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Special Feature

地域別食品小売構造の将来展望―地域別の人口構造変化が食品スーパー・総合スーパーに及ぼす影響のシミュレーション

加藤 弘貴

公益財団法人流通経済研究所専務理事

では総人口が 8.5％減少、75 歳以上の割合も1 はじめに21.1％に達する（図表１）。
こうした人口構造の変化は、小売業の経営わが国では、総人口が減少する中で、高齢に大きなインパクトを与えると予想される。

化が急速に進んでいる。そして、その変化の商圏内の人口減少は需要の減少、既存店売上状況は地域ごとに大きく異なっている。2015

高の減収要因となる。一方、高齢化は需要の年から 2025 年までの人口構造変化を見ると、質的変化と、遠距離への買物機会の減少、す総人口は 4.7％減少し、2025 年の高齢者比率なわち店舗の商圏縮小をもたらす。人口構造が 65 歳以上で 30.3％、75 歳以上で 18.1％にまが変化する中、商圏内の顧客を惹きつけられで高まる。地域ごとにみると、南関東ではなくなる店舗は売上が減少し、損益分岐点を

総人口の減少が 2.0％減にとどまり 75 歳以上下回ると退店せざるを得なくなる。の割合も 16.3％と比較的少ない。一方、四国

それでは、地域ごとの人口構造の変化は小

図表1
2015-2025年の人口構造変化
2015-2025年人口増減率

65歳以上構成比

75歳以上構成比

総人口

65歳以上

75歳以上

2015年

2025年

2015年

2025年

全国

▲4.7%

7.7%

32.4%

26.8%

30.3%

13.0%

18.1%

北海道

▲7.5%

9.0%

30.5%

29.4%

34.6%

14.6%

20.6%

東北

▲8.3%

8.1%

17.1%

29.3%

34.5%

15.4%

19.7%

北関東

▲5.5%

10.1%

33.9%

26.7%

31.1%

12.6%

17.9%

南関東

▲2.0%

9.9%

44.1%

24.2%

27.2%

11.1%

16.3%

甲信越

▲7.6%4.5%

19.3%

29.7%

33.6%

15.5%

20.0%

東海

▲3.8%

7.1%

35.4%

25.9%

28.9%

12.3%

17.3%

北陸

▲6.3%

4.4%

28.4%

29.1%

32.5%

14.4%

19.8%

近畿

▲4.7%

5.7%

38.6%

27.1%

30.1%

12.7%

18.4%

中国

▲6.4%

3.7%

25.2%

29.6%

32.8%

14.9%

20.0%

四国

▲8.5%

3.1%

20.6%

31.1%

35.1%

16.0%

21.1%

九州

▲5.2%

10.2%

22.5%

27.4%

31.8%

14.1%

18.3%

出所：国立社会保障・人口問題研究所「日本の地域別将来推計人口」（平成25年3月推計）

2016.1（No.518）20売構造にどのような影響を具体的に及ぼすだ
ろうか。既に見たように大都市圏と地方圏とでは人口構造変化の状況が異なる。さらにより細かい地理的範囲、例えば店舗の商圏単位
では状況がさらに異なるはずである。この問題をクリアに捉えるには、地域や商圏の状況を踏まえた検討が必要である。
そこで、本稿では、大都市圏Ａ市（首都圏・π�� =������ � �� � ����∑����� ���� � �� � �� �π�� : 地区 i の消費者が店舗 j に買物出向する確率��� :地区 i から店舗 j までの距離
B� :店舗 j の食品部門売場面積

C� :店舗 j の店舗年齢

a,b,c: 要因 A,B,C の影響度を示す係数（パラメータ）

郊外都市）、地方圏中核都市Ｂ市、地方圏小［２］ 利用データ

都市Ｃ市の３都市を分析対象に設定し 1)、今

❶人口データ

後 10 年間の人口構造の変化が食品スーパー

シミュレーションに利用する人口データは、（SM）・総合スーパー（GMS）を中心とする

分析対象３都市の 500m メッシュ別年齢階層

食品小売業にどのような影響を及ぼすかをシ別人口データである。年齢階層は 14 歳以下、ミュレーションにより明らかにし、今後の地15-64 歳、65-74 歳、75 歳以上の４区分である。

域別食品小売構造を展望する。

なお、2015 年・2025 年の上記人口データの統計は公表されていないため、国勢調査

2 シミュレーションの方法（2010 年メッシュ別年齢階層別人口）、国土数値情報将来人口推計メッシュ（2050 年メッシュ別年齢階層別人口）、国立社会保障・

シミュレーションの基本的な方法は、対象

人口問題研究所（日本の地域別将来推計人口：都市の人口データと店舗データを用いて消費平成 25 年３月推計）のデータを基に作成した。

者の店舗選択モデルを構築し、そこに将来人❷店舗データ

口データを投入することで、店舗売上変化を推計するというものである 2)。

店舗データは、分析対象都市の SM・GMS等の店舗別の食品売上高、売場面積（食品部以下では、シミュレーションに利用したモ門）、店舗年齢、住所・緯度経度データである。

デル、データ、前提与件、係数（パラメータ）

これらは株式会社商業界、株式会社流通企画

推定、推計の方法について概略を説明する。の調査資料、小売業各社公開情報、各都市の事業者ヒアリングにより、把握・推定した。

［１］ 利用モデル
シミュレーションに利用したモデルは下記の MCI（Multiplicative Competitive Interaction）モデルである。
このモデルは、消費者の店舗選択に影響す［３］ 前提与件
シミュレーションおよびモデル構築において、次のことを前提与件としておいた。
❶施設入所者の存在る要因として、店舗までの距離、店舗の売場

高齢者の一定割合は、病院に入院したり、面積、店舗年齢（開店からの経過年数）の３老人ホーム等の施設に入居するため、食品つを取り上げ、それぞれの影響度を乗数的に小売業の利用客から外れることが想定され掛け合わせて評価している。

る。2010 年国勢調査より、年齢階層別の病院・診療所の入院者または社会施設の入居者の割

特集 ● 2016 年の年間展望と2025 年までの 10 年展望

21

合を見ると、75 歳以上の 9.96％がこうした施図表3設に入所している。そこで、75 歳以上の 9.96

係数推定結果％は店舗が吸引する人口から除外してカウン

大都市圏
Ａ市

地方圏

地方圏

中核都市Ｂ市 小都市Ｃ市トすることとした。

距離係数：SM▲1.72▲1.72▲1.72❷高齢者の店舗アクセス距離

距離係数：GMS▲1.24▲1.24▲1.24

売場面積係数

1.19

1.771.23

店舗年齢係数

0.00

0.00

▲2.24

決定係数

0.939

0.628

高齢者になると自動車運転免許の返納や体力の衰えにより、買物出向する地理的範囲が狭くなることが想定される。このことは店舗0.929

出所：流通経済研究所「業態店舗選択調査(2012年）」にとっていわゆる商圏の縮小・狭小化を意味する。そこで、こうした商圏縮小の影響をシ

費者の業態別アクセス時間調査の結果を基ミュレーションに反映するため、75 歳以上に、SM・GMS の 影 響 係 数 を そ れ ぞ れ 推 定の８割は居住地から１km 以内の店舗を選択し、各都市共通においた。具体的には図表２するという制約をおくこととした。の SM・GMS へのアクセス時間調査結果より、また、高齢者の店舗アクセス距離がより短消費者が地理的に一様に分布していると仮定

くなる場合の影響を捉えるため、追加的にし、この状況を最もよく説明できるよう影響

75 歳以上の８割は 500 ｍ以内の店舗を選択す

係数を推定した 3)。

るという、より強い制約条件をおいた場合の影響も推計することとした。

売場面積、店舗年齢の影響係数については、各都市別に、店舗別の吸引人口構成比が、店舗別の食品売上高シェアにできるだけ一致す［４］ 影響係数の推定るように推計した（吸引人口構成比と食品売シミュレーションモデルにおける店舗までの距離、店舗の売場面積、店舗年齢という影響要因の強さを意味する係数（パラメータ）

上高シェアの差の平方和を最小化）。
各影響係数の推定結果は図表３の通りである。
距離係数は、距離が長いほど店舗選択されは次のように推定した。
店舗までの距離の影響係数については、消にくくなることから符号はマイナスであり、GMS より SM の方が遠くの店舗を選択され

図表2
消費者の店舗アクセス時間別構成比

売場面積係数は、売場面積が大きいほど消費者を吸引するため符号はプラス。店舗年齢
係数は、大都市圏Ａ市と地方中核都市Ｂ市にでは店舗年齢の影響が表れなかったため、係数の値が０となっている。

5分未満
5～10分
10～15分
15～20分
20～30分30分～1時間
1時間以上

推計した店舗別の吸引人口構成比が店舗別
5分未満
5～10分
10～15分
15～20分
20～30分30分～1時間
1時間以上

4540
3530
25
20
15
10
50%

にくいため絶対値が大きくなっている。

SM(N=3715)

GMS(N=3544)

出所：流通経済研究所「業態店舗選択調査(2012年）」の食品売上高シェアをどの程度説明できているのか、モデルの説明力（決定係数）を見ると、大都市圏Ａ市・地方圏小都市Ｃ市では 0.9 以上、地方圏中核都市Ｂ市でも 0.6 以上であり、一定以上の説明力があるものと考えられる。
2016.1（No.518）

22

［５］ 店舗別売上高の将来推計

店舗別食品売上高は、18 店中 17 店が減少

各都市別にシミュレーションモデルを用いし、減少率は最大で▲６％となる。一方､ 1て店舗別吸引人口を算出し、その変化率を使店舗は 10 年後に売上高が増加する。店舗ごって店舗別売上高を推計した。との増減率に格差が生ずるのは、店舗立地ご

また、推計では退店の影響も検討することとの人口増減に差があることと、近隣の店舗とした。2025 年に売上高が大きく減少するを選択するであろう高齢者が増加し、店舗の店舗は営業存続できず、退店する可能性があ商圏が縮小することによる。

る。そうした店舗が退店した場合に、店舗別すなわち、広域から集客している店舗は、の吸引人口がどのように変化するかも合わせ高齢化による商圏縮小で売上高減少率が大きて算出し、その場合の店舗別売上高についてくなる。一方、近隣人口が多い店では、周辺኱㒔ᕷᅪ䠝ᕷ䛻䛚䛡䜛䝅䝭䝳䝺䞊䝅䝵䞁⤖ᯝ
も推計を行った。
客が近距離店舗を選択することで、売上高が伸びる結果となる。

䖃኱㒔ᕷᅪ䠝ᕷ䠄㤳㒔ᅪ30kmᅪ㑹እᆅᇦ䠅䞉䞉䞉ேཱྀῶᑡ⋡䛿䕦2%䛸඲ᅜᖹᆒ䕦4.7䠂䜘䜚㐭䛛䛻ప䛔䛜䚸75ṓ௨ୖ䛾㧗㱋⪅䛜1.5ಸ௨ୖ䛻ቑຍ䚸䛭䛾๭ྜ䛿11%䛛䜙17%䛻኱
小商圏化の影響をより強くみた条件（75ᖜୖ᪼ᖜୖ᪼䚹
歳以上の８割は䖃2015�2025ᖺ䛾ᗑ⯒ู኎ୖ䛾ቑῶ⋡䛿䚸+1%䡚
䕦6% 500 ｍ以内の店舗を選択）で䠉ᗈᇦ䛛䜙㞟ᐈ䛩䜛ᗑ䛿䚸㧗㱋໬䛻䜘䜛ၟᅪ⦰ᑠ䛷䚸኎ୖ㧗ῶᑡ⋡䛜኱䛝䛔䚹
図表5
䠉㏆㞄ேཱྀ䛜ከ䛔ᗑ䛷䛿䚸࿘㎶ᐈ䛜㏆㊥㞳ᗑ⯒䜢㑅ᢥ䛩䜛䛣䛸䛷䚸኎ୖ㧗䛜ఙ䜃䜛䚹

3 シミュレーション結果と考察［１］ 大都市圏Ａ市

2015-2025年の地域メッシュ別人口変化率と店
4)
舗別の食品売上高増減率：Ａ市

大都市圏Ａ市は首都圏 30km 圏郊外に位置ᅗ⾲5ᖺ㱋㝵ᒙู䛾ேཱྀኚ໬する人口 30 万人台半ばの衛星都市である。

2015-2025 年におけるＡ市の人口減少率はSM2▲２％とさほど大きくない。しかし、75 歳SM10以上の高齢者が 57％増加し、その割合は 11SM1SM11SM14％から 17％へと大幅に上昇する（図表４）。

SM9SM3

Ａ市における SM 15 店・GMS ３店、合計18 店についてのシミュレーション結果を見

SM7SM8SM12SM4SM5４％減少すると見られる。人口減少以上に食SM13品売上高が減少するのは、高齢化により施設離が短くなり小商圏化が進むためである。

SM15GMS2

GMS1

ると（図表５）、店舗合計の食品売上高は▲入所者が増加するとともに、店舗アクセス距

GMS3

SM6

� 90

90
�9292
�9494
�9696� 98 100�� ቑῶ⋡ ቑῶ⋡ ቑῶ⋡
�98 �100
䝥䝷䝇 ᖹᆒ௨ୖ ᖹᆒᮍ‶

ᅗ⾲5

図表4
Ａ市の人口構造変化

総数

2015-2025年
増減率

2015年
構成比

2025年
構成比

▲2%

100%

100%

0～14歳

▲13%

12%

11%

15～64歳

▲4%

62%

61%

65歳以上

9%25%

28%

75歳以上

57%

11%

17%

㻙㻠㻌㻑
䕦4%
▲4%

㽢 ᑠၟᅪ໬䛾ᙳ㡪䜢ᙉ䛟䜏䛯䜿䞊䝇

出所：図表1に同じ

特集 ● 2016 年の年間展望と2025 年までの 10 年展望

231ᆅ᪉ᅪ୰᰾㒔ᕷ䠞ᕷ䛻䛚䛡䜛䝅䝭䝳䝺䞊䝅䝵䞁⤖ᯝ䖃ᆅ᪉ᅪ୰᰾㒔ᕷ䠞ᕷ䞉䞉䞉⥲ேཱྀ䛾ῶᑡ⋡䛿䕦5%䛸඲ᅜᖹᆒ䕦4.7䠂䜘䜚䜔䜔㧗䛟䚸75ṓ௨ୖ䛾㧗㱋⪅๭ྜ䛿13%䛛䜙19%䛻ୖ᪼䚸䜋䜌䠎๭䛻㐩䛩䜛
䖃2015 2025ᖺ䛾ᗑ⯒ู኎ୖ䛾ቑῶ⋡䛿 䕦2%䡚 䕦9%
䖃2015�2025ᖺ䛾ᗑ⯒ู኎ୖ䛾ቑῶ⋡䛿䚸䕦2%䡚
䠉᪤Ꮡᗑ኎ୖ㧗䛿䚸୍㒊䜢㝖䛔䛶ேཱྀῶᑡ⋡௨ୖ䛻ⴠ䛱㎸䜐䚹
図表7
推計した場合、その傾向はより強くなり、店䠉≉䛻ᗈᇦ䛛䜙㞟ᐈ䛩䜛ᗑ⯒䛿䚸㧗㱋໬䛻䜘䜛ၟᅪ⦰ᑠ䛾ᙳ㡪䛷䚸ῶᑡ⋡䛜኱䛝䛔䚹

舗ごとの増減率の格差がより大きくなる。

ᖺ㱋㝵ᒙู䛾ேཱྀኚ໬
大都市圏Ａ市では人口減少率はさほど大き2015-2025年の地域メッシュ別人口変化率と店舗別の食品売上高増減率：Ｂ市ᅗ⾲7

くないため、一定のコスト削減を進めることにより影響を吸収することができれば、大規模な店舗の統廃合は必要ないだろう。ただし、高齢者が増加してその割合も上昇するため、商圏縮小の影響が生じ、店舗ごとの売上高に格差をもたらす可能性がある。
90
�92

� 90

［２］ 地方圏中核都市Ｂ市

94
�9692
�9496� 98 100���98 �100ቑῶ⋡ቑῶ⋡ᖹᆒ௨ୖ ᖹᆒᮍ‶2015 2025ᖺ኎ୖ㧗ኚ໬⋡䛾᥎ィ⤖ᯝ
2015�2025ᖺ኎ୖ㧗ኚ໬⋡䛾᥎ィ⤖ᯝ

地方圏中核都市Ｂ市は人口 40 万人台の地ᅗ⾲ᅗ⾲8

方都市であり、2015-2025 年の総人口減少率は▲５％と全国平均と同等である。75 歳以㻙㻤㻌㻑
䕦8%▲8%上の高齢者は 35％増加し、その割合は 13％㽢 ᑠၟᅪ໬䛾ᙳ㡪䜢ᙉ䛟䜏䛯䜿䞊䝇から 19％に上昇、ほぼ２割に達する（図表６）。
Ｂ市における SM 11 店・GMS １店・ドラッグストア（DGS）１店・合計㏥ᗑⓎ⏕䜿
13 店について㏥ᗑⓎ⏕䜿䞊䝇䠍のシミュレーション結果を見ると（図表７）5）、店舗合計の食品売上高は▲８％減少する。Ａ込む。

図表8
Ｂ市退店発生時の食品売上高増減率㏥ᗑ

㏥ᗑ

市と同様に人口減少以上に食品売上高は落ち㏥ᗑⓎ⏕䜿䞊䝇2㏥ᗑⓎ⏕䜿䝇2

䚷䚷䠄㏥ᗑⓎ⏕䜿䞊䝇䠍䠅

店舗別食品売上高は全店舗で減少し、減少
退店率は最大で▲ 10％近くまで落ち込む。広域から集客する大型店舗での減少率が大きいが、2

これは高齢化による商圏縮小の影響が生じているためである。
小商圏化の影響をより強くみた条件（75歳以上の８割は 500m 以内の店舗を選択）で

䚷䚷䠄㏥ᗑⓎ⏕䜿䞊䝇䠎䠅
15� %

図表6
Ｂ市の人口構造変化
2015-2025年
増減率

2015年
構成比

2025年
構成比

5�0�

出所：図表1に同じ

�10�
DGS1

19%

SM1131%

13%SM928%

35%

SM108%

75歳以上

SM865歳以上

�5�

SM757%

SM659%

SM5▲8%SM415～64歳

SM312%

SM2100%13%SM1100%

▲17%

GMS1

▲5%0～14歳

退店

総数

10�

2016.1（No.518）

24ᆅ᪉ᅪᑠ㒔ᕷ䠟ᕷ䛻䛚䛡䜛䝅䝭䝳䝺䞊䝅䝵䞁⤖ᯝ䖃ᆅ᪉ᅪᑠ㒔ᕷ䠟ᕷ䞉䞉䞉ேཱྀῶᑡ⋡䛜䕦14%䛸⥲ேཱྀ䛜኱䛝䛟ⴠ䛱㎸䜏䚸75ṓ௨ୖ䛾㧗㱋⪅䛾๭ྜ䛿19%�24%䛸䛝䜟䜑䛶㧗䛟䛺䜛䚹
䕦17% 䡚䕦20%䛸㠀ᖖ䛻኱䛝䛔
䖃2015�2025ᖺ䛾ᗑ⯒ู኎ୖ䛾ኚ໬䛿䚸
図表10
推計すると、ほとんどの店舗で食品売上高は䠉᪤Ꮡᗑ኎ୖ䛾ῶᑡ⋡䛿䛹䛾ᗑ⯒䛸䜒኱䛝䛟䚸ேཱྀῶ䛾ᙳ㡪䜢ᙉ䛟ཷ䛡䜛䚹さらに減少する。このことは高齢者で近隣にᖺ㱋㝵ᒙู䛾ேཱྀኚ໬

店舗がないため買物困難者となる人が増加す

2015-2025年の地域メッシュ別人口変化率と店舗別の食品売上高増減率：Ｃ市ᅗ⾲10る可能性を意味している。
退店が発生する場合の影響を推計してみると（図表８）、中型 SM が退店した場合、周辺の 2 店舗は食品売上高が回復する。しかし、他店は依然売上減少となり、影響は限定的である。一方、大型 GMS が退店した場合、全店の売上が回復して存続可能となる。

80
�82

� 80

地方圏中核都市Ｂ市の場合、総人口が一定

84
�8682
�8486� 90 100��
�88 �100ቑῶ⋡ቑῶ⋡ᖹᆒ௨ୖ ᖹᆒᮍ‶2015�2025ᖺ኎ୖ㧗ኚ໬⋡䛾᥎ィ⤖ᯝ⾲
以上減少することでベースとなる食品需要が ᅗ⾲10縮小し、高齢化による小商圏化がその動きを䠉⥲ேཱྀ䛜኱䛝䛟ῶᑡ䛩䜛䛯䜑䚸䛹䛾ᗑ⯒䜒኎ୖ䛜኱ᖜ䛻పୗ䚹

加速することになる。地域内の店舗が売上を維持していくには、複数の中型店もしくは大䠉㧗㱋໬䛻䜘䜛ၟᅪ⦰ᑠ䛜䛭䜜䜢ቑᖜ䛩䜛䚹型店の退店が必要であることから、店舗の再䕦18%▲18%䠉ᗑ⯒ᐦᗘ䞉ேཱྀᐦᗘ䛜ప䛔䛯䜑ၟᅪ⦰ᑠ䛾ᙳ㡪䜢ᙉ䛟䛧䛶䜒ῶᑡ⋡䛿ኚ໬䛧䛺䛔䚹

編・統廃合が進む可能性があるだろう。
［３］ 地方圏小都市Ｃ市
地方圏小都市Ｃ市は、人口 3 万人台の都市㏥ᗑⓎ⏕䜿䞊䝇䠍
㏥ᗑⓎ⏕䜿

㏥ᗑ規模である。2015-2025 年で総人口▲ 14％とᅗ⾲11
図表11䚷䚷䠄㏥ᗑⓎ⏕䜿䞊䝇䠍䠅10 %率は 12％と高くないが、その割合は 19％か5７店についてのシミュレーション結果を見ると（図表 10）、合計の食品売上高は▲ 18％と大きく減少し、Ａ市・Ｂ市と同様に人口減

0㏥ᗑ

Ｃ市における SM ４店・GMS ３店・合計退店大きく落ち込む。75 歳以上の高齢者の増加
ら 24％にまで上昇する（図表９）。

㏥ᗑⓎ⏕䜿䞊䝇2㏥ᗑⓎ⏕䜿䝇2

Ｃ市退店発生時の食品売上高増減率

�5�10
�15�203

�25
GMS1 GMS2 GMS3少率以上に落ち込む。

SM1SM2SM3SM4SM1SM2SM3SM4䚷䚷䠄㏥ᗑⓎ⏕䜿䞊䝇䠎䠅
70 %

図表960

C市の人口構造変化

5040

2015-2025年
増減率2015年
構成比

2025年
構成比

総数

▲14%100%

100%

200～14歳▲26%11%10%

1015～64歳▲17%54%51%065歳以上▲4%35%

39%

�1010

75歳以上

12%

19%

24%

30

退店

�20
GMS1 GMS2 GMS3

出所：図表1に同じ

特集 ● 2016 年の年間展望と2025 年までの 10 年展望

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店舗別食品売上高はどの店舗も総じて大きめてみたい。

く減少し、減少率は▲ 17％～▲ 20％に及ぶ。

大都市圏では人口減少のインパクトは比較

この減少率は、小商圏化の影響をより強く的小さく、ベースの食品需要はさほど減少しみた条件（75 歳以上の８割は 500 ｍ以内の店ない。しかし高齢者が大きく増加することか舗を選択）で推計してもほとんど変化しない

ら、商圏縮小の影響が顕著に表れると考えら（このため図表 10 には小商圏化の影響を強くれる。つまり、広域から集客している店舗はみた状況を示していない）。Ｃ市のようなロ売上高が減少し、逆に近隣人口が多い店舗はーカル市場では店舗密度や人口密度がそもそ客数が増加し売上高が増加する可能性がある。

も低いことが影響している。

広域集客型の店舗はコストダウン等により損退店が発生する場合の影響を推計してみる

益分岐点を引き下げるとともに、商圏シェアと（図表 11）、中型 GMS が退店しても、他を高める新たなマーケティング施策が必要と店の売上高は回復に至らず、影響は小さい。

なる。一方、近隣集客型の店舗は、顧客の利一方、大型 GMS が退店した場合、１店を除便性を高め来店頻度を高める施策により売上いて売上が回復し、存続可能な状態となる。

を伸ばしうる。大都市圏では小商圏型の業態

地方圏小都市Ｃ市の場合、総人口が大きく開発・店舗展開が有望だと言うことができる。

減少することで、食品売上高も大きく落ち込

一方、地方圏では人口減少のインパクトがむものと見られる。75 歳以上高齢者の増加

大きく、中核都市よりも小都市で、つまり人率はさほど高くないため、高齢化が進むこと口規模が小さいほどその影響を強く受ける。

による商圏縮小の影響は強くない。むしろ高齢化による商圏縮小は、高齢者が一定以上74 歳以下の人口減少のインパクトが影響す

増加する中核都市では影響がやや大きいが、ると考えられる。地域内の店舗が売上高を維高齢者の増加数が少ない小都市ではさほど影持するためには、大型店の退店を含む店舗の響しなくなる。地方圏ではベースとなる食品統廃合・再編が必要となるが、その場合は近需要が大きく減少することから、店舗の統廃隣に店舗がなくなる買物困難者がさらに増加合を迫られる危険性が高く、中長期的な変化することが予想される。

を見通した経営戦略が求められる。地方圏の中でも人口規模の大きい中核都市では近隣商

4 まとめと今後の課題

圏からの集客が可能な店舗の開発・リニュー
アル、より人口規模の小さいローカルの小都市ではローコストオペレーションを実現でき

本稿では、2015-2025 年の 10 年間の人口構る業態・店舗の展開が重要になるものと考え造変化が食品小売業に及ぼす影響を具体的にられる。また、買物困難者も増加していくた

検証するため、大都市圏Ａ市、地方圏中核都

め、そうした消費者ニーズに対応する無店舗市Ｂ市、地方圏小都市Ｃ市の３都市について、販売業態の強化も必要となる。

一定の条件の下でシミュレーションを行った。

今回のシミュレーションは、分析対象業態シミュレーションは 3 都市に限定して実施を SM・GMS に限定しているため、実際にはしたものだが、日本各地の同等規模にある都

コンビニエンスストアや無店舗小売業等の他市に、その傾向は当てはまるものと考えられ業態との競合により、店舗別の食品売上高はる。そうした観点からこれまでの論点をまとより低下することも想定される。このため、2016.1（No.518）

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大都市圏・地方圏ともに、人口構造変化の影

スーパーマーケット業界の課題と展望」のパ響を強く受けるであろう店舗は、以下に挙げート１（シミュレーション 2025）として実るような事業革新により収益機会を拡大する施した内容を論文として取りまとめたものでことが必要である。

ある。貴重な機会をいただいた川野幸夫会長

・イートインコーナーの設置・拡充により外をはじめ協会関係者の皆様に謝意を表します。

食需要を取り込む・医薬品・健康食品等、ヘルスケア分野需要のラインロビング
・個人・事業所への配達サービスとその顧客管理システムの構築
・製造・中間流通過程までを統合したサプライチェーンコストの低減
最後に本稿のシミュレーション手法について、今後の課題を述べておこう。
今回のモデルは入手できる店舗データ・消費者データの制約条件を意識して作成している。このため分析対象業態は SM・GMS 等に限定しており、消費者の店舗選択への影響要
因も、店舗までの距離、店舗の売場面積、店舗年齢の３要因としている。今後はコンビニ
エンスストア等他業態を分析対象に加えること、店舗選択の影響要因に何らかのマーチャンダイジング要因を加えることが課題である。
また、シミュレーションでは地域メッシュごとに各店舗の選択確率と吸引人口を推計しているが、地域メッシュ合計の吸引人口と店舗売上高の関係は確認しているものの、各地域メッシュ単位での検証は行ってない。対応する消費者データが入手できないためである。
このため今後は消費者調査データや ID-POSデータを利用し、地域メッシュごとの店舗選択確率・吸引人口推計値と調査データ・実績データとの関係を検証することも課題である。

〈注〉
１） シミュレーションは３都市の実事例を対象に行っているが、 一部情報への配慮からＡＢＣの記号表記としている。
2） 本シミュレーションの地域メッシュ別情報整備や GIS分析等は、 愛知大学准教授駒木伸比古氏に協力いただいたものである。
3） 店舗距離要因の係数は、 売場面積・店舗年齢と同様の方法で、各都市別に推計することも可能である。
今回消費者調査を基に各都市共通に推計したのは、75 歳以上の店舗アクセス距離に制約条件をおいていることから、 距離の影響を各都市共通に評価すべきと考えたためである。
4） 店舗プロットの円面積は各店の食品売上高の大きさを示している。図表７・図表 10も同様。
5） DGS 店舗までの距離の影響係数は SM の値を使っている。
〈参考文献〉＜謝辞＞
本稿は、一般社団法人日本スーパーマーケット協会「シナリオ 2025：2025 年に向けた中西正雄（1983）「小売吸引力の理論と測定」 千倉書房
三坂昇司（2011）「消費者の店舗選択行動における研究課題」『流通情報』第 493 号、 流通経済研究所

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