−、、、・−∴−・−‥∴∵．．￣ 十￣・十キ牛津●−・・モ ＿TammyI）rezner9 ZviDrezmer（訳：鈴木 敦夫）】……r……【…l…【r‖‖＝＝‖＝‖‖‖＝‖＝‖＝‖‖‖＝‖‖‖‖＝‖‖＝‖＝‖＝‖‖＝‖‖＝‖W……mlll州】lll‖＝＝‖＝＝＝‖……l【L……l【r‖＝‖‖＝‖‖＝‖＝＝‖＝‖＝‖＝＝‖‖‖＝＝＝‖‖‖＝＝‖州Ill……＝＝＝‖‖＝‖＝‖＝‖‖＝‖＝‖＝‖＝‖＝‖‖＝＝＝‖‖＝‖＝ll…

Cooper（1974），りrezner（1994a，1994b，1995），

旦． ば臨め臆ReVell（1986）はこのような関係式を用いてマーケ

商業施設の小売吸引力を計測する問題は，競争立地

ットシェアを評価している。ところが，この方法でマ問題で大変重要である申 商業施設の商圏を推定するにーケットシェアを推定しようとすると，商業施設の小は，小売吸引力を決定しなければならない。というの

売吸引力を確定することが不可欠となる。これには大も商圏は，この小売吸引力に火きく依存しているから変な作業量を要する。ただし9 いったんこの小売吸引である。商業施設のマーケットシェアとその競争九力を決定してしまえば，あとは既知のパラメータとしすなわち刃、売吸引力とは，密接な関係にある。さらに，てモデルに組み込める℡

商業施設の小売吸引力は，消費者行動や空間選択分析

実際，この商業施設の小売吸引力を評価するためにモデルの最も重要な変数である。商業施設の競争立地

必要な膨大なデータ量が，競争立地モデルの通用範囲問題では，現存している商業施設と，新しく．■立地しよを狭めていると言えるであろう。

うとする商業施設の両方の小売Ⅰ吸引力を必要とする。

商業施設の小売吸引力の評価は多段階のプロセスでそうでなくては，マーケットシェアを最大にするようある。銅u拝のモデル（1964，1966）では売場床面積

な，新しい立地場所を求めることができないや このよのみが小売吸引力を決定する要因となっているが，こうに，商業施設のパ、売吸引力を評価することは，これれは例外として，その他のすべてのモデルでは，小売らの問題において非常に重要である。

吸引力の尺度はいくつかの要因を組み合わせたもので一般に，商業施設の競争立地モデルでは，対象となあるせ この尺度を構成するために，小売吸引力に影響る地域について，以ドの4つの要因の間に相二むこに関係を与える変数を決定する必要がある。それには，これがあることを仮定している。

らの変数の重要度を決定するためのアンケート調査を（1）マーケットシェア（競争下にあるショッピング

しなければならない￠ さらに，そこで決定された変数

モールのマーケットシェアは売＿仁高から導き出を用いて，商業施設の小売吸引力を決定するためのアせる）

ンケート調査を再度しなければならなし㌔：睨在までの（2）購買力（可処分所得）

ところ，ほとんどの研究では，雑貨店の分析をしてお（3）消費者と商業施設との距離

り，ショッピングモールの小売吸引力についての研究（4）商業施設の小売吸引力は見当たらない山

後半の3つの安岡（独立変数）が1番田のマーケッ
トシェア（従属変数）を決めることになる。

商業施設の競争立地問題では，これらの4つの変数

MCIモデル（NakanishiandCooper，1974）を用
いて雑貨店の小売吸引力を計算しようと言う試みがJain and Mahajan（1979）によってなされた。彼らの関係式を求め，その関係式を用いてマーケットシェ

は6偶の小売吸引力に影響を与える変数を決定した。

アを推定する。Huff（1964，1966），Nakanishiand

300人の回答者が抽出され，インタビューを受けた。
彼らには日常のショッピングでどこの雑貨店を使うかDept．of 二Marketing，California State University− を尋ねた小 つぎに9 2桓‖］のアンケート調査として，利用されている雑貨店の特徴の情報が集められた。こFullerton，Fullerton，CA92834
Dept。Of MS／IS，California State University−Fullerton， れらの調査結果により，それらの雑貨店の小売吸引力
Fullerton，CA92834（翻訳）すずき あつお 南山大学 数理情報学部

をMCIモデルに基づく回帰分析によって計算するこ〒4890863瀬／方市せいれい町27とができた。

鯛侭（24）© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オペレーションズ◎リサーチここで我々が提案する方法では，このような大変な作業を省くことが出来る．実に簡単で効果的な方法でショッピングモールの小売［吸引力を評価できるのであ先にあげた4つの要因の間の関係式の紹介については，

Drezner（1995）を参照のこと．
今まで述べてきたように，ショッピングモールの小る．つまり，少ない労力でしかも，小売吸引力の大変

売吸引力の評価は，競争立地問題の非常に重要な要因

良い推定を得ることができる．この方法では，ショッ

なので，これを推定する実現可能な方法を工夫するこ

ピングモールの小売吸引力の要因を部分部分に分解しとは大変興味深い問題である．実際，マーケテイング

ない（売場面積，駐車場面積，etC．）．そうではなくの実務家からよく言われることは，競争立地モデルがて，既に公表されているデータ（ショッピングモール

普及しないのは，ショッピングモールの小売吸引力のの売上高など）からショッピングモールの小売吸引力

評価に手間がかかりすぎるからだということである．

を推測しようというのである．我々の方法では，先にこのような現状に対して，我々は容易に実現できる一あげた4つの要因の間の関係式を用いることで競争関つの方法を提案する．

係にあるショッピングモールの小売吸引力の尺度を導

我々の方法をカリフォルニア州オレンジ郡の10のき出す．実際，4つの要因のうち，3つが，各ショッ

ショッピングモールに対して適用した．さらに，これピングモールについてわかっていて，さらに4つの要らの10のショッピングモールに対して，我々の方法因の間の関係式が既知であれば，それはショッピング

とは別に調査を行い，我々の方法で得られた結果の有モールの小売吸引力を推測するのに十分なデータであ効性を確認した．

る．

この方法は，一口で言うと，小売吸引力の大きいシ2．問題の定式化

ョッピングモールは，年間売上高も大きい，という事

商業施設の競争立地モデルを定式化するために，対実に基づいている．ただし，年間売上高だけをみて，

象地城を市単位，ZIPコードもしくは国勢調査の調査

小売吸引力の尺度とするわけにはいかない．というの区などのより小さな地域に分割しなくてはならない．

は，年間売上高は音替在的な消費者の購買力にもよるか

これらの小地域をコミュニティーと呼ぶことにする．

らである．その意味では，我々の方法は，年間売上高

コミュニティーには住民，即ち消費者が居住している．

をその地域の人口統計学的な特徴で調整して，ショッ

我々のモデルの購買力は，コミュニティーの住民すべ

ピングモールの小売吸引力を得る方法とも言える．

ての可処分所得を合算したものである．各コミュニテ

他にもこのような推測タイプの研究がEastin

ィーの購買力は対象地城のショッピングモールに，あ（1975），0，Kelly（1995），Cesario（1976）によってるルールで（例えば重力モデル）で割当てられる．しなされている．彼らの手法は，我々のものとは全く異たがって，各ショッピングモールでは，各コミュニテ

なっている．Eastinはウェーバー

ィーから吸引した購買力の総和が売上高となる．住民問題（これは競争の無い施設配置モデルである（Loveetal．，1988））をの可処分所得の総和は，ショッピングモールで消費さ解いて，得られた最適点での需要の推測を行っている．

れた購買力に等しい．

このモデルは競争の無い場合のものであるから，小売

2．1記号の定義

吸引力をもとめるには不適当である．0，Kelly（1995）

以下の定式化では次のような記号を用いる．

はすべての商業施設の小売吸引力と，あたらしく建設

乃：コミュニティーの数する商業施設の最適な立地点がわかっているという前

風：コミュニティーZ（ブ＝1，…，乃）の購買力．コミ提のもとで，地域の購買力を推測しようとした．
Cesario（1976）は各地域で，それぞれの商業施設で消費される購買力のデータを用いて，これらの商業ュニティーZの住民の可処分所得の総和，これは競争下にあるショッピングモールの商店で消費される．

施設の小売吸引力を推定した．これには，各地域で，∂ォ：コミュニティーオの購買力（月∠）のすべてのコ

消費者に対して，競争関係にある商業施設でどれだけ

ミュニティーの購買力に対する割合．才＝1，

物を買ったかと言う調査が必要である．また，彼のモ／Z …，死に対して∂ど＝βg／∑且 ∴＿1

デルでは，インタビューを通じてMCIモデル等の他のモデルと同じくらいの手間をかけてデータを集めなくてはならない．これらのモデルについての紹介や，
2000年9月号

点：対象地城の競争下にあるショッピングモールの数．

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（25）445あ：コミュニティーグとショッピングモールノと

2．3 分析

ショッピングモールの小売吸引力を評価するために，の距離

ダ（d）：小売吸引力の距離による逓減をあらわす関数。

我々は年間売上高（マーケットシェア）と購買力を用

為：ショッピングモールノの小売吸引九 ノ＝1，…，

いる巾 これらは，公表されているデータから入手することが出来る咽 また，距離は簡単に計算することが出ノ∴ノ吼ニショッピングモールノの年間売上高（ドル換

来る．．小売吸引力一範，ノ＝1，…，々はこれから求めよう算），プ＝1，…，ゑ。

とする変数である。また，マーケットシェアは重力モ

研ノ：ショッピングモールノの売上が総売上に占める割合（シェア），ノ＝1，‥¶，点，研ノ＝瑠ブ／∑吼▲7＝1

デルで推定できるものとするp もちろん，このモデル
点は他のマーケットシェアを推定するモデル，例えば効用モデル（mrezner，1995）にも適用可能である。

1ヽ、∑椚．メ＝1である。 ノ＝1

壷カモデルによると，次の4つの要因の間にある関2．2 距離と距離による逓減の関数について係がある（．4つの要因とは，ショッピングモールのマ1。コミュニティ血とショッピングセンターとの距

ーケットシェアプ朋ノ，購買力βォ，消費者とショッピン

離の測り方は色々である。例えば，ユークリッド距離，

グモールとの距離戊・．メ，そして，求めようとするショ

マンハッタン距離，または，道路網〉上二での距離などでソビングモールの小売暇潮力葦である。この4つのある。

要因の間に成り立つ関係式は，次のようにして構成さ2。各コミュニティーには面積がある（すなわち数学的な点として扱うことができない）ので9 同じコミれる。コミュニティーオの消費者がショッピングモー
ルノを利用する確率カヱノは，ュニティーの住民でもショッピングセンターへの距離

．＼￣、t

虹

は異なる。Ⅲrezner andI〕rezner（1997）は，この距（1）離の問題を色々な側面から分析している￠ 彼らの結論は，この距離は，コミュニティーの面積の0．24倍を，距離の2釆に加えることによって修正できるというものである。すなわち9 もし，コミュニティーgの中心

ビングモールノのマーケットシェアは，
7Z．．：∵・ ・こを顧客が利用する確率は，そのショッピングモールの小売吸引力に比例し，距離の関数（増加関数）に逆比
例する。この距離の関数は距離に関する減衰関数

一方′、 ∴ ■− 一■，・ J、・ ∑ βz・如＝∑βz∑PzJ∑β∠ J＝1z■＝1 乙＝ 1 J＝1 J＝1であるから，
虹循レ＝動 ∵
晩＝∑ゎれ ∀ノ＝1，q＝，々 z ＝1

タである。ショッピングモールについてバを決める

、ll

‥
i‑1

（Hu仔1966）。また9 スーパーマーケットでは3であ店よりは遠くまで行くであろうから，バは，2と2．5の間であることが期待できる。

才

〕

∵．∴

∀ノ＝1，…，々舎F（d乙ブ）る（Huff1964）。Ⅲu仔（1964）で述べられているよう

バは小さくなる8 ショッピングモールの場合は，雑貨㌻ん．の（5）は，ゐ偶の未知数をもつ点本の非線形方程式
である。

この方程式系は以下の2つの特徴をもっている。
斉次性：もし，先が定数倍されても，マーケットシェアは変わらない。というのは，（5）式の分壬凱 分子が定数倍されるだけだからである。

姻6（26）（4）（1）を代人すると，

2．723，洋服店では3。191であると示唆しているもし9 消費者がショッピングにより時間を費やせば，（3）

警凰・〜■＝1z＝1

モデルでは，ダ（の＝d人，としている。バはパラメーに，バはショッピングにかかる時間に関係している。

（2）

・＼「二t．‥ ノ＝1オ＝1ダ（β）と呼ばれている。Hu仔（1964，1966）やMCI研究は見当たらない㌧ 二柑u仔は家具店について，バは∀ノ＝1，…，烏7′裾、ノ＝1「万−¶山一ニティーZの面積が説であるとすると，コミュニテ3。重力モテリレによると9 あるショッピングモール

り，∑れ＝1である。したがって，ショッて】から9 ショッピングモールノへの距離がdむ，コミュ

ィーの面積を考慮した距離は，繭京となる。

ん

定義によ

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オペレーションズ。リサーチ（5）

シェアが実際のマーケットシェアに近いほうが優れた

烏乃 冗長性：∑∽J＝∑れ＝1，であるから，（5）の方程式系 ノ＝1Z＝1尺度であるということである．

は線形従属である．というのは，（5）式をすべて加える

我々は，計算されたマーケットシェアと実際のマーと，1＝1という恒等式が得られるからである．

ケットシェアを比較するのに，その差の自乗和を最小斉次方程式系は解を一つも持たないか，もしくは無限個の解を持つ．無限個の解を持つというのは，もし，にするという基準を用いた．すなわち，最小自乗法である．（6）はまさにこれであり，得られた小売吸引力の（5）の1つの解（々個の＆）が存在したとすると，そ尺度は，計算されたマーケットシェアと，実際のマーの解の定数倍も解になるからである．従って，我々は，

ケットシェアの差の自乗和を最小にするものである．

任意の1つの小売吸引力を適当な値に決めることが出

以下の性質は簡単に証明できる．目的関数（6）の最適来る（例えば＆＝1）．こうすることによって，もし，値が0である場合には，以下の重要な性質が成り立つ．

解が存在するなら，無限個の解の中から，1つの解をPropertyl：もし，目的関数（6）の最適値が0であるな

選ぶことができるようになる．結局，問題は，々−1

ら，その解＆を用いて（5）で計算されたマーケットシ個の未知数を持つ点本の方程式系になる．

ェアは，実際のマーケットシェア∽Jに一致する．

この方程式系は冗長でもあったので，この方程式系のうちの任意の1つの方程式を除くことが出来る．こ表1コミュニティーとその可処分所得れによって，我々は烏一1個の未知数を持つ烏−1本Location

Communityの方程式系を得る．

EBI＊ Area
．l、

1

0

0

5

0

0

1
0

9．7

1
0

28．0
42．8

0

0

17．0

4

2

2

7

0

2

22．1

2

9

1

5．6

2

1 1

1．7

0

0

5

0

7．05

13．87

7

2．25
16．0

2

15．7

1

22．6

6

6．7

2

98 27．32

4

2
2

46 10．7
8

3

02 10．2
03

12 10．95

5
1

39 3．18

2

2

75 13．49

9 9 7

7

19．5

6 0

9

Yorba Linda

3

4

Tustin2

SealBeach＊＊Westminster

1l

42 18．00

5

94© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

85＊＊隣接したコミュニティーをもとに計算した可処分所得．

681（27）4470

4 5 6＊可処分所得（10億ドル単位），Sales and Marketing
Management，August，1997．
4

引力の尺度が得られたとき，（5）で計算したマーケットl

うかということである．言い換えると，2つの小売吸

1入したとき，実際のマーケットシェアが得られるかど

2

基準は，得られた小売吸引力の尺度を（5）のモテルに代2のである．したがって，小売吸引力の尺度を評価する

Santa Ana
Stanton＊＊1

1ールの実際のマーケットシェアを正しく推定できるも

1

1

精度の高い小売吸引力の尺度とは，ショッピングモ

SanJuanCapistrano＊＊

1

9

2

2

ースで目的関数値は0となった．

San Clemente

8 55

目的関数値は正である．我々の実験では，すべてのケ

3

0

2

左辺の差の自乗和の最小値を与えている．もちろん，Placentia

1

8Orange

0

8

0

7

1

ば，解は正の目的関数値を持ち，これは，（5）の右辺と・1 2 5 8 0∩

4

Newport Beach

6．2

8

8

7

1

2

9

Mission Viejo

関数値の最小値は0になるはずである．そうでなけれ

6

0

7

もし，（5）の解が存在するなら，最小化問題（6）の目的

Los Alamitos＊＊

4

3

7

Laguna Niguel

2．4 推測された小売吸引力の精度

8

6

4

引力の尺度である．

8

2Laguna Beach＊＊

6．3

0

8

2

9

5

La Palma＊＊

4

3

4

題を解くことによって得られた解が推測された小売吸

15．8

1

2

1
3

1

2

2
2

2

3

5

6

したがって，変数の数は乃−1である．この最小化問

La Habra

1

Irvine

10．8

4

1

8

1

9

1

8

1

Huntington Beachである．（6）の制約式は兄に1を代入することである．

10．3

0

0

2

1

・

3
2

2

9

4

5

2

9

subjectto：X＝1

43．5

8

4

0

2

2
8

8
0

1

6

Fullerton

2

4

1

2

7

1

（6）

Garden Grove

2000年9月号

・

5

0

1

Fountain Valley

z＝1

3

7

9

Dana Point＊＊
77

J＝1

3

Cypress

烏
111ill∑パ′ ご／・

4

0

Costa Mesa

葦を決める問題にするのである．数学的な定式化は，

3

6

7

Buena Parkと対応するマーケットシェアの差を最小にするように

2

9

1

2

Brea＊＊

問題にするほうがより簡単であると考えた．（5）の右辺

5

1Anaheim

スはなかった．しかしながら，この方程式系を最小化

1

我々の実験では，この方程式系が解を持たないケー

ノ／

9

6

8

7

2 2

7

目的関数値の最適値が正のときはチ 以下の重要な性ができる．可処分所得は1997年版，Marketing and

質が成り立つ。

SalesManagementJournalからわかる。ここには，

剛叩erせy2：もし，田的関数（6）の最適値が正のときは，

人ダニf40000八以上のコミュニティーしか載っていない。

（5）式で計算される実際のマーケットシェアを与えるよ

それより小さなコミュニティーについては，同じよううな小売吸引力の尺度は存在しない。得られた小売吸

な豊かさの近隣のコミュニティーをもとに，人口に比引力の尺度一範を用いて（5）で計算されたマーケットシ

例させて推定した（表1を参月酎。

ェアは，実際のマーケットシェアとの差の自乗和を最

売上高は1998年版OrangeCountyBusinessJour一

ホにするという意味で最良である。

之1a且Book of軋istsからとった曲 大きいほうから25のこれらの性質は頑健で効率的な手続きを与える。こ

ショッピングセンタ鵬が掲載されているが，そのうち，

れ以外の方法で得られた小売吸引力の尺度では，ショ川個がショッピングモールである．これらのモール

ッピングモールの実際のマーケットシェアを正確に計の位置は，Thomas〔；uideから推定した（表2を参算することはできない小 我々の方法で得られた尺度を照主

用いるとぎ マーケットシェアの推定値は実際のデ…タ

この例で用いた距離はユークリッド距離をコミュニ
ティ…の面積で修正したものである。

から得られたマーケットシェアに一致するか，一番近いものになる。

オレンジ那の28のコミュニティーの位置と面積は，2．5 解法

Drezner and Guyse（1999）からとった。これらも問題は制約無し最小化問題である。このような問題

Thomas Guideを用いて推定したものである。
この例では，距離による逓減の関数は2種類用いた。

に対しては9 例えばAMPm（Foureretai．，1993）のような数理計画法のパッケージが適用できる。我々は，いわゆる重力モデル（ダ（d）＝d2）と，バが2．5のモデ

ここでは，解を求めるのに，Excelを用いることにすル（ダ（d）＝〟2・5）である￠

るめ このような問題にExcelを用いる方法は9 DrezL

Excelのスプレッドシートが表3に挙げてある。最ner and mrezner（1988）に詳しく解説されている8適化問題に対するExceiの使い方の詳細については，

必要なデ加タは，コミュニティーの位置，購買九 シ

Drezner amd Drezner（1998）を参照のことa まず，ョッピングモールの位置9 年間売上高である。

目的関数（6）を過当に選んだセルにプログラムする。これには，F2：02にある未知の小売吸引力を用いる介

3．数値例

すると，ソルバーは，この間題を解き始める￠ このとここで示す例は9 カリフォルニア州オレンジ郡のきの変数はG2ニ02である（F2にあるSouthCoast

10個のショッピングモールについてである。この例

Plazaの小売吸引力は1であり，変数ではない）。このデータは公表されているデータソースから得ることの間題には制約式は無い。解は約2秒以内で求められ

表2 オレンジ郡の10個のショッピングモールとその特徴
Locat亘on

Shopplng Mall sName

SurveyRating

Mil．＄

Mean

2

0

8 8

4

nU

4

0

7 5

9

0．033

凡（の＝ド＊ 昂（d）＊＊

3．629

3．970

0．046

1。989

2．279

0．040

0．872

0．686

0．045

0．748

0．666

0，061

0．698

0．647

3

0．498
0．382

0，092

0．325

0．305

0．101

0．330

0．309

2

3

5

0．601
0．484

2

3

6

0．105
0．118

5

4

0∩

5

仁U

98．7
123．7

2

0

4 9 0 8

99．7

5 2

1

122．9

7 5

1

9

154．4

Inferred Attractiveness
（ブ

5

1

8

2 8

6 3

0．101

0。324

0．256

3

︵‖︶

つJ

9

0

9

つJ

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∩ブ

7

3 1 2
2 2 2

7 6

覗爵（28）

2

3 9

275．0
208．0

＊OrangeCountyBusinessJournal，Book ofLists（1998）．
＊＊賞（d）＝♂2j薫（の＝d2・5。

1

5 3

343．9

バ廿

2

2

366．0

6 4 3 9 4

4

904。0

3

9

0 2 9

1

4 5

2

﹂埋
2 3 9 4 8 91⊥ 1 3 2 2 1

25

3 3 1 3 0 9 1

1 1 1 1Main‡）1ace

Westminster Mall
Laguna HillsMall
MissiomViejo Mall
HuntingtonBeachMall
MallofOrange
Buena Park Mall

4

South Coast Plaza
FashionIsland
Brea Mali

sales＊

オペレーションズ。リサーチ表3 TheExcelSpreadSheet
A

E

D

C

B

F

G

H

K

L

M

N

0

S．C． Brea Main 亘ash． West． Lagu． Buena． Miss． Oran． Hunt．

1

2

3

14．3

14．1

15．3

15．3

6．0

23．9

7．9

4

19．4

32．3

25．9

14．2

23．4

13．8

29．2

275．0

366，0

208．0

154．4

123．7

343．9

5

6 City7 Anaheim

11．9

8 Brea12．6 35．0 0．58 10．30

9 BuenaPark

7．7

32．2

1．00

10．80

10 CostaMesa

10．5

16．8

1．64

15．80

田 Cypress

4．2 28．0 0．81 6．30

12 DanaPoint

23．1 4．6 0．98 6．2り

13

9．8

21．0

1．02

9．70

11．2

32．2

1．97

22．10

14 Fullerton
15

GardenGrove

16

HuntingtonB．

10．5

29．4

25．2

4．02

1．84

17 Irvine

16．8

18．2

18 LaHabra

9．8

36．4

0．74

7．05

19 LaPalma

4．9

30．8

0．22

1．70

9．8

0．67

5．60

21

LagunaNigel

9．9

28．1

22．3

122．9

98．7

99．7

17．00

18．2

LagunaBeach

7．0

43．50

7．0

20

16．2

〝 B．P． Area

こr

FountainValley

26．1

19．6
22．4

9．8

3．89

2．85

1．52

28．00

42．80

13．87

22 LosAlamitos 3．5 2ケ．3 0．21 2．25
23

MissionViejo

25．9

14．0

2．06

16．00

24

NewportBeach

11．2

15．4

2．77

15．70

25 Orange

15．4 26．6 1．98 22．60

26 Placentia

14．7

27

SanClemente

28．7

28

SanJuanCapis．

32．2

2．1

25．9

0．74

0．98

7．0

6．70

19．50

0．75

13．49

29 SantaAna

14．7 20．8 2，98 27．30

30 SealBeach

1．4

23．1

0．46

31 Stanton

7．7

27．3

0．39

31 Tustin

16．8

23．8

32 Westminster

7．0 24．5 1．12 10．90

33

YorbaLinda

2000年9月号

17．5

32．9

1．02

1．42

10．70
3．10
10．20

18．00

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（29）449

る。いったん小売吸引力がF2：02に決まると，簡ちろん，市単位のデータでも結果は十分正確である。

単のためと便宜上，平均が1になるように調整する。
小売吸引力を定数倍してもマーケットシェアの計算が変わらないことを思い出して欲しい。

4中 まとめと結論
商業施設の小売吸引力を評価する問題は重要でしか

糞2のなかの Imferred AttγaCtivemess の2つのも興味深い∴乱監決定者は彼らの商業施設の小売吸引

欄は，それぞれ，2つの距離による逓減の関数につい力を考慮するし，と同時に彼らの競争相手のも考慮すて推測された小売吸引力をあらわしている．推測される￠ また，小売吸引力の推定は，既存の商業施設の更た小売幌別力はこの2つの関数によって変わっている

新や移設にも必要である。さらに，マーケットに参入

が，各モ山ルのパ、売吸引力の順序は変わっていない。

する戦略にも必要である。小売吸引力は，販売戦略や，我々の方法で推測された小売吸引力を確認し，実証的に有効性を示すために，272人の囲答者を対象にす競争下にある商業施設のモデル化にも大変重要な要素である巾

るアンケ鵬ト調査を行った小 9つの小売暇朝力の尺度

現在のところ，ショッピングモールの小売吸引力を（モールの価格帯，モールへの距離，駐車場の数，店評価するのは，大変な作業である。従来の方法では，

舗のバラエティ，モール内の安全性，フードコート0

ショッピングモールの種々の属性について研究と分析

レストラン9 モールの外見，好みのブランド，映画が必要である。消費者の行軌についての仮定を設け，館①娯楽施設）について，回答者に彼らがよく知ってその仮定を検討し，さらに何回もの調査によってデーいるモールの評価を記入してもらったか Structual

タを集めなければならない。

EquatiomModellingの手法（拍reskogamdS6rbom，

この論文では，我々はショッピングモールの小売吸

1993）により9 モールの小売吸引力には3つの要因が引力を，公表されたデータから推定する単純で有効な最も重要であることがわかった￠ これらは，重要な順方法を提案した。ショッピングモールの小売吸引力をに9 店舗のバラエティ，モールの外見，好みのブラン

部分胸な属性に分別するのではなく，売上高から推測

ドがあるかどうかである。距離と価格帯はモールの小することによって，何回もの調査を省くことができる。

売吸引力にあまり影響を与えないというのは興味深い提案した方法によると，ショッピングモールの小売吸ことである。人々は，他の理由でもショッピングモー

引力を決定するのに，相当な労力の節約になり，した

ルを選んでいる。この9つの尺度に対する産みを計算がって，より適用範開が広がる。例としてあげた問題

し，各ショッピングモールについて，重みつきのjl三均

では，独、＼1：した調査によって，推測した小売吸引力の尺度を計算した魯 このデータの完全な分析はDrezner

有効性を示したゎ

efαg愴（1998）にある。これらのモールを平均の評価
参考文献の大きい順に並べたものが，表2である。我々が考慮した各モールについて，回答者の数Ⅳ，平均の評価［l］Cesario F．J．（1976） Alternative Models for Spa−tialChoice ，ガco卯0椚才c Gg（哲プて砂わ′，52，363373．

とその標準偏差が示してある。
これらの3つのアプローチでのショッピングモールの間の小売吸引力の評価とそれらの相対的な順位を見ると，以下のようなことがわかる。まず9 −巨位7個のショッピングモールの順位は，いずれの方法でも変わらない。下位3個のモールは，いずれの方法でも下位3個に入っている。調査による方法では，この1、へ位3個のショッピングモールは互いに違いが明らかではな［2］Ⅰ）rezner，rI、．（1994a） OptimalContinuousLocation
Of a RetailFacility，Facility Attractiveness，andMarket Share：AnInteractive Model，JoumalQF

ガe∠〟オ／オブ囁70，49−64［二3］Drezner，T．（1994b） LocatingaSingleNewFacil−
ityAmomgExisting，UnequallyAttractiveFacilities，

ノ0乙∠7′乃〟／げ斤（好オ0邦αJ5ビゴg犯Cピ，24，237252．

［4］DreznerT．（1995） CompetitiveFacilityLocationin

い。これらの結果からヲ 我々の小売吸引力の推測と，

the‡〕1ane ，in爪〜CZJ才砂エocαJわ裾ご』5〟γ〃砂〆』カ〆グcα−

距離による逓減の関数に関する頑健さが確認できる。

1ions and Meihods，Z．Drezner（ed．），SpringerVerlag，

我々の例では，各市の可処分所得のデータに基づいた。もし，より詳細な購買力のデータが利用できれば9より正確な結果が得られる。たとえば，ZIPコードごとや9 国勢調査の調査区ごとのデータなどである。も朋姻（30）New Kork［5］Drezner T．arld Z．Drezner（1997） Replacing Dis−

CreteI〕emandwithContinuousDemandinaCompetiNtive FacilityI，OCation Problem© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

，NaualResearch

オペレーションズ0リサーチ

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