競合調査とは
競合調査は、自社と同じ市場・エリアで事業を行う競合の動きや特徴を把握し、
自社がどのような立ち位置で戦うべきかを考え、意思決定に活かすための調査活動です。
市場調査によって、「このエリアには需要がありそうだ」ということが分かっても、
それだけで安心して出店や施策を進められるわけではありません。
あわせて、同じ需要を狙っている競合が、どのような戦い方をしているかを把握し、
市場の変化を捉えながら、自社が取るべき選択肢を判断していく必要があります。
競合調査は、市場調査で見えてきた「可能性」に対して、
人がどのように動き、どこが実際に選ばれているのかを理解し、
現実的な戦略を考えるための事前調査を行う活動です。
近年では、競合店舗を直接調査する従来手法に加え、
人流データ（位置情報データ）を活用することで、これまで把握しづらかった情報を手軽に捉える方法も広がっています。
競合調査と市場調査の違い
競合調査と市場調査は混同されがちですが、前段でも述べた通りその役割は異なります。
- 市場調査は、「需要があるか？」「市場規模はどれくらいか？」といった
市場全体の可能性を把握するための調査です。 - 競合調査は、すでに存在するプレイヤー同士の関係性を整理し、
その市場の中で自社がどのように戦うべきかを決めるための調査を指します。
つまり、
- 市場調査：「この海に出ても大丈夫か」を確認する
- 競合調査：「その海で、どの航路を進むか」を決める
という違いがあります。
競合調査にはどのような方法があるのか
競合調査というと、「競合店を見に行く」「自社との価格を比べる」といった
断片的な作業を思い浮かべる方も多いかもしれません。
しかし、実務における競合調査は、
目的に応じて調査方法を使い分け、情報を重ね合わせていくプロセスです。
ここでは、代表的な調査方法と、
それぞれを「どのように調査するのか」という視点で整理します。
①現地観察による競合調査（フィールドリサーチ）
最も基本的な方法が、実際に現地へ足を運び競合店舗を観察する調査です。
具体的には以下のような方法で調査を行います。
- 店舗の立地（駅前・住宅地・商業施設内など）
- 来店客の年齢層や性別の傾向
- 混雑している時間帯・曜日
- 店舗の入りやすさや外観の印象
といった点を、目視で確認します。
この方法は、競合の雰囲気や現場感をつかむのに適していますが、
調査できる時間帯が限られ、調査者の主観が入りやすいという課題もあります。
②公開情報・デスクリサーチによる競合調査
次に行われるのが、WebサイトやSNSなどの公開情報を活用した調査です。
最近では、AI・データを活用した調査サービスも増えています。
- 公式WebサイトやSNS
- 口コミサイトやレビュー
- 出店情報、企業リリース
- AIを活用した大量情報を処理するレポートなど
上記の基礎情報を調べることで、
- 競合の価格帯や商品・サービス構成
- 想定しているターゲット像
- 強みとして打ち出しているポイント
といった、競合が「どう見られたいか」を把握できます。
また、これらの情報を現地観察と組み合わせることで、理解がより立体的になります。
③ 時間帯・曜日別の競合調査（簡易的な定点観測）
競合調査では、「常に強いか」ではなく
「いつ（曜日や時間帯）強いのか」を把握することも重要です。
- 平日／休日で時間を変えて現地を観察する
- 朝・昼・夕方・夜で来店状況を比較する
といった形で、同じ競合を条件を変えて複数回状況を見る調査が行われます。
ただし、この方法を継続的に行うには、時間と手間がかかるという制約があります。
④ 比較整理による競合調査（相対評価）
これまでに収集した競合調査をもとに、
- 価格 ・商品 ・ サービス
- 立地
- ターゲット
- 利便性
- デジタル・Web
といった軸で、自社と競合を並べて整理します。
ここでの目的は、「どちらが優れているか？」といった優劣を決めることではなく、
違いを言語化し、戦い方を考えることにあります。
⑤ 人流データを活用した競合調査
近年、①〜④の調査を補完する方法として活用が広がっているのが、
人流データ（位置情報データ）を用いた競合調査です。
人流データを使うと、現地に何度も足を運ばなくても、
- 競合店舗周辺に、実際どれくらい人が来ているのか
- 曜日・時間帯ごとの来訪の偏り
- どのエリアから来て、どこへ向かっているのか
といった情報を、継続的かつ客観的に把握できます。
これにより、
「一部の時間帯だけ見て判断してしまう」といったリスクを減らし、
これまで把握しづらかった人の動きを、手軽に確認できるようになります。
競合調査に関する人流データ活用事例
主な調査項目の分類
参考までに、網羅的な競合調査で行われる主な調査項目の分類を紹介します。
一般的には、以下の6〜7カテゴリーに分けて数十項目をチェックします。
| カテゴリー | 具体的なチェックポイント |
|---|---|
| 1. 経営・基本情報 | 市場シェア、成長率、収益性、経営ビジョン、組織体制 |
| 2. 商品・サービス | 品質、機能、デザイン、価格帯、アフターサービス、製造原価（予測） |
| 3. 販売・流通 | 販売経路（EC・店舗）、営業体制、提携先、物流コスト |
| 4. マーケティング | 広告宣伝費、集客経路（SNS・SEO）、プロモーション内容、ブランドイメージ |
| 5. 顧客評価 | 顧客の満足度、口コミ、SNSでの評判、解約率・リピート率 |
| 6. 人事・採用 | 採用方針、平均年収、離職率、注力している職種（将来の戦略が反映される） |
| 7. デジタル・Web | WebサイトのUI/UX、アクセス数、流入キーワード、広告クリエイティブ |
人流データで把握できる競合調査項目
上記の調査項目のうち、
人流データを活用することで把握しやすくなる項目があります。
例えば、
- 立地・集客力
・店舗周辺の来訪者数
・曜日・時間帯別の人の多さ - 顧客の傾向
・来訪者の居住エリア
・回遊先（来店前後に訪れている場所） - 競合の強み・弱みの兆し
・特定時間帯に集中して選ばれているか
・平日／休日で人の動きが大きく変わるか
これらは、
アンケートや短時間の現地調査では把握しづらい情報であり、
人流データならではの視点と言えます。
人流データを活用した競合調査の特徴
人流データを活用した競合調査の特徴は、
競合店舗そのものではなく、競合の周囲に集まる人の動きを起点に考えられる点です。
これは、市場調査で行う「顧客に聞く調査」とは役割が異なり、
競合環境を客観的に俯瞰するための新しい補助線として機能します。
従来の調査手法と組み合わせることで、
競合調査は「点の情報」から「流れの理解」へと進化しています。
小売店舗の競合調査では、どのように使い分けられているのか
人流データを活用した競合調査は、
従来の調査手法を置き換えるものではありません。
実際の小売店舗では、
- 現地観察や公開情報の調査で、競合の特徴や打ち出し方を把握し
- 人流データで、「いつ・どんな人に選ばれているのか」を確認する
という形で、
従来手法と人流データを組み合わせた競合調査が行われています。
これにより、
「競合が多い」「有名店がある」といった表面的な情報だけで判断するのではなく、
競合の強さが発揮されている条件を冷静に整理できるようになります。
人流データがあることで見えてくる、具体的な施策の違い
人流データを取り入れることで、
競合調査はそのまま施策設計に結びつきやすくなります。
例えば、
- 競合が強い時間帯を避けた販促設計
→ 人が分散する時間帯にキャンペーンや訴求を集中させる - 競合と異なる生活圏を持つ層への訴求
→ 来訪者の居住エリアを踏まえ、広告や品揃えを調整する - 人の流れを踏まえた売場・立地判断
→ 「人通りが多い」ではなく「立ち寄られやすい動線」を重視する
といった形で、
正面から競合と戦うのではなく、“ずらして勝つ”ための判断がしやすくなります。
競合調査は「方法選び」ではなく「組み合わせ」
競合調査に、万能な一つの方法はありません。
重要なのは、
- 現地で実際に競合を見る
- 公開情報やデジタルデータで競合の戦略を知る
- 人流データで、人の動きを客観的に確認する
これらを組み合わせて使い、判断材料を立体的にそろえることです。
人流データは、
これまで「時間や手間がかかっていた」「一部しか見えなかった」競合環境を、
手軽に・広く・継続的に把握するための新しい選択肢として活用されています。
まずは「競合の周りにいる人」を見てみることから
競合調査を難しく考える必要はありません。
最初の一歩は、
競合店舗の周りに、どんな人が、いつ集まっているのかを知ることです。
人流データを活用すれば、
これまで感覚や断片的な調査に頼っていた競合環境を、
客観的なデータとして確認できるようになります。
人流データを使って競合調査をはじめてみましょう
当社が提供している 「人流アナリティクス®」 では、
無料でアカウント登録を行い、実際の人流データを体験いただけます。
難しい設定や専門知識は不要です。
まずは、気になるエリアや競合店舗の周辺で、
人の動きを「見てみる」ことから始めてみてください。
競合の周りに集まる「人の動き」を見てみる
より深く競合調査を行いたい方へ
競合環境をさらに深く分析し、
出店計画や販促戦略、エリア判断まで踏み込みたい場合には、
人流データ活用プラットフォーム「Location AI Platform®」 の活用も可能です。
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実際の分析イメージや活用シーンをご確認いただけます。
