駅前でも売上が変わる動線の差を知りたい
駅前でも売上が変わる動線の差を知りたい
同じ駅前でも、通りが一本違うだけで人の集まり方は大きく変わります。しかし現場では、その差を面としてとらえる手段がなく、駅からの距離や区画の見た目で動線の強弱を推し量りがちです。
同じ駅前でも区画によって売上が変わる理由を説明できていない。
人が集まる場所と動線の強弱がつかめず、出店候補を絞り込めていない。
その動線の差、メッシュ単位の「密集度」で捉える。
区画ごとの差が説明できないのは、駅周辺の人の集まり方を「点」でしか見ていないからです。メッシュ単位の密集度と通りごとの通行量を重ね、滞在と通行の両方が強い区画を見極めます。
エリア内の密集度可視化
駅前エリアの滞在人口をメッシュ単位でヒートマップ化し、人が実際に集まっている場所を特定。賑わいの中心と外縁を切り分けます。
密集度と通行量の突き合わせ
密集した場所へ人がどの通りから流れているかを重ねて確認し、滞在と通行の両方が強い区画を抽出。候補の優先順位を決めます。
エリア密集マップで、駅前の賑わいを区画単位に分解する。
分析には、人流データ活用プラットフォーム『Location AI Platform®（LAP）』のエリア密集マップを使います。滞在人口をメッシュで表示し、道路通行量マップの通行量と重ねることで、区画ごとの動線の差を同じ地図の上で比べられます。
エリア密集マップ（メッシュ表示）
人が集中している場所をヒートマップで把握し、賑わい・導線・滞在の強い場所を見つけられます。
道路通行量マップ
道路・通りごとの通行量を地図上で確認し、候補地や掲出面の人通りを比較できます。
アワリー周辺滞在
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エリア基本データ
エリアの基本的な人流・属性・周辺環境をまとめて確認し、初期調査や比較に活用できます。
駅前の「なんとなく良さそう」が、区画の序列になった。
滞在と通行量を重ねたことで、駅前の区画を数字で並べられるようになりました。出店候補の絞り込みに、説明できる順位がつきます。
同じ駅前でも区画によって売上が変わる理由を説明できていない。
エリア密集マップで賑わいの濃淡をメッシュ単位で可視化。区画ごとの差を要因まで説明できる。
人が集まる場所と動線の強弱がつかめず、出店候補を絞り込めていない。
密集度と通行量を重ねて動線の強い区画を上位から抽出。候補の絞り込み根拠が明確になる。
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