GIS を用いた持続可能な店舗立地に関する研究
A Study on Sustainable Allocation Pattern of Stores using GIS○星 李沙*1，中澤 公伯*2
Risa HOSHI＊1and Kiminori NAKAZAWA＊2*1 日本大学大学院生産工学研究科建築工学専攻

大学院生

Graduate Student，Department of Architecture，Graduate School of Industrial Technology, Nihon University*2 日本大学生産工学部創生デザイン学科教授

博士(工学)

Professor，Department of Conceptual Design，College of Industrial Technology, Nihon University，Ph.D.
キーワード：GIS; 店舗立地; 持続可能Keywords: GIS; structure; environment; planning; sustainability.

1. 緒言

いて，極めて重要であると考えられる．

1.1. 研究の背景

1.2. 既往研究の整理と位置づけ

本研究は，今後の飲食店舗立地のあり方を検討するた

飲食店の地理的分布に着目した研究は以下のようなもめに，デリバリーサービス導入の視点から分析したもののがある．郭は，和歌山市を対象とし，2000 年代の飲食である．

店の立地動向を業種別・経営形態別に明らかにしている．

食事とは人々の生活において必要不可欠なものであり，石綿らは，東京都区部の飲食店を対象として，立地分布現代では単に飢えを凌ぐという側面だけではなく，娯楽傾向と食の経験という観点から地域特性を明らかにしてとしての側面も備えている．特に日本の食文化は食事をいる．また，杉本らは，商業地の動的特性を明らかにす

楽しみ，食事を通じて他者とのコミュニケーションを図るために，新宿・銀座・渋谷を対象に飲食店の営業時間るという文化的な趣が強い．また，日本における食文化に着目し店舗の分布を分析している．フードデリバリーの中心である東京では多様な飲食店が肩を並べている．

に関する研究としては，経営情報学として物流モデルの食文化の多様さのみならず価格帯やコンセプトも様々で検討をしているものがある．

あり，それぞれの飲食店が異なるサービスや雰囲気を持本研究では，デリバリーサービスを行なっている飲食っている．また，物流の発展，中食という食事スタイル店に着目し，地域性に伴う対象店舗の立地，アクセシビの登場など，日本の食文化は様々な要因によってめまぐ

リティ，建物階層別分布，普及率を分析することによりるしく変化，成長を繰り返している．

これからの時代における飲食店舗のあり方を検討する．

そして，昨今では情報技術の発展と新型コロナウイル

また，デリバリーサービスの価値や需要は地域によってスの影響により，デリバリーサービスが充実してきてい異なると考え，具体的な地域性とデリバリーサービスをる．従来の，従業員が注文者の元に配達するという形式結びつけ研究を行う．デリバリーサービスに関する地域に加えて，デリバリー代行業者の斡旋する配達員が注文性及び地理的特徴に関する研究はこれまでほとんど行わの入った飲食店で商品を受け取り，注文者の元に届けるれていない．という形態のサービスも増加している．注文方法として，

1.3. 本研究の目的と範囲

かつては電話注文が一般的であったが，現在ではインタ本研究では，東京都新宿区を対象とし，society5.0 におーネットを通じたスマホアプリやブラウザからの注文がける飲食店舗の土地利用を検討するためにデリバリーフ

一般的である．デリバリーサービスの普及は今後より一ードサービスに関する地理的特徴と地域性の関係を分析層加速していき，日本の食文化に大きな影響を与えるこする．とが予想される．人との接触には一定程度のリスクが伴い，デリバリーサービスの導入は自宅や職場にいながら

2. 研究の方法

飲食店の料理を楽しむことができるということから，飲2.1. 対象領域

食店には新たな需要が生まれ，飲食店における地理的要東京都新宿区を対象とする．本地区は，利用者数が多因や得られる経験の重要度は増していくだろう．日本のく，ビジネス街，繁華街，住宅街といった様々な特性を食文化を地理的，食事経験といった視点から論じること持っている．また，人口密度も高く，デリバリーサービ

は情報技術の発展や，いわゆるポストコロナの時代におスの利用者数も多いと考えられる．よって，デリバリー

日本建築学会情報システム技術委員会
第 44 回情報･システム･利用･技術シンポジウム論文集， 427-430 ， 2021 年 12 月，京都
Proceedings of the 44th Symposium on Computer Technology of Information ，Systems and Applications ， AIJ ， 427-430 ， Dec. ， 2021 ， Kyoto－ 427 －

サービスの観点から店舗立地を分析するにあたって最適であると判断した．
2.2. 使用システム
分析システムとして，ESRI ArcGIS10.5 及び Visual
Basic による自作システムを用いる．
2.3. 使用データ（1）基本地理情報
建物位置データとして，国土地理院基盤地図情報－建築物の外周線を使用した．
（2）飲食店舗位置情報
本稿では，Google map 及び ESRI ArcGIS のベースマ
ップ：オープンストリートマップで「飲食店」を検索し，プロットした．このうちさらに，Uber Eats 加盟店マップを基に，デリバリーサービスを実施している店舗を抽出した．
（3）駅の位置定義

図 1 飲食店の立地（1）基本地理情報をもとにプロットした．そのポイン
トデータを本稿ではそれぞれの駅として扱う．各駅を中心にバッファを作成したものを駅周辺地域としている．
2.4. 分析の流れ
研究対象領域において飲食店をプロットし，様々な要の分布傾向
飲食店の分布傾向と新宿区内に位置する駅の乗り入れ本数を比較すると，乗り入れ本数が多い新宿駅（12 路線），飯田橋駅（5 路線），高田馬場駅（3 路線）周辺は飲食店素を結び付け分析を行う．具体的には下記に記す．

が多く密集しており，店舗数と乗り入れ本数には一定の①新宿区全域における店舗立地の傾向

相関関係が見込める．一方，四ツ谷駅，市ヶ谷駅は共に②デリバリーサービス対応店舗の分布傾向

乗り入れ本数が 4 路線であるが飯田橋駅や高田馬場駅と③乗り入れ路線数に伴うデリバリーサービス及び飲食店比較すると店舗数は比較的少ない．乗り入れ本数の少なの分布傾向

い駅に着目すると，近辺に乗り入れ本数の多い駅がある④駅周辺地区における店舗数及びデリバリーサービス普場合に店舗数は多くなる傾向がある．

及率④駅周辺地区における店舗数及びデリバリーサービス普⑤建物階層ごとのデリバリーサービス普及率

及率
新宿区内に位置するそれぞれの駅から 200m 圏を駅周

3. 新宿区内のデリバリーサービスと立地環境からみる辺とし(図 2)，範囲内に位置する飲食店に着目する．

地理的分布傾向

区内全体の駅周辺の Uber Eats 普及率は約 46.7%で3.1. 分析結果あった．それぞれの駅周辺の店舗数と Uber Eats 普及率

図 1 は，対象飲食店の立地とデリバリーサービスの有は 表 1 に示す．国立競技場駅周辺は飲食店が存在して無を示したものである．図中の緑丸で示されているものいない．落合駅，面影橋駅，下落合駅周辺は Uber Eats にが Uber Eats 加盟店である．分析結果を下記に記す．

加盟している店舗はなかった．デリバリー普及率の高い①新宿区全域における店舗立地の傾向

地区を見ると，市ヶ谷駅，新大久保駅，四ツ谷駅，早稲飲食店は駅の周辺に位置しており，特に，新宿駅，飯田駅周辺は 70%を上回っている．これらの駅に共通して田橋駅，高田馬場駅，といった主要な駅周辺に多く見らいる点として，学校やオフィスが多く存在し，駅の利用れる．また，駅と駅を繋ぐような形で大通り沿いに分布者数が比較的多い．また，デリバリー普及率が高い駅群している．駅から離れた場所や，細い通路沿いにはあまの中でも飲食店の店舗数に大きな差が生じている．デリり見られない．

バリー普及率の低い地域を見ると，牛込柳町駅，都庁前②デリバリーサービス対応店舗の分布傾向

駅，中井駅，神楽坂駅，信濃町駅周辺は 30%を下回って新宿区全体の Uber Eats 普及率は約 41.3％であった．

いる．デリバリー普及率の低い駅群であっても飲食店のUber Eats 加盟店は非加盟店の店舗立地と正比例するよ

店舗数に大きな差が生じている．

うに，主要な通り沿いや，飲食店が密集した区画に多く⑤建物階層ごとのデリバリーサービス普及率みられる．

まず，新宿区全域における飲食店を建物階層ごとに分析③乗り入れ路線数に伴うデリバリーサービス及び飲食店するために，飲食店を，路面店，階上店舗，地階店舗

報告 H54－ 428 －図 2 駅 200m 圏の範囲

図 3 建物階層ごとの飲食店立地分布に分類した．それぞれの分布は図 3 に示す．路面店のにして飲食店が分布している要因として，駅間の距離がUber Eats 普及率は約 40.4％，階上の店舗は約 44.5％，地短いという点が挙げられる．地方と比較して，都心部は階店舗は約 45.2％であった．

駅間の距離が短く，自転車や自動車を利用せずに到達で3.2. 分析結果からの考察きる範囲が比較的多い．そのため，駅と駅の中間地点に①の分析結果では，飲食店舗数は主要な駅や大通り沿位置している場所であっても，両方の駅からの集客が見いに多く分布しているという結果が得られた．主要な駅込まれる.駅と駅を繋ぐようにして商店街が形成されてに多く分布している要因として，新宿駅，飯田橋駅，高いる場合も考えられる．

田馬場駅といった乗り入れ本数が多く，利用者数の多い②の分析結果では，新宿区内の Uber Eats 普及率は約

駅付近では利用者数の少ない駅と比べて，集客が見込め41.3%という結果が得られ，都心部におけるデリバリーるという点が挙げられる．また，駅から離れた地域に飲サービスの需要の高さを物語っている．都心部は地方と食店舗数が少ない要因としては，人が集まる場所が存在比較して飲食店の選択肢が多く多種多様な料理を自宅でしないという点が挙げられる．また，駅と駅を繋ぐよう楽しむことができる．また，新型コロナウイルス，ひい表 1 駅周辺のデリバリー普及率

報告 H54－ 429 －ては都圏における緊急事態宣言の影響によって，非対面また，比較的多くの人の目に付く路面店の場合，デリでの飲食への需要が高まったことが都心部におけるデリバリーサービスを利用せずとも，一定の集客を確保できバリーサービスの需要の高さの要因と言えるだろう．

るため，デリバリーサービスを利用しない店舗が散見さ③の分析結果では，乗り入れ本数と飲食店舗数には一れたと考えられる．

定の相関関係が見込めるという結果が得られたが，乗り入れ本数が多い駅であっても飲食店舗数が少ないという4. まとめケースが散見された．これは，対象の駅周辺の利用者数

現在の飲食店立地は駅，地域性といった地理的特性がが多いという要素だけでなく，地域的特性が関与してい大きく関係していることがわかった．また，デリバリーるものと考えられる．上記のようなケースが見られた駅サービスは同区内であっても，普及率に大きな差異が生として，市ヶ谷駅が挙げられる．市ヶ谷駅周辺の特徴とじていることがわかる．これは，地域的特性や飲食店のしては，オフィスや学校が多く存在し，平日や日中は学特徴など様々な要素によって変動するものであるが，現生や会社員などでにぎわっているが，休日や夜間は，人在は各地域の利用者数とアクセシビリティに大きく影響通りが比較的少ない．他の乗り入れ本数の多い駅では休されると考えられる．また，顕著ではないものの，建物日や夜間であっても利用者数が比較的多い．こうした，階層別の差異も興味深い．

地域的特性による利用者層や利用時間の違いが，乗り入利用者数やアクセシビリティは，飲食店において重要れ本数が多い駅であっても飲食店舗数が少ないというケな要素となりえるが，今後の在り方を検討する上で飲食ースの要因であると考える．

店は食事体験型，価格重視型の 2 つに大別できると考え④の分析結果では，それぞれの駅周辺のデリバリー普る．食事体験型とは食事における要素である誰と，どの及率が得られた．駅周辺全体のデリバリー普及率は新宿ような空間で食べるかという点を重視した飲食店であり，区全体のデリバリー普及率と比べて約 5.4％高かった．こデリバリーサービスの導入が難しく，その土地の風土にのような結果の要因として，駅周辺にはチェーン店が比合わせた価格設定や空間設計が求められる場合もある．

較的多く分布しているということが挙げられる．駅周辺

価格重視型とは，値段に対して味や量という点でどれだには牛丼チェーン，ファストフードチェーンといった比けのリターンがあるかという点を重視した飲食店であり，較的安価な飲食店が多く位置しており，こうしたチェーデリバリーサービスの導入は比較的容易である．チェー

ン店はデリバリーサービスを利用しているケースが多い．

ン店やファーストフード店がこれに該当する．

この様な飲食店の性質の違いが駅周辺と新宿区全体の土地利用の観点から考えれば，飲食店の数は依然としUber Eats 普及率の差異の原因のひとつであると考えらて駅周辺や主要な通り沿いに多いが，デリバリーサービれる．

スの普及に伴い，ゴーストレストランといった形態で駅また，昨今ではテレワークなどの普及により，通学，から離れた場所や裏通りなどの小さいスペースから料理通勤の必要性が低下し，それに伴い，駅の利用者数が減を提供することが可能になるだろう．新たな価値が付加少することも考えられる．駅の利用者数が減少すれば，される時代の中で最適かつ持続可能な土地利用を検討す

その近辺に位置する飲食店の利用者も減少し，客数を維ることが求められる．

持するために，飲食店側はデリバリーサービスを導入する必要があるだろう．駅近辺に位置する飲食店の利用者数減少の要因として，職場や学校の最寄り駅で，会食する機会が失われつつあるという点も挙げられる．このような，社会状況の変化も駅近辺の Uber Eats 普及率の高さの原因であると考える．
⑤の分析結果では，建物階層ごとのデリバリー普及率が得られた．路面店，階上店舗，地階店舗を比較すると，階上店舗と地階店舗の普及率は路面店に比べて約 5.0％高いという結果が得られた．このような結果の要因として，階層の違いによる集客力の差異が挙げられる．階上店舗及び地階店舗は路面店に比べ，人の目に付きにくく，集客力に欠けることが予想される．デリバリーサービス
では，人目に付きにくい立地であっても顧客を確保することができるため，デリバリーサービスを導入する店舗が比較的多く見られたと考えられる．

報告 H54［参考文献］
1） 郭凱泓：空間分析を用いた 2000 年代における飲食店の立地動向—和歌山市を例として—，日本地理学会発表要旨集，
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