徴としたものである。
【００４６】
請求項１１の発明は、請求項１ないし１０のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記シミュレーション手段は、前記対象領域に含まれる店舗に対し、シミュレーション回数を指定し、該指定した回数のシミュレーションを実行した後に、該シミュレーション結果に基づいて算出された売上推計値と、前記店舗データベースに格納された売上実績値との差異が予め定めた閾値以上の場合、該差異を示した店舗を抽出し、該抽出した店舗に応じた顧客吸引力又は顧客吸引係数を前記シミュレーションが終了した時点で決定するとともに、限界距離を指定範囲内で変化させながら、さらに繰り返しシミュレーションを行うことにより、該限界距離を決定することを特徴としたものである。
【００４７】
請求項１２の発明は、請求項１ないし１１のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記シミュレーション手段は、前記対象領域に含まれる店舗に対し、シミュレーション回数を指定し、該指定した回数のシミュレーションを実行した後に、該シミュレーション結果に基づいて算出された売上推計値と、前記店舗データベースに格納された売上実績値との差異が予め定めた閾値以上の場合、該差異を示した店舗を抽出し、該抽出した店舗に応じた顧客吸引力又は顧客吸引係数を前記シミュレーションが終了した時点で決定するとともに、距離のべき乗α又は距離にかかる係数δを指定範囲内で変化させながら、さらに繰り返しシミュレーションを行うことにより、該距離のべき乗α又は距離にかかる係数δを決定することを特徴としたものである。
【００４８】
請求項１３の発明は、請求項１ないし１２のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記シミュレーション手段は、前記対象領域に含まれる店舗に対し、シミュレーション回数を指定し、該指定した回数のシミュレーションを実行した後に、該シミュレーション結果に基づいて算出された売上推計値と、前記店舗データベースに格納された売上実績値との差異が予め定めた閾値以上の場合、該差異を示した店舗を抽出し、該抽出した店舗に応じた顧客吸引力又は顧客吸引係数を前記シミュレーションが終了した時点で決定するとともに、消費シェアを指定範囲内で変化させながら、さらに繰り返しシミュレーションを行うことにより、該消費シェアを決定することを特徴としたものである。
【００４９】
請求項１４の発明は、請求項１ないし１３のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記シミュレーション手段は、前記対象領域に含まれる店舗に対し、顧客吸引力のべき乗β、距離のべき乗α又は距離にかかる係数δと、顧客吸引力、消費シェア、最大店舗数とを予め指定し、該指定した顧客吸引力のべき乗β、距離のべき乗α又は距離にかかる係数δ、顧客吸引力、消費シェア、最大店舗数を前記確率モデルに設定するとともに、前記店舗それぞれに対し直前のシミュレーション結果に応じて限界距離を指定範囲内で変化させながら、繰り返しシミュレーションを行うことにより、該限界距離を決定することを特徴としたものである。
【００５０】
請求項１５の発明は、請求項１ないし１４のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記シミュレーション手段は、前記対象領域に含まれる店舗に対し、顧客吸引力のべき乗βと、限界距離、顧客吸引力、消費シェア、最大店舗数とを予め指定し、該指定した顧客吸引力のべき乗β、限界距離、顧客吸引力、消費シェア、最大店舗数を前記確率モデルに設定するとともに、前記店舗それぞれに対し直前のシミュレーション結果に応じて距離のべき乗α又は距離にかかる係数δを指定範囲内で変化させながら、繰り返しシミュレーションを行うことにより、該距離のべき乗α又は距離にかかる係数δを決定することを特徴としたものである。
【００５１】
請求項１６の発明は、請求項１ないし１５のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記シミュレーション手段は、前記対象領域に含まれる店舗に対し、顧客吸引力のべき乗β、距離のべき乗α又は距離にかかる係数δと、顧客吸引力、限界距離、最大店舗数とを予め指定し、該指定した顧客吸引力のべき乗β、距離のべき乗α又は距離にかかる係数δ、顧客吸引力、限界距離、最大店舗数を前記確率モデルに設定するとともに、前記店舗それぞれに対し直前のシミュレーション結果に応じて消費シェアを指定範囲内で変化させながら、繰り返しシミュレーションを行うことにより、該消費シェアを決定することを特徴としたものである。
【００５２】
請求項１７の発明は、請求項１ないし１６のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記シミュレーション手段は、前記対象領域に含まれる店舗に対し、前記確率モデルを用いてシミュレーションした結果に基づき算出された売上推計値と、前記店舗データベースに格納された売上実績値との差異が、予め設定された最大値又は前記売上実績値に対して予め設定された最大相対誤差以下になるまで繰り返しシミュレーションを行うことにより、前記確率モデルのパラメータを決定することを特徴としたものである。
【００５３】
請求項１８の発明は、請求項１ないし１７のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記シミュレーション手段は、前記店舗データベースに業態別に格納された店舗情報に基づいて、売場面積、売場効率、取り扱い商品カテゴリ、販売形態、店舗設備、立地条件、立地地域の人口又は資本集中度のいずれか１又は複数を少なくとも含む観点から店舗を予め抽出し、該抽出した店舗を別業態として異なる業態ファイルに分類し、該分類した業態ファイル毎に前記確率モデルのパラメータを設定又は決定することを特徴としたものである。
【００５４】
請求項１９の発明は、請求項１ないし１８のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記シミュレーション手段は、前記対象領域に含まれる店舗に対する１回目のシミュレーション結果に基づいて算出される売上推計値と、前記店舗データベースに格納された売上実績値との差異が予め定めた閾値以上の場合、該差異を示した店舗を抽出し、該抽出した店舗を別業態として異なる業態ファイルに分類し、該分類した業態ファイル毎に前記確率モデルのパラメータを設定又は決定することを特徴としたものである。
【００５５】
請求項２０の発明は、請求項１８または１９に記載の商圏分析システムにおいて、前記シミュレーション手段は、前記対象領域に含まれる店舗に対してシミュレーションを実行する前に、前記店舗の売場面積又は単位面積あたりの売上の相対的大きさを基準に分類された業態ファイルにおいて、該業態ファイルに属する店舗の売場面積に対し、底上げ係数を予め乗じておくことを特徴としたものである。
【００５６】
請求項２１の発明は、請求項１ないし２０のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記シミュレーション手段は、前記対象領域に含まれる店舗に対する１回目のシミュレーション結果に基づいて算出される売上推計値と、前記店舗データベースに格納された売上実績値との差異が予め定めた閾値以上の場合、該差異を示した店舗を抽出し、該抽出した店舗の底上げ係数又は消費シェアを前記差異が閾値以下になるように予め設定することを特徴としたものである。
【００５７】
請求項２２の発明は、請求項１ないし２１のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記シミュレーション手段は、前記対象領域指定手段により指定された対象領域における新規店舗の売上予測を行う場合、前記対象領域に含まれる既存店舗それぞれに対しシミュレーションを行うことにより、前記確率モデルのパラメータを、前記店舗データベースに格納された売上実績値に近づくように決定した後に、前記売上予測を行う対象とする新規店舗の店舗名、売場面積、所在地を示す緯度経度の各データを設定するとともに、前記新規店舗において、該新規店舗と同じ業態に属する既存店舗の前記シミュレーション結果に基づき推定される顧客吸引力又は顧客吸引係数と、該既存店舗の前記決定したパラメータのうち顧客吸引力及び顧客吸引係数以外のパラメータとを前記確率モデルに設定し、該パラメータを設定した確率モデルを用いてシミュレーションを実行して新規店舗の売上予測を行うことを特徴としたものである。
【００５８】
請求項２３の発明は、請求項１ないし２２のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記シミュレーション手段は、前記対象領域に含まれる既存店舗又は新規店舗に対して実行されたシミュレーション結果に基づいて、該既存店舗又は新規店舗それぞれの売上推計または予測値、売上実績値、売上推計値と売上実績値との差異、顧客吸引係数、顧客吸引力、底上げ係数、消費シェア、顧客吸引力のべき乗β、限界距離、距離のべき乗α又は距離にかかる係数δ、距離の関数としての店舗選択消費確率帯別理論売上のいずれか複数を少なくとも含む解析結果一覧表を生成することを特徴としたものである。
【００５９】
請求項２４の発明は、請求項２３に記載の商圏分析システムにおいて、前記シミュレーション手段は、前記対象領域に含まれる既存店舗又は新規店舗に対して実行されたシミュレーション結果と、前記地域統計データベースに格納された統計情報とに基づいて、前記既存店舗又は新規店舗それぞれに対する家計調査上の消費カテゴリ別売上推計もしくは予測値、又は、任意に定義した消費カテゴリ別売上推計もしくは予測値を生成することを特徴としたものである。
【００６０】
請求項２５の発明は、請求項１ないし２４のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記シミュレーション手段は、前記対象領域に含まれる店舗それぞれに対するシミュレーションを同時に実行することを特徴としたものである。
【００６１】
請求項２６の発明は、請求項１ないし２５のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記シミュレーション手段は、ハフモデルに制御パラメータを加えて拡張し、個店の売上を被説明変数とする確率を含む連立非線形計算アルゴリズムにより、距離の関数としての店舗選択消費確率を求め、該求めた店舗選択消費確率に基づいて既存店舗又は新規店舗の理論売上を推計又は予測できるようにしたことを特徴としたものである。
【００６２】
請求項２７の発明は、請求項１ないし２６のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記対象領域指定手段により指定された対象領域に応じた統計情報及び店舗情報を前記地域統計データベースと店舗データベースそれぞれから読み込み、該読み込んだ統計情報及び店舗情報に基づいて、前記シミュレーション手段は、繰り返しシミュレーションを実行し、前記読み込んだ統計情報、店舗情報、及び前記実行されたシミュレーションの解析結果のうち、いずれか１又は複数を地図データ上に直接レイヤ表示できるように加工編集されたデータ群としての解析平面を作成する解析平面作成手段を有することを特徴としたものである。
【００６３】
請求項２８の発明は、請求項１ないし２７のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記地域統計データベースは、メッシュ毎及び／又は町丁字毎に住民に関する統計情報を格納するとともに、世帯における消費、購買の実態を調査した家計消費に関するデータを含む消費データファイルを格納して有し、前記解析平面作成手段は、前記地域統計データベースから統計情報を読み込む際に、該読み込む統計情報に応じた消費データを読み込み、該読み込んだ消費データを前記統計情報に組み合わせて編集し、該編集した統計情報に基づいて解析平面を作成することを特徴としたものである。
【００６４】
請求項２９の発明は、請求項１ないし２８のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記解析平面作成手段により作成された解析平面上で、前記地域統計データベースに格納された統計情報に関する解析と、前記店舗データベースに格納された店舗情報に関する解析とを行う解析手段を有し、前記統計情報、店舗情報、及び前記解析手段により解析された結果のいずれか１又は複数を、前記対象領域指定手段により指定された対象領域を有する地図データ上にレイヤ表示することを特徴としたものである。
【００６５】
請求項３０の発明は、請求項１ないし２９のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記シミュレーション手段は、前記解析平面作成手段により作成された解析平面上で、前記対象領域に含まれる既存店舗又は新規店舗に対して実行されたシミュレーション結果に基づいて、集団的消費者の店舗選択消費確率を距離の関数として店舗別に表示するための消費確率等高線を生成し、前記解析手段は、前記シミュレーション手段により生成された消費確率等高線を前記地図データ上にレイヤ表示し、該レイヤ表示した消費確率等高線に基づき前記既存店舗又は新規店舗の商圏構造に関する解析を行うことを特徴としたものである。
【００６６】
請求項３１の発明は、請求項３０に記載の商圏分析システムにおいて、前記シミュレーション手段は、前記シミュレーション結果に基づいて消費確率等高線を生成する際に、消費確率等高線の確率の値と間隔とを業態に応じて任意に指定できるようにしたことを特徴としたものである。
【００６７】
請求項３２の発明は、請求項３０または３１に記載の商圏分析システムにおいて、前記解析手段は、前記消費確率等高線を消費確率別に色分け表示できるようにしたことを特徴としたものである。
【００６８】
請求項３３の発明は、請求項２９ないし３２のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記解析手段は、地図データ上のメッシュ内に所望の統計情報を表示し、該表示した統計情報を任意の階層区分別に色分け表示できるようにしたことを特徴としたものである。
【００６９】
請求項３４の発明は、請求項１ないし３３のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記対象領域指定手段により指定された対象領域を有する地図データ上でユーザにより定義された任意のポリゴン領域を生成するポリゴン領域生成手段と、該生成されたポリゴン領域に応じた統計情報、店舗情報を含む属性情報を格納したポリゴンデータベースとを有し、前記解析手段は、前記解析平面作成手段により作成された解析平面上で、前記ポリゴンデータベースに格納された属性情報に関する解析を行い、その解析結果を前記地図データ上にレイヤ表示することを特徴としたものである。
【００７０】
請求項３５の発明は、請求項１ないし３４のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記地図データは、ラスタ形式またはベクタ形式であることを特徴としたものである。
【００７１】
請求項３６の発明は、請求項１ないし３５のいずれか１に記載の商圏分析システムにおいて、前記地図データ上で分割された領域に応じた統計情報及び／又は店舗情報の解析結果を当該地図データの全域又は一部地域に渡って表示し、前記解析結果が表示された地図データにおける所望の部分を拡大表示する際に、該地図データとは別枠の部分図として、前記解析結果とともに任意の大きさで拡大表示し、かつ、前記部分図上で各種統計計算を実行できるようにしたことを特徴としたものである。
【００７２】
請求項３７の発明は、地図データ上で商圏を設定し、該設定した商圏を分析するための商圏分析システムにおいて、地図データを格納した地図データベースと、任意の領域毎に住民に関する統計情報を格納した地域統計データベースと、前記地図データベースに格納された地図データの中から所望の地図データを選択し、該選択した地図データ上で商圏分析の対象領域を指定する対象領域指定手段と、店舗それぞれの店舗名、売場面積、所在地を示す緯度経度、売上実績値のいずれか複数を少なくとも含む店舗情報を業態別に格納した店舗データベースと、前記対象領域指定手段により指定された対象領域に含まれる店舗それぞれに対し商圏空間構造と理論売上を推計するためのシミュレーション計算を行うことにより、所定の確率モデルのパラメータを、前記店舗データベースに格納された売上実績値に近づくように決定するシミュレーション手段とを有することを特徴としたものである。
【００７３】
請求項３８の発明は、地図データ上で商圏を設定し、該設定した商圏を分析するための商圏分析方法において、任意の領域毎に住民に関する統計情報を格納した地域統計データベースと、店舗それぞれの店舗名、売場面積、所在地を示す緯度経度、売上実績値のいずれか複数を少なくとも含む店舗情報を業態別に格納した店舗データベースとを予め準備し、予め準備した地図データ上で商圏分析の対象領域を指定する対象領域指定ステップと、該指定された対象領域に含まれる店舗それぞれに対し商圏空間構造と理論売上を推計するためのシミュレーション計算を行うことにより、所定の確率モデルのパラメータを、前記店舗データベースに格納された売上実績値に近づくように決定するシミュレーションステップとを有することを特徴としたものである。
【００７４】
請求項３９の発明は、請求項３８に記載の商圏分析方法において、前記対象領域に含まれる店舗の中からシミュレーション対象とする店舗を指定し、該指定された店舗それぞれに対しシミュレーションを行うことにより、前記確率モデルのパラメータを、前記店舗データベースに格納された売上実績値に近づくように決定することを特徴としたものである。
【００７５】
請求項４０の発明は、請求項３８または３９に記載の商圏分析方法において、前記確率モデルを用いてシミュレーションした結果に基づいて算出された売上推計値と、前記店舗データベースに格納された売上実績値との差異が、該売上実績値に対し予め設定された許容範囲内に収まるまで繰り返しシミュレーションを行うことにより、前記確率モデルのパラメータを決定することを特徴としたものである。
【００７６】
請求項４１の発明は、請求項３８ないし４０のいずれか１に記載の商圏分析方法において、前記確率モデルは、店舗において顧客を引きつける吸引力の大きさを表す顧客吸引力と、該顧客吸引力の大きさを調整するための顧客吸引係数と、店舗の売場面積を予め底上げするために業態別又は個店別に指定される底上げ係数と、店舗の顧客吸引力のべき乗βと、顧客居住地点から店舗までの距離のべき乗αと、前記対象領域に含まれるシミュレーション対象とする店舗から最も遠方に位置する顧客の居住地域までの距離を表す限界距離と、該限界距離内で顧客が選択し得る、業態別に選択可能な最大店舗数と、各業態の店舗が取引対象とする家計調査上の全消費カテゴリにおいて、１世帯当たり又は１人当たりの全対象カテゴリ消費額に対して、集団的消費者が１世帯平均又は１人平均として各業態の店舗で現実に消費し得る割合を表す消費シェアとのいずれか複数をパラメータとして定義され、前記顧客吸引力は、店舗の売場面積に対し、前記顧客吸引係数と底上げ係数とを乗じて算出されることを特徴としたものである。
【００７７】
請求項４２の発明は、請求項３８ないし４１のいずれか１に記載の商圏分析方法において、前記確率モデルに含まれる確率関数の形式を、距離のべき乗型又は距離にかかる指数関数型のいずれかに指定する確率関数形式指定ステップと、前記確率モデルの対象とする消費者主体を前記地域統計データベースに格納された統計情報に関する項目の中から任意に指定する消費者主体指定ステップとを有することを特徴としたものである。
【００７８】
請求項４３の発明は、請求項４１または４２に記載の商圏分析方法において、前記確率モデルは、前記確率関数形式指定ステップにて距離にかかる指数関数型が指定された場合、前記距離のべき乗αの代わりに、顧客居住地点から各店舗までの距離にかかる係数δを設定できるようにしたことを特徴としたものである。
【００７９】
請求項４４の発明は、請求項３８ないし４３のいずれか１に記載の商圏分析方法において、業態別及び／又は個店別の制御パラメータを格納した制御パラメータデータベースを予め準備し、前記対象領域に含まれる店舗それぞれに対し、前記シミュレーション計算を前記制御パラメータデータベースに格納した業態別又は個店別の制御パラメータに基づいて行うことにより、前記確率モデルのパラメータを、前記店舗データベースに格納された売上実績値に近づくように決定することを特徴としたものである。
【００８０】
請求項４５の発明は、請求項４４に記載の商圏分析方法において、前記制御パラメータデータベースに格納した制御パラメータは、個店別の場合、業態記号、底上げ係数、消費シェア、限界距離、顧客吸引力のべき乗β、距離のべき乗α又は距離にかかる係数δのいずれかを含み、業態別平均の場合、底上げ係数、消費シェア、限界距離、顧客吸引力のべき乗β、距離のべき乗α又は距離にかかる係数δのいずれかを含むことを特徴としたものである。
【００８１】
請求項４６の発明は、請求項３８ないし４５のいずれか１に記載の商圏分析方法において、前記対象領域に含まれる店舗に対し、顧客吸引力のべき乗β、距離のべき乗α又は距離にかかる係数δと、限界距離、消費シェア、底上げ係数、最大店舗数とを予め指定し、該指定した顧客吸引力のべき乗β、距離のべき乗α又は距離にかかる係数δ、限界距離、消費シェア、底上げ係数、最大店舗数を前記確率モデルに設定するとともに、前記店舗それぞれに対し直前のシミュレーション結果に応じて顧客吸引係数及び顧客吸引力を修正しながら、繰り返しシミュレーションを行うことにより、該顧客吸引係数及び顧客吸引力を決定することを特徴としたものである。
【００８２】
請求項４７の発明は、請求項４６に記載の商圏分析方法において、さらに、１世帯当たり又は１人当たりの平均消費額を業態毎に予め指定し、該指定した平均消費額を前記確率モデルに設定することを特徴としたものである。
【００８３】
請求項４８の発明は、請求項３８ないし４７のいずれか１に記載の商圏分析方法において、前記対象領域に含まれる店舗に対し、シミュレーション回数を指定し、該指定した回数のシミュレーションを実行した後に、該シミュレーション結果に基づいて算出された売上推計値と、前記店舗データベースに格納された売上実績値との差異が予め定めた閾値以上の場合、該差異を示した店舗を抽出し、該抽出した店舗に応じた顧客吸引力又は顧客吸引係数を前記シミュレーションが終了した時点で決定するとともに、限界距離を指定範囲内で変化させながら、さらに繰り返しシミュレーションを行うことにより、該限界距離を決定することを特徴としたものである。
【００８４】
請求項４９の発明は、請求項３８ないし４８のいずれか１に記載の商圏分析方法において、前記対象領域に含まれる店舗に対し、シミュレーション回数を指定し、該指定した回数のシミュレーションを実行した後に、該シミュレーション結果に基づいて算出された売上推計値と、前記店舗データベースに格納された売上実績値との差異が予め定めた閾値以上の場合、該差異を示した店舗を抽出し、該抽出した店舗に応じた顧客吸引力又は顧客吸引係数を前記シミュレーションが終了した時点で決定するとともに、距離のべき乗α又は距離にかかる係数δを指定範囲内で変化させながら、さらに繰り返しシミュレーションを行うことにより、該距離のべき乗α又は距離にかかる係数δを決定することを特徴としたものである。
【００８５】
請求項５０の発明は、請求項３８ないし４９のいずれか１に記載の商圏分析方法において、前記対象領域に含まれる店舗に対し、シミュレーション回数を指定し、該指定した回数のシミュレーションを実行した後に、該シミュレーション結果に基づいて算出された売上推計値と、前記店舗データベースに格納された売上実績値との差異が予め定めた閾値以上の場合、該差異を示した店舗を抽出し、該抽出した店舗に応じた顧客吸引力又は顧客吸引係数を前記シミュレーションが終了した時点で決定するとともに、消費シェアを指定範囲内で変化させながら、さらに繰り返しシミュレーションを行うことにより、該消費シェアを決定することを特徴としたものである。
【００８６】
請求項５１の発明は、請求項３８ないし５０のいずれか１に記載の商圏分析方法において、前記対象領域に含まれる店舗に対し、顧客吸引力のべき乗β、距離のべき乗α又は距離にかかる係数δと、顧客吸引力、消費シェア、最大店舗数とを予め指定し、該指定した顧客吸引力のべき乗β、距離のべき乗α又は距離にかかる係数δ、顧客吸引力、消費シェア、最大店舗数を前記確率モデルに設定するとともに、前記店舗それぞれに対し直前のシミュレーション結果に応じて限界距離を指定範囲内で変化させながら、繰り返しシミュレーションを行うことにより、該限界距離を決定することを特徴としたものである。
【００８７】
請求項５２の発明は、請求項３８ないし５１のいずれか１に記載の商圏分析方法において、前記対象領域に含まれる店舗に対し、顧客吸引力のべき乗βと、限界距離、顧客吸引力、消費シェア、最大店舗数とを予め指定し、該指定した顧客吸引力のべき乗β、限界距離、顧客吸引力、消費シェア、最大店舗数を前記確率モデルに設定するとともに、前記店舗それぞれに対し直前のシミュレーション結果に応じて距離のべき乗α又は距離にかかる係数δを指定範囲内で変化させながら、繰り返しシミュレーションを行うことにより、該距離のべき乗α又は距離にかかる係数δを決定することを特徴としたものである。
【００８８】
請求項５３の発明は、請求項３８ないし５２のいずれか１に記載の商圏分析方法において、前記対象領域に含まれる店舗に対し、顧客吸引力のべき乗β、距離のべき乗α又は距離にかかる係数δと、顧客吸引力、限界距離、最大店舗数とを予め指定し、該指定した顧客吸引力のべき乗β、距離のべき乗α又は距離にかかる係数δ、顧客吸引力、限界距離、最大店舗数を前記確率モデルに設定するとともに、前記店舗それぞれに対し直前のシミュレーション結果に応じて消費シェアを指定範囲内で変化させながら、繰り返しシミュレーションを行うことにより、該消費シェアを決定することを特徴としたものである。
【００８９】
請求項５４の発明は、請求項３８ないし５３のいずれか１に記載の商圏分析方法において、前記対象領域に含まれる店舗に対し、前記確率モデルを用いてシミュレーションした結果に基づき算出された売上推計値と、前記店舗データベースに格納された売上実績値との差異が、予め設定された最大値又は前記売上実績値に対して予め設定された最大相対誤差以下になるまで繰り返しシミュレーションを行うことにより、前記確率モデルのパラメータを決定することを特徴としたものである。
【００９０】
請求項５５の発明は、請求項３８ないし５４のいずれか１に記載の商圏分析方法において、前記店舗データベースに業態別に格納された店舗情報に基づいて、売場面積、売場効率、取り扱い商品カテゴリ、販売形態、店舗設備、立地条件、立地地域の人口又は資本集中度のいずれか１又は複数を少なくとも含む観点から店舗を予め抽出し、該抽出した店舗を別業態として異なる業態ファイルに分類し、該分類した業態ファイル毎に前記確率モデルのパラメータを設定又は決定することを特徴としたものである。
【００９１】
請求項５６の発明は、請求項３８ないし５５のいずれか１に記載の商圏分析方法において、前記対象領域に含まれる店舗に対する１回目のシミュレーション結果に基づいて算出される売上推計値と、前記店舗データベースに格納された売上実績値との差異が予め定めた閾値以上の場合、該差異を示した店舗を抽出し、該抽出した店舗を別業態として異なる業態ファイルに分類し、該分類した業態ファイル毎に前記確率モデルのパラメータを設定又は決定することを特徴としたものである。
【００９２】
請求項５７の発明は、請求項５５または５６に記載の商圏分析方法において、前記対象領域に含まれる店舗に対してシミュレーションを実行する前に、前記店舗の売場面積又は単位面積あたりの売上の相対的大きさを基準に分類された業態ファイルにおいて、該業態ファイルに属する店舗の売場面積に対し、底上げ係数を予め乗じておくことを特徴としたものである。
【００９３】
請求項５８の発明は、請求項３８ないし５７のいずれか１に記載の商圏分析方法において、前記対象領域に含まれる店舗に対する１回目のシミュレーション結果に基づいて算出される売上推計値と、前記店舗データベースに格納された売上実績値との差異が予め定めた閾値以上の場合、該差異を示した店舗を抽出し、該抽出した店舗の底上げ係数又は消費シェアを前記差異が閾値以下になるように予め設定することを特徴としたものである。
【００９４】
請求項５９の発明は、請求項３８ないし５８のいずれか１に記載の商圏分析方法において、前記対象領域における新規店舗の売上予測を行う場合、該対象領域に含まれる既存店舗それぞれに対しシミュレーションを行うことにより、前記確率モデルのパラメータを、前記店舗データベースに格納された売上実績値に近づくように決定した後に、前記売上予測を行う対象とする新規店舗の店舗名、売場面積、所在地を示す緯度経度の各データを設定するとともに、前記新規店舗において、該新規店舗と同じ業態に属する既存店舗の前記シミュレーション結果に基づき推定される顧客吸引力又は顧客吸引係数と、該既存店舗の前記決定したパラメータのうち顧客吸引力及び顧客吸引係数以外のパラメータとを前記確率モデルに設定し、該パラメータを設定した確率モデルを用いてシミュレーションを実行して新規店舗の売上予測を行うことを特徴としたものである。
【００９５】
請求項６０の発明は、請求項３８ないし５９のいずれか１に記載の商圏分析方法において、前記対象領域に含まれる既存店舗又は新規店舗に対して実行されたシミュレーション結果に基づいて、該既存店舗又は新規店舗それぞれの売上推計または予測値、売上実績値、売上推計値と売上実績値との差異、顧客吸引係数、顧客吸引力、底上げ係数、消費シェア、顧客吸引力のべき乗β、限界距離、距離のべき乗α又は距離にかかる係数δ、距離の関数としての店舗選択消費確率帯別理論売上のいずれか複数を少なくとも含む解析結果一覧表を生成することを特徴としたものである。
【００９６】
請求項６１の発明は、請求項６０に記載の商圏分析方法において、前記対象領域に含まれる既存店舗又は新規店舗に対して実行されたシミュレーション結果と、前記地域統計データベースに格納された統計情報とに基づいて、前記既存店舗又は新規店舗それぞれに対する家計調査上の消費カテゴリ別売上推計もしくは予測値、又は、任意に定義した消費カテゴリ別売上推計もしくは予測値を生成することを特徴としたものである。
【００９７】
請求項６２の発明は、請求項３８ないし６１のいずれか１に記載の商圏分析方法において、前記対象領域に含まれる店舗それぞれに対するシミュレーションを同時に実行することを特徴としたものである。
【００９８】
請求項６３の発明は、請求項３８ないし６２のいずれか１に記載の商圏分析方法において、ハフモデルに制御パラメータを加えて拡張し、個店の売上を被説明変数とする確率を含む連立非線形計算アルゴリズムにより、距離の関数としての店舗選択消費確率を求め、該求めた店舗選択消費確率に基づいて既存店舗又は新規店舗の理論売上を推計又は予測できるようにしたことを特徴としたものである。
【００９９】
請求項６４の発明は、請求項３８ないし６３のいずれか１に記載の商圏分析方法において、前記対象領域に応じた統計情報及び店舗情報を前記地域統計データベースと店舗データベースそれぞれから読み込み、該読み込んだ統計情報及び店舗情報に基づいて、繰り返しシミュレーションを実行し、前記読み込んだ統計情報、店舗情報、及び前記実行されたシミュレーションの解析結果のうち、いずれか１又は複数を地図データ上に直接レイヤ表示できるように加工編集されたデータ群としての解析平面を作成することを特徴としたものである。
【０１００】
請求項６５の発明は、請求項３８ないし６４のいずれか１に記載の商圏分析方法において、前記地域統計データベースは、メッシュ毎及び／又は町丁字毎に住民に関する統計情報を格納するとともに、世帯における消費、購買の実態を調査した家計消費に関するデータを含む消費データファイルを格納して有し、前記地域統計データベースから統計情報を読み込む際に、該読み込む統計情報に応じた消費データを読み込み、該読み込んだ消費データを前記統計情報に組み合わせて編集し、該編集した統計情報に基づいて解析平面を作成することを特徴としたものである。
【０１０１】
請求項６６の発明は、請求項３８ないし６５のいずれか１に記載の商圏分析方法において、前記解析平面上で、前記地域統計データベースに格納された統計情報に関する解析と、前記店舗データベースに格納された店舗情報に関する解析とを実行し、前記統計情報、店舗情報、及び前記解析実行された結果のいずれか１又は複数を、前記地図データ上にレイヤ表示することを特徴としたものである。
【０１０２】
請求項６７の発明は、請求項３８ないし６６のいずれか１に記載の商圏分析方法において、前記解析平面上で、前記対象領域に含まれる既存店舗又は新規店舗に対して実行されたシミュレーション結果に基づいて、集団的消費者の店舗選択消費確率を距離の関数として店舗別に表示するための消費確率等高線を生成し、該生成された消費確率等高線を前記地図データ上にレイヤ表示し、該レイヤ表示した消費確率等高線に基づき前記既存店舗又は新規店舗の商圏構造に関する解析を行うことを特徴としたものである。
【０１０３】
請求項６８の発明は、請求項６６または６７に記載の商圏分析方法において、前記シミュレーション結果に基づいて消費確率等高線を生成する際に、消費確率等高線の確率の値と間隔とを業態に応じて任意に指定できるようにしたことを特徴としたものである。
【０１０４】
請求項６９の発明は、請求項６７または６８に記載の商圏分析方法において、前記消費確率等高線を消費確率別に色分けして表示できるようにしたことを特徴としたものである。
【０１０５】
請求項７０の発明は、請求項６６ないし６９のいずれか１に記載の商圏分析方法において、地図データ上のメッシュ内に所望の統計情報を表示し、該表示した統計情報を任意の階層区分別に色分け表示できるようにしたことを特徴としたものである。
【０１０６】
請求項７１の発明は、請求項３８ないし７０のいずれか１に記載の商圏分析方法において、前記対象領域を有する地図データ上でユーザにより定義された任意のポリゴン領域に応じた統計情報、店舗情報を含む属性情報をポリゴンデータベースに格納して有し、前記解析平面上で、前記ポリゴンデータベースに格納された属性情報に関する解析を行い、その解析結果を前記地図データ上にレイヤ表示することを特徴としたものである。
【０１０７】
請求項７２の発明は、請求項３８ないし７１のいずれか１に記載の商圏分析方法において、前記地図データは、ラスタ形式またはベクタ形式であることを特徴としたものである。
【０１０８】
請求項７３の発明は、請求項３８ないし７２のいずれか１に記載の商圏分析方法において、前記地図データ上で分割された領域に応じた統計情報及び／又は店舗情報の解析結果を当該地図データの全域又は一部地域に渡って表示し、前記解析結果が表示された地図データにおける所望の部分を拡大表示する際に、該地図データとは別枠の部分図として、前記解析結果とともに任意の大きさで拡大表示し、かつ、前記部分図上で各種統計計算を実行できるようにしたことを特徴としたものである。
【０１０９】
請求項７４の発明は、地図データ上で商圏を設定し、該設定した商圏を分析するための商圏分析方法において、地図データを格納した地図データベースと、任意の領域毎に住民に関する統計情報を格納した地域統計データベースと、店舗それぞれの店舗名、売場面積、所在地を示す緯度経度、売上実績値のいずれか複数を少なくとも含む店舗情報を業態別に格納した店舗データベースとを予め準備し、前記地図データベースに格納された地図データの中から所望の地図データを選択し、該選択した地図データ上で商圏分析の対象領域を指定する対象領域指定ステップと、該指定された対象領域に含まれる店舗それぞれに対し商圏空間構造と理論売上を推計するためのシミュレーション計算を行うことにより、所定の確率モデルのパラメータを、前記店舗データベースに格納された売上実績値に近づくように決定するシミュレーションステップとを有することを特徴としたものである。
【０１１０】
請求項７５の発明は、請求項１ないし３７のいずれか１に記載の商圏分析システムとしての機能をコンピュータに実行させるための、もしくは、請求項３８ないし７４のいずれか１に記載の商圏分析方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【０１１１】
請求項７６の発明は、請求項７５に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【０１１２】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明の一実施形態である商圏分析システムの構成例を説明するための図で、図中、１はパーソナルコンピュータ（ＰＣ）、１０は商圏分析システムで、該商圏分析システム１０は、ＤＢ編集部１１、シミュレーション部１２、表示・解析部１３とを有し、これら各部は、データファイルの作成と、受け渡しを通じて相互に連携されている。また、商圏分析システム１０は、データベースとして、国勢調査メッシュ統計や町丁字統計等の地域統計情報１４ａ及び世帯における消費購買の実態を調査した家計消費調査データ等のリンクデータ１４ｂを格納した地域統計ＤＢ１４、業種業態に応じた店舗情報１５ａを格納した店舗ＤＢ１５、ユーザが定義したポリゴン領域の属性情報１６ａを格納したユーザポリゴンＤＢ１６、ラスタ形式またはベクタ形式の地図データ１７ａを予め格納した地図ＤＢ１７を有している。この地図ＤＢ１７を本システム構成に含まないようにしてもよく、この場合、ラスタ形式またはベクタ形式の任意の地図データを予め必要枚数準備してＰＣ１の任意のフォルダに格納しておく。この商圏分析システム１０は、ＰＣ１が有する内部又は外部の記憶装置にインストールされ、該ＰＣ１により実行される。ユーザは、商圏分析を行う際に、地図ＤＢ１７から所望の地図データを適宜選択して利用することができる。また、ＰＣ１は、サーバ装置等であってもよく、商圏分析システム１０を実施する形態に応じた形態であればよい。また、上記各種ＤＢは必要に応じて適宜組み合わせて本システムを構成することが可能である。
【０１１３】
上記ＤＢ編集部１１は、商圏分析の対象領域（以下、解析領域という）定義，各種ＤＢ読み込み，解析平面作成用入力インタフェイス（Ｉ／Ｆ）の機能を提供するための解析領域定義モジュール１１ａ、ＤＢ読み込み編集，解析平面ファイル作成の機能を提供するための解析平面ファイル作成モジュール１１ｂを有し、シミュレーション部１２は、シミュレーション計算用入力Ｉ／Ｆの機能を提供するための入力Ｉ／Ｆモジュール１２ａ、解析平面ファイル読み込み，既存店舗のシミュレーション計算実行，既存店舗の消費確率等高線計算，数値表結果書き出し，解析平面描画用ファイル書き出し（既存店舗、新規店舗とも）の機能を提供するためのシミュレーション計算実行モジュール１２ｂ、新店売上予測，新店の消費確率等高線計算用Ｉ／Ｆの機能を提供するための新店売上予測モジュール１２ｃを有し、表示・解析部１３は、ソフトウェア起動及び描画・解析用ファイル読み込みの機能を提供する起動モジュール１３ａ、描画面における解析条件指示，同解析実行，同結果画面表示操作の機能を提供するための表示・解析モジュール１３ｂ、印刷及びＣＳＶファイル等への出力機能を提供するため出力モジュール１３ｃを有する。
【０１１４】
本実施形態において取り扱う地図以外のファイル形式は、例えば、ＣＳＶ形式、ＴＸＴ形式のいずれも扱える。ここで、地域統計ＤＢ１４に格納しておく統計情報は、ＤＢ編集部１１で予め解析領域内のデータだけ、読み込んで編集しておくので、表示・解析部１３における解析動作をきわめて俊敏に実行することができる。また、ＤＢ編集部１１、シミュレーション部１２、表示・解析部１３における各モジュール構成は、上記構成に限定されず、商圏分析システム１０としての機能が実行できれば、どのようなモジュール構成でもよい。
【０１１５】
ここで、地域統計ＤＢ１４には、例えば、国勢調査町丁字統計、国勢調査メッシュ統計（例えば５００ｍメッシュ、１ｋｍメッシュ等）、事業所統計メッシュデータ、工業統計メッシュデータ、商業統計メッシュデータ等があり、店舗ＤＢ１５には、様々なものがあるが、例えば、スーパーマーケット名鑑全国版ＣＤＲＯＭ版（（株）商業界）、ＮＴＴ業種別タウンページデータ（住所―緯度経度変換が必要）、ユーザ所有の顧客ＤＢや店舗ＤＢなど（位置緯度経度付）があり、このようにシミュレーション部１２で用いる店舗ＤＢ１５は、目的に応じて様々な業種業態の店舗データを用いることが可能である。このデータ項目には店舗名、売場面積の大きさ、売上高、位置を示す緯度経度を必要とするが、このうち売上高はすべての店舗について存在する必要はなく、ある程度の店舗についてわかっていればシミュレーションすることが可能である。また、上記地域統計情報にリンクするリンクデータ１４ｂには、例えば、家計調査年報ＦＤ版、単身世帯収支調査年報（印刷物なのでスキャニングする必要あり）、全国消費実態調査報告ＣＤＲＯＭ版等がある。また、背景に利用するラスタ地図は、ユーザの好みによって任意に選択することが可能であるが、基本的には、例えば、インクリメントＰ社の最新版ＭＡＰＤＫ全国編、または東日本編、または西日本編等を使用する。これは１台のＰＣごとにひとつ必要で、同一社内等に配布する限りでのみ部分プリント許諾がついている。
【０１１６】
ＤＢ編集部１１は、メッシュ統計データまたは町丁字統計データを地域統計ＤＢ１４から読み込む際、予め定義した解析領域の範囲のデータを読み込み、また家計調査データ等のリンクファイルを読み込み編集計算し、解析平面を作成し、また予め切り取っておいたラスタ地図（各縮尺複数枚）の上に、上記解析平面をレイヤするファイルを作成する。
【０１１７】
シミュレーション部１２は、上記ＤＢ編集部１１が作成した解析平面のなかで、各種業種業態に応じた店舗ＤＢ１５から店舗情報を読み込み、現実を説明できるようにするために、またそのようにすることによって予測精度を向上させるために、本発明においては、後述するごとくの概念と変数を導入してシミュレーションを実行する。その結果は、表示・解析部１３を用いて、背景図としてのラスタ地図上にレイヤ描画され、自在に地理情報等の演算解析操作され、ＰＣ１の画面上に表現される。
【０１１８】
表示・解析部１３は、ＤＢ編集部１１において作成した、ラスタ地図にレイヤするための解析平面の中で、自在に地理情報等の演算解析操作し、その結果をＰＣ１の画面上に表示する。同時にシミュレーション部１２が計算した店舗別消費確率等高線も分析表示することができる。この表示・解析部１３は、ＤＢ編集部１１またはシミュレーション部１２による計算を、商圏分析システム１０の提供者側で予め実行しておけば、解析平面上で表示・解析する独立のソフトウェアとして、ユーザ側において利用可能である。この場合、国のメッシュ統計データまたは町丁字統計データはその時点で利用可能なものに限定されるが、店舗データと、顧客ＤＢと、ユーザが定義したポリゴンデータに関しては、常に最新のものをＰＣ１の画面上でインポートして利用することができる。
【０１１９】
本発明において、上記解析平面は、ベクタ型データとして定義されるが、それ自体を生成するために、他の地図エンジンまたは開発キットはまったく使用していない。背景地図はラスタ地図であり、解析領域が比較的狭い場合は、ユーザの好みの電子地図から、例えばＢＭＰファイルとして切り取って使用してもよい。ユーザが、多くの領域に渡って解析する場合は、所定の地図ＤＢ（例えばインクリメントＰ社のＭＡＰＤＫ等）から解析領域に相当する地図データを随時ＢＭＰファイルとして切り取って使用する。商圏分析システム１０は、そのための地図データ切り取り機能と、任意地点の緯度経度を示す機能とを有している。この際、一つの解析領域が広域になるときは、上記所定の地図ＤＢとそのラスタエンジンを使用し、最大領域だけ（個々の最大領域は、分析目的と見た目上から判断するが実用上１００ｋｍ四方が限界）ＤＢ編集部１１にインプットとして入力しておく。
【０１２０】
また、表示・解析部１３は、エリアマーケティング問題の観点から、例えば、記述統計、指標統計、特化係数などの地理情報分析を行い、また各種ユーザ店舗データを展開し、店舗―メッシュ関連分析を行い、またポリゴン生成機能を用いてゾーン分析を行い、これらからマーチャンダイジング政策、販売政策、あるいは都市計画などを市場適合的に立案することができる。一般に、デモグラフィック要因（例えば、年齢、性別、家族構成、所得、資産状況、職業産業等）で購入する商品が異なる傾向が強いから、市場の特性をメッシュまたは町丁字統計を用いて地図上で分析表示し、その市場特性に見合った商品、サービスを販売することで政策の市場適合性は飛躍的に高まる。また商品はライフサイクルにしたがって、市場導入期、成長期、飽和期、と段階的に市場に浸透していくが、浸透の度合いは地域の特性によって異なる。メッシュまたは町丁字単位で商品の市場浸透率を把握すれば、より適切な地域販売政策を立てられる。
【０１２１】
また、ＧＩＳマーケティング分析の別の方法では、地域・ゾーンタイプで市場を細分化してもよい。まず、国勢調査の項目から適切なものを選んで、メッシュ地域分類を行い、いくつかの大分類地域と、それより多い小分類ゾーンにタイプ分けする。次に各種識別店舗データを展開して、より性格付けのはっきりしたゾーニングを行う。次に各地域・ゾーンタイプに関し、過去にどのような商品やサ−ビスを購入したかに関する調査データがあると仮定した場合に、それを識別指標として地域・ゾーンタイプを、浸透度とその可能性とから指数化することができる。企業等が顧客のプロフィールから、どのようなタイプの地域・ゾーンで、浸透率が高く、どのタイプで低いかが明らかになれば、今後の目標となる地域・ゾーンが見えてくる。
【０１２２】
また、表示・解析部１３は、立地問題の観点から、「弱い競争的立地問題」を解決することができる。これは、すなわち施設の利用があまり競争的でなく、利用者は近隣のものを利用する傾向が強い施設の立地問題（例えば、ファストフード，コンビニ，銀行や損保会社の支店やディスペンサの配置問題、公共的なものでは病院，救急医療センタ，郵便局，郵便ポスト，学校，図書館，公民館などのコミュニティセンタ，警察署，交番，消防署，役所の支所，出張所などの配置問題）を速やかに解決することができる。このような立地問題は、単純に立地候補点の点バッファ（円形）内、またはボロノイ分割（施設間の中間線で市場分割する方法）等における、需要者数（または額）が条件を満たしているか否かで解決される場合が多い。
【０１２３】
本発明におけるシミュレーション部１２は、従来型の確率モデルによる現実説明プロセスを欠く売上予測計算の欠点を大幅に修正し、広範囲に渡って施設間に激しい競争がある「強い競争的立地問題」を解決することを目的としている。
【０１２４】
ここで、商圏分析システム１０の取り得るシステム構成例は、その利用目的に応じて次のようになる。
（１）地理統計データに関してはメッシュ統計または町丁字統計データを用い、リンクファイルとして家計調査データなどを組み合わせ、これらをベースに地理情報分析と店舗情報分析とユーザ作成のポリゴン情報分析を電子地図上で行なう場合は、ＤＢ編集部１１、表示・解析部１３の組み合わせとなる。
（２）地理統計データに関してはメッシュ統計または町丁字統計データを用い、リンクファイルとして家計調査データなどを組み合わせ、これらをベースにした解析平面上で、後述するごとくの確率モデルに新しい概念を導入して、店舗別売上と消費確率等高線による商圏空間構造推定計算と魅力度（個店顧客吸引力）推定計算を、それらが解析平面内の現実の各店舗の売上に一致するまで繰り返し実行し、また、さらにその後、解析平面内における新店舗に関して同様の予測計算を行ない、それらの結果の消費確率等高線を地図上に表示し、あわせて地理情報分析と店舗情報分析を電子地図上で行なう場合は、ＤＢ編集部１１、シミュレーション部１２、表示・解析部１３の組み合わせとなる。
【０１２５】
また、商圏分析システム１０の実際の利用形態としては、例えば、ユーザ側が、商圏分析システム１０を一定の期間レンタルするか、あるいは、予めシステム提供者側においてユーザ側が分析したい解析領域に関して現状説明のシミュレーション解析を行い、さらにユーザ側が関心のある立地点に任意の規模で立地する場合の売上予測と商圏構造分析を行った上で、その結果のファイルと、該ファイルを分析するための表示・解析部１３をセットにして販売する、という利用形態が考えられる。前者の場合は、ユーザ側は全国を広域に渡って精査でき、後者の場合は、ユーザ側は特定の店舗投資に関する一定の結論とともに、納品当日から直ちにマーケティング分析に掛かれるというメリットがある。
【０１２６】
ここで、本発明における商圏分析システム１０は、例えば、ＳＭや、ディスカウントストアや、ＧＭＳのような食品中心の業態を取り上げて例示しているが、店舗名、営業面積、住所等の店舗データと、その中の何割かの店舗についての売上データがあれば、以下に説明するシミュレーションは、どのような競争的業態でも実施することが可能である。また、商圏分析システム１０は、競争的立地問題に関する確率モデルに形式上ハフモデルを代表例として用いて、現実説明能力を示しつつ、新店の売上予測と、商圏空間構造予測とを行うために、従来型ハフモデルの解釈の変更と、新たな概念と変数を導入し、その概念と変数に沿ったモジュール構成を提供するものである。
【０１２７】
上述したごとくのモジュール構成により計算を実行するために、それ専用の解析平面をＰＣ１の中に作成し、その解析平面上で、全メッシュ格子点上またはメッシュをさらに細分化し、メッシュデータも細分化した全細分格子点上で、確率モデルを計算し、現実のデータ（例えば個店の売上実績や商圏構造）に合うまでそれを繰り返すという方法をとる。その上、このようにして作られた解析平面を今度はラスタ地図上に重ねて表示し、さらに、ＰＣ１の表示画面において地理情報分析操作して表示できるようにする。
【０１２８】
まず、確率モデルを実用化するために、観測事実に基づく、「限界距離」という概念を導入する。これはどのような店舗でも、その来店客の分布には、必ず消失ラインというべき限界距離が伴うという事実による。実証的事実が示すところでは、この限界距離は業態と店舗の大きさによって異なり、同時に都市空間密度によっても異なる。ＧＭＳ等の大型店でも、大都市の内部では、限界距離は短く、中・小型店でも郊外に行けば限界距離は伸びる。この限界距離は、距離のべき乗αとともに業態ファイル別にインプット項目として設定する。しかし当初シミュレーションの後、解析領域内に特別強力な店舗があることが判明すれば、その店舗を別の業態ファイルに分類するか、またはその店舗だけ限界距離を次第に拡大するシミュレーションに移るかを、選択することができる。この限界距離としては、例えば、時間距離、直線距離、道路距離、心理距離などを適用することができる。
【０１２９】
次に、顧客を引きつける魅力度ないし吸引力の大きさをあらわす指標とされている売場面積であるが、確かに同じ業態なら、売場面積が大きいほうが品揃えはいいはずだし、消費者の認知度も高くなるといえよう。そうだとすると、同じような立地空間、つまり同じ様な解析領域なら、同業態同売場面積の店舗の売上は、同じような値になるはずであり、また同じくｍ２効率は同じような値になるはずである。ところが、例えばＳＭの店舗データベースを調べてみると、それぞれ大変なばらつきがあることがわかる。一般にｍ２効率は売場面積が小さなＳＭほど高く、売場面積が増加するにしたがって次第に小さくなる。食品雑貨に、衣料品と家庭用品を加えたＧＭＳも、この流れの延長上にあり、一般にＧＭＳのｍ２効率はＳＭのそれよりもずっと小さい。
【０１３０】
これに対してさらに、上述した限界距離は、同じ業態なら売場面積は小さいほど短く、大きいほど長いという経験的な事実が加わる。これらの一見すると矛盾する現実を同一のハフモデルで扱うにはどうすべきか、を考える。これは、消費者の立場からは、限界距離内にあるすべての小型ＳＭやＧＭＳは、選択の対象になるのであって、現実をシミュレートするには同一モデル内で扱わざるを得ないのである。同様のことは、例えば、ドラッグストアやＤＩＹ用品やカジュアルウェアなどについても言え、問題の立て方しだいでは、異業種異業態間の競争を同一モデルで扱わなければならない。
【０１３１】
そこでシミュレーション部１２では、予め店舗ＤＢ１５でデータの構造を調べ、売場面積やｍ２効率（売場効率）、取り扱い商品構成、販売方法（販売形態）、店舗設備（例えば駐車場の有無、収容台数など）、立地条件（例えば、立地が都心部か郊外か、幹線道路沿いかなど）、立地地域の人口・資本集中度だけでなく、その中でも、例えば売場面積やｍ２効率などが類似の店をカテゴライズしてそれぞれ別業態として任意に定義でき、あるいは、シミュレーションランで初めの１回の計算結果を見て、同一ファイル中でも、推計値と実績値のかけ離れた異常な値を示す店舗を別業態として任意に定義できる「業態ファイル」という概念を取り入れた。そして、例えば、コンパクトな売場面積で高いｍ２効率を示したり、売場面積が大きくても低いｍ２効率を示すような業態ファイルに属する店の売場面積（顧客吸引力）を予め定数倍底上げしておけるように、「底上げ係数」をインプットでセットできるようにした。この際、底上げ係数をセットする店舗の抽出基準は、売場面積又は単位面積あたりの売上（ｍ２効率）の相対的大きさを基準にしてもよく、売場面積又は単位面積あたりの売上（ｍ２効率）が所定範囲以下又は以上となるような店舗を抽出するようにしてもよい。
【０１３２】
このような業態ファイルの店舗において、モデルにおける距離のべき乗αは、業態ごとに異なる可能性を考慮して、これを業態ファイルごとに指定できるようにした。
【０１３３】
次に、このようにして定義した同じ業態ファイル中の店舗でも、当然ながらその個々の店舗の顧客吸引力には、売場面積Ｍ、または底上げ売場面積ｄ×Ｍが示す以上の差異があるので、「個店顧客吸引係数」（以下、γ係数という）という概念を導入し、次に示す式（１）のように定義した。
顧客吸引力＝売場面積（Ｍ又はｄ×Ｍ）×個店顧客吸引係数（＝γ係数）・・・式（１）
【０１３４】
したがって、ハフモデル式で書けば次に示す式（２）、式（３）のようになる。
【０１３５】
【数３】
2004185539.tif 000005
【０１３６】
ここで上記式（２）における指数βは、顧客吸引力にかかるべき乗指数で、これも業態ファイルごとにインプットでセットする。ただし、ほとんどの場合β＝１．０で、シミュレーションは成功裏に終了する。
【０１３７】
さらに、現実をシミュレートするために、なおいくつかの概念と変数を導入する必要がある。まず解析平面内の各地点に住む消費者が限界距離内で選択しうる居住地点から数えた「業態別選択可能最大店舗数」を、表示・解析部１３で、店舗ポイントフラッグを表示させて画面で確認して決定する。これはインプット項目である。
【０１３８】
次に、「消費シェア」（本実施形態では、消費者業態シェアという）を導入する。これは取り上げている各業態ファイルの店舗が取引対象としている家計調査データ上の全カテゴリにおいて、その業態の店で集団的消費者が消費する期間消費額の１世帯当たり又は１人当たりの平均値が、１世帯当たり又は１人当たりの全カテゴリ消費額の何％に相当するかを示すものである。これは解析領域によって、つまり店舗の張り付き状況によって、あるいはまた競争モデルの組み立て上どのような店舗を無視したかによって、あるいはまた単身世帯を考慮に加えたか、無視したかなどによって、ある幅の中で変化する。この際、適切な値は、１回計算で各店舗の推計売上と実績売上とを比較することで見当をつけることができる。これはインプット項目で、業態ファイルごとに設定する。また、シミュレーションの途中結果から、理論から推計されるよりも特別強力な売上実績を示す店が見つかれば、これを別の業態ファイルにした上で、消費者業態シェアを変更することができる。
【０１３９】
このように顧客吸引力のべき乗β、距離のべき乗α、限界距離、底上げ係数、消費者業態シェア、選択可能最大店数などのパラメータを、業態ファイルＤＢごとに設定できるようにし、顧客吸引力、あるいは同じことだが顧客吸引係数γ（ここで、γ係数の初期値は自動的に所定の値に設定されるが、デフォルトでは１．０にセットされる。）を変数化したことによって、はじめて、小型ＳＭからＧＭＳまでの、スケールの異なる店舗間競争を、あるいはまた同消費カテゴリ異業種間競争を、同じモデルの下において計算することが可能となるのである。また、より複雑な状況に対応できるようにするため、選択肢として、限界距離を変数にするプロセス、あるいは距離のべき乗αを変数にするプロセス、あるいは消費者業態シェアを変数にするプロセスなどを、組み込んである。更にまた、業態ファイルごとに定義するこれらのパラメータは、データベースファイルの個々の店舗ごとに設定できる選択肢も用意されている。この際、シミュレーションに必要な各種パラメータ（例えば、顧客吸引力のべき乗β、距離のべき乗α、限界距離、底上げ係数、消費者業態シェアなど）は、店舗ＤＢ１５や、これらパラメータ用ＤＢ等に予め格納しておいてもよく、また、マニュアル操作によりその都度インプットでセットするようにしてもよい。
【０１４０】
ここで計算式を示すと次の式（４）のようになる。解析領域のどの地点でも、集団的消費者は業態別限界距離内の選択可能なすべての店舗を選択し、形式上ハフモデルの示す確率で店舗選択消費する。このとき選択された全店舗の選択消費確率の和は、１になるように規格化される。これによって全消費額が保存されるので、新店の売上予測の整合性が保証される。
【０１４１】
ここでは、簡単のためにＳＭとＧＭＳの２業態ファイルがあるとし（実際にはこれらがさらにいくつかのファイルに分かれる）、それぞれの業態の着目店からの距離が、Ｒ１、Ｒ２である一人の消費者は、それぞれ業態ごとに、限界距離内の最大店舗数を選択し、全選択消費確率の和は、各地点ごとに１になる。
【０１４２】
【数４】
2004185539.tif 000006
【０１４３】
次に、各業態の消費者業態シェアを、Φｓｍ、Φｇｍｓとし、そのＳＭ、ＧＭＳの品揃えは、それぞれ１世帯あたり又は１人あたりの期間カテゴリ消費額（家計調査データ上の）Ｃｓｍ、Ｃｇｍｓのカテゴリに対応しており、消費者はそれぞれの業態で、最大Φｓｍ×Ｃｓｍ、Φｇｍｓ×Ｃｇｍｓだけ消費するものとする。着目するＳＭの店舗ｉからの距離Ｒ１地点の消費者がもたらす売上Ｕｉ（Ｒ１）は下記の式（５）で表される。
【０１４４】
【数５】
2004185539.tif 000007
【０１４５】
上記式（５）におけるａは規格化定数で、各地点で下記に示す式（６）により求められる。
【０１４６】
【数６】
2004185539.tif 000008
【０１４７】
従って、店舗における理論上の全売上推計ないし予測は下記に示す式（７）により表される。
【０１４８】
【数７】
2004185539.tif 000009
【０１４９】
ここで、上記式（７）におけるＰｉ（Ｒ１）は、Ｒ１の位置と値によって０．００から１．００までのさまざまな確率の値をとる。また、ｎ（Ｒ１）はＲ１地点で代表され、かつ確率Ｐを持つ小地域の世帯数密度であり、ΔＲ１は小地域の面積であり、ｎ（Ｒ１）ΔＲ１＝Ｎ（Ｒ１）はＲ１地点で代表され、かつ確率Ｐを持つ小地域の世帯数である。
【０１５０】
具体的な計算は、積分ではなく、帯状の等確率等高線の巾に沿って、例えば１．００〜０．０２まで（但し、この幅の間隔と最低確率は変更することができる）のすべての帯について行なわれる。このＵｉが、ｉ店の理論上の推計ないし予測売上であり、ｉ店の実績売上と比較される。
【０１５１】
上記計算をソフトウェアでは次のように行っている。まず、解析領域内の全メッシュ格子点またはそれをさらにｎ等分した細分格子点上で、各店の確率を計算し、等確率等高線を計算する。この消費吸引確率０．０２〜１．００までの任意本数の確率等高線の帯ごとに吸引売上を計算する。例えば、確率０．１については、０．０５〜０．１５の帯が囲む領域の確率を０．１としてこの領域内の全世帯数について計算する。この帯内売上を０．１から０．９まで加えると当該店舗のそのカテゴリの全売上となる。（但し、この確率帯の区切り方は任意に変更することができる。）
【０１５２】
さらにシミュレーション部１２では、シミュレーションを下記に示す５通りで行えるように設計されている。
（１）シミュレーション計算により顧客吸引力およびγ係数を決定する。すなわち解析平面内に存在するすべての店舗、または収束計算に指定したすべての店舗の、それぞれの実績売上と、モデルによって計算される店舗の推計売上との差異の実績売上に対する相対誤差が、予め指定した許容誤差％以内になるまで顧客吸引力およびγ係数を一定の方法で修正しつつ繰り返し計算される。顧客吸引力およびγ係数は計算で決定される変数であり、インプット項目ではない。この場合、限界距離は業態ファイルごとに指定しておく。
（２）最初に顧客吸引力およびγ係数を決定するためのシミュレーション回数を指定して顧客吸引力およびγ係数をある程度計算し、該顧客吸引力およびγ係数が相対的に大きくまたは小さくなっているにもかかわらず、推計値と実績値の差が、なお大きな差異を示している店舗に対して、それらの店舗に関しては、顧客吸引力およびγ係数はそこで固定し、今度はそれらの店舗の限界距離を、指定した増減分で変化させて、推計売上と実績売上との差異を指定の相対誤差範囲まで近づけるシミュレーションを繰り返し行う。すなわちシミュレーションは、前半は顧客吸引力およびγ係数を決定するために行われ、後半は新たに指定した店舗に関しては限界距離を決定するために、その他の店舗に関してはγ係数を決定するために行なわれる。
（３）顧客吸引力およびγ係数は最初から、またはシミュレーションの途中から固定し、指定した業態ファイルに関しては、限界距離を変数化することを指定し、それを決定するためにシミュレーションを行う。
（４）顧客吸引力およびγ係数は最初から、またはシミュレーションの途中から固定し、指定した業態ファイルに関しては、距離のべき乗αを変数化することを指定し、それを決定するためにシミュレーションを行う。
（５）顧客吸引力およびγ係数は最初から、またはシミュレーションの途中から固定し、指定した業態ファイルに関しては、消費者業態シェアを変数化することを指定し、それを決定するためにシミュレーションを行う。
【０１５３】
以下では、顧客吸引力およびγ係数を決定するために実行する上記（１）の場合を中心に説明する。店舗売上の理論値と実績値の誤差の実績売上に対する相対誤差（％）の最大許容値（％）（それ以下になったらその店舗に関しては収束計算を終える）はインプット項目で、「店舗に関する収束条件」として指定する。また、１回前に計算された顧客吸引力（したがってγ係数）を何％づつ修正して顧客吸引力およびγ係数を計算するかを指定する「顧客吸引力修正比率又は定数」をインプットで指定する。シミュレーションは顧客吸引力を修正する必要のある店舗がなくなった時点で終了する。また、これとは別にインプット項目で、シミュレーションを打ち切る計算回数を指定することができる。
【０１５４】
ここで、ＳＭとＧＭＳをめぐる競争における顧客吸引係数（γ係数）の、シミュレーションによる経験値は、ＧＭＳの場合は各店の強弱を反映して、ほとんどのケースで０．５０〜１．５０の範囲で収束する。解析領域が決まれば、その範囲では、顧客吸引力は相対的に決まるから、γ係数はどのような基準値をとってもよいはずだが、現実の売場面積から出発するため、上述のような範囲で収束することになる。
【０１５５】
シミュレーションの出力結果は、既存店舗の理論売上対実績売上比較表、顧客吸引力、顧客吸引係数（γ係数）、新店の売上予測値だけではない。収束計算した既存各店舗の商圏構造を「消費確率等高線」（確率の数値と本数は任意に指定可能）の形で、ラスタ地図の上にレイヤ描画した解析平面図上に示すことも可能である。これは表示・解析部１３にファイルを受け渡して行なわれる。この解析平面描画図上で、メッシュ内に各種メッシュＤＢのデータを表示し、それを「加減算モジュール」を用いて加えることにより、各店舗の消費確率別属性別消費者数を把握することができる。また「乗除算モジュール」を用いて指標等の計算を行い、各メッシュの居住者等の属性特徴等を把握することができる。これにより、各店舗はターゲット別営業政策を立てることができるようになる。
【０１５６】
また、各種地理情報分析を併用すれば、既存各店舗の商圏の特徴を別の角度から把握することができる。これは推計売上をカテゴリ別品目別売上推計に展開し、また同確率帯別消費カテゴリ別品目別可能売上額、などを表示する窓を利用すれば、これと自店カテゴリ別売上実績とを比較することにより、自店舗営業のカテゴリ別強弱を分析でき、また新店のフロアプランに活用することが可能となる。
【０１５７】
なお、地図上の表示のほか、例えばＣＳＶ形式の別表で、次に示す項目からなる表が作成される。
（１）店舗別に業態、理論売上、実績売上、その差異の割合（％）、売場面積、底上げ係数、顧客吸引係数（γ係数）、顧客吸引力、限界距離、カテゴリ消費額、消費者業態シェア、距離のべき乗（α）、顧客吸引力のべき乗（β）
（２）店舗別消費確率帯別に人口，２人以上世帯数，単身世帯数、理論売上額，該理論売上額の割合（％）
（３）店舗別確率帯別に、年齢層別男女別人口、該人口に確率をかけた数値、世帯主年齢層別２人以上世帯数推計値、該世帯数推計値に確率をかけた数値、年齢層別単身世帯数、該単身世帯数に確率をかけた数値
（４）店舗別確率帯別に、職種別人口、該人口に確率をかけた数値
（５）店舗別確率帯別に、住居形態別世帯数、住居の広さ別世帯数
【０１５８】
図２は、本発明に係わる理論総売上一覧表の一例を示す図で、図中、２０は理論（推計）総売上一覧表で、該理論総売上一覧表２０は、店名２１、業態２２、理論月商２３、全部門月商２４、月商相対誤差２５、直営売面２６、顧客吸引係数２７、顧客吸引力２８、限界距離２９、店舗番号３０を項目として有し、全部門月商２４は、各店舗が取り扱う商品の部門別に食品月商、衣類月商、其他月商それぞれの売上実績に細分して表示することもできる。この理論総売上一覧表２０は、前述したごとくのシミュレーションを実行した結果として算出されたものである。
【０１５９】
ここで、業態２２は、直営売面２６の大きさに応じて、ｇｍｓ（売場面積６０００ｍ２以上）、ｓｍ１（売場面積１０００〜１９９９ｍ２）、ｓｍ２（売場面積２０００〜５９９９ｍ２）、ｓｍ３（売場面積４５０〜９９９ｍ２）等に分類される。限界距離２９は、この業態２２に応じて決定され、本実施形態の場合、ｇｍｓに７０００ｍ、ｓｍ１に３５００ｍ、ｓｍ２に５０００ｍがそれぞれ指定されている。顧客吸引係数２７は、シミュレーション部１２において実行されたシミュレーションにより、決定され、この顧客吸引係数２７に基づき顧客吸引力２８を決定する。さらに、理論月商２３は、前述した式（７）により算出され、全部門月商２４と比較される。
【０１６０】
ここで、月商相対誤差２５は、全部門月商２４に対する、理論月商２３と全部門月商２４との差異の割合を示したもので、この割合が所定の許容範囲内に入るように、顧客吸引力および顧客吸引係数等のパラメータを修正しながら、繰り返しシミュレーションが実行される。このようにして、理論総売上一覧表２０における理論月商２３を精度よく算出するための確率モデルのパラメータが決定され、該パラメータを決定した確率モデルを用いて新店の売上予測や、商圏構造の分析を行うことにより、より精度の高いマーケティング分析が可能となる。
【０１６１】
図３は、本発明に係わる商圏解析―地域地図一覧表の一例を示す図で、図中、４０は地域地図一覧表で、該地域地図一覧表４０は、数値表示画面選択４１、全体図の画面表示法選択４２、部分図表示格子数４３、地域全体図一覧表４４とを入力項目として有している。ここで、数値表示画面選択４１は、地域統計ＤＢ１４等から取得した数値データを全体図に表示するか、部分図に表示するかを選択する項目である。全体図の画面表示法選択４２は、地図表示を全体図に合わせるか、スクロール画面にするかを選択する項目である。このように本発明の商圏分析システム１０は、表示させる地図データを全体図に合わせるだけでなく、スクロール画面上でスクロール可能に表示させることもできる。部分図表示格子数４３は、部分図を別枠に表示させる際、経度及び緯度それぞれの格子数を指定する項目である。地域全体図一覧表４４には、現在利用可能なラスタ地図データ（ｂｍｐ形式）の一覧が表示されており、ユーザはこの中から所望の地図データを選択して利用する。本例では、「￥ｂｍｐ￥調布３ｋｍ．ｂｍｐ」が選択された状態を示している。
【０１６２】
図４は、本発明に係わる商圏解析―全商店および特性表の一例を示す図で、図中、５０は全商店および特性表で、該全商店および特性表５０は、店舗をＧＭＳ、ＳＭといった売場面積等に応じた業態毎に分類したグループを選択するためのグループ選択欄５１、その選択されたグループに属する店舗を表示する店舗表示欄５２、グループ選択欄５１で選択されたグループに属する各店舗に関する特性情報を一覧表示する特性表５３を有している。まずユーザは、グループ選択欄５１で所望のグループを選択し、選択したグループに属する店舗の中で地図データ上に表示させたい店舗を、店舗表示欄５２のチェックボックスにチェックすることで選択する。また、特性表５３は、例えば、店舗番号、店名、店舗所在地、直営吸引売面（顧客吸引力）、直営吸引係数（顧客吸引係数）、直営売面、業態、月平均売上高、食品売上構成比、衣類売上構成比、其他売上構成比、ｍ２売上高（月毎）、駐車台数や建物に関するデータ、従業員数、緯度経度等の店舗に関する各種データを一覧表として表示したものである。
【０１６３】
図５は、本発明に係わる商圏解析―等高線一覧表の一例を示す図で、図中、６０は等高線一覧表で、該等高線一覧表６０は、帯状の確率等高線において、１．００〜０．０５の範囲で地図データ上に表示させる等高線の帯を選択する確率等高線選択欄６１、確率等高線を地図データ上に表示させる店舗を選択する店舗選択欄６２、確率等高線を表示させる画面（全体図、又は部分図）を指定する画面指定６３を有している。この際、地図データ上に表示させる確率等高線に対して、線色の指定や、線の太さの指定をすることができ、また、店舗毎に確率等高線の色を指定することも可能である。
【０１６４】
図６は、本発明に係わる商圏解析―項目一覧表の一例を示す図で、図中、７０は項目一覧表で、該項目一覧表７０は、線形結合指定７１、指標作製７２、項目一覧７３を項目として有している。ここで、項目一覧７３は、地域統計ＤＢ１４に格納された統計情報の項目を一覧表示したもので、ユーザはチェックボックスをチェックすることにより地図データ上に表示させる統計情報（数値データ）を選択する。本例では、Ｎｏ．２７「２人以上一般世帯数」が選択されており、この項目に応じた数値データが、指定されたメッシュ単位又は町丁字単位で地図データ上に表示される。線形結合指定７１は、チェックボックスにチェックされた項目の格子単位の線形結合（和）又は積を作製する。また、指標作製７２は、チェックボックスにチェックされた項目を格子単位で割算を行って指標を作製する。
【０１６５】
図７は、本発明に係わる商圏解析―項目一覧表の他の例を示す図である。本例では、図６に示した項目に加えて、Ｎｏ．２５「３０―６４歳１人世帯数」、Ｎｏ．２６「６５歳以上高齢者単身世帯数」が選択されており、これら複数の項目に応じた数値データが、指定されたメッシュ単位又は町丁字単位で地図データ上に表示される。このように、項目一覧表７０に登録されている項目であれば、全指定でも、一部指定でもよく、ユーザの分析目的に応じて任意の項目を適宜設定すればよい。
【０１６６】
図８は、本発明に係わる商圏解析―等高線間面積の設定画面の一例を示す図で、図中、８０は等高線間面積設定画面で、該等高線間面積設定画面８０は、等高線間面積表示選択欄８１、地図データ上に表示させる等高線の値（消費吸引確率）を０．１〜０．９の９本からなる等高線から指定する等高線値指定欄８２、地図データ上に表示させる店舗名一覧表８３を有している。ここで、等高線間面積表示選択欄８１がチェックされると、等高線間面積を地図データ上に表示するが、この表示方法として、等高線値指定欄８２で指定された等高線内部の割合（％）を算出して表示する、又は表示項目に面積比を乗じて表示する、又は表示項目に面積比と確率を乗じて表示することができる。さらに、前述の図６に示した項目一覧表７０に登録された統計情報、例えば、Ｎｏ．２７「２人以上一般世帯数」という条件と、店舗毎の消費確率等高線による分析結果とに基づいて、店舗名一覧表８３で選択した店舗における消費カテゴリ別消費額計算を実行して消費カテゴリ別の売上推計または予測を行うことができる。
【０１６７】
図９は、図３に示した地域地図一覧表４０により選択された地図データの一例を示す図で、図中、９０は地図データで、該地図データ９０は、格子状にメッシュ分割され、９１は経度方向の格子番号、９２は緯度方向の格子番号を示している。
【０１６８】
図１０は、図４、図５に示した店舗選択欄で選択された店舗それぞれの確率等高線を地図データ９０上に表示させた場合の一例を示す図で、図中、９３は確率等高線である。地図データ９０において、図４に示した全商店および特性表５０において選択された店舗番号３７００，４２６７，４９１９の各店舗は、地図データ９０上に表示され、図５において同じ店舗番号の店舗を選択することにより、店舗番号３７００，４２６７，４９１９の店舗それぞれに応じた確率等高線が表示されている。この際、店舗番号とともに、店舗名を同時に表示させることもできる。ここで、説明を簡単にするために、図５に示した確率等高線の表示対象とする店舗を、図４と同じ店舗に指定したが、図４における店舗選択と図５における店舗選択とは必ずしも一致する必要はない。
【０１６９】
図１１は、図６に示した項目一覧表で選択された項目に応じた数値データを地図データ９０上に表示させた場合の一例を示す図で、図中、９４は数値データである。この数値データ９４は、図６に示した項目一覧表７０において選択されたＮｏ．２７「２人以上一般世帯数」に応じた数値データであって、メッシュ単位で表示される。
【０１７０】
図１２は、図７に示した項目一覧表で選択された項目に応じた数値データを地図データ９０上に表示させた場合の一例を示す図で、図中、９５は数値データ、９６は数値データ９５に関する詳細データ一覧である。この数値データ９５は、図７に示した項目一覧表７０において選択された、Ｎｏ．２５「３０―６４歳１人世帯数」、Ｎｏ．２６「６５歳以上高齢者単身世帯数」、Ｎｏ．２７「２人以上一般世帯数」それぞれに応じた数値データであって、メッシュ単位で表示される。この際、所望のメッシュデータをクリックすることで詳細データ９６が別枠で表示される。
【０１７１】
図１３は、図１２に示した地図データ９０を部分図として拡大表示させた場合の一例を示す図で、図中、９７は部分図である。本例においては、店舗番号４９１９の店舗周辺を部分図として地図データ９０とは別枠に拡大表示した場合について示しており、部分図９７は、地図データ９０とは別枠のウインドウ（４×４メッシュ）に拡大表示され、その部分図９７の中に数値データ９５が書き込まれている。
【０１７２】
本発明の商圏分析システム１０における表示・解析部１３は、画面の全域に渡って、メッシュ単位や町丁字単位等のポリゴン領域に直接統計データ等を書き込む機能を有する。一度に書き込むデータ項目数は選択式で、表示の都度ユーザが視認判別できる範囲でいくらでも選択できる。ちなみに既存ＧＩＳエンジンにはこの機能は見られない。既存ＧＩＳエンジンでは、例えば、データが各ポリゴンにリンクしており、ポリゴンをクリックすると、そのポリゴンのデータ内容がカード式で別窓で開くようになっている。この方式は、ワンポリゴンカード表示式と呼ばれている。全体を俯瞰的に見るときは、特定の１ないし２項に関して階層別にポリゴンを色分けしてみるという方式が取られている。本発明では、選択された複数データはすべて直接ポリゴン内に書き込み表示され、かつその文字のフォントの形と色を選択することができる。かつそのデータは表示画面上で演算式を定義して計算できる。したがって生データまたは任意の演算加工したデータで解析領域の全体を俯瞰的に分析することができる。
【０１７３】
しかしながら、例えば、５０ｋｍ四方や１００ｋｍ四方など広域を分析対象とする場合、ポリゴン領域が小さくなりすぎて書き込んだデータを直接確認することができなくなる。図１３に示す部分図９７は、このような場合にデータを確認できるようにするための機能である。本例において、地図データ９０上で数値データ等を確認したい地点をクリックすると、デフォルトとして指定した画面サイズ、メッシュ数（本例では４×４）で、その地点を中心とした部分図９７が全体図とは別枠で開く。この部分図９７は、全体図からその部分を部分図枠にコピーしたもので、この部分図９７に対し数値データ９５を書き込む。全体図に数値データ等が入っている場合でも、部分図９７に対してもう一度書き込みを行う。こうすることで、部分図９７上でも加減算等の各種演算処理を行うことができる。この操作は、見た目上瞬時に実行されるので、部分図９７が開いたときには、数値データ９５が入っている。
【０１７４】
また、部分図の範囲指定の別の方法として、全体図の中の数値データを見たい領域を、例えば、左上から右下にドラッグすると、その範囲の地図データが拡大された部分図枠にコピーされ、それが全体図とは別枠で開き、次にその部分図の中に数値データが書き込まれて、演算の対象となる。また、店舗データもこの部分図機能を用いて拡大表示することができる。
【０１７５】
また、部分図機能が、通常のズームイン、ズームアウトと異なるメリットは、全体図を前におきながら見たい地点を拡大でき、データ演算が出来る点である。ズームイン、ズームアウトの場合、全体図の中の位置関係が分からなくなり、全体における部分分析が思うように行えない。この部分図機能もまた、既存ＧＩＳエンジンには見られない。
【０１７６】
図１４は、図８に示した等高線間面積設定に基づいて算出された商圏解析―カテゴリ別消費額の計算結果の一例を示す図で、図中、１００はカテゴリ別消費額の計算結果である。このカテゴリは、例えば、総務庁統計局が毎年実施する「家計調査年報」に基づく家計調査データ上で分類された消費カテゴリをベースとして決められる。この「家計調査年報」とは、全国の平均的世帯（農林漁業世帯・単身世帯を除く）を対象とした家計消費のサンプル調査である。このカテゴリ別消費額の計算結果１００は、店舗毎に算出される。本例の場合、図６に示した項目一覧表７０に登録された統計情報として、Ｎｏ．２５「３０―６４歳１人世帯数」という条件と、店舗毎の消費確率等高線による分析結果とに基づいて、等高線間面積設定画面８０の店舗名一覧表８３で選択した店舗における消費カテゴリ別消費額計算を実行して消費カテゴリ別の売上推計または予測を行った結果を示している。
【０１７７】
図１５は、本発明が適用される解析領域指定、地図データ及び地域統計データ読み込み、加工編集、解析平面データ作成における処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。まず、予め用意した地図データファイルを設定し（ステップＳ１）、各地図データの位置情報とその位置での１ｋｍあたりの緯度経度を設定する（ステップＳ２）。次に、一番大きな地図データを包み込む、より大きな解析領域（計算領域）を指定し（ステップＳ３）、解析対象とする地域統計ＤＢを指定し（ステップＳ４）、指定した地域統計ＤＢに関してどのような解析を実行するか選択する（ステップＳ５）。次に、地図データファイルを読み込み（ステップＳ６）、地域統計ＤＢから解析領域内の地域統計データを読み込む（ステップＳ７）。さらに、シミュレーション用解析平面データを作成するかどうか判断し（ステップＳ８）、解析平面データを作成する場合（ＹＥＳの場合）、シミュレーション計算用解析平面データを作成し（ステップＳ９）、ラスタ地図上にレイヤするファイルとしての解析平面を作成する（ステップＳ１０）。上記ステップＳ８において、解析平面データを作成しない場合（ＮＯの場合）、ラスタ地図上にレイヤするファイルとしての解析平面を作成する（ステップＳ１１）。
【０１７８】
図１６は、本発明が適用されるシミュレーションのための各種設定における処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。まず、シミュレーションの目的（既存店売上計算を初めから計算するか、途中結果を引き継いで始めるか、新店売上予測を行うか、など）を指定し（ステップＳ２１）、シミュレーションの繰り返し計算回数を指定する（ステップＳ２２）。次に、メッシュ分割数Ｎを指定し（ステップＳ２３）、業態ファイルＤＢを指定し（ステップＳ２４）、指定した業態ファイル毎に底上げ係数を設定する（ステップＳ２５）。次に、業態ファイル毎に選択可能最大店数、限界距離、距離のべき乗α、顧客吸引力のべき乗βを設定する（ステップＳ２６）。さらに、業態ファイル毎にカテゴリ消費額と、消費者業態シェアとを設定する（ステップＳ２７）。
【０１７９】
次に、このシミュレーションが既存店収束計算なのか、新店売上予測なのかを指定し（ステップＳ２８）、新店売上予測の場合、既存店の固有ナンバに加えて、予測する新店の固有ナンバを設定する（ステップＳ２９）。既存店収束計算の場合、収束計算する既存店の固有ナンバを業態毎に設定する（ステップＳ３０）。
【０１８０】
図１７は、本発明が適用されるシミュレーションのための各種設定における処理手順を説明するためのフローチャートで、図１６に示したフローチャートの続きである。まず、図１６に示したステップＳ３０にて収束計算する既存店の固有ナンバを業態毎に設定した後に、何を変数とするのか、終始顧客吸引力およびγ係数か、最初からまたは途中から限界距離か、距離のべき乗αか、消費者業態シェアか、などを指定し（ステップＳ３１）、次に、収束判定条件として、店別理論―実績売上差異の実績売上に対する相対誤差の許容限界％を設定し（ステップＳ３２）、パラメータ修正店舗抽出条件として、店別理論―実績売上差異の実績売上に対する相対誤差の許容限界％を設定する（ステップＳ３３）。ここで、上記ステップＳ３１において顧客吸引力およびγ係数を変数とする場合、許容限界外の店における顧客吸引力の１回毎の修正量（％または定数）を指定する（ステップＳ３４）。また、限界距離を変数とする場合、許容限界外の店における限界距離の１回毎の修正距離（メートルなど）を指定し（ステップＳ３５）、距離のべき乗αを変数とする場合、許容限界外の店における距離のべき乗αの１回毎の修正値を指定し（ステップＳ３６）、消費者業態シェアを変数とする場合、許容限界外の店における業態シェアの１回毎の修正値（％又は定数）を指定する（ステップＳ３７）。
【０１８１】
図１８は、本発明が適用される既存店シミュレーションの処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。まず、シミュレーション用解析平面データを読み込み（ステップＳ４１）、業態ファイルを読み込み（ステップＳ４２）、シミュレーション用に入力された各データを読み込む（ステップＳ４３）。次に、顧客吸引力およびγ係数、又は限界距離、又は距離のべき乗α、又は消費者業態シェア、について初回は設定値を、２回目以降は修正値を用いてシミュレーションを実行し（ステップＳ４４）、既存店消費確率等高線を生成し（ステップＳ４５）、既存店理論売上計算を行う（ステップＳ４６）。次に、既存店全店差異平均による収束履歴を記録し（ステップＳ４７）、既存店個別収束判定を行って（ステップＳ４８）、指定したすべての店において顧客吸引力を修正する必要がなくなった場合、収束したものと判断し（収束の場合）、各種数値結果をファイルに書き込む（ステップＳ４９）。上記ステップＳ４８において、収束しなかった場合（未収束の場合）、上記ステップＳ４４に戻り、処理を繰り返す。
【０１８２】
次に、上記ステップＳ４９で各種数値結果を書き込んだ収束結果解析平面データファイルを保存し（ステップＳ５０）、新店売上予測用店舗ＤＢファイルを作成し（ステップＳ５１）、描画レイヤ用解析平面ファイルを作成する（ステップＳ５２）。
【０１８３】
ここで、上記数値結果ファイルには次の項目が一覧表として書き込まれる。
（１）店舗別に業態、理論売上、実績売上、その差異の割合（％）、売場面積、底上げ係数、顧客吸引係数（γ係数）、顧客吸引力、限界距離、カテゴリ消費額、消費者業態シェア、距離のべき乗（α）、顧客吸引力のべき乗（β）
（２）店舗別消費確率帯別に人口，２人以上世帯数，単身世帯数、理論売上額、該消費確率別理論売上額の割合（％）
（３）店舗別確率帯別に、年齢層別男女別人口、該人口に確率をかけた数値、世帯主年齢層別２人以上世帯数推計値、該世帯数推計値に確率をかけた数値、年齢層別単身世帯数、該単身世帯数に確率をかけた数値
（４）店舗別確率帯別に、職種別人口、該人口に確率をかけた数値
（５）店舗別確率帯別に、住居形態別世帯数、住居の広さ別世帯数
ここで、確率等高線は、場所によっては５００ｍメッシュの中に複数本入るが、この場合等高線とメッシュ線が囲む面積を計算して、メッシュ世帯数を面積按分して売上を計算する。上記推計シミュレーション用店舗ＤＢファイルでは、既存店舗の売場面積は顧客吸引力に置き換えられる。
【０１８４】
図１９は、本発明が適用される新店売上予測シミュレーションの処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。まず、図１８に示したステップＳ５１で作成された新店売上予測用店舗ＤＢファイルに新店に関する情報を入力する（ステップＳ６１）。特に新店の顧客吸引力およびγ係数は商圏内の既存競争店のγ係数に対してどの程度の優位性があるか、主観的判断を加えて設定する。前述のステップＳ２１、ステップＳ２９で設定した新店売上予測用設定パラメータを読み込み（ステップＳ６２）、図１８に示したステップＳ５０で保存された既存店の収束結果解析平面データファイルを読み込み（ステップＳ６３）、上記ステップＳ６１で新店情報が入力された新店売上予測用店舗ＤＢファイルを読み込む（ステップＳ６４）。次に、既存店と新店との売上予測計算を行い（ステップＳ６５）、既存店と新店との消費確率等高線データを生成し（ステップＳ６６）、既存店と新店とに関する各種数値結果をファイルに書き込む（ステップＳ６７）。さらに、描画レイヤ用解析平面ファイルを作成する（ステップＳ６８）。
【０１８５】
図２０は、本発明が適用される解析平面描画、解析操作の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。ここで、表示・解析部１３は、地理情報解析を行なうための機能を有し、ＤＢ編集部１１又はシミュレーション部１２においてデータを作成しておけば、独立のソフトウェアとして扱うことができる。この表示・解析部１３は、後述する複数のモジュールから構成される。
【０１８６】
図２０において、まず、表示・解析部１３を起動し（ステップＳ７１）、描画用解析平面ファイルを読み込み（ステップＳ７２）、店別消費確率等高線データを読み込み（ステップＳ７３）、消費カテゴリ別売上計算をするためのカテゴリ別消費データを読み込む（ステップＳ７４）。次に、背景図としてのラスタ地図ファイルを選択し（ステップＳ７５）、解析平面ファイルをレイヤし、店別消費確率等高線を表示させる（ステップＳ７６）。次に、目標店（既存店又は新店）の消費確率等高線の形が経験則から見て妥当かどうか判断し（ステップＳ７７）、妥当と判断した場合（ＹＥＳの場合）、各種モジュールに応じた表示・解析操作を行う（ステップＳ７８）。また、上記ステップＳ７７で妥当でないと判断した場合（ＮＯの場合）、前述のステップＳ２１又はステップＳ６１に戻り、設定を変更して処理をやり直す。
【０１８７】
次に、上記ステップＳ７８で実行した各種モジュールにおける解析結果を、例えば、印刷出力や、ＣＳＶファイル等へ出力する（ステップＳ７９）。また、マイクロソフトエクセル（登録商標）等への画像貼り付けを行うこともできる。この際、すべての分析、データ追加、加工結果は、ファイル保存のほか、全体図や部分図を含むどのような画像についても所定のアプリケーションから提供される表に貼り付けて保存することができる。
【０１８８】
ここで、本発明における商圏分析システム１０の表示・解析部１３が有するさまざまな機能について詳細に説明する。尚、本発明の表示・解析部１３は、下記モジュール１からモジュール４５までの構成、機能に限らず、これら機能の全部又は一部を提供できるモジュール構成であれば、どのようなモジュール構成をとってもよい。
（計算実行モジュール）
・モジュール１：様々な選択条件と計算条件と表示条件で計算し、その結果を表示する解析平面を背景地図とともに書き出す機能を有し、このモジュールは条件選択決定とともに絶えず起動され、ごく短時間で結果を出力する。様々な計算サブルーチンと結果表示サブルーチンとからなるモジュールである。
【０１８９】
（地域統計ＤＢ１４に関する解析モジュール）
・モジュール２：メッシュ内書き込み、統計値計算対象項目を選択する機能を有し、個々のメッシュ内に直接数値を書き込むメッシュ統計項目を、メッシュ統計項目一欄窓内のチェックボックスにチェックを入れることで選択（複数選択可能）する。最大選択数は、見易さによってその都度分析者が結果を見て判断する。
・モジュール３：縮尺と範囲で分かれた解析領域の背景地図（全体図）を選択する機能を有する。
・モジュール４：メッシュ統計値を選択された全体図全域で表示するか、部分図に拡大して表示するかを選択する機能を有する。メッシュ内データ書き込み表示は、選択された全体図全域同時表示と、部分的に拡大して別図として表示する部分図表示を選択できる。部分図はドラッグして範囲指定する場合と、詳しく見たい地点をクリックして表示する場合とが選択可能である。また、後者の場合は表示するメッシュ数をデフォルトとして指定できる。全域表示も部分図表示も表示寸法は好みの大きさに指定できる。
【０１９０】
・モジュール５：全体図と部分図の画面サイズを指定する機能を有する。
・モジュール６：メッシュ内書き込みデータのフォント（例えば、形、大きさ、太さ、色等）を指定する機能を有する。
・モジュール７：メッシュ内に書き込まれたデータに関して（複数項目の指定可能）、メッシュをクリックするとそれらのメッシュに関して加算し、もう一度クリックすると減算する加減算機能を有する。
・モジュール８：地点ごとにクリックして表示する部分図の縦横各メッシュ数を指定する機能を有する。
・モジュール９：メッシュデータの指標作成のための定義式、四則演算加工関数値の定義式を与え、表示を指示する機能を有する。ここで、国勢調査結果から作成する指標の一例として、管理職的職業従事者比率、専門的技術的職業従事者比率、ブルーカラー比率、１次産業就業者率、公的職業就業者率、第一ライフステージ世帯比率、１０代人口比率、老年人口比率、労働力率、単身世帯率、持ち家比率、マンション比率、大型住宅比率、現地市町村での通勤通学者の割合、５年間流入人口比率等がある。
【０１９１】
・モジュール１０：全体図または部分図の、選択されたメッシュ統計値、定義された指標や関数値の合計、平均、標準偏差等を別枠窓で表示するように指示する機能を有する。これは、地域統計ＤＢ１４上の各項目について、あるいは作成した指標について、全体図または部分図における各範囲の数値の全メッシュ合計値、平均値、標準偏差等を計算し、別窓で表示する。指標の場合、合計値は出さず、平均値は、分母、分子別々に合計した値を用いる。
・モジュール１１：メッシュ統計値の偏差値、及び２分の１偏差値の計算、表示を指示する機能を有する。標準偏差を使った通常の偏差値、あるいは２分の１標準偏差（標準偏差が平均値に比べて大きいケースが多い場合等）を使った偏差値を下記に示す式（８）により計算し、各メッシュ内に表示し、結果を保存する。
メッシュ偏差値＝［１０×（メッシュ統計値−全体図または部分図の平均値／標準偏差（または０．５×標準偏差）］＋５０  ・・・式（８）
【０１９２】
・モジュール１２：メッシュ統計値を、全体図または部分図の範囲の平均値を１００として指数化し、また表示を指示する機能を有する。地域統計ＤＢ１４上の各項目について、あるいは作成した指標について、全体図または部分図の範囲のメッシュ合計値と平均値を計算し、それを１００として、各メッシュの値を指数化し各メッシュ内に表示する。指標の場合、合計値は出さず、平均値は、分母、分子別々に合計した値を用いる。
・モジュール１３：メッシュ統計値から作成した各種シェア指標の特化係数を計算し、表示を指示する機能を有する。地域統計ＤＢ１４上の各項目について、あるいは作成したシェア指標について、画面上で任意にマウス等の入力手段により領域をドラッグ指定し、その指定された範囲の、全域の値を１とする特化係数を下記に示す式（９）により計算し、各メッシュ内に表示する。
項目ａの項目ｂに対するメッシュ特化係数＝（項目ａのメッシュ値／項目ｂのメッシュ値）／（項目ａの全体図または部分図トータル値／項目ｂの全体図または部分図トータル値）  ・・・式（９）
【０１９３】
・モジュール１４：クリックして表示する任意地点の点バッファの半径を指定し、円内の統計値と演算値を計算して表示することを指示する機能を有する。
・モジュール１５：選択したデータや指標に関して、同レベルを結ぶ等高線を自動的に作図する機能を有する。
・モジュール１６：ボロノイ分割（施設間の中間線で市場分割する方法）を指示する機能を有する。これを指定すると、ボロノイ分割線内にその統計値を表示する。
・モジュール１７：年度別のメッシュ年齢層別閉鎖人口推計値を表示することを指示する機能を有する。なお、これらの推計値は、出生率、死亡率、有配偶者率などを用いて商圏分析システム１０内で計算している。
【０１９４】
・モジュール１８：選択したメッシュ統計値、または定義した指標や関数値の階層別に、メッシュ内に書き込まれた文字や数字等を色分け表示することを指示する機能を有する。本例では、階層は７〜２０段階まで指定可能である。
・モジュール１９：メッシュ統計値ないし指標値の、例えば上位１０％、下位１０％（この％は指定可能）のメッシュを検索して、メッシュ内に書き込まれた文字や数字等を色分け表示することを指示する機能を有する。
・モジュール２０：メッシュ統計値間２項の散布図を計算し、別枠窓で表示することを指示する機能を有する。
・モジュール２１：メッシュ統計値間２項の散布図に基づいて階層別に色分けした表を別枠で表示し、それに基づいてメッシュ内に書き込まれた文字や数字等を色分け表示することを指示する機能を有する。
・モジュール２２：メッシュ属性データの追加記入、保存、エクスポートする機能を有する。例えば、町丁字別人口、単身世帯数、２人以上世帯数に関しては常に直近のデータを取れるので、この項に関して、画面上からメッシュ統計ＤＢファイルに書き込めるようにしている。該当メッシュをクリックし、入力カードを立ち上げて、画面上から、例えば、平成１５年人口、平成１５年単身世帯数、平成１５年２人以上世帯数というように任意の項目名で入力することができ、それらは同じメッシュ統計ＤＢの中に出力される。例えば平成１５年２人以上世帯数などと指定すれば、ハフ現実売上収斂シミュレーションにおいても使用できる。
【０１９５】
（家計消費等のリンクデータ、地域統計ＤＢ１４に関する解析モジュール）
・モジュール２３：品目別カテゴリ別メッシュ消費額推計値を、どの属性の世帯（例えば、単身か、２人以上普通世帯か、世帯主年齢層別か、など）で計算するかを指示する機能を有する。なお、世帯主年齢層別世帯数は、オリジナルの国勢調査項目にはなく、商圏分析システム１０内で計算して求めている。
・モジュール２４：メッシュ消費額を、例えばカテゴリ別か、品目別か、年齢層別か、地域別かを指定する機能を有する。なお、カテゴリは、予めユーザサイドで任意に定義し、インプットできる。またリンクするデータは、例えば、家計調査年報のほか、全国消費実態調査報告を用いることもできる。
・モジュール２５：メッシュ消費額を計算するカテゴリまたはどの品目かを指定する機能を有する。なお、各種計算、表示機能は、前述したメッシュ統計値に関するモジュールと共通である。
【０１９６】
（店舗ＤＢ１５に関する解析モジュール）
・モジュール２６：店舗ＤＢ１５からデータをインポートする機能を有する。表示・解析部１３上で、店舗ＤＢ１５を参照し、該当する店舗ＤＢファイル名をクリックすると、表示・解析部１３上に該当データのインポートが始まり、その結果、画面上に店舗データ一覧表（例えば、ポイント名とその属性一覧）を表示し、かつ、どのファイルの、どのポイントをマップ上にフラッグ表示するかを選択する窓が開く。インポートするファイル名は一度に複数選択することが可能である。
・モジュール２７：フラッグと名称を表示するデータが格納されているポイントファイルとフラッグを立てる個別ポイント名称を選択し、属性一覧を参照する機能を有する。これは、窓内でファイル名をクリックして選択すると、ファイルを構成するポイント名称とその属性一欄表がポイントファイル用窓内に表示される。これによってポイントのすべての属性を参照できる。窓内のポイント名称一覧表のチェックボックスにチェックを入れることでフラッグを立てるポイントを選択する。複数選択または全選択が可能である。最大選択数は、見易さと目的によってその都度分析者が結果を見て判断する。
【０１９７】
・モジュール２８：画面上に立てるフラッグの形と色をＤＢファイルごとに選び、フラッグには、ポイント名称を添えるか、フラッグマークだけかを選択する機能を有する。
・モジュール２９：フラッグのポイント名称の隣に選択したひとつのポイント属性を表示することを指示する機能を有する。ポイント名とその属性一覧窓内の属性一覧表のチェックボックスにチェックを入れることで選択する。前述したモジュール１で実行すると、選択された属性が、フラッグ名称の隣に表示される。
・モジュール３０：ポイントデータをメッシュ合計する計算とメッシュシェア計算を指定する機能を有する。選択された属性に関し、各メッシュ合計値と、全体図または部分図における合計値に対する各メッシュシェアをメッシュ内に書き込む。
【０１９８】
・モジュール３１：全体図または部分図のポイント属性値の合計、平均、標準偏差を別枠で表示することを指定する機能を有する。
・モジュール３２：ポイント検索条件を指示する機能を有する。ポイントの属性に関して、数値の大きさで検索条件を指示し、前述したモジュール１で実行すると条件にあったポイントのフラッグが指定された色に変わる。
・モジュール３３：ポイントフラッグの緯度経度を表示し、修正する機能を有する。所望のポイントをクリックすることによりポイントのフラッグ位置の緯度経度が表示される。フラッグ位置修正チェックを選び、フラッグを画面上で動かしてその位置を修正すると、その正しい緯度経度が表示され、ＤＢ一覧表の中の緯度経度データも、正しい緯度経度に変更される。
・モジュール３４：新ポイントデータを画面上にフラッグを立てて作成することを指示する機能を有する。新フラッグ設定チェックを選んで、画面上でマウス等を用いて新しくフラッグを立てると、該当するＤＢ一覧表の中に直接データを書き込め、緯度経度は自動的に書き込まれる。
【０１９９】
（ポイント属性値―メッシュ統計値間の関数に関する解析モジュール）
・モジュール３５：各メッシュ内に、選択されたメッシュ統計値と選択されたポイント属性値間の任意に定義した四則演算統計―ポイント関数値（例えば、メッシュ品目消費額におけるメッシュ内顧客の購入額）を表示することを指示する機能を有する。
・モジュール３６：全体図または部分図内で選択されたメッシュ統計値―ポイント属性値間の２項散布図（例えば、世帯数―顧客数、あるいは世帯数―顧客獲得率、あるいはチラシ配布数―来店客数）を別枠で表示を指示する機能を有する。
・モジュール３７：全体図または部分図内のメッシュにおいて、選択されたメッシュ統計値―ポイント属性値間の２項散布図に基づいて階層別色分け表を別枠で表示し、それに基づいてメッシュ内に書き込まれた文字や数字等を色分け表示することを指示する機能を有する。
【０２００】
（ポリゴン生成ゾーンに関する解析モジュール）
・モジュール３８：ポリゴン生成、ゾーンコンテンツファイルを作成する機能を有する。ポリゴン生成を選択すると、街区地図などラスタ地図を下敷きにマウス等で任意の多角形ポリゴン（ゾーン）を生成できる。ポリゴンの特徴と識別は、例えば、メッシュ統計値、街区地図のほか、現地調査などを用いる集落識別のほか、タウンページ業種別ＤＢのポイントフラッグや数値地図、都市計画図などを用いる業種立地識別などを参照してもできる。ゾーン名称と識別指標とその記述（例えば２５６文字まで）を、生成したゾーンポリゴンファイル窓の中で、データファイルの該当行に画面から直接書き込める。それらはゾーン位置情報、ゾーンコードとともにＣＳＶファイル等に出力できる。また別ファイルでゾーンコード別に現地写真を画面上で張り込み、また開くことができる。
【０２０１】
上述したごとくのゾーニングは、地図としての完成度の高いラスタ地図を背景として用いることではじめて実行可能となる。ゾーンポリゴンはエクスポートされ、保存されるが、保存されたポリゴンデータは、同じ解析平面の中でのみ読み出し、再現することができる。このゾーニングの一例として、例えば、農業地域及び農業集落、工業地帯、流通施設地帯、町の中心地と商店街、借家のアパート地区、古い低所得者用住宅地、低質の古い住宅地、高齢者世帯の住宅地、暮し向きの良い退職者の住宅地、高所得世帯の新しい住宅地、高所得世帯の古い住宅地、安価な新しい民間住宅地、熟練労働者の住む個人住宅地、管理職又は専門職の住む個人住宅地、中間層の住む個人住宅地、古いマンション、新しいマンション、単身者の多いマンション、管理職又は専門職の住む暮し向きの良いマンション、中間層の住むマンション、暮し向きの余り良くないマンション、最も貧しいマンションなどがある。
【０２０２】
・モジュール３９：ポリゴン面積計算を指示する機能を有する。面積計算をチェックし、前述したモジュール１を実行すると、ポリゴン内に面積を記入表示し、またポリゴンファイル内に面積データとして書き込まれる。
・モジュール４０：ポリゴン統計値の計算を指示する機能を有する。作成したポリゴンについて、メッシュデータをもとに、面積按分計算方式により指定した各種メッシュ統計値のポリゴン値を計算することを指示する。前述したモジュール１を実行すると、ポリゴン内に指定された統計値を記入表示し、またポリゴンファイル内に統計値データとして書き込まれる。
【０２０３】
（シミュレーション部１２で作成した店舗別等高線に関する解析モジュール）
・モジュール４１：画面上にフラッグと名称を表示するデータが格納されている店舗ファイルとフラッグを立てる店舗名称を選択し、属性一覧を参照する機能を有する。窓内でファイル名をクリックして選択すると、ファイルを構成する店舗名称とその属性一欄表が店舗ファイル用窓内に表示される。これによって店舗のすべての属性を参照できる。窓内の店舗名称一覧表のチェックボックスにチェックを入れることでフラッグを立てる店舗を選択する。複数選択または全選択が可能である。最大選択数は、見易さと目的によってその都度分析者が結果を見て判断する。
【０２０４】
また、上記モジュール４１において、画面上に立てるフラッグの形と色をＤＢファイルごとに選び、フラッグには、店舗名称を添えるか、フラッグマークだけにするかを選択できる。
・モジュール４２：画面上に確率等高線を表示する店舗名が格納されている窓を開き、等高線を表示する店舗名称を選択する機能を有する。
・モジュール４３：確率等高線を確率別に色分けすることを選択する機能を有する。
・モジュール４４：例えば０．０５〜１．００の等高線を３本づつ表示することを指示する機能を有する。
・モジュール４５：店舗名を選んで店舗別消費カテゴリ別可能理論売上額を表の形式で表示することを選択する機能を有する。
【０２０５】
図２１は、本発明の他の実施形態である商圏分析システムの構成例を説明するための図で、図中、１０１はＰＣ、１１０は商圏分析システムで、該商圏分析システム１１０は、ＤＢ編集部１１１、シミュレーション部１１２、表示・解析部１１３とを有し、これら各部は、データファイルの作成と、受け渡しを通じて相互に連携されている。また、商圏分析システム１１０は、データベースとして、国勢調査メッシュ統計や町丁字統計等の地域統計情報１１４ａを格納した地域統計ＤＢ１１４、世帯における消費、購買の実態を調査した家計消費に関するデータ等の消費リンクデータ１１５ａを格納した家計消費データファイル（以下、家計消費ＤＦ）１１５、業種業態に応じた店舗情報１１６ａ及び店舗情報１１６ａに応じた各種制御パラメータ１１６ｂを格納した店舗ＤＢ１１６、店舗に応じたポイント情報１１７ａを格納したポイントＤＢ１１７、ラスタ形式またはベクタ形式の地図データ１１８ａを予め格納した地図ＤＢ１１８を有している。この地図ＤＢ１１８を本システム構成に含まないようにしてもよく、この場合、ラスタ形式またはベクタ形式の任意の地図データを予め必要枚数準備してＰＣ１０１の任意のフォルダに格納しておく。また、上記各種のＤＢは必要に応じて適宜組み合わせて本システムを構成することが可能である。
【０２０６】
この商圏分析システム１１０は、ＰＣ１０１が有する内部又は外部の記憶装置にインストールされ、該ＰＣ１０１により実行される。ユーザは、商圏分析を行う際に、地図ＤＢ１１８から所望の地図データを適宜選択して利用することができる。また、ＰＣ１０１は、サーバ装置等であってもよく、商圏分析システム１１０を実施する形態に応じた形態であればよい。尚、本実施形態では説明のため、家計調査等消費リンクデータ１１５ａを地域統計ＤＢ１１４と異なる家計消費ＤＦ１１５に格納した状態として図示しているが、家計調査等消費リンクデータ１１５ａを地域統計ＤＢ１１４に含めた構成としてもよい。また、制御パラメータ１１６ｂを店舗ＤＢ１１６に含めた状態として図示しているが、制御パラメータ１１６ｂを店舗ＤＢ１１６とは独立した他のＤＢ（制御パラメータ用ＤＢ）に格納するようにしてもよい。
【０２０７】
上記ＤＢ編集部１１１は、解析領域定義モジュール１１１ａ、メッシュ分析及びポイント分析計算モジュール１１１ｂ、解析平面ファイル作成モジュール１１１ｃを有し、シミュレーション部１１２は、入力Ｉ／Ｆモジュール１１２ａ、シミュレーション計算実行モジュール１１２ｂ、新店売上予測モジュール１１２ｃ、シミュレーション結果出力モジュール１１２ｄを有し、表示・解析部１１３は、起動モジュール１１３ａ、表示・解析モジュール１１３ｂ、出力モジュール１１３ｃを有する。本実施形態は、前述の図１に示した商圏分析システム１０が有するシミュレーション部１２においてシミュレーションを実施するための確率モデルを、複雑系ハフシミュレーションモデルとしてさらに発展させたもので、商圏分析システム１０が有するシミュレーション部１２の現実解析能力をさらに向上させたものである。尚、本実施形態の説明に際し、業態をサブ業態、顧客吸引係数又は個店顧客吸引係数（γ係数）を個店吸引係数、顧客吸引力を個店吸引力として言い換えるものとする。
【０２０８】
ここで、本発明に係わる複雑系ハフシミュレーションモデルの構成方法に関連して複雑性について略述しておく。
複雑系科学は、もともと物理学と化学から発展し、現在生物学、生態学、経済学などに波及しつつある。ここで言う複雑系ハフシミュレーションモデルは、分野としては人文地理学に入る。複雑系とは、システムが極めて多数の要素から成り立っており、しかも要素間の相互作用が重要なため、個々の要素ないし部分の性質がわかっても全体の振る舞いが容易には予測できないことを特徴とする。同時に複雑系における相互作用は非線形であることが特徴である。非線形とは、一般的には入力と出力、原因と結果が比例関係にないことを意味し、具体的には、系の相互作用を記述する方程式（それがある場合は）が非線形方程式で表される、ということである。
【０２０９】
非線形方程式は、「方程式を解く」という従来のやり方では手に負えず、解くことはできない。相互作用が非線形であるときは、要素のごく小さな変化でも系全体が大きく反応したり、全体が協同的に働いて質的転化が起きたりする。あるいは初期条件や制御パラメータのある条件の範囲でしか安定したシステムにならない。時間経過の中では、時間とともに不確実性が増し、突然まったく別の状態が現れたりする。線形理論のように因果分析的思考では理解も予測もできない現象のことである。物理学や化学では、システムが孤立系であるか、開放系であるかを区別する。孤立系では外部環境とのエネルギーやエントロピーのやり取りがない。開放系ではそれらがある、という違いがある。
【０２１０】
複雑な現象を扱う複雑系理論には三つの流派が認められる。一つ目は孤立系の複雑現象を扱うボルツマン理論とそこからヒントを得た理論である。ボルツマンは、孤立系が非平衡状態から始まって熱平衡状態に至るまでのプロセスを理解するために、個々の分子の振る舞いを記述する代わりに、体系を統計的に扱う方法を創案し、そのプロセスを衝突という分子間相互作用によって生成されるエントロピーの増大現象として説明することができた。二つ目は開放系の中である条件を満たすと出現する散逸構造または自己組織化プロセスに関して、イリア・プリゴジンによって創められた散逸構造理論に属するか、そこからヒントを得た理論である。外部（環境）に対して開いており、エネルギーやエントロピーのやり取りがあるという開放系では、均衡状態から遠く離れているところで、ある条件が揃うと散逸構造または自己組織化の過程といわれる、一見安定しているように見える多様な機構が一時的に出現することがある。この散逸構造は、物理や化学だけでなく生物や経済の世界でも見られることが知られている。
【０２１１】
Ｅ．モランはこのような散逸構造の例として、ろうそくの炎の恒常性や、細胞のような有機体の内部環境の恒常性を挙げる。これらには外部からエネルギーを供給され、それによって非平衡状態におかれており、しかもそれによって構造的安定性を保っている。構造の構成要素は変化しているにもかかわらず構造そのものは同一なままである。そしてこの供給の流れがなくなると構造は急速に衰退する。散逸構造は、平衡から遠く離れた開放系において、ゆらぎが生じることによって不安定化し、ある閾値を越えると次々と協同現象によって自己組織化が起こるという一般的な特徴を持つ。そして散逸構造では、生産されるエントロピーはシステム内に蓄積されず、環境との持続的なエネルギー交換の一部としてシステムの外に放出されてしまう。このことによって構造的安定性が保たれている。散逸構造理論は株式市場における暴落の生じる機構の理解や、経済理論における非均衡理論の構築に視点を提供している。
【０２１２】
上記二つの理論はいずれも物理学から出てきたものであるが、三つ目は、構成的方法といわれているもので、コンピュータシミュレーションを用いて、複雑な現象を理解しようとする試みである。それは思考自体を言語と数学だけでなく、コンピュータを用いて遂行しようとする新たな進化段階を示すものともいえる。複雑現象に関して重要だと思われることを抽出して、コンピュータ上にモデルを構築し、この際、系が非線形方程式で記述できる場合はそれを用いて、コンピュータシミュレーションを走らせてモデルの振る舞いを観察し、その結果によってモデルを修正ないし再構築してまた走らせるという繰り返しを経て、複雑な現象を理解していこうという研究方法である。言い換えれば自然や社会や経済を調べるのではなくて、それらをコンピュータのヴァーチャル空間に造りだすことによって自然や社会や経済を理解しようとするものである。
【０２１３】
上記方法にも２種類あり、シミュレーションはあくまでも閉じた仮想的な世界であり、その結果の現実妥当性は、似ているということ以外は問わないというやり方と、もうひとつは、あくまでも現実世界との整合性と実証性を追及していくやり方である。
【０２１４】
それでは、本発明に係わる複雑系ハフシミュレーションモデルは、上記複雑系理論のどこに位置づけられるであろうか。まずそれは外部というものを持たないことから一種の孤立系であり、散逸構造ではない。また多様な価値観と志向性を持つ消費者ではあるが、その店舗選択行動を空間のゾーニングを通して粗視化して自由度を減少し、統計的に見ると、そのゾーンごとの分布の平均値と集客装置との間には、統計的決定論とも言うべき非線形な相互作用がみられる、ということに注目してモデル化しているので、その論法はボルツマンの方法に類似する。しかしその解法は、任意に切り取った電子地図の領域の上に張った解析平面上で、コンピュータシミュレーションを走らせて、それを解釈しつつ現実に近い解を見出すという点では、３番目の方法の後者に当る。しかしまた、その相互作用は非線形なので、ある条件下でのみ安定的な構造が現れるという点では、散逸構造に似ていると言える。この場合要素の多さではなく、相互作用が非線形であるということが、自己組織的秩序が出現する必要条件となっている。すなわち、本発明に係わる複雑系ハフシミュレーションモデルは、上記３つの流派のいずれの特徴も併せ持ち、かつ現実との一致という実証を目指す方法なのである。
【０２１５】
これまでのハフモデルにおいて、ｊ店から距離Ｒｉｊだけ離れた場所ｉ（ゾーン）の住民がｊ店で消費する額（理論売上）は、前述した式（１９）、すなわち、
【０２１６】
【数８】
2004185539.tif 000010
【０２１７】
この場合、理論売上Ｕｊは、１店だけを取り上げる場合は別だが、地域の複数店を同時に問題にした場合には、現実の売場面積と何らかの方法で推計された距離のべき乗α（以下、しばしば距離抵抗係数という）を用いるだけでは各店の理論売上は決して現実売上Ｕｊ′には一致しない。そこで本実施形態においては、いくつかの業態別平均及び／又は個店別の制御パラメータ１１６ｂと、いくつかの変数とを導入して、上記式（１９）を、次式（１０）のように記述する。尚、確率はトリップ確率としても、ある期間の店舗選択消費確率としても、それらに必要なデータさえあればどちらでもかまわないが、ここでは、説明を簡単にするために確率を店舗選択消費確率としておく。また、上記制御パラメータ１１６ｂは、店舗ＤＢ１１６又は店舗ＤＢ１１６とは独立した制御パラメータ用ＤＢ（図示せず）に予め格納しておく。また、この制御パラメータ１１６ｂは、シミュレーションを行う際、マニュアル操作によりインプットでセットするようにしてもよい。
【０２１８】
【数９】
2004185539.tif 000011
【０２１９】
ｉは、解析領域内で任意に指定した間隔の格子点の位置を示す。また、ｊは、１，２，３，・・・，ｎ（解析領域内に存在する競争関係にある店舗の番号）である。
【０２２０】
上記式（１０）、式（１１）から、ｊ店から距離Ｒにある店に近いほうからｍ番目の確率帯（例えば、消費確率５〜１０％の間の帯；帯の分割定義は指定可能）Ｐｊｍ（Ｒ）が求まる。
【０２２１】
ここからｊ店の理論売上Ｕｊは次式で計算される。
【０２２２】
【数１０】
2004185539.tif 000012
【０２２３】
Ｎ（ｍ；Ｒ）は、ｍ番目の確率帯で、距離Ｒで代表される小地域の世帯数であり、ｇはｊ店が属するサブ業態（このサブ業態については後述する）を表す。尚、下記の収束条件は、どちらを適用しても構わないが、本実施形態では、収束条件１を用いて判定を行うものとする。
【０２２４】
【数１１】
2004185539.tif 000013
【０２２５】
尚、上記式に含まれる記号の意味は次の通りである。
Ｒｉｊ：ｉ地点からｊ店までの距離、Ｎ（Ｒｉｊ）：ｉ地点の世帯数，メッシュ世帯数から計算する。Ｕｊ：ｊ店の理論売上（計算結果）、Ｕｊ′：ｊ店の現実売上（元データ）、Ｍｊ：ｊ店の売場面積（元データ）、この元データにはこの他に個店の位置情報（緯度、経度）と、下記に示すサブ業態世帯消費額Ｃｇ（Ｃｇ：サブ業態記号）を設定可能とする。
【０２２６】
上記サブ業態世帯消費額Ｃｇとは、サブ業態ｇが扱う任意の商品カテゴリの全国平均（または地方平均）世帯消費額（元データ）のことをいう。本実施形態では、消費者が購入目的の商品カテゴリの買い物に行く時点で選択肢に考慮に入れる店、言い換えれば小売店側から見て互いに競争関係にあると考えられる店舗をここでは同一の業態とし、例えば、購入目的が食品なら、数百ｍ２クラスのスーパーから１万数千ｍ２クラスのＧＭＳまでひとつの業態であるとみなす。しかしながら、競争関係にあるとはいっても売場面積が違い、取り扱う品目数が違うので、これらの店を売場面積によってクラス分けし（以下、クラス分けした各々の業態をサブ業態という）、上記サブ業態世帯消費額Ｃｇは、サブ業態ごとの品揃えが対象とする家計消費額（全国平均または地方平均）のことをいうものとする。
【０２２７】
上記サブ業態世帯消費額Ｃｇと、後述する消費シェアという制御パラメータを導入することによって、規模の異なる店舗間の競争を同時に扱えるようになる。このように、一群のサブ業態ファイルと制御パラメータにより食品競争モデルを構成する。同様の考え方に基づいて、例えばＧＭＳ競争モデル、ドラッグ競争モデル等々、さまざまな競争モデルを構成することができる。
【０２２８】
以下、いくつかの個店別制御パラメータと、求められる計算結果について示す。
α（ｊ）：個店ごとに指定する距離のべき乗で、本実施形態では個店距離抵抗係数（制御パラメータ）という。
Ｄｊ：個店売場面積底上げ係数（制御パラメータ）で、この係数Ｄｊは、店舗の売場面積に掛ける定数で、売場面積が大きいほどｍ２効率（ｍ２当たり売上）が小さくなるという限界効用逓減傾向は、小さな店ほど、大型店に対して相対的に個店吸引力（客をひきつける集客力）が大きいことを示している。これを表現するために小型店の売場面積をあらかじめ選んだ基準店（または基準サブ業態平均値）のｍ２効率を１として、各店のｍ２効率をそれに相対化し、それを制御パラメータＤｊとして各店の売場面積に掛けてあらかじめ底上げしておく。すなわち、個店売場面積底上げ係数Ｄｊはシミュレーションの初期値では、相対化したｍ２効率（相対的ｍ２効率）を表す。またシミュレーションを１回だけ走らせて、店別に理論売上と現実売上の乖離状況を見て、現実売上に対して目安としてその誤差が、例えば３０％を越す店について、１回計算で誤差数％以内になるようにこれを調整する。この底上げ係数をセットする店舗の抽出基準は、売場面積又は単位面積あたりの売上（ｍ２効率）の相対的大きさを基準にしてもよく、売場面積又は単位面積あたりの売上（ｍ２効率）が所定範囲以下又は以上となるような店舗を抽出するようにしてもよい。
【０２２９】
この制御パラメータＤｊはシミュレーションの収束回数を減らす効果を持ち、例えば、シミュレーションがＰＣに導入されたＯＳ（オペレーティングシステム）上の能力限界に突き当たって停止するといった現象を防ぐために極めて有効である。これは、多くのパラメータを導入する複雑系シミュレーションの場合、そのシミュレーションの実施の如何はＰＣの処理能力、特にＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）などのＯＳによる制約を受けることがある。しかしながら、この制御パラメータＤｊの調整によってほとんど１０回以内で収束するようになるため、上記のようなＯＳによる制約を受けることなくシミュレーションを終了させることができる。この際、売上登録のない店はＤｊ＝１か、またはその営業力に見合った数値をおくようにする。
【０２３０】
Ａｊ：個店吸引係数（計算結果として決定される）で、この個店吸引係数Ａｊは、売場面積Ｍｊ×個店売場面積底上げ係数Ｄｊを、個店吸引力に変換するためのウェイト係数であり、シミュレーションは主にこのパラメータをめぐって行われる。
【０２３１】
Ｍｊ（売場面積）×Ｄｊ（個店売場面積底上げ係数）×Ａｊ（個店吸引係数）：個店吸引力（計算結果として決定される）で、この値が大きいほど来店客数ないし利用世帯数が増える。ここで、本発明の別の実施形態として売場面積Ｍｊを直接変数として扱うことも可能であるが、このように段階を踏むほうがシミュレーションを短時間で成功させやすく、かつ個店の営業力を数値評価しやすい。
【０２３２】
また、Ｄｊ×Ａｊ＝個店吸引力／売場面積Ｍｊを真の個店吸引係数として、区別する。シミュレーションは、真の個店吸引係数と相対的ｍ２効率を比較することで、その操作と最適解か否かの判断を行うことができる。もともと相対的ｍ２効率とは、各立地点に於ける相対的な個店営業力を表す指数である。シミュレーションにおいても、多くの店でこの指数が真の個店吸引係数に近似する。またはそのように制御パラメータを操作しなければならない。しかし、シミュレーション結果においては、そうでない店も存在する。真の個店吸引係数が相対的ｍ２効率よりもかなり大きな店は、人口配置と店舗配置から見て、不利な立地にもかかわらず大きな個店吸引力を発揮していることを意味する。逆に真の個店吸引係数が相対的ｍ２効率よりもかなり小さな店は、有利な立地と店舗規模にもかかわらず、小さな個店吸引力しか発揮していないことを意味する。尚、真の個店吸引係数は、他のパラメータ（個店吸引力、個店吸引係数等）と同様に自動計算されるものであるが、事後的に、例えば表計算等のアプリケーションを用いてマニュアル操作で計算するようにしてもよい。
【０２３３】
Ｓｇｊ：サブ業態ｇに属するｊ店が品揃え対象消費額Ｃｇの中で吸引できる個店消費シェア（制御パラメータ）で、基本的な意味は定義どおりだが、個店消費シェアＳｇｊおよび業態平均消費シェアＳｇは、実際には次のような多様な意味を担い、これらを分離することはできない。尚、この業態平均消費シェアＳｇは、前述した「消費者業態シェア」と同義とする。
・ｊ店の平均客単価が相対的に高ければ消費シェアＳｇｊは大きくなる。
・ｊ店の商圏内の世帯の所得額が高ければ消費シェアＳｇｊは大きくなる。
・実際上競争関係にあるが、競争業態の中に含めなかった店舗（例えば、スーパーの競争を取り上げているときの生鮮食品を扱う一般小売店）の数が多いとき、消費シェアＳｇｊは相対的に小さくなる。
・大型店は利用率の低い広大な周辺部分をその商圏に持つので、小型店よりも相対的にその業態平均消費シェアは小さくなる。これは平均客単価は高いが平均期間消費額が下がる傾向となり、両項で相殺するため。
・２人以上一般世帯のみを消費主体としてシミュレーションする場合、ｊ店の商圏内に単身世帯が多いとき、消費シェアＳｇｊは大きくなる。
・限界距離が小さいサブ業態ほど、消費シェアＳｇｊは相対的に大きくなる。シミュレーションでは個店別ではなく、サブ業態平均消費シェアからスタートするが、以上すべての効果が相殺された結果としてこの数値が求まる。これらの事情は解析領域ごとに異なるので、シミュレーションの結果を見て何度か修正する。特異な店については店ごとに与えることができるが、スーパーのデータベースにディスカウントストアが混在するような場合を除けばほとんどその必要はない。
【０２３４】
Ｒｇｊ：ｊ店の個店限界距離（制御パラメータ）で、関数形Ｒｉｊ−αは非収束関数で漸近的にゼロに近づきつつ無限遠まで伸びていくが、現実の確率Ｐｒは、およそ２〜３％くらいで突然終わるという事実に基づき、指定するものである。これは消費者サイドから見れば、店舗選択するときのサブ業態ごとの最大距離を意味する。これは、シミュレーション結果の確率等高線を見て修正することができる。この限界距離Ｒｇｊとしては、例えば、時間距離、直線距離、道路距離、心理距離などを適用することができる。
【０２３５】
β（ｊ）：個店ベータ（制御パラメータ）で、個店の個店吸引力にかかる個店ごとのべき乗指数（通常は１で運用）を表す。
【０２３６】
上記した個店別の制御パラメータの他に、次に示すサブ業態別の制御パラメータを用意する。
α（ｇ）：サブ業態平均アルファ（制御パラメータ）。
Ｄｇ：サブ業態平均売場面積底上げ係数（制御パラメータ）。
Ｓｇ：サブ業態平均消費シェア（制御パラメータ）で、このサブ業態平均消費シェアＳｇは、領域内にかなり異なる所得格差を示す地域があれば、それぞれを商圏とする店グループごとに平均消費シェアを変えることができる。
Ｒｇ：サブ業態平均限界距離（制御パラメータ）。この限界距離Ｒｇとしては、例えば、時間距離、直線距離、道路距離などを適用することができる。
β（ｇ）：サブ業態平均ベータ（制御パラメータ）で、個店吸引力にかかるサブ業態平均のべき乗指数（通常は１で運用）を表す。
【０２３７】
また、次のシステム制御パラメータを指定する。
第１に、「消費確率等高線の数と、その間隔（本例では％値）」を指定する。これによって決まる２つの確率等高線で挟まれた確率帯の番号ｍも決まってくる。１００％〜０％までの間の確率等高線の数とその間隔（％値）は任意に指定することができる。べき乗αが小さい業態では数％という小さい確率が重要になってくるし、べき乗αが大きい業態では一ケタ台の確率は重要でなくなるというように、解析対象となる業態によって指定する。業態の商圏空間構造の形に関する実証的経験を参考に、それに合わせることができる。また、これはシミュレーションの結果を見て修正することができる。第２に、消費者が店舗選択する際の、サブ業態ごとの「最大選択店舗数」を指定する。この際、選択は距離の短い店からなされる。
【０２３８】
最後に、次のシミュレーション収束条件を指定する。
収束条件ｅ１：各個店の〔理論売上−現実売上〕の与えられた許容誤差％を表す。領域内で売上が分かっている同業態の任意の数の店を指定し、その全店に関して適用される（通常の場合、およそ５０〜１００店程度になる）。実績売上登録がない店舗に関しては、“理論値＝実績値”として計算される。
シミュレーションは、指定したすべての店舗に関して、各店の誤差が許容誤差範囲内になったとき収束する。この際、他の収束条件として、前述の収束条件ｅ２を適用してもよく、この場合、収束条件ｅ２は、収束計算を指定した全店の売上誤差の平均値に対する許容誤差（％又は定数）を表すもので、全店の誤差平均が許容誤差範囲内になったときに収束する。
【０２３９】
ここで、以上に説明したような各種制御パラメータや、元データ等を複雑系ハフシミュレーションモデルに導入してシミュレーションを実行するが、この際、上記複雑系ハフシミュレーションモデルの変形例として、前述した各種制御パラメータにいくつかの補正係数を設定したり、モデルに設定する制御パラメータをシミュレーションの内容に応じて適宜追加、削除するなどによって種種考えられ、本発明は、これら変形したモデル全てを対象としてシミュレーションを実行することができるものとする。
【０２４０】
本実施形態における商圏分析システム１１０は、以下に示す機能を提供することができる。
・売場面積、売上実績（およそ５０〜６０％程度未登録でも実施可能）、業態情報、店舗位置情報（地域によっては住所だけでも可能）からなるすべての店舗データベースファイルを直接扱うことができる。
・任意の品目別消費額ファイルを扱えるほか、例えば、国勢調査、家計調査、マーケティングデータなどを論理的に組み合わせて使用することができる。
・背景地図として、例えば民間地図会社の任意のラスタ地図を扱えるほか、国土地理院の数値地図なども扱うことができる。
・確率の関数形に関して、前述した関数Ｒｉｊ−αの代わりに指数関数ｅｘｐ（−δＲｉｊ）型の関数を選択することができる。この場合、距離Ｒｉｊのべき乗αを指定する代わりに、距離Ｒｉｊにかかる係数δを指定する。
・距離Ｒｉｊは、直線距離、道路距離、時間距離、心理距離等のいずれをも使用することができる。
・対象とする消費者主体として、例えば「２人以上一般世帯」を計算単位にする、「２人以上一般世帯」と「単身世帯」を計算単位にする、「単身世帯」のみを計算単位にする、などを選択することができる。さらに、「単身世帯」については、例えば「若年単身世帯」、「中年単身世帯」、「高齢単身世帯」等に分けて計算単位にする、などを選択することができる。このように地域統計ＤＢ１１４に格納された統計情報に関する項目から、対象とする消費者主体を選択することができる。
・消費者主体を世帯ではなく、「年齢層別男女人口」を計算単位に指定することができる。
・国勢調査上あるいは事業所統計上の任意の項目またはそこから四則計算で計算され得る任意のカテゴリを計算単位に指定することができる。
【０２４１】
ここで、上述した複雑系ハフシミュレーションモデルを用いた商圏分析システム１１０の処理手順の一例について詳細に説明する。
（１）ＳＭを中心とした食品競争か（この場合、サブ業態は小型ＳＭからＧＭＳまで、約４〜５つ程度のサブ業態になる）、ＧＭＳを中心とした大型店競争か（この場合、サブ業態は大型ＳＭとＧＭＳの２つのサブ業態になる）、ドラッグ競争か、ホームセンタ競争か、等々競争業態を決め（消費者サイドから言えば買い物目的を決めるということ）を決め、次に、その競争を構成するサブ業態を決め、サブ業態店舗データベースを用意する。
（２）サブ業態に対応した制御パラメータデータベースを用意する。この際、制御パラメータデータベースとサブ業態店舗データベースとを統合するようにしてもよい。
（３）消費者主体は何かを決める。一般世帯か、単身世帯か、その両者か、それ以外のものか、など。
（４）電子地図は背景図としてのみ使用し、実際の計算はすべてＰＣ１０１内の解析平面上で行うので、電子地図の領域の緯度経度を解析平面上に定義する（通常の場合、大都市圏で３５ｋｍ四方、田園地域で５０ｋｍ〜１００ｋｍ四方）。
（５）解析平面内に上記（４）で定義した最大領域を包み込み、それよりも一回り大きい解析領域を緯度経度で定義する。
（６）解析平面の解析領域に、地域メッシュ統計ファイル（地域統計ＤＢ１１４）、サブ業態店舗データベース（店舗ＤＢ１１６）、家計消費データファイル（家計消費ＤＦ１１５）等、必要なデータを読み込む。
（７）プログラム上は、全メッシュ格子点またはメッシュを任意等分した全格子点上の消費者による店舗選択確率を計算し、領域内全店の消費確率等高線を決める。その後、実績売上が登録されており、かつ収束計算するようにピックアップされた店について、消費確率等高線に基づいて理論売上を計算し、実績売上と比較する、という手順をとる。
【０２４２】
制御パラメータの操作基準に関して、シミュレーションは個店売場面積と個店売場面積底上げ係数（初期値は相対的ｍ２効率）のほかはサブ業態平均の制御パラメータを初期条件にする。距離のべき乗αはひとまず経験値（来店客調査結果などから得られるもの）を参考にする。まず１回計算を行い、（理論売上−現実売上）／実績売上で計算される差異％が、サブ業態ごとに最小に近くなるように（この場合、差異は、＋−両サイドで同じような店数となることが目安となる）、サブ業態平均消費シェアを調節する。次に改めて１回計算を行い、理論売上−現実売上差異％が目安として、例えば３０％を越えている店について、その差異が数％になるように、個店売場面積底上げ係数を修正する。こうすることで収束計算回数が著しく減少し、ほとんどの場合１０回以内で収束させることができる。
【０２４３】
シミュレーションの最適解基準に関して、収束は距離のべき乗αと消費シェアのいろいろな組み合わせで実現するが、その中で個店吸引力／売場面積で計算される真の個店吸引係数の全業態平均（すべてのサブ業態を足して平均したもの）が、（現実売上／売場面積）／基準ｍ２効率で計算される個店相対的ｍ２効率の全業態平均に最も近似する組み合わせが最も現実説明的な解、すなわち最適解となる。これはユニーク解という意味ではないが、以下に述べるように距離のべき乗αのある狭い範囲でのみ実現することが、シミュレーションから判明する。新店売上予測は、この最適解をもたらすフォルダで行い、表示・解析もこのフォルダのデータファイルを用いる。
【０２４４】
まず、距離抵抗係数α（距離のべき乗α）はすべての店舗で共通としなければ安定解は存在しないということがシミュレーション結果からわかる。確率は距離抵抗係数αの小さな変動で大きく変化するからである。また、距離抵抗係数αの基準に関して、シミュレーション自体は、距離抵抗係数αのある範囲内で安定的に収束する。つまり安定解を有する。上述の食品スーパー競争モデルでは、距離抵抗係数αは１．０から３．０くらいまで安定解がある。しかしながら上述の最適解は、距離抵抗係数αのある狭い範囲の値でなければ成立しないことがシミュレーションの結果判明する。そしてまたこのような条件のときにのみ、各個店の商圏の空間構造を示す消費確率等高線の形が現実の経験とよく一致することが確かめられる。
【０２４５】
この距離抵抗係数αが小さいということは、消費者の移動性が高く、大型店が有利となり、小型店の吸引力はｍ２効率が示すよりもずっと大きくならなければ、現実売上を達成できなくなる。距離抵抗係数αが大きいと逆に大型店が不利になり、大型店は現実の売場面積よりもずっと大きな吸引力を持たなければ現実売上を達成できない。この最適解をもたらす係数αからはなれて、両端に行くほど小型店または大型店の吸引力が肥大化し、各個店の商圏の空間構造を示す消費確率等高線の形がいびつになり、経験から離れてくる。首都圏のいくつかの領域では、スーパー競争モデルで最適解をもたらす係数αは１．８前後、ＧＭＳ競争モデルでは１．４前後である。こうしてハフが問題とした距離抵抗係数αの値は、いかなる従来型の実証手段よりもこのシミュレーションにおいて整合的に推計し得るのである。
【０２４６】
本商圏分析システム１１０におけるシミュレーションの主な出力項目は、例えば、個店別理論売上、個店別消費者主体別理論売上、個店別消費カテゴリ別理論売上、個店吸引力、個店吸引係数、真の個店吸引係数、消費確率帯別国勢調査項目数値及びそれらの任意の演算値などである。また、表示・解析部１１３への主な出力は、例えば、消費確率等高線、全国勢調査項目数値、それらの線形結合結果や指標計算結果、店別カテゴリ別売上予測値などである。
【０２４７】
既存店競争力評価基準に関して、前述したように制御パラメータの設定を変えて、領域内の多数の既存店の真の個店吸引係数が、相対的ｍ２効率にほぼ一致するようにシミュレーションを収束させる。多くの場合相対的ｍ２効率がそのまま競争店に対する吸引力の指数となる。それでもいくつかの店は、真の個店吸引係数が、相対的ｍ２効率よりもかなり大きくなることがある。この店は、その立地においてそのｍ２効率を実現させるために高い吸引力を発揮している。これはその商圏内における競争店に対して、その相対的ｍ２効率にもかかわらず、相対的に単位面積あたりの集客力が高いということを意味している。このとき相対的ｍ２効率が他店のそれに対して大きくないとすれば、商圏内人口が少ないか、商品力が足りないか、を意味している。逆に、真の個店吸引係数が、相対的ｍ２効率よりもかなり小さくなる店もある。この場合、その店は、その立地において、そのｍ２効率にもかかわらず小さな吸引力しか持たない。このとき相対的ｍ２効率が相対的に小さくないとすれば、商圏内人口が相対的に多いか、商圏内競争が厳しくないかである。
【０２４８】
業態平均消費シェアによる解析領域の状況評価に関して、サブ業態平均消費シェアの領域間比較により、領域の所得−消費水準、競争業態に含めなかった店舗群の消費シェア、などについて洞察の手がかりを得ることができる。
【０２４９】
新店売上予測のための新店吸引力の設定基準に関して、新店が立地する商圏内の既存店、例えば同規模他店の真の個店吸引係数と相対的ｍ２効率と、それら他店の実際の営業力、商品力を比較して、それらに対する相対的な力として新店の個店吸引係数又は個店吸引力を、上記同規模他店のシミュレーション結果に基づいて推定し、推定した個店吸引係数又は個店吸引力と、予定売場面積と、位置情報（経度緯度）とともに予測ファイルに設定する。この予測ファイルは店舗ＤＢ１１６に格納される。新店売上予測を行う場合には、店舗ＤＢ１１６から予測ファイルを読み込んで、他の制御パラメータ（個店吸引係数、個店吸引力以外のパラメータ）は、上記同規模他店の収束計算終了時点のものを設定する。この際、既存店におけるそれらパラメータはシミュレーション収束時のものがそのまま使われる。新店売上予測値は、この設定の後、シミュレーションを１回走らせることによって得られる。こうして得られた理論売上は、地域の買い物行動が習慣化する開店後１年後あたりの予測値となる。これと同時に周辺の他店へ与える影響も計算される。また、退出した店の他店への影響を計算する仕方も同様で、シミュレーションが収束した状態で、店舗データベースの中の退出した店のデータをはずし、その後シミュレーションを１回走らせることによって得ることができる。
【０２５０】
この際、新店の消費確率等高線が電子地図上に示され、地域メッシュ統計およびそこから加工編集される全データが選択的にメッシュ内に表示される。また家計調査項目およびそこから加工編集されたカテゴリに関する新店の売上が表示される。
【０２５１】
本発明の複雑系ハフシミュレーションモデルによると、シミュレーションは食品スーパー競争モデルの場合を代表例とすれば、一般に３０〜５０ｋｍ四方の領域で（地方の田園地域では１００ｋｍ四方）行うが、そこに存在する競争モデルに含めたすべての店舗の売上を任意の精度で推計することができる。
【０２５２】
また、領域内のすべての店舗は、消費確率を通して互いにリンクしているが、その相互関係の中で、個別店舗の営業力、集客力を、個店吸引力、個店吸引係数、真の個店吸引係数などの形で、数値で推計することができ、真の個店吸引係数と、個店の相対的ｍ２効率を比較することで、その店が立地と規模に見合った商いをしているか、それ以上か、以下かなどの判断もすることができる。
【０２５３】
また、領域の所得−消費水準や競争モデルを組むときに取り上げなかった業態の消費シェアの隠れた影響などを複合的にあらわす業態平均消費シェアと、領域の当該買い物目的の消費者の平均的な距離移動抵抗の大きさを表すサブ業態平均αなどの領域内買い物移動特性値をシミュレーションによって推計することができる。
【０２５４】
また、消費確率を通して互いにリンクしているすべての店舗は、点として存在しているのではなく、店舗の周りに商圏を張るが、その商圏空間構造を、消費確率等高線の形で推計し、電子地図上で表現することができる。また、市販の表計算ソフト等を用いて、消費確率帯別理論売上、消費確率帯別国勢調査項目数値およびそれらの任意の演算値などが出力されるので、ＧＩＳ地理分析を経なくても直ちに分析判断することができる。
【０２５５】
また、このような相互関係の中で、新店が立地すると、既存各店との位置関係と力関係の中で、新店は自らの商圏を獲得し、売上を得るが、その売上予測と商圏空間構造計算を高い精度で行える。同時に、他店の売上と商圏構造に与える影響とを計算でき、他店が退出する場合の自店への影響も計算することができる。この結果小売事業者は立地適正と適切な投資規模を判断できるため、長期経営計画のリスクを減らすことが可能となる。
【０２５６】
また、シミュレーション結果および統計データベース上のデータを地図データ上に直接レイヤ表示できるように加工編集されたデータ群としての解析平面を作成することにより、電子地図上で高度な地域特性分析を行うことができる。例えば、指標計算によって商圏内の民度評価を行え、背景図として地形図すなわち数値地図を用いれば、立地環境評価を行え、また事業所統計や、例えばＮＴＴ情報開発（株）等から提供されるデータベース等を読み込めば、任意の産業の立地状況を分析することができる。これによって立地適正判断や商圏内住民の諸特徴分析、競争関係の判断などをより正確かつ容易に行うことが可能となる。この結果新規事業の成立条件や、立地条件を検討でき、また個店ごとの商品品揃え計画や、販売促進政策、競争政策などの立案の目標と手がかりを得ることができる。
【０２５７】
また、上記のような分析とシミュレーションは、ＧＭＳやスーパーのほか、例えば、ホームセンタ、家具店、家電量販店、ドラッグストア、コンビニエンスストア、各種病院、外食産業などデータベースが存在するか、もしくはＮＴＴデータ等をもとにデータベースを構築可能なすべての立地型業種業態に適用することができる。また、あらゆる地域において実施が可能である。
【０２５８】
また、このシミュレーションにおいて、ＧＭＳと食品スーパー競争モデルを代表例として、例えば、首都圏、中部圏、近畿圏、をはじめ、北関東、東北、北陸、などの田園地方においてもテストした結果、すべてリーズナブルな安定解が得られ、またデータベース上の新店の売上予測も誤差プラスマイナス７％以内で収まっていることが実証されている。但し、予測の精度を高めるためには、個店別の主要競争他店に対する相対的な商品力，営業力と、新店の売場面積規模に対する限界効用逓減率を見極めて、予測用ファイルの新店の売場面積、個店売場面積底上げ係数、個店吸引係数及び個店吸引力をセットする必要がある。
【０２５９】
また、これまで理論的な問題点であった、距離のべき乗αの推計と、個店吸引力とを従来型実証法に頼らずに、地域整合的に決定できるようになった上に、さらには、このような複雑系シミュレーションにおいて、従来、現実との接合は似ている（アナロジー）ということだけのものであったが、本発明の複雑系シミュレーションは、実証を可能にした点で新しく、これにより精度の高い商圏分析を行うことができる。
【０２６０】
図２２は、本発明が適用される解析領域指定、地図データ及び地域統計データ読み込み、加工編集、解析平面データ作成における処理手順の他の例を説明するためのフローチャートである。まず、地域統計データベース及びリンクする消費データ等を用意し（ステップＳ８１）、いろいろな縮尺と種類の地図データファイルを用意し、各地図データの位置情報（緯度、経度）を設定する（ステップＳ８２）。次に、一番大きな地図データを包み込む、より大きな解析領域（計算領域）を指定し（ステップＳ８３）、用意したすべてのファイルと設定値を読み込み（ステップＳ８４）、各種メッシュ指標計算、メッシュマーケット分析計算用解析平面を作成し、その計算を行う（ステップＳ８５）。次に、ラスタ地図上にレイヤするメッシュ元データファイル用及びメッシュ分析データファイル用解析平面を作成する（ステップＳ８６）。さらに、複雑系ハフシミュレーション用解析平面データを作成するかどうか判断し（ステップＳ８７）、解析平面データを作成する場合（ＹＥＳの場合）、シミュレーション計算用解析平面データを作成し（ステップＳ８８）、ラスタ地図上にレイヤするファイルとしての解析平面を作成する（ステップＳ８９）。上記ステップＳ８７において解析平面データを作成しない場合（ＮＯの場合）、そのまま終了する。
【０２６１】
図２３は、本発明が適用されるメッシュ分析及びポイント分析用データの準備手順の一例を説明するためのフローチャートである。まず、商圏分析標準フォルダをＰＣ１０１の任意の記憶装置（例えば、ＨＤなど）に導入する（ステップＳ９１）。次に、いろいろな縮尺と種類の地図データファイルを用意し、位置情報とともに地図ＤＢ１１８に格納し（ステップＳ９２）、地域統計データベースを用意し、地域統計ＤＢ１１４に格納し（ステップＳ９３）、ポイントデータベースを用意し、ポイントＤＢ１１７に格納し（ステップＳ９４）、家計消費データを用意し、家計消費ＤＦ１１５に格納する（ステップＳ９５）。ここで、ステップＳ９２からＳ９５までの各ステップの処理順序は前後しても構わないものとする。
【０２６２】
図２４は、本発明が適用される複雑系ハフシミュレーション分析用データの準備手順の一例を説明するためのフローチャートである。まず、買い物目的と競争業態を決め、それを構成するサブ業態別店舗データベースを用意する（ステップＳ１０１）。次に、サブ業態に対応した全国平均期間消費額と、制御パラメータデータベースを用意し、用意した制御パラメータデータベースをサブ業態店舗データベースと結合する（ステップＳ１０２）。この際、用意する個店別及び業態平均別制御パラメータは、売場面積底上げ係数（初期値は相対的ｍ２効率）、消費シェア、限界距離、距離のべき乗α、個店吸引力のべき乗βである。次に、結合したサブ業態別店舗データベースを店舗ＤＢ１１６に格納する（ステップＳ１０３）。さらに、売上カテゴリ別消費データを用意し、家計消費ＤＦ１１５に格納する（ステップＳ１０４）。
【０２６３】
図２５は、本発明が適用されるメッシュ分析、ポイントデータ分析及びシミュレーション用メッシュ入力設定手順の一例を説明するためのフローチャートである。まず、ユーザ（操作者）は、ＰＣ１０１上でメッシュ分析入力設定を開き（ステップＳ１１１）、各種縮尺の電子地図の左上と右下の位置の緯度，経度を設定し（ステップＳ１１２）、メッシュ分析の種類を選択し（ステップＳ１１３）、地図中心部の１ｋｍあたりの緯度，経度を設定する（ステップＳ１１４）。
【０２６４】
上記ステップＳ１１１のメッシュ分析入力設定において、計算開始（プログラムの実行開始）、地域地図（結果表示に使用する地図ファイル名の入力）、解析領域（メッシュ分析の種類と分析領域の指定）、地域データ（地域メッシュデータよりデータの抜き取り）、メッシュ編集（地域メッシュデータの編集）、補正計算（補正処理）、２人以上世帯数出力（商圏解析のための２人以上世帯数の出力）、１人世帯数出力（商圏解析のための１人世帯数の出力）、家計品目別消費額（メッシュ家計品目別消費金額の分析）、売上カテゴリ別消費金額（業態別又はサブ業態別に個店のカテゴリ別売上の予測）などがプログラム上で処理される。また、ステップＳ１１３で選択可能なメッシュ分析の種類は、例えば商圏解析、国勢調査、家計調査、事業所統計、商業統計産業編、商業統計業態編、商業統計５００ｍメッシュ統計などである。
【０２６５】
次に、ユーザは、一番大きな地図を包み込む、より大きな解析領域（計算領域）を緯度，経度で指定し（ステップＳ１１５）、読み込むメッシュ地域統計データのフォルダ名とファイル名を設定し（ステップＳ１１６）、対象領域を包含する１次メッシュコードを設定し（ステップＳ１１７）、ＧＩＳ分析で用いる国勢調査項目を指定し、項目名を付与する（ステップＳ１１８）。この際、必要な場合に項目演算式を定義する。さらに、必要な場合は、ＧＩＳ分析で用いる各種メッシュ指標計算、メッシュマーケットボリューム計算の定義式を設定する（ステップＳ１１９）。この際、設定可能な特殊な演算定義式としては、例えばコンビニエンスストアの需要額計算などがある。
【０２６６】
図２６は、本発明が適用されるメッシュ分析、ポイントデータ分析及びシミュレーション用メッシュ入力設定手順の一例を説明するためのフローチャートで、図２５に示したフローチャートの続きである。まず、図２５に示したステップＳ１１９にてＧＩＳ分析で用いる各種メッシュ指標計算、メッシュマーケットボリューム計算の定義式を設定した後に、論理的に必要な場合、ＧＩＳ分析で用いる各種メッシュ演算項目が他のメッシュ項目に一致するように補正計算を実行し（ステップＳ１２０）、ユーザは、ポイントデータ分析を行うかどうか判断し（ステップＳ１２１）、ポイントデータ分析を行う場合（ＹＥＳの場合）、読み込むポイントデータファイル名を設定する（ステップＳ１２２）。上記ステップＳ１２１において、ポイントデータ分析を行わない場合（ＮＯの場合）、ステップＳ１２３に移行する。次に、ユーザは、家計消費分析を組み合わせるかどうか判断し（ステップＳ１２３）、家計消費分析を組み合わせる場合（ＹＥＳの場合）、読み込む家計消費データファイル名を設定する（ステップＳ１２４）。この際、読み込み設定可能な家計消費データファイルは、例えば、品目別年間金額と購入回数、年齢階級別消費金額、収入階級別消費金額、地方別消費金額、月別消費金額などがある。
【０２６７】
上記ステップＳ１２３において家計消費分析を組み合わせない場合（ＮＯの場合）、ステップＳ１２５に移行する。さらに、ユーザは、競争シミュレーション用メッシュ分析にするかどうか判断し（ステップＳ１２５）、競争シミュレーション用メッシュ分析の場合（ＹＥＳの場合）、複雑系ハフシミュレーションで用いる売上カテゴリ別消費ファイル名を設定する（ステップＳ１２６）。上記ステップＳ１２５において競争シミュレーション用メッシュ分析でない場合（ＮＯの場合）、ステップＳ１２７に移行する。次に、ユーザは、メッシュ分析計算開始ボタンをクリックすると（ステップＳ１２７）、メッシュ分析計算が開始される。
【０２６８】
図２７は、本発明が適用されるシミュレーションのための各種設定における処理手順の他の例を説明するためのフローチャートである。尚、本例では個店吸引係数又は個店消費シェアを変数として説明しているが、設定可能な変数はこれらに限定されず、距離のべき乗α又は距離にかかる係数δ、限界距離などを変数としてもよい。まず、ユーザは、買い物目的と、競争業態を決め、それを構成するサブ業態店舗データベースを用意し（ステップＳ１３１）、用意したサブ業態に対応した制御パラメータデータベースを用意し、それをサブ業態店舗データベースと結合し（ステップＳ１３２）、消費者主体を決める（ステップＳ１３３）。
次に、ユーザは、シミュレーションの目的（既存店売上計算を計算するか、新店売上予測を行うか、など）を指定し（ステップＳ１３４）、シミュレーションの繰り返し計算回数を指定する（ステップＳ１３５）。次に、ユーザは、メッシュ分割数Ｎを指定し（ステップＳ１３６）、用意したすべてのデータベースと、制御パラメータと、設定値とを読み込み（ステップＳ１３７）、領域内のすべての店舗の消費確率等高線を計算する（ステップＳ１３８）。
【０２６９】
次に、ユーザは、このシミュレーションが既存店収束計算なのか、新店売上予測なのかを判断し（ステップＳ１３９）、新店売上予測の場合、既存店の固有ナンバに加えて、予測する新店の固有ナンバを設定する（ステップＳ１４０）。上記ステップＳ１３９において既存店収束計算の場合、収束計算する既存店の固有ナンバを業態毎に設定する（ステップＳ１４１）。
【０２７０】
図２８は、本発明が適用されるシミュレーションのための各種設定における他の処理手順を説明するためのフローチャートで、図２７に示したフローチャートの続きである。まず、図２７に示したステップＳ１４１にて収束計算する既存店の固有ナンバを業態毎に設定した後に、何を変数とするか（個店吸引力および個店吸引係数か、個店消費シェアか、など）を指定し（ステップＳ１４２）、収束判定条件として、店別理論売上−実績売上差異の実績売上に対する相対誤差の許容限界％を設定し（ステップＳ１４３）、パラメータ修正店舗抽出条件として、店別理論売上−実績売上差異の実績売上に対する相対誤差の許容限界％を設定する（ステップ１４４）。ここで、上記ステップＳ１４２において個店吸引力および個店吸引係数を指定した場合、許容限界外の店の個店吸引力の１回毎の修正量（％又は定数）を指定する（ステップＳ１４５）。また、上記ステップＳ１４２において個店消費シェアを指定した場合、許容限界外の店の消費シェアの１回毎の修正値（％又は定数）を指定する（ステップＳ１４６）。
【０２７１】
図２９は、本発明が適用される複雑系ハフシミュレーションの入力設定手順の一例を説明するためのフローチャートである。まず、ユーザは、ＰＣ１０１上でシミュレーション入力設定を開き（ステップＳ１５１）、シミュレーションの目的（既存店理論売上計算をするか、新店売上予測か、など）を指定し（ステップＳ１５２）、シミュレーション繰り返し計算回数を指定し（ステップＳ１５３）、計算時のメッシュ分割数を設定する（ステップＳ１５４）。尚、本例では、既存店理論売上計算を指定した場合を代表例として説明する。次に、ユーザは、制御パラメータ（個店吸引力のべき乗β、売場面積底上げ係数）についてサブ業態平均を用いるか、個店別データを用いるかを指定し（ステップＳ１５５）、読み込むサブ業態別店舗データベースファイル名を設定する（ステップＳ１５６）。
【０２７２】
次に、ユーザは、制御パラメータ（距離のべき乗α、限界距離）についてサブ業態平均を用いるか、個店別データを用いるかを指定し（ステップＳ１５７）、収束計算する既存店の固有ナンバをサブ業態ごとに設定し（ステップＳ１５８）、消費者が店舗選択するときの最大店舗数をサブ業態ごとに設定し（ステップＳ１５９）、計算する消費確率等高線の値（％）を本数分設定する（ステップＳ１６０）。次に、ユーザは、制御パラメータ（消費シェア）についてサブ業態平均を用いるか、個店別データを用いるかを指定し（ステップＳ１６１）、計算に用いる消費者主体を決め、相対的消費額に見合った倍率を設定し（ステップＳ１６２）、店別確率帯別国勢調査データ集計計算を行う項目Ｎｏ．と項目名を設定する（ステップＳ１６３）。
【０２７３】
次に、収束判定条件として店別の（理論売上−実績売上）／実績値売上の相対誤差の許容限界％を設定する（ステップＳ１６４）。次に、ユーザは、例えば、個店吸引力を修正する店を抽出するための相対誤差限界を設定し、限界外の店の個店吸引力の１回ごとの修正量（％又は定数）を設定する（ステップＳ１６５）。この際、相対誤差限界は任意に設定可能であるが、収束判定条件と同一としたほうが好ましい。さらに、シミュレーション計算開始ボタンをクリックすると（ステップＳ１６６）、既存店売上と個店吸引係数、個店吸引力、消費確率等高線、確率帯別諸データなどの繰り返し計算を開始し、収束後結果表を「シミュレーション結果ＤＦ」フォルダに出力するとともに、同時に、店舗ＤＢフォルダの中に新店売上予測用“商圏”データベースファイルを自動作成する（ステップＳ１６７）。
【０２７４】
図３０は、本発明が適用される既存店シミュレーションの処理手順の他の例を説明するためのフローチャートである。まず、シミュレーション用解析平面データを読み込み（ステップＳ１７１）、シミュレーション用に入力された各データを読み込む（ステップＳ１７２）。次に、個店吸引力、又は個店消費シェア、について初回は設定値を、２回目以降は修正値を用いてシミュレーションを実行し（ステップＳ１７３）、既存店消費確率等高線を計算し（ステップＳ１７４）、既存店理論売上計算を行う（ステップＳ１７５）。次に、既存店全店売上差異平均による収束履歴を記録し（ステップＳ１７６）、既存店個別収束判定を行って（ステップＳ１７７）、収束した場合、各種数値結果をファイルに書き込む（ステップＳ１７８）。また、上記ステップＳ１７７において、収束しなかった場合（未収束の場合）、ステップＳ１７３に戻り、処理を繰り返す。
【０２７５】
次に、上記ステップＳ１７８で各種数値結果を書き込んだ収束結果解析平面データファイルを保存し（ステップＳ１７９）、新店売上予測用店舗ＤＢファイルを作成し（ステップＳ１８０）、描画レイヤ用解析平面ファイルを作成する（ステップＳ１８１）。
【０２７６】
図３１は、本発明が適用される新店売上予測シミュレーションの処理手順の他の例を説明するためのフローチャートである。まず、図３０に示したステップＳ１８０で作成された新店売上予測用店舗ＤＢファイルに新店に関する情報を入力する（ステップＳ１９１）。新店の個店吸引係数と個店吸引力は、商圏内の既存競争店の個店吸引係数と個店吸引力に対してどの程度の優位性があるか、比較考慮して設定する。上記ステップＳ１７９で保存した既存店収束結果解析平面データファイルと、ステップＳ１８０で設定した新店売上予測用店舗ＤＢファイルとを読み込む（ステップＳ１９２）。次に、既存店と新店との売上予測計算を行い（ステップＳ１９３）、既存店と新店との消費確率等高線データを計算し（ステップＳ１９４）、既存店と新店とに関する各種数値結果をファイルに書き込む（ステップＳ１９５）。さらに、描画レイヤ用解析平面ファイルを作成する（ステップＳ１９６）。
【０２７７】
図３２は、本発明が適用される新店予測計算のためのデータの準備手順の一例を説明するためのフローチャートである。まず、ユーザは、店舗ＤＢフォルダ内に作成された新店売上予測用“商圏”データベースファイルを開き（ステップＳ２０１）、既存店シミュレーションで作成された新店予測計算用“商圏”データベースファイルに新店の番号、売場面積、位置情報、個店売上面積底上げ係数、個店吸引係数、個店吸引力を設定し、他の制御パラメータの値は収束計算時の他店と同じに設定する（ステップＳ２０２）。
【０２７８】
図３３は、本発明が適用される新店売上予測の入力手順の一例を説明するためのフローチャートである。まず、ユーザは、ＰＣ１０１上でシミュレーション入力設定を開き（ステップＳ２１１）、計算が新店売上予測であることを指定し（ステップＳ２１２）、収束計算する既存店の固有ナンバ設定行の下に、予測する新店の固有ナンバをサブ業態ごとに設定する（ステップＳ２１３）。次に、ユーザは、他の設定はそのままにして、シミュレーション計算開始ボタンをクリックすると（ステップＳ２１４）、新店売上予測計算を開始する。
【０２７９】
図３４は、本発明が適用される解析平面描画、解析操作の処理手順の他の例を説明するためのフローチャートである。ここで、表示・解析部１１３は、地理情報解析を行なうための機能を有し、ＤＢ編集部１１１又はシミュレーション部１１２においてデータを作成しておけば、独立のソフトウェアとして扱うことができる。
【０２８０】
図３４において、まず、表示・解析部１１３を起動し（ステップＳ２２１）、描画用解析平面ファイルを読み込み（ステップＳ２２２）、店別消費確率等高線データを読み込み（ステップＳ２２３）、売上カテゴリ別売上計算をするためのカテゴリ別消費データを読み込む（ステップＳ２２４）。次に、背景図としてのラスタ地図ファイルを選択し（ステップＳ２２５）、解析平面ファイルをレイヤし、店別消費確率等高線を表示させる（ステップＳ２２６）。次に、目標店（既存店又は新店）の消費確率等高線の形が経験則から見て妥当かどうか判断し（ステップＳ２２７）、妥当と判断した場合（ＹＥＳの場合）、各種モジュールに応じた表示・解析操作を行う（ステップＳ２２８）。また、上記ステップＳ２２７で妥当でないと判断した場合（ＮＯの場合）、前述のステップＳ１３１又はステップＳ１９１に戻り、設定を変更して処理をやり直す。
【０２８１】
次に、上記ステップＳ２２８で実行した各種モジュールにおける解析結果を、例えば、印刷出力や、ＣＳＶファイル等へ出力する（ステップＳ２２９）。また、マイクロソフトエクセル（登録商標）等への画像貼り付けを行うこともできる。この際、すべての分析、データ追加、加工結果は、ファイル保存のほか、全体図や部分図を含むどのような画像についても所定のアプリケーションから提供される表に貼り付けて保存することができる。
【０２８２】
図３５は、本発明のシミュレーション計算結果表リストと内容項目の構成例について示した図である。項目Ａにおいて、メッシュ分析及びポイント分析結果は、解析・表示部１１３で開かれる。項目Ｂにおいて、複雑系競争モデルシミュレーション計算結果表は、シミュレーション結果フォルダに出力され、また、表示・解析部１１３で開かれる。
【０２８３】
図３６は、本発明のシミュレーション結果フォルダのファイル構成例について示した図である。シミュレーション結果フォルダの内容は、収束履歴ファイル、店別全結果ファイル、店別確率帯別理論売上結果ファイル、店別確率帯別国勢調査項目結果ファイルの４つのファイルからなる。さらに、収束履歴ファイルには、シミュレーション計算回数ごとの理論売上−実績売上差異平均誤差％が記録される。店別全結果ファイルには、店舗毎に、理論売上、実績売上、理論売上−実績売上差異％、売場面積、個店吸引係数、個店吸引力、真の個店吸引係数、サブ業態平均売場面積底上げ係数、個店売場面積底上げ係数、全国平均サブ業態消費額、サブ業態平均消費シェア、個店消費シェア、サブ業態別最大選択店舗数、サブ業態平均限界距離、個店限界距離、業態平均α、個店α、業態平均β、個店β、などが記録される。
【０２８４】
また、店別確率帯別理論売上結果ファイルには、店別消費確率帯別に、理論売上、２人以上一般世帯数、２人以上一般世帯による理論売上、単身世帯数、単身世帯による理論売上等とともに、当該項目それぞれに対し各消費確率帯における構成比％が記録される。店別確率帯別国勢調査項目結果ファイルには、店別に、予め指定した国勢調査項目の消費確率帯別データが記録される。
【０２８５】
図３７は、図３６に示したシミュレーション結果フォルダに出力された収束履歴ファイルの一例を示す図である。この収束履歴ファイルは、店舗毎にシミュレーションを行った結果、シミュレーション計算回数ごとの理論売上−実績売上差異平均誤差％を記録したもので、所定の収束判定条件に基づいて何回で収束したかがわかるように収束履歴としてシミュレーション結果フォルダに格納される。本例の場合、８回のシミュレーション計算で収束したことを示している。
【０２８６】
図３８は、図３６に示したシミュレーション結果フォルダに出力された店別全結果ファイルの一例を示す図である。この店別全結果ファイルは、理論総売上一覧表としてシミュレーション結果を記録したもので、図３６に示した項目に応じて結果（数値結果）が記録される。この際、番号１３０（ｇｍｓ）の店舗，番号２１（ｓｍ２）の店舗（図中の網掛けされた店舗）は、実績売上が未登録の状態であるが、既存店舗のシミュレーション結果に基づいて最適なパラメータの値を設定することができるため、精度の高い理論売上（予測値）をシミュレーション計算により求めることができる。このように、本発明の商圏分析システム１１０は、既存店の理論売上や、新店の売上予測等を行う場合に極めて有効に活用することができる。
【０２８７】
図３９は、図３６に示したシミュレーション結果フォルダに出力された店別確率帯別理論売上結果ファイルの一例を示す図である。この店別確率帯別理論売上結果ファイルは、図３８に示した店舗番号１の店舗について、消費確率帯別の合計理論売上や、その合計理論売上の消費確率帯別の構成比、さらに、２人以上世帯数及びその消費確率帯別の構成比、２人以上世帯による理論売上及びその消費確率帯別の構成比、単身世帯数及びその消費確率帯別の構成比、単身世帯による理論売上及びその消費確率帯別の構成比などが記録された状態を示し、各店舗についてその結果が記録される。
【０２８８】
図４０は、図３６に示したシミュレーション結果フォルダに出力された店別確率帯別国勢調査項目結果ファイルの一例を示す図である。この店別確率帯別国勢調査項目結果ファイルは、図３８に示した店舗番号１の店舗について、予め指定した国勢調査項目に応じた消費確率帯別のデータが記録された状態を示し、各店舗についてその結果が記録される。尚、本例においては各項目が商圏と来店とに分類されているが、商圏のほうは、店舗が含まれる商圏全体の住民（消費者）を調査対象としたものであり、来店のほうは、当該店舗を利用する消費者を調査対象としたものである。
【０２８９】
図４１は、本発明における表示分析画面の一例を示す図で、図中、１２０は表示分析画面で、該表示分析画面１２０は、地図データ１２１、統計項目１２２、商圏等高線一覧表１２３、データ入力１２４を含む。尚、図中の四角で囲まれた数字は、店舗に割り当てられた固有の店舗番号を示し、以下、この店舗番号が店舗を示すものとして説明する。この店舗番号とともに、店舗名を同時に表示させることもできる。ユーザはデータ入力１２４において、「画面配置の保存と復元」、「各ウィンドウの最小化と標準化」を指定することができる。ＰＣ１０１の画面上に表示可能なウィンドウには、地域地図選択画面、統計項目一覧表、階層表示設定、経度／緯度格子番号対応表、全商店および特性表１、全商店および特性表２、商圏等高線一覧表、等高線間面積、カテゴリ別消費額などがあり、これらのウィンドウの最小化と標準化を個々に指定することができる。また、ユーザは、統計項目１２２及び商圏等高線一覧表１２３から地図データ１２１上に表示させたい店舗や、等高線、統計情報などを指定することにより、それらに応じたデータを地図データ１２１上に適宜表示させることができる。
【０２９０】
図４２は、図４１に示した地図データ１２１上に統計情報を表示させた状態を示す図である。本例における地図データ１２５は、地図データ１２１上に含まれる各メッシュに応じた地域の一般世帯数を表示した状態を示している。このように地図データ１２１上に表示可能な統計情報は、図４１に示した統計項目１２２の中からユーザにより任意に指定することができる。商圏分析システム１１０は、指定した統計情報を地図データ１２５のメッシュ内に表示し、表示した統計情報を任意の階層区分毎に色分け表示することができる。この色分けは、地図データ１２５と別枠で表示される階層別色分け表（図示せず）によって指定することができる。また、商圏分析システム１１０は、消費確率等高線についても消費確率別に色分けして表示させることができる。
【０２９１】
図４３は、図４２に示した地図データ１２５の一部分を拡大表示させた状態を示す部分図である。本例における部分図１２６は、地図データ１２５とは別枠で開くことができ、各種統計情報を表示し、かつ、部分図１２６上で各種統計計算を行うことができる。表示・解析部１１３は、地図データ上で分割した領域に応じた統計情報や、店舗情報などの解析結果を当該地図データの全域又は一部地域に渡って表示する。これは、任意に選択した１又は複数の統計情報や、店舗情報などを地図データ１２１上で分割した領域に含まれるメッシュ内に表示し（地図データ１２５は統計情報が表示された状態を示す。）、その解析結果が表示された地図データ１２５における所望の部分を地図データ１２５とは別枠の部分図１２６として任意の大きさで表示するようにしたもので、ユーザは部分図１２６上で各種統計計算を実行することができる。
【０２９２】
図４４は、地図データ１２１の代わりに地形図データを用いた場合の表示画面の一例を示す図である。この地形図データ１２７は、ラスタ地図データである。
本商圏分析システム１１０は、高価なベクタ地図エンジンのみならず、地図として安価で完成度の高いラスタ地図エンジンを背景として利用できるようにした上で、地図領域に一致する解析平面を作成し、その中でシミュレーション、統計解析、その他任意のデータ解析を行い、それらを選択的に、かつ、一度に地図領域にレイヤ表示することができる。
【０２９３】
図４５は、地形図データ１２７を用いて一般世帯に占める１人世帯（単身者）の割合を表示させた場合の一例を示す図で、図中、１３０は表示分析画面で、該表示分析画面１３０は、統計項目１３１、データ入力１３２、商圏等高線一覧表１３３、地形図データ１３４などを含む。統計項目１３１においてＮｏ．３５３の「一般世帯に占める１人世帯の割合」がチェックされており、地形図データ１３４の各メッシュには、一般世帯に占める単身者の割合を示す数値が表示される。このようにさまざまな統計情報を広域に渡ってメッシュ単位で表示させることができるため、消費者属性を容易に把握可能となり、新規の出店計画や、商品政策、販売政策などを立案することができる。
【０２９４】
図４６は、本発明に係わる各種フォルダ内容の一例を示す図である。図４６（Ａ）は、図２３に示したステップＳ９１の商圏分析標準フォルダの一例を示す図である。図４６（Ｂ）は、図４６（Ａ）に示す商圏分析標準フォルダの内容を示す図で、例えば地図ＤＦ、地域メッシュ統計ＤＢ、ポイントＤＢ、家計消費ＤＦ、店舗ＤＢ、シミュレーション結果などの商圏分析に必要な標準的なデータ群などがＰＣ１０１に導入される。図４６（Ｃ）は、図２３に示したステップＳ９２の地図ＤＢフォルダの内容を示す図で、この地図ＤＢフォルダにはいろいろな縮尺と種類の地図データファイルが、位置情報とともに格納されている。
【０２９５】
図４７は、本発明に係わる各種フォルダ内容の他の例を示す図である。図４７は、図２３に示したステップＳ９３の地域メッシュ統計ＤＢフォルダの内容を示す図で、この地域メッシュ統計ＤＢフォルダには国勢調査統計ＤＢ，事業所統計ＤＢ、国勢調査―事業所統計リンク結果ＤＢ、商業統計ＤＢ、工業統計ＤＢなどが格納されている。
【０２９６】
図４８は、本発明に係わる各種フォルダ内容の他の例を示す図である。図４８（Ａ）は、図２３に示したステップＳ９５の家計消費ＤＦフォルダの内容を示す図で、この家計消費ＤＦフォルダには家計調査ＤＦ、全国消費実態調査ＤＦ、単身世帯収支調査ＤＦ、売上カテゴリ消費ＤＦなどが格納されている。図４８（Ｂ）は、図４８（Ａ）に示す家計調査ＤＦフォルダの内容を示す図で、年度別に、月別消費、収入階級別消費、全国全世帯消費、地方別消費、年齢層別消費などに関するデータが格納されている。図４８（Ｃ）は、図２４に示したステップＳ１０３の店舗ＤＢフォルダの内容を示す図で、地域に応じた店舗が、例えばＧＭＳやＳＭといった業態別に格納されている。図４８（Ｄ）は、図２４に示したステップＳ１０４の売上カテゴリ消費ＤＢフォルダの内容を示す図で、この売上カテゴリ消費ＤＢフォルダには、業態に応じた売上カテゴリ別消費データが格納されている。
【０２９７】
図４９は、本発明に係わる各種フォルダ内容の他の例を示す図である。図４９（Ａ）は、図２９に示したステップＳ１６７のシミュレーション結果ＤＦフォルダの内容を示す図で、このシミュレーション結果ＤＦフォルダには、前述の図３７，図３８，図３９，図４０にそれぞれ示したデータが格納されている。本例では、商圏解析―収束履歴、商圏解析―全結果１，２，３，４、商圏解析―店別確率帯別理論売上結果、商圏解析―店別確率帯別国勢項目結果が格納された状態を示している。図４９（Ｂ）は、図３２に示したステップＳ２０１の新店売上予測用“商圏”データベースファイルの内容を示す図で、この新店売上予測用“商圏”データベースファイルは、新店の売上予測を行う際に、新店に関するデータ（店舗名、売場面積、所在地を示す緯度経度、推定個店吸引力又は個店吸引係数など）を格納するためのもので、店舗ＤＢフォルダ（店舗ＤＢ１１６）内に自動的に作成される。
【０２９８】
以上、本発明の商圏分析システムにおける各実施形態における各機能を中心に説明してきたが、本発明は、方法としても説明したように商圏分析方法としての形態をとることも可能である。また、この各機能を有する商圏分析システムと同様に、コンピュータに商圏分析システムとして機能させるための、もしくは、コンピュータに商圏分析方法を実行させるためのプログラムとしての形態も、あるいは、そのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体としての形態も可能である。
【０２９９】
本発明による商圏分析の機能を実現するためのプログラムやデータを記憶した記録媒体の実施形態を説明する。記録媒体としては、具体的には、ＣＤ−ＲＯＭ（−Ｒ／−ＲＷ）、光磁気ディスク、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＦＤ、フラッシュメモリ、メモリカードや、メモリスティック及びその他各種ＲＯＭやＲＡＭ等が想定でき、これら記録媒体に上述した本発明の各実施形態のシステムの機能をコンピュータに実行させ、商圏分析の機能を実現するためのプログラムを記録して流通させることにより、当該機能の実現を容易にする。そしてコンピュータ等の情報処理装置に上記のごとくの記録媒体を装着して情報処理装置によりプログラムを読み出すか、若しくは情報処理装置が備えている記憶媒体に当該プログラムを記憶させておき、必要に応じて読み出すことにより、本発明に関わる商圏分析機能を実行することができる。
【０３００】
【発明の効果】
本発明によると、ＧＩＳを利用して競争関係にある業態における各店舗の商圏を分析する際、特に店舗間において激しい競争がある場合に、既存店の競争関係と商圏空間構造を分析することができるとともに、消費者属性と、消費カテゴリ別可能売上の分析を行うことができる。
【０３０１】
また、上記分析結果より、ユーザは適切な顧客政策と、競争政策と、商品政策と、販売政策等を立案できるとともに、また新店においては、計画規模をさまざまに変化させた場合の精度の高い売上予測が可能となり、その結果（コストを加味すれば）適切な投資規模を決定することができる。
【０３０２】
また、推計または予測された商圏空間構造から、消費者属性を把握でき、そこから各種消費階層別カテゴリ別可能消費吸引額（売上）を推計できるため、ユーザはフロアプラン、商品政策、販売政策等を立案することができる。
【０３０３】
また、新規店舗の売上予測や、商圏空間構造の予測の精度を向上させるとともに、新店、既存店を問わず、高度なマーケティング分析を実現することができる商圏分析システム、方法、プログラム、及び記録媒体を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態である商圏分析システムの構成例を説明するための図である。
【図２】本発明に係わる理論総売上一覧表の一例を示す図である。
【図３】本発明に係わる商圏解析―地域地図一覧表の一例を示す図である。
【図４】本発明に係わる商圏解析―全商店および特性表の一例を示す図である。
【図５】本発明に係わる商圏解析―等高線一覧表の一例を示す図である。
【図６】本発明に係わる商圏解析―項目一覧表の一例を示す図である。
【図７】本発明に係わる商圏解析―項目一覧表の他の例を示す図である。
【図８】本発明に係わる商圏解析―等高線間面積の設定画面の一例を示す図である。
【図９】図３に示した地域地図一覧表により選択された地図データの一例を示す図である。
【図１０】図４、図５に示した店舗選択欄で選択された店舗それぞれの確率等高線を地図データ上に表示させた場合の一例を示す図である。
【図１１】図６に示した項目一覧表で選択された項目に応じた数値データを地図データ上に表示させた場合の一例を示す図である。
【図１２】図７に示した項目一覧表で選択された項目に応じた数値データを地図データ上に表示させた場合の一例を示す図である。
【図１３】図１２に示した地図データを部分図として拡大表示させた場合の一例を示す図である。
【図１４】図８に示した等高線間面積設定に基づいて算出された商圏解析―カテゴリ別消費額の計算結果の一例を示す図である。
【図１５】本発明が適用される解析領域指定、地図データ及び地域統計データ読み込み、加工編集、解析平面データ作成における処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【図１６】本発明が適用されるシミュレーションのための各種設定における処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【図１７】本発明が適用されるシミュレーションのための各種設定における処理手順を説明するためのフローチャートで、図１６に示したフローチャートの続きである。
【図１８】本発明が適用される既存店シミュレーションの処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【図１９】本発明が適用される新店売上予測シミュレーションの処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【図２０】本発明が適用される解析平面描画、解析操作の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【図２１】本発明の他の実施形態である商圏分析システムの構成例を説明するための図である。
【図２２】本発明が適用される解析領域指定、地図データ及び地域統計データ読み込み、加工編集、解析平面データ作成における処理手順の他の例を説明するためのフローチャートである。
【図２３】本発明が適用されるメッシュ分析及びポイント分析用データの準備手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【図２４】本発明が適用される複雑系ハフシミュレーション分析用データの準備手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【図２５】本発明が適用されるメッシュ分析、ポイントデータ分析及びシミュレーション用メッシュ入力設定手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【図２６】本発明が適用されるメッシュ分析、ポイントデータ分析及びシミュレーション用メッシュ入力設定手順の一例を説明するためのフローチャートで、図２５に示したフローチャートの続きである。
【図２７】本発明が適用されるシミュレーションのための各種設定における処理手順の他の例を説明するためのフローチャートである。
【図２８】本発明が適用されるシミュレーションのための各種設定における他の処理手順を説明するためのフローチャートで、図２７に示したフローチャートの続きである。
【図２９】本発明が適用される複雑系ハフシミュレーションの入力設定手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【図３０】本発明が適用される既存店シミュレーションの処理手順の他の例を説明するためのフローチャートである。
【図３１】本発明が適用される新店売上予測シミュレーションの処理手順の他の例を説明するためのフローチャートである。
【図３２】本発明が適用される新店予測計算のためのデータの準備手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【図３３】本発明が適用される新店売上予測の入力手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【図３４】本発明が適用される解析平面描画、解析操作の処理手順の他の例を説明するためのフローチャートである。
【図３５】本発明のシミュレーション計算結果表リストと内容項目の構成例について示した図である。
【図３６】本発明のシミュレーション結果フォルダのファイル構成例について示した図である。
【図３７】図３６に示したシミュレーション結果フォルダに出力された収束履歴ファイルの一例を示す図である。
【図３８】図３６に示したシミュレーション結果フォルダに出力された店別全結果ファイルの一例を示す図である。
【図３９】図３６に示したシミュレーション結果フォルダに出力された店別確率帯別理論売上結果ファイルの一例を示す図である。
【図４０】図３６に示したシミュレーション結果フォルダに出力された店別確率帯別国勢調査項目結果ファイルの一例を示す図である。
【図４１】本発明における表示分析画面の一例を示す図である。
【図４２】図４１に示した地図データ上に統計情報を表示させた状態を示す図である。
【図４３】図４２に示した地図データの一部分を拡大表示させた状態を示す部分図である。
【図４４】地図データの代わりに地形図データを用いた場合の表示画面の一例を示す図である。
【図４５】地形図データを用いて一般世帯に占める１人世帯（単身者）の割合を表示させた場合の一例を示す図である。
【図４６】本発明に係わる各種フォルダ内容の一例を示す図である。
【図４７】本発明に係わる各種フォルダ内容の他の例を示す図である。
【図４８】本発明に係わる各種フォルダ内容の他の例を示す図である。
【図４９】本発明に係わる各種フォルダ内容の他の例を示す図である。
【図５０】消費者の来店回数の分布状態の一例を示した図である。
【図５１】距離のべき乗αと距離との関係を示した図である。
【符号の説明】
１，１０１…ＰＣ、１０，１１０…商圏分析システム、１１，１１１…ＤＢ編集部、１１ａ，１１１ａ…解析領域定義モジュール、１１ｂ，１１１ｃ…解析平面ファイル作成モジュール、１２，１１２…シミュレーション部、１２ａ，１１２ａ…入力Ｉ／Ｆモジュール、１２ｂ，１１２ｂ…シミュレーション計算実行モジュール、１２ｃ，１１２ｃ…新店売上予測モジュール、１３，１１３…表示・解析部、１３ａ，１１３ａ…起動モジュール、１３ｂ，１１３ｂ…表示・解析モジュール、１３ｃ，１１３ｃ…出力モジュール、１４，１１４…地域統計ＤＢ、１４ａ，１１４ａ…地域統計情報、１４ｂ…リンクデータ、１５，１１６…店舗ＤＢ、１５ａ，１１６ａ…店舗情報、１６…ユーザポリゴンＤＢ、１６ａ…属性情報、１７，１１８…地図ＤＢ、１７ａ，１１８ａ…地図データ、２０…理論総売上一覧表、２１…店名、２２…業態、２３…理論月商、２４…全部門月商、２５…月商相対誤差、２６…直営売面、２７…顧客吸引係数、２８…顧客吸引力、２９…限界距離、３０…店舗番号、４０…地域地図一覧表、４１…数値表示画面選択、４２…全体図の画面表示法選択、４３…部分図表示格子数、４４…地域全体図一覧表、５０…全商店および特性表、５１…グループ選択欄、５２…店舗表示欄、５３…特性表、６０…等高線一覧表、６１…確率等高線選択欄、６２…店舗選択欄、６３…画面指定、７０…項目一覧表、７１…線形結合指定、７２…指標作製、７３…項目一覧、８０…等高線間面積設定画面、８１…等高線間面積表示選択欄、８２…等高線値指定欄、８３…店舗名一覧表、９０…地図データ、９１…経度方向の格子番号、９２…緯度方向の格子番号、９３…確率等高線、９４，９５…数値データ、９６…数値データに関する詳細データ一覧、９７…部分図、１００…カテゴリ別消費額の計算結果、１１１ｂ…メッシュ分析及びポイント分析計算モジュール、１１２ｄ…シミュレーション結果出力モジュール、１１５…家計消費ＤＦ、１１５ａ…家計調査等消費リンクデータ、１１６ｂ…制御パラメータ、１１７…ポイントＤＢ、１１７ａ…ポイント情報、１２０，１３０…表示分析画面、１２１，１２５…地図データ、１２２，１３１…統計項目、１２３，１３３…商圏等高線一覧表、１２４，１３２…データ入力、１２６…部分図、１２７，１３４…地形図データ。
【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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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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【図４７】
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【図４８】
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【図４９】
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【図５０】
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【図５１】
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