新規店舗の出店計画は、将来の売上や集客力に大きく左右する重要な戦略です。特に、商圏の人口や地域特性の把握、競合状況の分析、顧客ターゲットの動向調査など、多角的な情報をもとに検討を重ねることで、成功確率を高めることができます。
本記事では、店舗開発に携わる方や新規出店を検討中の皆さまに向けて、出店計画の基礎知識から、出店地域の商圏を把握するためのデータ活用のポイント、さらにクロスロケーションズが提供する人流分析プラットフォーム「Location AI Platform（LAP）」を活用した解決策の流れをご紹介します。
出店計画とは？成功する出店計画に欠かせないポイント
出店計画の意義と重要性
出店計画とは、新たに店舗をオープンする際の総合的な戦略設計のプロセスです。どの地域（立地）が適切か、商圏内の人口や競合環境、顧客ニーズや売上ポテンシャルがどの程度期待できるかを多角的に調査し、リスクを軽減しながら最大限の成果を狙います。
近年では、地図上の統計情報だけでなく、人の実際の動きを示す「人流データ」を併用することで、失敗リスクを大きく低減し、より正確な出店意思決定につなげる事例が増えています。
成功する出店計画に欠かせないポイント
以下、出店計画に重要な情報は人流データを使うことで素早く把握できます。ポイントとあわせて、どのような情報が取得できるかを紹介していきます。
・地域特性の理解
出店地の周辺人口・世帯分布などの基本情報を知ることは非常に重要です。また、基礎情報に加え、ターゲット顧客が「いつ・どこをどのように行動しているか」を把握することで地域の特性を把握することができます。LAPでは煩雑な作業はいらず、対象地点を選ぶだけで距離ごとの基礎的な商圏情報を知ることができます。
・競合調査
同業・類似業態の店舗を調べ、自社との違い（商品ラインナップ、価格帯、顧客層など）を明確にしながら、差別化のポイントを見つけます。LAPでは、既にベンチマークしている店舗を登録することで商圏内での来訪シェア割合を町丁目毎に人流データを活用して把握することができます。既に成功している店舗やブランドを調査し、自社との違いや勝ち筋を見極めることが重要です。
・人流データの分析
時間帯別・属性別など、過去の統計情報ではなく、リアルな人の流れを把握することで、出店前の予測と出店後の検証に役立ちます。出店計画予定のエリアですでにベンチマークしている店舗や施設の来訪者数、属性分布を人流データを活用して分析することで地域の特性だけでなく、継続的に地域の変化をモニタリングすることができます。これらの情報は、出店先の選定や販促施策の立案に重要です。
・戦略・ステップを明確化
調査 → 分析 → 施策検討・実行 → 検証という一連のプロセスを計画的に実行することで、成功確率が格段に高まります。また、近年は生成AIを活用して人流分析結果（CSVファイル）を取り込み、数値から見る特徴を迅速に算出し、その傾向を把握するといった新しい手法も注目されています。
新規店舗における商圏分析と人口データの重要性
新規出店計画で最初に行うべきなのが、商圏と人口動態の調査です。どの地域にどのような顧客層が存在し、売上ポテンシャルがどれほど期待できるのかを把握することで、出店の可否や店舗規模の決定がスムーズに進みます。
1. 商圏の定義とエリアマーケティング
出店計画の第一歩は、自社の業態と顧客ターゲットに応じて商圏を定義することです。徒歩圏内であれば半径数百メートル、車利用がメインなら10～15分圏内など、地域特性や交通手段を考慮して設定します。
通勤・通学の流れなどが重要視される場合は、朝夕の人流ピークや経路を詳細に分析することで、見落としやすい潜在顧客を発掘できます。
2. 人口データと需要予測
商圏内の人口総数、年齢構成、世帯数などの基礎統計データはもちろん、実際の人の動きを示す人流データを掛け合わせると、より活きた需要予測が可能になります。
昼夜の人口差が大きい地域や、週末・休日に来街者が大幅に増える観光地などでは、時間帯・曜日別の人流分析が大きなカギを握ります。国内最大級約9,300万台のスマートフォン端末から収集した位置情報ビッグデータを活用することで、地図上の任意地点をクリックするだけで、その地点からの徒歩時間商圏内における時間帯ごとの昼夜間人口を数値で把握できます。
3. 競合との比較分析
近隣に競合店がある場合、その集客力や売上規模をある程度推定し、勝てる戦略を構築することが大切です。人流データの細分化によって、競合店の顧客層と自社が目指す顧客層の違いを可視化できます。
競合・顧客の行動調査で得られる戦略的メリット
新規出店においては「顧客がどこから来て、どのような行動を取り、何を求めているのか」を実際の行動を人流データで把握し、それに基づいて施策を練ることが重要です。
1. 競合分析による差別化戦略
・競合店の立地・顧客層の把握
競合がどんな場所でどの層を集客しているかを知ることで、自社との違いを明確にし、付加価値を打ち出す戦略が立てやすくなります。
・同業種・他業種の成功事例の学習
成功店舗の特徴（立地、商品構成、内装レイアウトなど）を研究することで、自社出店計画に活用できます。
2. 顧客ターゲットの明確化
・年齢・性別・所得などの人口動態データ
年齢・性別・所得などの基本属性と、人流データを組み合わせることで、実際に来訪している顧客像を把握しやすくなります。
・顧客の時間帯別行動パターン
通勤・通学路を頻繁に利用する層や、週末にショッピングエリアを巡回する層など、人の流れの違いを把握でき、営業時間や品揃えの最適化に役立ちます。
3. 立地選定の最適化
・立地の良さを数値化
「人通りが多そう」という感覚的判断を、実際の人流統計で裏付けることで、リスクを下げられます。
・地域イベントや季節要因の分析
イベント時に大きく人が集まるエリアであれば、期間限定キャンペーンなどを視野に入れながらの出店計画が可能です。
人流データを活用した出店計画の活用事例
店舗開発の現場では、従来の「基礎統計データ＋現地視察」に加えて、クロスロケーションズの「Location AI Platform（LAP）」などを利用した人流分析を併用することで、より高い精度で出店を成功させる事例が見られます。ここでは、その一端をご紹介します。
活用事例 [飲食店]：新規店舗が混在する商業エリアでの出店戦略
背景
飲食店のA社は、都心部を中心に店舗を展開していましたが、新たに郊外エリアへの出店を計画していました。しかし、出店候補地周辺にはすでに同業他社が複数存在しており、これまでの商圏調査だけでは最終判断ができずに不安を取り除く情報を探していた。
アプローチ
- 商圏を定義し、昼夜の人流を可視化：半径数百メートル程度の商圏を定義し、LAPを用いた昼夜の人の滞在や移動状況を可視化
- 競合店との位置関係・来訪者層を比較：競合店との位置関係や来訪者層の分布を比較し、自社が優位に立てそうなエリアや時間帯、利用客層（年齢層・性別など）の洗い出し
- 候補地の絞り込みと競合の強みを分析：出店候補地を2か所に絞り込み、客単価が高い時間帯などを把握しながら、実際の集客ポテンシャルを数値化。
結果
- ターゲット層の明確化による出店地選定： 若年層の滞在時間が長く、夜間人口が豊富なエリアを最終的に選択。出店後の調査では、想定ターゲット（20～30代）が来店者の割合を多く占めるなど、事前に調査した人流分析結果の傾向が見られた。
- 初年度から売上目標を達成： 新店舗の売上は計画比を上回り、初年度の目標を達成。商圏をデータ分析に基づいて選定したことで、出店リスクを最小限に抑えながら、安定的な集客と売上を確保することに成功。
その他、営業時間・メニュー戦略の最適化として、分析結果をもとにした閉店時間の延長や、仕事帰りの来店需要を取り込むメニュー構成強化などオペレーションの再設計にも活用を検討。
活用事例 [コインランドリー]：経験・直感から脱却し、人流データを活用した意思決定へ
商業施設向けに専門的なコインランドリーを展開するジーアイビー社では、以前は主に経験や感覚を頼りに出店を進めていました。しかし、予測と実績のあいだに大きな乖離が生じることもあり、特に一度出店したコインランドリーを移設する難しさが高リスク要因となっていました。
そこで、出店戦略に「人流データ」を導入することで、これまで感覚に頼っていた意思決定をデータドリブンへと変革。予測精度を向上させ、リスクの大幅な軽減に成功しました。実際の取り組み詳細や人流データの活用ノウハウについては、セミナー動画で詳しく解説していますので、ぜひご覧ください。
まとめ：人流データを活用した戦略的な出店計画で成功をつかむ
店舗の出店計画を成功に導くためには、「商圏分析」「顧客・競合調査」「立地選定」「施策の検証」といったステップを戦略的に進め、地域の人流動向を正確かつリアルタイムで把握することが重要です。特に、人口や競合情報とあわせて人流データを取り入れることで、より具体的で成功確率の高い出店戦略が可能になります。
出店計画は、地域特性・競合状況・顧客動向を把握し、リスクを最小限に抑えながら最大限の成果を狙うための重要なプロセスです。従来の基礎統計や現地調査に加えて、人流データを活用することで、時間帯別・属性別の“リアルな顧客行動”をより具体的に把握できます。
クロスロケーションズでは、独自の位置情報ビッグデータとAI解析を組み合わせた「Location AI Platform（LAP）」を通じて、効率的かつ精度の高い商圏分析や競合調査をサポートいたします。また、新規出店時の戦略立案から出店後の効果検証まで、データドリブンな意思決定の実現をサービスを通じてお手伝いいたします。
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