統計データ

統計データとは

統計データとは、統計データとは、特定の集団・地域・期間について、観測または調査によって得られた数量的な情報のことを指します。また、データ分析における統計は、集められたデータを数値や図表に整理し、そのデータから得られる意味を解釈する手法です。統計は、現象や事象を客観的かつ効果的に分析し、説明するために広く使用され、社会科学や自然科学、ビジネス分野でのマーケティングなど、さまざまな領域で活用されています。

統計データは、単なる数字ではなく、「現状を理解し、未来を予測し、戦略を立てるための共通言語」と言える存在です。
特にビジネス分野では、商圏分析、ターゲット設定、施策効果検証などの判断に直結するため、どのような統計データを組み合わせて使うかが競争力を左右します。

なぜ統計データがビジネスに不可欠なのか？

企業が戦略を立てる際、最初に必要になるのは「市場の実態を知ること」です。
たとえば新規出店を検討する場合、次のような疑問が生まれます。

• この地域の人口構成は？
• 平均所得はどれくらい？購買力はある？
• 通勤者は多い？昼人口と夜人口の差は？
• 周辺に競合は多い？
• 来訪者は地元住民が多いのか、他地域からの流入が多いのか？

これらを把握するための基盤となるのが統計データです。
さらに近年では、統計データと位置情報ビッグデータ（人流データ）を組み合わせることで、従来は見えなかった「実際の行動データ」に基づいた高度な意思決定が可能になっています。

統計データの種類（商圏分析・マーケティングでよく使うもの）

商圏分析においては、人口統計や所得データ、消費行動などの統計データが重要な役割を果たします。これらのデータを活用することで、特定の地域の市場規模や潜在顧客の属性、競合状況などを把握し、戦略的な意思決定を行うことが可能です。以下、商圏分析・マーケティングでよく使うデータです。

人口統計データ

地域の人口構成や人口密度、年齢層、世帯構成などの情報を提供し、潜在的な顧客層を特定します。これにより、特定の地域での需要の大きさや需要の特性を把握することができます。

• 潜在顧客のボリュームを把握
• シニア層・ファミリー層などターゲット属性の評価
• 昼間集客と夜間集客の傾向把握

収入統計データ

地域の所得水準や経済的な状況を示すデータであり、購買力や消費行動の予測に役立ちます。高所得層や低所得層の比率や分布を把握することで、商品やサービスの価格設定やマーケティング戦略を立案する際の参考になります。

• 購買力の推定
• 商品価格帯・商材の最適化

就業統計データ

地域の雇用状況や産業構造を示すデータであり、商圏内の労働者数や産業別の雇用者数を把握します。これにより、商圏内の需要や需要の変化に関連する情報を理解し、需要予測や需要動向の分析に役立ちます。

• オフィスエリア／住宅エリアの特性把握
• 平日昼間人口の把握
• 商圏の成長性・衰退性の把握

交通統計データ

地域の交通インフラや交通手段、通勤・通学パターンなどの情報を提供し、顧客の移動パターンやアクセス性を把握します。これにより、店舗や施設の立地選定や交通アクセスの改善などに関する意思決定をサポートします。

• 店舗アクセス性の評価
• 乗降客数からの潜在顧客規模の推定

公的統計データ：e-Stat（イースタット）の活用

統計データを無料で入手できる代表的な統計データポータルサイトがe-Stat（総務省統計局）です。
国勢調査、経済センサス、労働力調査、物価、地価など、700以上の調査が公開され、研究・行政・ビジネスに広く利用されています。

商圏分析・市場分析の基礎データとしても非常に有用で、多くの企業が参考データとして取り入れています。

統計データの活用とは

統計データは、特定の地域や場所の商業活動や消費者行動に関する情報を提供し、企業や店舗が顧客を理解し、市場動向を把握し、戦略的な意思決定を行うのに役立つ重要な情報源です。商圏分析やマーケティング戦略の策定において、統計データは不可欠な役割を果たします。

統計データは人口統計、収入統計、就業統計、交通統計など、さまざまな分野で収集されます。これらのデータを適切に分析し、ビジネスに活かすことで、企業や店舗は地域の商業環境や消費者の行動を理解し、競争力を強化することができます。

人流データ × 統計データがもたらす新しい「実勢商圏」分析

従来の統計データだけでは「そこに住む人の傾向」はわかっても、
「どこから人が来て、どれくらい滞在して、どんな行動をしているか」は把握できません。

そこで注目されているのが、位置情報データをAIで解析した「人流統計データ」です。

位置情報データを利用した人流統計データ

位置情報データを活用した人流統計データも統計データの一つです。人流統計データは、人々の移動や行動パターンに関する情報を提供し、都市計画や交通インフラの最適化、商業施設の立地選定、イベントの集客計画などのマーケティングにも活用されます。

人流統計データの特徴

• 月間アクティブ 9,300万端末 の位置情報データ
• 125m～500mmのグリッドではなく、店舗単位でのピンポイント分析
• 居住地・勤務地推定、性年代推定をAIで解析
• 国勢調査人口との「拡大推計」により統計データとの整合性を確保
• 2019年から蓄積された 2兆レコード超 の時系列データ

これにより、従来の統計データでは把握できなかった、
「実際にその場所へ来ている人」の属性・移動元・滞在時間・頻度 を捉えられます。

例：統計データ × 人流データでわかること

• 地域の人口構造 × 実際に来ている来訪者の属性の差分
• 昼間人口が少ないのに、他地域からの流入で商圏が成り立っているエリア
• 特定時間帯だけ混雑するスポットの分析
• 競合施設と比較した「勝ちパターン」の発見

統計データの“マクロ視点”と、人流データの“リアル行動視点”を組み合わせることで、
商圏分析はより立体的かつ実践的になります。

統計データにおける商圏分析でよくある質問（FAQ）

Q1. 統計データだけで商圏分析はできますか？

可能ですが、不十分でもあります。
その理由は、生活者の行動が多様化したことで居住地と行動圏が一致しなくなっているためです。
現在は、これまで培ってきた統計データに人流データを掛け合わせて精度を高める分析を行う企業や自治体が増えています。

Q2.一般的な統計データと人流データの違いは？

統計分析において扱うデータ「一般的な統計データ」と「人流データ」の違いについては、両者どちらも地域の実態を理解するうえで重要ですが、得意とする領域・得られる示唆・活用できる範囲が異なります。
それぞれを正しく理解することで、より精度の高い商圏分析やマーケティング戦略の立案が可能になります。

一般的な統計データとは：地域の“構造”を把握するための基盤データ

一般的な統計データ（人口統計、所得統計、産業統計、交通統計など）は、主に国・自治体・研究機関が大規模調査をもとに作成する「地域の基礎構造を示すデータ」です。
特徴としては次の点が挙げられます。

• 住民の属性構造を把握できる（年齢・性別・世帯・所得など）
• 地域の経済状況や産業構造がわかる
• 精度が高く、公式データとして信頼性が高い
• 数年単位で更新されるため、中長期的な分析に向いている

つまり統計データは、地域の「静的な姿」や「人口の器」を把握するために非常に適しており、市場の大枠を見極める際の出発点となります。目的が異なるため、併用が最も効果的です。

人流データとは：地域の“実際の行動”を把握するための動的データ

一方、スマートフォンの位置情報ビッグデータをAI解析して得られる人流データは、
“人が実際にどこから来て、どこに向かい、どのくらい滞在したのか”
という「リアルタイムの行動情報」を捉えることができます。

主な特徴は次の通りです。

• 生活者の行動パターンを捉えられる（来訪元・滞在時間・移動経路など）
• 時間帯別・曜日別・期間別に変化を追える
• 店舗・施設単位のピンポイント分析が可能
• イベント、気象、競合出店などによる変化を即座に把握できる

統計データでは得られない“実際に動いている人”の行動情報を可視化できるため、
日々の集客状況や施策効果検証にも直接使える、動的かつ即効性の高いデータです。

両者の違いをまとめると？

• 統計データは「地域にどういう人が住んでいるか」を示すデータ
• 人流データは「実際にどんな人がその場所に訪れているか」を示すデータ

同じ地点を分析しても、両者で見える世界が大きく異なります。

たとえば人口が少ない地域でも、
「実は周辺エリアから多くの来訪者が集まる“実勢商圏”が形成されている」
といったケースは人流データを使わないと見抜けません。

逆に、人口構造や所得階層などの生活基盤は統計データでなければ分かりません。

この「統計データ × 人流データ」を同じ画面上で融合し、誰でもわかりやすく分析できる点に大きな強みがあります。

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