商圏特徴からみた最適な売場構成の研究
2010SE153 西川晃平 2010SE190 佐藤諒明 2010SE218 高木康平
指導教員：三浦英俊

1

はじめに
本研究では東海地方を中心に展開しているホームセンに対する影響度を算出していた．

3

最適な売場構成を提案するための各ラインの分析〜重回帰分析を用いて〜

ターの商圏特徴を研究し，最適な売場構成を考えていく．

規模や消費者特徴および競合状況などの地域特性を把握で重回帰分析を用いて各 6 つのライン (A，B，C，D，E，F) 別に売上げ分析を行った.
重回帰分析とは，1 つの被説明変数について複数の説明変きる．本研究では「円商圏」にて研究を進め，円商圏とは数から予測や説明を行うときに用いる分析である．適切指定した位置から半径を指定した円での商圏のことを言な変数を複数選択し組み合わせることで t 値や決定係数う．さて，私たちと共同研究を行っているホームセンター(R2 ) の精度を上げ，誤差を減らすことで精度の高い予測式

では全ての新規出店店舗を同じ売場構成にして開店させてを作ることを目指した．本研究で重回帰分析を用いた理由いる．同じ売場構成に開店することで，様々なニーズに対は，ゴンドラ本数を商圏特徴に合わせてラインの優先度を応できる利点がある．商圏を分析し，新規出店店舗をその決め，適正なラインの売り場面積を拡大，もしくは縮小し土地の特色に合わせて開店さることで，余分な在庫を抱えていくことを提案するためである．同時に年齢や職業，世ることなくなり，需要に合わせた売場作りを提案すること

帯数や年収などのデータによって商圏特徴が売上にどのよできる．それにともない、商圏特徴に基づいた新規出店店うに関わってくるのか調べるためでもある．ここで各店舗舗の開店が売上の増加に繋がると考えた．よって本研究のの売上やライン構成を評価式「実績値/予測値」で表した．

まず商圏とは店舗に集客できる範囲のことであり，範囲を様々な条件で作成し設定することにより，人口などの市場目的として

1. ホームセンターの新店舗を開店する場合

3.1

用語の説明

2. 既存のホームセンターを改装する場合

まずこの章の重回帰分析に出てくる用語を説明する．
それぞれの商圏に合わせた最適な売場構成を提案し，改装 ・ライン：販売している同じ商品系統の部門を集めたもの．
費の削減を考案することで売上げを伸ばすことである．本 また詳細に分類すると研究では，東海地区を中心とした 82 店舗が対象である．

る．先行研究として今までにも OR を用いてホームセン

A：農業，園芸関係の商品を取り扱っている．
B：工具関係の商品を取り扱っている．
C：趣味，レジャー関係の商品を取り扱っている．
D：生活消耗品，食品関係の商品を取り扱っている．
E：家具，収納品関係の商品を取り扱っている．
F：家電関係の商品を取り扱っている．

ターの様々な問題に取り組んでこられた．効率的な在庫管である．

2

先行研究の紹介
本研究は先行研究の元に行っているもので，南山大学の先輩方が過日行われた研究結果も使用させていただいてい理を目的とした発注・棚割り問題や広告掲載商品の最適選 ・被説明変数：本解析では各ライン別の売上げとする．
定問題など，すべてはホームセンターの経費削減や利益向 ・説明変数：世帯人数や職業，住居形態など国勢調査に基上を目的とした研究である．その中でも今，私たちが行っづいた商圏データを使用．また変数データの詳細は後述．ている，商品の売上げを向上させるための最適な売場構成 ・決定係数 (R2 )：大きいほどデータの信頼性がある．本研という研究に参考となる研究があったので紹介する．2012

究では重決定係数 0.7 以上を目標として解析した．

年度加藤，小林両院生方の研究テーマ「新規出店店舗の売 ・t 値：説明変数が被説明変数への影響力を表しており，絶上予測」では，自店や商圏, 競合店の情報からどの地域に対値 1.5 以上の説明変数を本研究では使用した．今回影響

新規出店しても得られるデータ（店舗面積，OPEN 日数な力の t 値を探す方法として変数減少法を用いた．

ど）を用いて，予測精度の高い売上予測モデルを導き出し ・P 値：説明変数の危険度を表しており，絶対値 0.15 以下ており，私たちと同様に重回帰分析を用いた研究である． の説明変数を本研究では使用した．
得られた予測モデルが実績値と比較して，評価を行うと ・OPEN 日数：その店舗が OPEN してからの日数．
いった研究もされていた．この研究から，商圏を 3km（人 ・(自) 面積：その店舗 (自店) の面積．
口や世帯数），5km（競合店）と固定させることで，どの地 ・自競：自店競合店舗 (同じ系列店舗で)．
域に新規出店を考えても容易に予測が可能だということが ・DS：ディスカウントショップ．
わかっている．また，競合店の開店前と開店後の売上予測 ・HC：ホームセンター．
値を比較して，競合店の出店によるホームセンターの売上 ・DrgS：ドラッグストアー．

・最大影響：店舗の 5km 圏内商圏にある競合店の中で自店に対する売上げに一番影響がある他系列店舗．また最大影響店データとは最大影響店からその 1 店舗に与えられる影響度を表している．この影響度とは「競合店の店舗面積3.3

ライン A の分析

販売商品：植物，肥料，農業薬品，園芸用品，農業・業
務資材 などが広い」また「競合店までの距離が近い」等様々な大きな影響を与えられると考えられている．そこで影響度を競合

結果店の面積と距離から算出する式「影響度=面積/exp(距離)」で求めた．
・複合型店舗：駐車場を共有する店舗が他にある場合ダミー

表 3.1 ライン A で用いた変数と t 値

変数を 1 とし，そうでない場合を 0 とおく．複合型店舗に関して共有する駐車場の広さや複合店舗の件数は関係ないものとしている．
・ゴンドラ本数：商品の展示陳列棚の本数．
本研究の重回帰分析では全ての説明変数について t 値が1.5 以上，且つ P 値が 0.15 以下になった時を解析終了の条件とする．また下記の重回帰分析の結果の表に出てくる係数の単位は「円/年」である．

3.2

本研究で用いた変数データ

本研究で用いた変数データを以下に記す．これらの変数データはホームセンターから提供していただいたものや国勢調査に基づくものである．
店舗に関する変数データ
まず自店舗，他店舗に関する変数データである．
・自店舗情報：OP 日数，面積・他店舗情報：自競，DS，HC，DrgS，最大影響，複合型
店舗

店舗面積が 1 坪広くなると売上げが約 8.2 万円上がり，100-149m2 の住居面積の家が 1 件増えると売上げは約 1.4万円上がる．しかし，複合型店舗になると売上げが約 3300万円下がる．農業系統の商品だが説明変数には職種「農業」は関係ない模様．理由として考えられるのは職種「農業」従事者が仕事で使う用品よりも，家庭園芸の品を客が購入するためであろう．また以下の結果の表は変数「ゴンドラ本数」を t 値や P 値に関係なく解析の最後まで残した結果

人数に関する変数データである．ゴンドラ本数を固定して，残した理由はゴンドラ本数とは商品の展示陳列棚の本数なので，売場構成の提案

次に示すのは人数に関する変数データの一覧である．に重回帰分析の結果が反映しやすいと考えたからだ．

・職種：農業，建設業，飲食宿泊，製造業
・(全ての職種の) 就業者数
・年齢

表 3.2 ライン A にて変数「ゴンドラ本数」を残した場合

・平均世帯人数(以上単位：人数)
世帯数に関する変数データ最後に示すのは世帯数に関する変数データの一覧である．
・住居形態：持家，借家，公団公社
・建て方：戸建，共同住宅
・世帯人数：1 人世帯，2 人世帯，・・・，７人世帯・住居面積
・平均住居面積・年収別世帯「ライン A」のゴンドラ本数が 1 本増えると売上げは約・平均世帯年収73 万円上がる．ここで注意点があり，「ライン A」は植物(以上単位：世帯数)や野菜苗も扱っている．植物や野菜苗はゴンドラ本数には含まれていないのでここで言うゴンドラ本数とは，ホース約 110 万円上がる．1 世帯あたりの平均住居面積は広くなや芝刈り機，除草剤等の陳列棚のことである．

ると売上げは下がる傾向にあり，予想と反した．また戸建が 1 件増えると売上げは約 3.5 千円上がる．HC，DS，自3.4

ライン B の分析

店競合店が商圏内に存在すると売上は下がる．説明変数の平均世帯人数は t 値が低くなり解析の途中で除外した．

販売商品：金物，工具，塗料，木材，建築資材 など3.6

ライン D の分析

販売商品：日用消耗品，ダイニング・キッチン用品，文結果

具，食品・酒 など
表 3.3 ライン B で用いた変数と t 値
結果
表 3.5 ライン D で用いた変数と t 値「ライン B」にて重回帰分析を行った結果は店舗面積が1 坪広くなると売上げが約 12 万円，ゴンドラ本数が 1 本増えると約 22 万円売上げは上がる．30 歳以上の人口が 1 人増えると売上げは約 1 千円強上がり，OPEN 日数が 1 日増えると売上げが 6.8 千円上がる．また最大影響店舗があると売上げは約 11 万円下がり，複合店舗になると売上げが約 4000 万円強下がる．年収に関してその商圏の世帯別平均年収が 1 万円増えると，売上げは約 25 万円上がる．

3.5

ライン C の分析

販売商品：カー用品，ペット用品，レジャー，玩具 など

また「ライン D」では店舗面積が 1 坪広くなると売上げは約 7.7 万円上がり，ゴンドラ本数が 1 本増えると約 74万円上がる．予想していた住居の個数は説明変数として売上にマイナスの影響であった．職種の中では「飲食・宿泊業」が一番有効で 5km 以内に 1 件増えると年間約 9 万円売上げが上がる．複合型店舗であると売上げは約 6100 万円下がる．HC が 3km 商圏内に 1 店舗存在すると売上げは約 1 万円下がる．

3.7
結果

ライン E の分析

販売商品：家具，寝具，インテリア，収納道具 など
表 3.4 ライン C で用いた変数と t 値
結果「ライン E」にて重回帰分析を行った結果は 1 坪広くなると売上げは約 5 万円上がる．HC が 3km 商圏内に 1 店舗存在すると売上げは約 5.5 千円下がる．戸建が 1 件増えると売上げは約 2.6 千円上がる．1 世帯あたりの平均住居面積は広ければ広いほど売上げが上がると考えていたが，予想と反した結果であった．このラインでは収納道具も販売していることが大きな理由であると考えられる．客層は「ライン C」ではゴンドラ本数が 1 本増えると売上げは1 人暮らしを始めると考えられる 20 歳代が最も影響していた．また以下の結果の表は変数「ゴンドラ本数」を t 値や P 値に関係なく解析の最後まで残した結果である．
ゴンドラ本数を 1 本増やすと売上は約 150 万円上がる．

表 3.6 ライン E で用いた変数と t 値増えると売上げは約 1 億円上がる．職種の中では飲食宿泊業が一番有効であり、3km 以内に 1 件増えると約 2 万円売上げが上がる．ライン E と同様に 1 世帯あたりの平均住居面積は広いと売上げは約 270 万円下がる．住居にお金を掛ける人は照明や家電も高価なブランド物を買うためではないか．また以下の結果の表は変数「ゴンドラ本数」をt 値や P 値に関係なく解析の最後まで残した結果である．
表 3.9 ライン F で用いた変数と t 値

表 3.7 ライン E にて変数「ゴンドラ本数」を残した場合ゴンドラ本数が 1 本増えると約 111 万円売上げが上がる．

3.9

全体に共通する結果

また，ゴンドラ本数を入れたことによって職業の飲食宿泊業が入ってきた．

3.8

表 3.10 ラインで用いた変数一覧

ライン F の分析

販売商品：家庭電器，照明，冷暖房器具，AV 機器，カウンター商品 など

結果
表 3.8 ライン F で用いた変数と t 値

上記の表はラインで用いた変数を一覧にしたものである．各ラインでおよそ共通して店舗面積が広くなると売上げは上がり，複合型店舗になると大幅に売上げは下がる傾向にある．同様に 3km 商圏内に HC や DS、最大影響店舗などが存在する場合も売上げは下がる．しかし，店舗面積最後に「ライン F」では店舗面積が 1 坪広くなると売上を広くすれば良いわけではない．本研究では光熱費や維持げは約 6 万円上がり，1 世帯あたりの平均世帯人数が 1 人費，土地価格，人件費などの経営コストは含まれていない

からだ．これらはもちろん広いほど高額になるであろう． 面積，戸建の件数，世帯数，就業者数，飲食宿泊，世帯別
今回の分析で複合型店舗では売上げに対してマイナスの効平均年収果になりがちであった．また新規店舗を出店する際，HC重複した変数データは 1 つとみるので，計 13 個の変数デーや DS、最大影響店舗などが存在する場合は，売上げが落タを用いてクラスター分析を行う．そして分類した結果のちるからといってライバル店が全く存在しない過疎地域にデンドログラムは以下の通りとなった．

出店計画をしても売上げの利益は見込めない．理由は単純で利用客の集客が見込めないからである．
また以下は「ライン A，E，F」にて変数「ゴンドラ本数」を固定しつつ，最後まで解析した結果の変数一覧である．
表 3.11 ライン A，E，F にてゴンドラ本数を入れた結果の変数一覧

ゴンドラ本数を入れたライン A，E，F の分析結果は全てにおいて決定係数 (R2 ) および補正決定係数は低くなった．
また一覧の表を見ての通り，ゴンドラ本数を入れることによって最終的な解析結果の説明変数も変わった．これには多重共線性も関係しているからであろう．しかし，6 つのラインのうちほとんどのラインで変数「ゴンドラ本数」の係数値は高いものとなった．やはり店舗の売上を上げるた
めには「ゴンドラ本数」は非常に親密に関わってくることがわかる．それらを踏まえて，最適な売場構成を提案していこうと思う．

3.10

図 1 ワード法によるデンドログラム

重回帰分析の結果から提案される最適な売場構成以上の重回帰分析の結果を用いて，ホームセンターの各店舗における商圏特徴に合わせた最適な売場構成を提案しこの結果より第 1 群，第 2 群，第 3 群，第 4 群と囲ったように 4 つのグループに店舗を分類できる．分類した店舗群の特徴を一覧にしてみた．ていく．またこの章では新しく「クラスター分析」という ・第 1 群：名古屋都心部に位置する店舗群解析方法を用いる．クラスター分析とは，与えられたデー

平均住居面積や平均世帯人数の値が低く，戸建や世帯数がタから共通した特徴を見つけだし類似したデータを分類す多い店舗群.

る統計的方法である．クラスター作成方法には，「最短距離 ・第 2 群：やや田舎に位置する店舗群法」「メディアン法」「重心法」といった様々な方法が存在

平均住居面積や平均世帯人数の値が高く，戸建や世帯数がするが，今回は分類感度が高いとされる「ウォード法」を少ない店舗群.

用いた．分類された結果はデンドログラム (樹状図) とし ・第 3 群：岐阜県，三重県に位置する店舗群て表現する．本研究で分析対象としたデータは，第 5 章の岐阜県，三重県に位置する店舗群かつ，5km 圏内に位置す

重回帰分析にて各ラインで最終結果に残った変数データでる競合店 (DS) の面積が広い店舗群.

ある．その変数データの中でも今回は「商圏特徴」から売 ・第 4 群：地方都市の主要部に位置する店舗群
場構成を提案していくため，店舗依存等のデータは除く， 特に目立った特徴はなく名古屋都心部とは離れた郊外に位商圏データのみを使用する．以下が今回の使用データ一覧

置する店舗群.

である．
自競，HC，DS，20 歳代の人口，30 歳以上の人口，平均世

ここからは店舗群が存在している地域を判断した理由に

帯人数，100〜149m2 の住居数，1 世帯あたりの平均住居ついても記述する．今回は第 1 群と第 2 群を例に挙げて説明する．
まず第 1 群は，平均住居面積や平均世帯人数の値は低く，以上のようにグルーピングした店舗の売場構成をそれぞ戸建や世帯数が多い，つまり都市部に存在している店舗群れのラインの基準構成比に近づけることが，商圏特徴からとした．マンション等の共同住宅が多い都市部は住居面積みた最適な売場構成である．では具体的にはどうすればよも必然的に田舎よりも小さくなり，単身赴任や大学に通ういかを，ここから第 2 群にある店舗 X の例を用いて説明しための下宿をする人，さらに核家族の世帯も多いため世帯ていく.

人数も少なくなる．また 20 代，30 代，・・・，80 代以上

表 4.2 店舗 X についての提案の各年齢の人口もそれぞれ平均よりも全て高く人が多く住んでいることを表しており，労働者の職種は農業以外の 3つ (建設業，飲食宿泊，製造業) とも平均付近かそれ以上であった．これらを基に，そして各店舗のそれぞれの住所を見比べて見ると第 1 群は「名古屋都心部に存在している店舗群」であった．

この表の見方を説明する. 2 列目の「ゴンドラ本数」と次に第 2 群だが，20 歳代の人口や世帯数が少なく，平均は店舗 X にある現在のゴンドラ本数である. 3 列目の「最住居面積や平均世帯人数の値が高いとデータから読み取れ適なゴンドラ本数」とは本研究で提案した最適なラインのた．第 1 群とは逆の結果である. 一般的に田舎または過疎比率に店舗 X のゴンドラ総本数をかけ合わせたものであ地域は少子高齢化が進み，若い人々が少なく，人口密度もる. また今回，店舗 X が所属するのは第 2 群であるため，都市と比べ小さいと言われている．また住居に関しては平第 2 群で算出したラインの比率を用いる. 最後に 4 列目の均住居面積や平均世帯人数高かった．こちらも都市に比べ 「差」は「最適なゴンドラ本数」から「ゴンドラ本数」を引
田舎の方が，住居は広い家が多いし単身赴任や下宿も少ないたものである. この「差」が正の値ならばそのラインをいだろう．これらを基に第 2 群は「田舎に存在している店拡大し，負の値ならばそのラインを縮小する. 以上が本研舗群」とした．しかしデータからは「農業従事者が多い」 究の具体的な提案である.ということや，「山間部にある」ということはわからなかったので農村や山村ではなく，ただの「田舎」としている．
またこのデンドログラムは，名古屋都心部に位置している

5

おわりに
本研究では重回帰分析にて説明変数の選択の際，手作業店舗か，それ以外か，と大きく 2 つのグループに分かれる． で行ってきた．本当に正しい選択が行われているのか疑問に思った我々は，R という統計のソフトウェアを利用す4

提案ることにしたが，結果は決定係数 (R2 ) も t 値も大幅に手

これら商圏特徴に合わせてグルーピングを行った結果作業と比べて低くなってしまった．なので本研究では最後より，それぞれのグループについての最適な売場構成を提まで手作業にて説明変数を選択した．しかし，各ラインに案していく．今回売場構成を提案するための評価を「実績て何十通りも変数を組み合わせて重回帰分析を行い，一番値/予測値」で表した．この評価値は実績値の方が良いと 1良かった結果を採用している．組み合わせの試行錯誤が百以上になり，予測値の方が良いと 1 未満になる．本研究で通りを超えるラインも存在し数多くのパターンを試したのは，各グループ評価値が 1 以上の店舗を最適な売場構成にで，概ね信頼して良い解析結果であろう．

なっている店舗とし，それぞれのラインの平均構成を最適

また第 4 章にて行った商圏特徴からみた最適な売場構成のな売場の参考にしていく．

提案であるが，グルーピングをした後，各グループの評価

第 1 群の特徴値，1 以上の店舗を抽出し平均の売場構成を参考にする程度にとどまった．各店舗の売場のレイアウトに関するデー

7 店舗中，基準店舗が 3 店舗. 第 1 群はライン D の比率が高く，ライン A の比率が低い.

タがないために仕方ないことではあるが，あまり具体的で第 2 群の特徴

りもさらに商圏に関する変数のデータが多ければ，もっと41 店舗中，基準店舗が 21 店舗. 第 2 群は，先の第 1 群とは逆でライン A の比率が高く，ライン D の比率が低い.
第 3 群の特徴

6 店舗中，基準店舗が 2 店舗. 第 3 群はライン E の比率が高く，ライン D とライン F の比率が低い.
第 4 群の特徴

28 店舗中，基準店舗が 13 店舗. 第 4 群はライン B の比率が高く，ライン D の比率が低い.

はない終わり方になってしまったのが残念である．現在よ精度が正確な解析や提案ができると思う．以上で終わりとさせていただく．

参考文献[1] 総 務 省 統 計 局 ホ ー ム ペ ー ジ『 国 勢 調 査 』．
(http://www.stat.go.jp/data/kokusei/2010/index.htm)[2] 和田秀三『基本演習 確率統計』．サイエンス社，1990.
[3] 青木繁伸『R による統計解析』株式会社オーム社，2009 年．