(57)【要約】【課題】施設の集客力などを客観的に把握することができるレジャー施設の利用予測システムを提供すること。【解決手段】地域に関する情報が登録された地域情報データベース１４と、施設の属性を入力する入力手段６と、施設の住所情報に基づいて地域情報データベース１４から施設周辺の地域情報を取得するデータ読出し手段１８と、地域情報データベース１６から読み出された地域情報に基づいて施設タイプを判定するタイプ判定手段２４と、タイプ判定手段２４により判定された施設タイプ及び施設の属性情報に基づいて会員算定係数を決定する係数決定手段２６と、係数決定手段２６により決定された会員算定係数を用いて会員数を算出する会員数算出手段３０と、を具備するレジャー施設の利用予測システム。【選択図】      図１
2004185353.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
地域に関する情報が登録された地域情報データベースと、施設の住所、属性を入力する入力手段と、前記施設の住所情報に基づいて前記地域情報データベースから施設周辺の地域情報を取得するデータ読出し手段と、前記地域情報データベースから読み出された施設周辺地域情報に基づいて施設タイプを判定するタイプ判定手段と、前記タイプ判定手段により判定された施設タイプ及び前記施設の属性情報に基づいて会員算定係数を決定する係数決定手段と、前記係数決定手段により決定された会員算定係数を用いて会員数を算出する会員数算出手段と、を具備することを特徴とするレジャー施設の利用予測システム。
【請求項２】
既設施設に関する属性情報が登録された施設属性情報データベースを更に含み、前記入力手段により特定既設施設を入力すると、前記データ読出し手段は前記施設属性情報データベースから前記特定既設施設の施設属性情報を読み出すとともに、前記地域情報データベースから前記特定既設施設の周辺の地域情報を読み出し、前記タイプ判定手段は読み出された前記特定既設施設の周辺の地域情報に基づいて施設タイプを判定し、前記係数決定手段は前記タイプ判定手段により判定された施設タイプ及び前記特定既設施設に関する属性情報に基づいて会員算定係数を決定し、前記会員算出手段は前記会員算定係数を用いて会員数を算出する請求項１記載のレジャー施設の利用予測システム。
【請求項３】
前記地域情報データベースにおける施設周辺の地域情報は所定の大きさの区画毎にまとめられており、前記施設に関する属性情報を入力すると、前記データ読出し手段は前記施設の住所情報に基づいて周辺の複数の特定区画の地域情報を読み出し、前記タイプ判定手段は読み出された各特定区画毎の地域情報に基づいて施設タイプを判定し、前記係数決定手段は各特定区画毎に判定された施設タイプ及び前記施設に関する属性情報に基づいて会員算定係数を決定し、前記会員算出手段は各特定区画毎の前記会員算定係数を用いて各特定区画毎の会員数を算出する請求項１又は２記載のレジャー施設の利用予測システム。
【請求項４】
障害物に関する障害物情報が登録された障害物情報データベースと、前記会員算定係数を補正するための係数補正手段とを更に含んでおり、前記係数補正手段は、各特定区画毎に前記障害物情報データベースから読み出された障害物情報に基づいて前記会員算定係数を補正する請求項３記載のレジャー施設の利用予測システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、フィットネスクラブなどのレジャー施設の利用者数を予測する利用予測システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、フィットネスクラブ、テニスクラブなどのスポーツクラブ、スイミングスクール、テニススクール、ゴルフスクールなどのスポーツスクール、ボーリング場、バッティングセンターなどのスポーツ施設などの各種施設を新設する場合、どの地域に出店したときに何人程度の集客力（獲得会員数）が得られるかについて把握することが容易でなく、またどの程度の属性（施設の延べ床面積、インストラクタ数、採用する設備、駐車台数）の施設にするのが投資効率として最適である（最も収支が良い）かを事前に判断するのが容易でなく、従来、これら集客力の把握、投資効率などを担当者の個人的経験に基づいて行っていた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来、これら集客力の把握、投資効率の判断を個人的な経験で行っているので、判断する個人の経験によって大きく変わり、これらを客観的に把握、判断することができず、これらを客観的に把握、判断できるシステムの実現が望まれていた。
【０００４】
本発明の目的は、施設の集客力などを客観的に把握することができるレジャー施設の利用予測システムを提供することである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明は、地域に関する情報が登録された地域情報データベースと、施設の住所、属性を入力する入力手段と、前記施設の住所情報に基づいて前記地域情報データベースから施設周辺の地域情報を取得するデータ読出し手段と、前記地域情報データベースから読み出された施設周辺の地域情報に基づいて施設タイプを判定するタイプ判定手段と、前記タイプ判定手段により判定された施設タイプ及び前記施設の属性情報に基づいて会員算定係数を決定する係数決定手段と、前記係数決定手段により決定された会員算定係数を用いて会員数を算出する会員数算出手段と、を具備することを特徴とするレジャー施設の利用予測システムである。
【０００６】
本発明に従えば、地域に関する情報、例えば地域の人口数、世帯数、家族構成、住居延べ床面積（その地域の平均住居延べ床面積）、家の種類比率、消費支出データなどが地域情報データベースに登録されている。この利用予測システムを用いて会員数を予測する場合、入力手段により例えばフィットネスクラブなどの施設の新設出店場所（又は既設出店場所）を入力すると、施設の住所情報に基づいて地域情報データベースから新設出店場所（又は既設出店場所）周辺の地域情報が読み出され、タイプ判定手段は読み出された施設周辺の地域情報に基づいて施設タイプを判定する。この施設タイプとは、例えば都市型タイプ、近郊タイプ、郊外型タイプなどであり、これらのいずれのタイプであるかの判定が行われる。そして、係数決定手段は、判定された施設タイプに基づき、更に施設に関する属性情報、例えば、会費、駐車台数、述べ床面積、インストラクタ人数、設備などを用いて会員算定係数を決定し、会員数算定手段はこの会員算定係数を用いて会員数を算出する。この会員数の算出は、例えば、商圏規模を表す因子（例えば人口数、世帯数）、施設への吸引力を表す指標（例えば、代表的なハフモデル又はその一部変形）、貧富度を表す因子などとそれぞれに対応する会員算定係数を用いて算出することができる。このように施設タイプに基づいて決定される会員算定係数を用いて会員数を算出するので、新設出店場所（又は既設出店場所）に出店した場合における会員数、即ち顧客集客力を客観的に且つある程度正確に予測することができる。
【０００７】
また、本発明では、既設施設に関する属性情報が登録された施設属性情報データベースを更に含み、前記入力手段により特定既設施設を入力すると、前記データ読出し手段は前記施設属性情報データベースから前記特定既設施設の施設属性情報を読み出すとともに、前記地域情報データベースから前記特定既設施設の周辺の地域情報を読み出し、前記タイプ判定手段は読み出された前記特定既設施設の周辺の地域情報に基づいて施設タイプを判定し、前記係数決定手段は前記タイプ判定手段により判定された施設タイプ及び前記特定既設施設に関する属性情報に基づいて会員算定係数を決定し、前記会員算出手段は前記会員算定係数を用いて会員数を算出することを特徴とする。
【０００８】
本発明に従えば、既設施設の属性、例えば、会費、駐車台数、述べ床面積、インストラクタ人数、設備などが施設属性情報データベースに登録される。入力手段により特定既設施設を入力すると、前記データ読出し手段は施設属性情報データベースから特定既設施設の施設属性情報が読み出されるとともに、地域情報データベースから特定既設施設の周辺の地域情報を読み出し、タイプ判定手段は読み出した周辺の地域情報に基づいて施設タイプを判定する。そして、施設属性情報データベースから読み出した施設属性情報をそのまま用いる場合、係数決定手段はタイプ判定手段により判定された施設タイプ及び読み出された特定既設施設の属性情報に基づいて会員算定係数を決定し、会員算出手段はこの会員算定係数を用いて会員数を算出し、これによって、特定既設施設の現状の会員数、即ち集客力を予測することができ、実際の会員数を対比することによって、現状の状況を把握することができる。一方、施設属性情報データベースから読み出した施設属性情報の一部を修正した修正施設属性情報を用いた場合、係数決定手段はタイプ判定手段により判定された施設タイプ及び特定既設施設の修正施設属性情報に基づいて会員算定係数を決定し、会員算出手段はこの会員算定係数を用いて会員数を算出し、これによって、特定既設施設を改装、改修などした場合における会員数、即ち改装、改修後の集客力を予測することができ、現状の会員数を対比することによって、改装、改修などの効果を把握することができる。
【０００９】
また、本発明では、前記地域情報データベースにおける施設周辺の地域情報は所定の大きさの区画毎にまとめられており、前記入力手段により施設に関する属性情報を入力すると、前記データ読出し手段は前記施設の住所情報に基づいて周辺の複数の特定区画の地域情報を読み出し、前記タイプ判定手段は読み出された各特定区画毎の地域情報に基づいて施設タイプを判定し、前記係数決定手段は各特定区画毎に判定された施設タイプ及び前記施設に関する属性情報に基づいて会員算定係数を決定し、前記会員算出手段は各特定区画毎の前記会員算定係数を用いて各特定区画毎の会員数を算出することを特徴とする。
【００１０】
本発明に従えば、地域情報データベースには所定大きさの区画毎に、例えば１ｋｍのメッシュ区画毎にまとめられた地域情報が登録されており、このような地域情報は汎用的情報として市販されているものを利用することができる。入力手段により施設に関する属性情報を入力すると、データ読出し手段は入力された施設の周囲の複数の区画を所要の通りに選定してそれら特定区画の地域情報を読み出す。そして、タイプ判定手段は読み出された各特定区画毎の地域情報に基づいて施設タイプを判定し、係数決定手段は、各特定区画毎に判定された施設タイプ及び施設に関する属性情報に基づいて会員算定係数を決定し、会員算出手段は各特定区画毎の会員算定係数を用いて各特定区画毎の会員数を算出し、これら特定区画における会員数の合計がこの施設の予測会員数、即ち予測集客力となる。このように所定大きさの区画毎の地域情報を利用することによって、比較的容易に且つ正確に施設の会員数を予測することができる。
【００１１】
また、本発明では、障害物に関する障害物情報が登録された障害物情報データベースと、前記会員算定係数を補正するための係数補正手段とを更に含んでおり、前記係数補正手段は、各特定区画毎に前記障害物情報データベースから読み出された障害物情報に基づいて前記会員算定係数を補正することを特徴とする。
【００１２】
本発明に従えば、係数補正手段は、各特定区画毎に障害物情報ベータベースから読み出した障害物情報に基づいて会員算定係数を補正するので、障害物による集客力の低下を考慮して会員数を予測することができ、施設の会員数をより正確に予測することができる。この障害物情報とは、例えば競合店情報、幹線道路情報、山・川情報、線路情報などの情報であり、競合店との顧客の奪い合いによる集客力の低下、また幹線道路、山・川、線路などのにより施設までの交通が不便となることによる集客力の低下を考慮するものである。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面を参照して、本発明に従うレジャー施設の利用予測システムの一実施形態について説明する。図１は、本発明に従うレジャー施設の利用予測システムの一実施形態を簡略的に示すブロック図であり、図２は、図１の利用予測システムにおける施設属性情報データベースの内容を示す図であり、図３は、図１の利用予測システムにおける地域情報データベースの内容を示す図であり、図４は、図１の利用予測システムにおけるタイプ判定手段による判定基準を示す図であり、図５は、判定基準の他の例を示す図であり、図６は、図１の利用予測システムを用いた会員数の算出の流れを示すフローチャートである。
【００１４】
図１において、図示の利用予測システムは、小型コンピュータ、パソコンなどから構成されるシステムコンピュータ２と、各種情報が登録されるサーバ４と、システムコンピュータ２に装備される入力手段６、表示手段８及び印刷手段１０とを具備している。サーバ４は、施設の属性情報を登録する施設属性情報データベース１２と、地域情報を登録する地域情報データベース１４と、施設を往復するのに障害となる障害物情報データベース１６とを含んでいる。
【００１５】
施設属性情報データベース１２にはレジャー施設に関する各種属性情報が登録されており、この属性情報には、この実施形態では、図２に示すように、例えば、施設名、会費、設立年月日、改装年月日、駐車場の駐車台数、延べ床面積、インストラクタ人数、設備及び最寄り駅の乗降者数などが含まれる。尚、レジャー施設とは、例えばフィットネスクラブ、テニスクラブなどの各種スポーツクラブ、スイミングスクール、テニススクール、ゴルフスクールなどの各種スポーツスクール、ボーリング場、バッティングセンターなどの各種スポーツ施設などであり、この利用予測システムによって集客力を予測するの各種施設である。
【００１６】
また、地域情報データベース１４には地域に関する各種情報が登録されてり、この地域情報には、この実施形態では、図３に示すように、例えば、人口数、世帯数、家族構成、住居の延べ床面積、家の種類比率（持ち家比率、賃貸住宅比率、マンション比率、戸建て比率など）、昼間人口率、消費支出データ（各家庭の消費データ）及び商業データ（各商店の売上げデータ）などが含まれる。このような地域情報は、例えば、所定地域（例えば関西地域、関東地域、中部地域など）を所定大きさの区画に仕切り、仕切った区画毎の人口数、世帯数、家族構成などの各種情報としてまとめられたものを用いることができる。このような所定大きさの区画における地域情報として、例えば１ｋｍ四方のメッシュ状に仕切られた区画に関する地域情報を用いることができ、このような地域情報は地域情報データベースとして市販されており、このような適当な大きさの区画に関する地域情報を利用することによって、比較的簡単に且つ比較的安価にこの利用予測システムを構築することができる。
【００１７】
また、障害物情報データベース１６は、店舗の集客力に悪影響を及ぼす障害物に関する情報が登録されており、このような障害物情報としては、顧客獲得競争により集客力が低下する競合店情報と、車、自動二輪車、自転車、徒歩などによる通行の障害となって集客力が低下する幹線道路情報（幹線道路に関する情報）、山・川情報（山・川に関する情報）及び線路情報（電車などの線路に関する情報）とが含まれている。このような障害物情報データベース１６の情報は、後述するように、会員算定係数を補正するときに用いられる。
【００１８】
尚、この形態では、施設属性情報データベース１２、地域情報データベース１４及び障害物情報データベース１６をサーバ４にて管理しているが、これらデータベース１２，１４，１６の一部又は全部をシステムコンピュータ２のメモリ３２に登録して管理するようにしてもよい。
【００１９】
次に、システムコンピュータ２について説明する。この実施形態では、システムコンピュータ２は、データ読出し手段１８、データ書込み手段２０、データ演算手段２２、タイプ判定手段２４、係数決定手段２６、係数補正手段２８及び会員数算出手段３０を含んでいる。データ読出し手段１８は各種データベース（施設属性情報データベース１２、地域情報データベース１４及び障害物情報データベース１６）に登録された情報を読み出し、データ書込み手段２０は情報を所定のデータベースに登録する。また、データ演算手段２２は、例えば、施設の住所情報に基づいて施設周辺の地域を特定し、この実施形態では、住所情報に基づいてその周囲所定範囲、例えば半径５ｋｍの地域を特定区画として選定する。この半径５ｋｍとは、例えば施設の住所位置と区画の中心との直線距離と設定することができ、データ演算手段２２はこの直線距離が５ｋｍ以内の区画を特定区画して選定する。尚、特定区画を選定する際の所定範囲は施設の種類（例えばスポーツクラブ、スポーツ施設あどの種類）などによって例えば４ｋｍ、６ｋｍ、７ｋｍなどと適宜設定することができる。
【００２０】
タイプ判定手段２４は、区画の地域情報に基づいて施設のタイプを判定する。この実施形態では、タイプ判定手段２４は施設が都市型のものか、近郊型のものか、或いは郊外型のものかの判定を行い、選定された特定区画毎にその施設が都市型、近郊型及び郊外型のいずれに属するのかを判定する。この実施形態では、システムコンピュータ２はメモリ３２（例えばＨＤＤから構成される）を含んでおり、このメモリ３２に判定の基準となる判定表（図４に示す）が記憶されており、タイプ判定手段２４はこの判定表に基づいて施設のタイプを判定する。この実施形態では、都市、近郊、郊外を判定する際の大きな二つの要素、即ち区画毎の人口数と住居の延べ床面積に基づいて施設のタイプを判定し、これらの要素を用いることによって、比較的簡単に且つある程度正確にそのタイプを判定することができる。図４に示すように、その区画の人口数が５０万人以上で且つその区画の平均住居延べ床面積が８０ｍ２未満である場合に「都市型」と判定し、その区画の人口数が５０万人以上で且つその区画の平均住居延べ床面積が８０ｍ２以上である場合、その区画の人口数が３０〜５０万人で且つその区画の平均住居延べ床面積が１１０ｍ２未満である場合、及びその区画の人口数が３０万人未満で且つその区画の平均住居延べ床面積が８０ｍ２未満である場合に「近郊型」と判定し、また、その区画の人口数が３０〜５０万人で且つその区画の平均住居延べ床面積が１１０ｍ２以上である場合、及びその区画の人口数が３０万人未満で且つその区画の平均住居延べ床面積が８０ｍ２以上である場合に「郊外型」と判定する。施設のタイプの判定には、その区画の家族構成、家の種類などの情報を更に加味してもよく、或いはその区画の人口数又は平均住居延べ床面積のみを用いるようにしてもよい。
【００２１】
図４に示す判定表に代えて、図５に示す判定マップを用いるようにしてもよく、この場合も、この判定マップはメモリ３２に記憶される。判定マップは、図５に示すように、その区画の人口数とその区画の平均住居延べ床面積との関係をマップにしたものであり、その区画の人口数と平均住居延べ床面積との関係が都市領域に該当する場合に「都市型」と判定し、それらの関係が近郊領域に該当する場合に「近郊型」と判定し、それらの関係が郊外領域に該当する場合に「郊外型」と判定する。このような判定マップを用いると、施設のタイプをより正確に判定することができる。
【００２２】
更に、係数決定手段２６は、選定された各区画毎に判定された施設のタイプ及び施設の属性情報に基づいて会員算定係数を決定し、係数補正手段２８は、各区画毎に障害物情報データベース１６から読み出された障害物情報に基づいて会員算定係数を補正し、会員数算出手段３０は、後述する如くして会員算定係数（又は補正会員算定係数）を用いて各区画毎の会員数を予測し、選定された複数の区画について算出された会員数を合計して施設の会員数、即ち集客力を予測する。
【００２３】
更に、入力手段６はキーボード３４及びマウス３６から構成され、例えば施設の属性情報を入力するとき、また施設の属性情報を修正するときなどに入力操作される。表示手段８は液晶表示装置、ＣＲＴなどから構成され、算出した予測会員数などを表示する。また、印刷手段１０はレーザビームプリンタなどから構成され、表示手段８に表示された情報内容を出力する。
【００２４】
次に、主として図１ととともに図６を参照して、施設の予測会員数の算出、換言すると、施設の集客力の予測について説明する。
フィットネスクラブなどの施設の予測会員数を算出するには、まず、施設の住所情報を含む属性情報を入力する（ステップＳ１）。例えば、施設を新規に出店する場合、入力手段６を入力操作して新設出店場所の住所情報を含む属性情報を入力する。この属性情報の入力については、例えば、図２に示す施設属性ファイルを読み出し、読み出したファイルの各欄に所定事項を入力するようにすることができ、このように入力された施設属性情報がメモリ３２に記憶される。一方、既設施設である場合、入力手段６により既設施設に関する情報、例えば施設名を入力すると、データ読み出し手段１８は施設促成情報データベース１２から入力した施設名に該当する施設属性情報を読み出し、読み出された施設属性情報がメモリ３２に記憶され、このように施設属性情報を入力することによって、その入力操作を簡単にすることができる。
【００２５】
このように施設の属性情報の入力を行うと、データ演算手段２２は施設属性情報の住所情報に基づいて施設周囲の複数の区画、例えば半径５ｋｍの範囲に含まれる区画を特定区画としてを選定し、データ読出し手段１８は選定された各特定区画の地域情報を地域情報データベース１４から読み出し、読み出された各特定区画の地域情報がメモリ３２に記憶される（ステップＳ２）。
【００２６】
そして、各特定区画について、施設の立地タイプの判定が行われる（ステップＳ３）。例えば、特定区画Ａについての地域情報における人口数が５５万人で且つその平均住居延べ床面積が７８ｍ２である場合、タイプ判定手段２４はこの特定区画Ａに対しての施設の立地タイプは「都市型」と判定する。また、例えば、特定区画Ｂについての地域情報における人口数が４５万人で且つその平均住居延べ床面積が１０５ｍ２である場合、タイプ判定手段２４はこの特定区画Ｂに対しての施設の立地タイプは「近郊型」と判定する。また、例えば、特定区画Ｃについての地域情報における人口数が２５万人で且つその平均住居延べ床面積が１１５ｍ２である場合、タイプ判定手段２４はこの特定区画Ｃに対しての施設の立地タイプは「郊外型」と判定する。このようにして選定された特定区画の全てについて施設に対する立地タイプの判定が行われ、これら判定結果は、特定区画との関連でメモリ３２に記憶される。
【００２７】
次いで、施設の属性情報の修正が行われる（ステップＳ４）。この施設の属性情報の修正は、メモリ３２から施設の属性情報を読み出し、入力手段６を入力操作することによって行い、修正した施設の属性情報がメモリ３２に記憶される。入力した施設の属性情報に基づいて会員数を予測する場合（例えば、新設店舗における会員数を予測する場合、既設店舗において妥当な会員数を予測する場合など）、入力した施設属性情報を修正する必要はなく、このような場合にはステップＳ４は省略されるが、入力した施設の属性情報を一部修正して、例えば施設属性情報の会費、駐車台数、延べ床面積、インストラクタ数、設備などの一つ又は二つ以上修正して会員数を予測する場合（例えば、新設店舗の会費などの適当な条件を設定する場合、既設店舗の改装、改修などの効果を予測する場合など）、入力した施設属性情報の一部を修正して後述するようにして会員数を予測するようになる。
【００２８】
その後、各特定区画毎に、会員数を算出する際に用いる会員算定係数の決定が行われる（ステップＳ５）。係数決定手段２６は、タイプ判定手段２４により判定された立地タイプ（「都市型」、「近郊型」又は「郊外型」）と、施設の属性情報（ステップＳ４において施設属性情報の一部を修正した場合にはこの修正施設属性情報）とに基づいて会員算定係数を所要の通りに決定する。
【００２９】
各特定区画毎についての会員算定係数が決定されると、次いで、決定された会員算定係数についての修正が係数補正手段２８により行われる（ステップＳ６）。即ち、例えば特定区画Ａ（又はＢ，Ｃ・・・）についての会員算定係数を補正する場合、データ読み出し手段１８は障害物情報データベース１６から特定区画Ａにおける障害物情報を読み出し、読み出した障害物情報に基づいて会員算定係数を修正する。例えば、施設の周囲の特定区画Ａに競合店が存在していると、この競合店との間で会員の奪い合いとなり、この施設の会員数が少なくなる。また、この施設と特定区画Ａの地域との間に幹線道路、川、線路などが存在していると、これらが交通の傷害となってこの施設に行くのに時間を要し、この施設の会員数が少なくなる。そして、競合店、幹線道路、川、線路などの障害物が多くなるほど集客力が低下して会員数がより少なくなるため、このような障害物を考慮して会員算定係数を補正し、障害物が多くなるほど会員算定係数が小さくなるように補正する。
【００３０】
その後、各特定区画についての会員数の算出が会員数算出手段３０により行われる（ステップＳ７）。会員数算出手段３０による会員数の算出は、商圏規模を示す因子、店舗への吸引力を表す指標、貧富度を表す因子などを用いて算出される。
【００３１】
例えば、特定区画Ｐにおける商圏規模を表す因子及び店舗への吸引力を表す指標による予測会員数（Ｈ１）は、
予測会員数Ｈ１＝ａ×（商圏規模を表す因子）×（店舗への吸引力を表す指標）
ａ：商圏規模を表す因子及び店舗への吸引力を表す指標に対応する会員算定係数
で算出され、商圏規模を表す因子としては、その施設の利用対象者数（この形態では、１５才以上の人が施設を利用するとして、特定区画Ｐにおける１５才以上の人口数）が用いられる。この商圏規模を表す因子として、施設の種類などにより、１８才以上、２０才以上などの人口数を用いてもよく、或いは人口数に代えて世帯数を用いてもよい。また、特定区画Ｐにおける店舗への吸引力を表す指標としては、例えば、一般的に知られている、小売業の集客予測に用いられるハフモデルの一部変形、
【数式１】
2004185353.tif 000003
【００３２】
を用いることができる。
また、特定区画Ｐにおける貧富度を表す因子による予測会員数（Ｈ２）は、
予測会員数Ｈ２＝ｂ×（貧富度を表す因子）
ｂ：貧富度を表す因子に対応する会員算定係数
で算出され、貧富度を表す因子としては、その区画の貧富度を表す基準の一つである平均地価が用いられ、その因子に対応する会員算定係数ｂを用いて算出される。この貧富度を表す因子として、平均住居延べ床面積、消費支出データなどをを用いるようにしてもよい。
【００３３】
このようにして特定区画Ｐについて予測会員数の算出が行われ、この特定区画の予測会員数Ｈ０は、
予測会員数Ｈ０＝Ｈ１＋Ｈ２
となり、それら因子、指標による予測会員数の合計となる。このような特定区画における予測会員数の算出は、施設の周囲の地域であるとして選定された全特定区画について行われる。尚、この形態では、商圏規模を表す因子及び施設への吸引力を表す指標と、貧富度を表す因子とを用いて、各特定区画における予測会員数を算出しているが、その他の因子、指標を追加的に用いて算出するようにしてもよく、この場合、予測会員数Ｈ０は、
Ｈ０＝Ｈ１＋Ｈ２＋（Ｈｎ１＋Ｈｎ２＋Ｈｎ３・・・）
Ｈｎ１，Ｈｎ２，Ｈｎ３・・・：その他の因子、指標による会員数
となる。
【００３４】
その後、各特定区画について算出した予測会員数を総計し（ステップＳ８）、この総予測会員数がその施設の予測会員数、換言すると集客力として算出され、この予測会員数を参考にすることによって、施設の集客力を客観的に且つある程度正確に把握することができる。
【００３５】
例えば、施設の属性情報として新設施設の属性を用いた場合、新設する施設の集客力を客観的に把握することができ、集客力を高めることができる（換言すると採算性が高い）施設の設置場所、設備、会費などをある程度正確に且つ容易に検討することができる。また、施設の属性情報として既設施設の属性（又は属性の一部修正）を用いた場合、現状の施設（又は改装、改修後の施設）の集客力を客観的に把握することができ、現状の施設の問題点（又は施設の改装、改修後の集客力の改善）などを検討する資料の一つとすることができる。
【００３６】
以上、本発明に従う利用予測システムの一実施形態について説明したが、本発明はかかる実施形態に限定されるものではなく、本発明の範囲を逸脱することなく種々の変形乃至修正が可能である。
【００３７】
例えば、図示の実施形態では、タイプ判定手段２４によって施設を３つのタイプ、即ち「都市型」、「近郊型」及び「郊外型」に判定しているが、これに限定されず、例えば４つ、或いは５つ以上に判定するようにしてもよく、例えば５つのタイプに判定する場合、例えば「都市型」、「準都市型」、「近郊型」、「準近郊型」及び「郊外型」に判定することができる。
【００３８】
また、図示の実施形態では、会員算定係数を障害物情報に基づいて修正しているが、簡易的に会員数を予測する場合、このような会員算定係数の補正を省略し、係数決定手段２６により決定した会員算定係数をそのまま用いて会員数を予測するようにしてもよい。
【００３９】
【発明の効果】
本発明の請求項１の利用予測システムによれば、入力手段により例えばフィットネスクラブなどの施設属性情報を入力すると、施設の住所情報に基づいて地域情報データベースから周辺の地域情報が読み出され、タイプ判定手段は読み出された施設周辺の地域情報に基づいて施設タイプを判定する。そして、係数決定手段は判定された施設タイプ及び施設属性情報に基づいて会員算定係数を決定し、会員数算定手段はこの会員算定係数を用いて会員数を算出するので、新設施設又は既設施設の会員数、即ち集客力を客観的に且つある程度正確に予測することができる。
【００４０】
また、本発明の請求項２の利用予測システムによれば、入力手段により特定既設施設を入力すると、データ読出し手段は施設属性情報データベースから特定既設施設の施設属性情報を読み出すとともに、地域情報データベースから特定既設施設の周辺の地域情報を読み出すので、特定既設施設の現状の会員数、即ち集客力を予測することができ、またこの特定既設施設の属性情報を一部修正することによって、特定既設施設を改装、改修などした場合における会員数、即ち改装、改修後の集客力を予測することができる。
【００４１】
また、本発明の請求項３の利用予測システムによれば、地域情報データベースには所定大きさの区画毎に地域情報が登録されており、このような区画毎の地域情報を利用して予測会員数を算出するので、比較的容易に且つ正確に集客力を予測することができる。
【００４２】
また、本発明の請求項４の利用予測システムによれば、各特定区画毎に障害物情報ベータベースから読み出した障害物情報に基づいて会員算定係数を補正するので、障害物による集客力の低下を考慮して会員数を予測することができ、施設の会員数をより正確に予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に従うレジャー施設の利用予測システムの一実施形態を簡略的に示すブロック図である。
【図２】図１の利用予測システムにおける施設属性情報データベースの内容を示す図である。
【図３】図１の利用予測システムにおける地域情報データベースの内容を示す図である。
【図４】図１の利用予測システムにおけるタイプ判定手段による判定基準を示す図である。
【図５】判定基準の他の例を示す図である。
【図６】図１の利用予測システムを用いた会員数の算出の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
２  システムコンピュータ
４  サーバ
６  入力手段
１２  施設属性情報データベース
１４  地域情報データベース
１６  障害物情報データベース
１８  データ読出し手段
２２  データ演算手段
２４  タイプ判定手段
２６  係数決定手段
２８  係数補正手段
３０  会員数算出手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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