スタジアムの波及効果を人流データで可視化。試合日の賑わいは「地元への還元」につながっているか？

スタジアムでサッカーの試合があった日、周辺の飲食店や商業エリアが賑わった？
その実感は担当者の間で共有されていても、
「どのエリアに、どれだけ人が流れたか」をデータで示せている施設は多くありません。

地域経済への貢献を「感覚値」でしか語れない状況は、次年度の予算獲得やスポンサー企業への報告、地元商店街との連携協定といった重要な場面で、説得力を持たせきれないという課題を生みます。

エリアマネジメント団体や商工会議所からも「賑わいの手応えはあるが、具体的な数字で示せないため協力を引き出しにくい」という声を現場でよく耳にします。

本記事では、スタジアムやアリーナの試合開催が地域にもたらす経済波及効果を人流データで可視化する考え方と、だれでも始められる実際の分析手順を長崎スタジアムシティの分析事例も交えながら解説します。　

「感覚値」を「説得力のあるデータ」に変え、関係者とのスムーズな連携づくりを進めるためのヒントとして、ぜひお役立てください。※人流データを活用できる無料アカウントもご案内しています。

「賑わった実感」がデータにならない理由

スタジアムの入場者数は、チケット販売や入場ゲートの記録で正確に把握できます。
しかし、ひとたびゲートの外へ出ると、状況は一変します。

・どの飲食店に立ち寄ったか
・宿泊施設を利用したか
・商業施設を回遊したか

こうした来場者の「見えない足取り」を追う手段が、多くの施設や自治体には整備されていません。

これまで、周辺エリアへの波及を測る手段といえば、アンケートや現地での聞き取り調査が主流でした。しかし、これらのアナログな手法は「手間やコストがかかる」「一部の回答（サンプル）に偏りやすい」といった弱点があり、毎試合継続してデータを取るのは現実的ではありませんでした。

「街が賑わっている実感はあるのに、定量的なデータで証明できない」
現場の担当者を悩ませてきたこの問題は、まさにデータを取得する手段の限界から生じていたのです。

こうした長年の課題を解決するブレイクスルーとして注目されているのが、「人流データ」です。

スマートフォンの位置情報などを匿名化して解析するこの技術を使えば、従来は追えなかった「来場者が試合前後にどのエリアを移動し、どこに立ち寄ったか」というまち全体の人の動きを、客観的なデータとして可視化することができます。

課題	従来の方法の限界	人流データによる対応
波及エリアの把握	アンケートでは誰がどこへ行ったか追跡が困難	来場者が試合前後にどのエリアへ移動したか地図や場所で可視化
来場者の出発地	チケット購入データのみ （会員以外は不明）	居住地・出発圏を匿名データで推計
経済波及の定量化	消費額推計は仮定が多く精度が不安定	試合日vs非試合日の来訪者数差分で比較
継続的なモニタリング	毎回アンケートを実施する手間とコストがかかる	試合ごとに継続的なモニタリングが可能 ※過去の分析も可能

人流データで測れる「波及効果」とは

スタジアムのイベントによる波及効果を人流データで捉える場合、主に3つの視点から分析します。

① 来場者の出発地分析：どこから来た人が来ているか

来場者が「どこから来た人か（居住地・出発地）」を、都道府県～町丁目単位の粒度で把握することが可能です。この分析により、そのスタジアムがどの範囲から人を集めているかが分かります。地元市民が中心なのか、県外や広域からの来場者が多いのかによって、地域経済への影響の性質も変わります。

たとえば、遠方からの来場者が多い施設の場合、地域外からの「外貨獲得」としての経済効果が大きく、広域から来た人が宿泊を伴う可能性が高くなります。また、飲食や観光消費への波及も期待できます。

② 試合後の回遊先分析：来場者は地元の店に立ち寄ったか

波及効果を分析する上で核心となるのが、「来場者が試合後にどの施設やエリアへ足を運んだのか」を把握することです。 スタジアム周辺の飲食店や商業施設、宿泊施設への来訪が、試合開催日に実際に増加しているかを確認することが重要なポイントになります。

ここでは、人流データ活用プラットフォームの分析機能を用いて、来場者がスタジアムと併せて訪れた施設をランキング形式で可視化します。たとえば「スタジアム来場者が試合後に立ち寄る場所トップ10」といった形で分析結果を明確に提示できるため、行政への報告書やスポンサー向けの提案資料としてもそのままご活用いただけます。 ※スタジアム来訪者の位置情報（周辺エリア内で発信されるGPS信号）を基に、AIが解析しています。

③ 試合日・非試合日の比較：人流はどれだけ変化したか

「試合開催日は周辺エリアの来訪者数が非開催日比で◯%増加した」
という形で提示できると、数値の根拠が明確になります。

波及効果の「大きさ」を正確に測るためには、比較基準を設けることが重要です。
試合開催日と、同じ曜日・季節で試合がなかった日の周辺エリアの人流を比較することで、試合によって生み出された純粋な「増分」を推計します。

「試合開催日は、非開催日に比べて周辺エリアへの来訪者数が◯%増加した」といった具体的な数値で提示することで、波及効果の根拠がより明確に伝わります。

 長崎スタジアムシティの事例：人流分析で何が見えたか

ここまで、人流データで測れる3つの波及効果（出発地・回遊先・比較）について解説してきました。

では、この仕組みを実際の現場に当てはめると、街の賑わいはどのように可視化されるのでしょうか？具体的なイメージを掴んでいただくために、ひとつの事例をご紹介します。

対象となるのは、2024年10月に開業したスタジアムを中核とする複合施設「長崎スタジアムシティ」です。プロサッカークラブ「V・ファーレン長崎」のホームスタジアムとして、試合開催日には多くのサポーターが訪れます。

今回は、同施設が開業1周年を迎えたタイミングで実施されたデータ分析の事例をご紹介します。スタジアム来訪者が「どこから来て、試合後にどこへ流れているのか」周辺エリアの人流にどのような変化をもたらしたのか、その実態を捉えた分析の要点を見ていきましょう。

📰 NiB長崎国際テレビ「news every.」で報道（2025年10月）

この分析結果は、長崎スタジアムシティの開業1周年を特集した報道番組でも取り上げられました。スタジアム来訪者の「来場エリア」や「回遊傾向」のデータが、街の賑わいがどう変化したかを裏付ける客観的な根拠として活用されています。人流データが、公共性の高い説明の場においても確かな説得力を持つことがわかる事例の一つです。

人流分析で把握できた主な内容

長崎スタジアムシティの事例において、スタジアムと地域の関係性を明らかにするために用いた具体的な分析の観点と、そこから把握できた内容は以下の通りです。

分析の視点	把握できた内容
来場者の出発地	長崎市内だけでなく、県内各地・県外からの来場者の比率と出発エリアの分布
試合後の回遊先	スタジアム周辺の飲食店・商業エリアへの来訪状況と立ち寄り傾向
試合日vs非試合日	試合開催日と非開催日での周辺エリアの来訪者数の変化
時間帯別の動き	試合終了後に周辺への人流がどの時間帯にどう広がっていくか

こうした分析結果は、「試合の開催によって地域がどう変わっているか」を客観的に示す材料となります。スタジアム運営者にとっては地域連携の取り組みを説明する根拠として、自治体にとっては施設への支援や連携施策の妥当性を示す根拠として、それぞれの場面で活用されています。

【コラム】まちづくり全体への波及効果測定 | 日本橋兜町の事例

ここまでスタジアムの事例をご紹介してきましたが、波及効果の可視化は、エリア再生やまちなかづくりといったプロジェクト全般にも応用が可能です。特定のコンテンツや施設の誕生が、周辺の街にどのような変化をもたらすのかを継続的に測定する枠組みとして機能します。

📰 日本橋兜町エリア再生と人流の変化を時事ドットコムが報道（2026年3月）

かつての証券街から、カフェ・ホテル・スタートアップ拠点などが集まる複合的なエリアへと再生を続ける日本橋兜町。ここでは人流データを用いることで、エリア再生の取り組みが「実際の来訪者数」や「滞在傾向の変化」にどう表れているかが分析されました。

スタジアムの試合開催日に人が増える現象も、エリア再生によって街を訪れる人の属性や滞在時間が変わる現象も、「施策の前後で街がどう変化したかを記録・比較する」という点ではまったく同じ構造です。

人流データを用いた波及効果測定の進め方

前半で解説した「3つの波及効果」を、実際に人流データ活用プラットフォーム（LAP）を用いて可視化していくための手順をご紹介します。大きく4つのステップで分析を進めます。

STEP 1：分析地点（POI）の設定

スタジアム本体だけでなく、波及効果を測りたい周辺エリア（飲食店が並ぶ通り、商業施設、最寄り駅など）も分析対象に設定します。複数の地点を同時に分析できる環境を作ることで、試合後の人の流れを「面」として立体的に捉えることが可能になります。

STEP 2：試合日・非試合日の比較分析

LAPの「期間比較マップ」機能などを使い、試合開催日と同曜日・同時間帯の非開催日を比較します。スタジアム周辺の各エリアで来訪者数がどれだけ増加したかを地図上で視覚的に確認し、波及の範囲と規模を特定します。

STEP 3：来場者の出発地分析

LAPの「来訪者出発圏比率」や「都道府県別来訪比率」機能を用いて、来場者の居住地・出発地の分布を確認します。地元と広域（県内他市・県外）の比率をデータで把握することで、対象となる試合やスタジアムが「地域密着型」なのか「広域集客型」なのか、その特性を明確にします。

STEP 4：回遊先の特定

LAPの「Hot Placeランキング」や「併用傾向分析」機能を使い、来場者がスタジアムの来場前後に立ち寄っている施設を可視化します。試合後に向かう飲食店や商業施設のランキングから、地域のどのエリアへ経済波及をもたらしているかが具体的に見えてきます。

データをどう活用するか | 施設・自治体・スポンサーそれぞれの使い方

こうして可視化されたデータは、立場によってさまざまな課題解決の武器となります。

🏟️施設運営者：試合日設定・試合日設定・動線設計の最適化

・「どの曜日・時間帯の試合が最も周辺への波及効果が高いか」を根拠に、
　試合日程の設定や周辺商業施設との連携企画を戦略的に組み立てられます。

・試合後の人の流れが集中する方向を把握し、
　最適なテナント配置や安全な導線設計の判断材料として活用できます。

🏢自治体・エリアマネジメント団体：行政説明・補助金申請の強力な根拠に

・議会への報告や補助金申請の際、「スタジアムへの支援が、地域にどれだけの経済波及をもたらすか」を客観的な数値で証明できます。

・「地域外からの誘客効果」を具体的な来訪者増加率として提示可能。エリアマネジメントにおける「賑わいの定量化」という課題に対しても、継続的なモニタリング手段として有効です。

🤝スポンサー企業への提案：広告価値の定量化で協賛を獲得

・来場者の属性データ（年代・性別・居住エリア）と試合後の回遊先データを組み合わせることで、「スタジアムに広告を出せば、どんな層に・どのタイミングでリーチできるか」を根拠を基に提示できます。

・単なる「来場者数」ではなく、属性や行動データを根拠にした提案は、スポンサーシップの継続や新規獲得において高い説得力を持ちます。

まとめ

スタジアムでの試合やイベント開催が地域に大きな賑わいをもたらすことは、多くの関係者が肌感覚として実感しているはずです。 しかし、その感覚的な「遠くから人が来ている」「地元の店が賑わっている」という現象を、人流データによって明確な「数値」と「事実」で裏付けることで、説得力のある議論が可能になります。

施設運営の最適化、地域連携の強化、そして行政やスポンサーへの報告。
あらゆる場面で、人流データは皆様の強力な後押しとなるはずです。スタジアムやイベントの波及効果測定についてさらに詳しく知りたい方は、ぜひお気軽にお問い合わせください。

💡 この記事のおさらい：人流データによる波及効果の可視化でできること

✅ 試合日・非試合日の比較で、開催による来訪者増加を定量化
✅ 来場者の出発地分析で、広域集客の実態を把握
✅ 回遊先（Hot Place）分析で、地元への経済波及エリアを特定
✅ 継続モニタリングで、季節・対戦カード別の波及傾向を蓄積
✅ 行政報告・補助金申請・スポンサー提案の根拠データとして活用

波及効果測定を強力にサポートする「LAP」の主要機能

最後に、本記事の分析にも利用した人流データ活用プラットフォーム
「Location AI Platform®（LAP）」の主な機能をご紹介します。

■ Hot Placeランキング / 併用傾向分析
　来場者が試合後に立ち寄った施設・エリアをランキング形式で可視化。
　「スタジアム来場者が多く立ち寄る場所トップ10」を数値で提示できます。

■ 期間比較マップ
　試合開催日と非開催日を比較し、周辺エリアの来訪者数変化を地図上で表示。
　波及の「範囲」と「規模」を把握するための基本機能です。

■ 来訪者出発圏比率 / 都道府県別来訪比率
　来場者の居住地・出発地を都道府県〜町丁目単位で把握。
　広域からの来場者比率を定量化し、地域外誘致の効果を示します。
　（人流アナリティクス®ツーリズムでも都道府県別・市区町村別来訪比率を利用可能）

■ エリア密集マップ / バードアイ人流（俯瞰）
　スタジアム周辺エリア全体の賑わいの変化を俯瞰的に把握。
　エリアマネジメント区域全体の報告資料への組み込みにも有効です。

自社の課題に合わせてデータを活用してみませんか？

「自社の施設でも波及効果を測ってみたい」「行政やスポンサーへの報告資料にデータを活用したい」など、記事の内容に近い課題をお持ちの方は、ぜひ下記のフォームよりお気軽にご相談ください。
実際の画面をご覧いただける「人流分析の無料デモ」も随時受け付けております。

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