東京で出店を増やすほど、「次はどこに出すべきか」の難易度は上がります。
乗降客数や人口だけで選ぶと、既存店とのカニバリゼーション（食い合い）や、取り切ったエリアへの再投資が起きやすく、投資効率が落ちるケースも少なくありません。
本資料では、居酒屋チェーンの東京進出を想定し、既存店の町丁目別来訪率（人流データ）から“未回収商圏”を特定し、出店余地を定量化して優先駅を導くまでの分析プロセスを、実務目線でご紹介しています。
「勘」や「経験」に寄りがちな出店判断を、再現性のある意思決定プロセスへ変えるための事例資料です。
資料の内容
- STEP1：既存店の“実質商圏”を可視化
既存店への来訪者の分布を町丁目単位で把握し、「取れている商圏／取れていない商圏」を分解 - STEP2：“未回収商圏（空白地帯）”の定義設計
来訪率・人口規模・ターゲット比率を組み合わせ、狙うべきエリア条件を明文化 - STEP3：出店余地をスコア化し、候補地を優先順位付け
「ターゲットはいるのに来ていない」エリアを浮かび上がらせる指標設計 - STEP4：町丁目分析を“駅単位の意思決定”に落とし込む
まとまり（面）・導線・商業集積など、実務で使える形へ再構成 - STEP5：出店判断で起きやすい失敗パターンと回避策
カニバ回避、過密エリアの投資効率悪化、空白地帯の見逃しを防ぐ観点整理
こんな課題・悩みをお持ちの方におすすめ
- 東京23区で新規出店候補を絞り込みたい飲食チェーンの店舗開発／経営企画の方
- 既存店とのカニバを避けながら出店を増やしたい方
- 乗降客数や人口ではなく、“未回収商圏”から出店判断をしたい方
- 役員・本部決裁に向けて、データ根拠のある出店提案資料を作りたい方
- 出店戦略を属人化から脱却し、再現性あるプロセスにしたい方
資料で得られること
- 「人が多い場所」ではなく、“まだ取り切れていない場所”を見つける考え方
- 出店余地を比較可能な指標にして、社内合意形成を速くする方法
- 分析（町丁目）と実行（駅・物件）のギャップを埋める、現場運用の落とし込み手順
この資料の特徴（Location AIの特徴）
Location AIの人流分析は、個人を特定するものではなく、
匿名化・集計処理が施された統計データをもとに、人々の集団としての移動傾向や分布を可視化します。
また、分析したい店舗や施設などをピンポイント（POI）で登録し、施策判断に必要な形で把握できる点が特長です。
「自社の既存店データで同様の分析ができるか相談したい」場合は、
フォーム送信後の自動返信メールからもお問い合わせいただけます。
