売上予測と出店計画とは？

「はじめに」で、GISでの売上予測をご紹介と書きましたが、本格的な売上予測は非常に難しい話になってしまうので、今回はごく単純な例でご紹介します。

まずは、ハフモデル分析を用いた売上予測の例です。
ハフモデル分析は分析したい店舗（自社店舗と競合店舗）と対象となるお客様が住んでいる地域の距離関係などから、「どのくらいの割合でお客様を呼び寄せる（吸引する）ことができるのか」を分析する手法です（図1）。

A市とB市、C市のほぼ中間点に食料品全般を扱う自社店舗を出店させた場合、どの程度の売上が見込めるのでしょうか？
この地域には同じく食料品全般を扱う競合他社店舗としてX店、Y店、Z店があります（図2）。

さっそくハフモデル分析を行ってみました。

その結果、自社店舗の吸引率はA市が27％、B市が28％、C市が1％でした（図3）。

A市の総世帯数は52,000世帯、B市の総世帯数は43,000世帯、C市の総世帯数が60,000世帯です。

そこで、各市の食料品の世帯当りの平均年間消費支出（注1）がA市：50万、B市：60万、C市：80万だったとします。そうすると、自社店舗がA市、B市、C市から得られる年間の売上げ予想額は以下のようになります。年間売上げ予想額＝50万×52000×0.27＋60万×43000×0.28＋80万×60000×0.01＝14,724,000,000円 （図4）。

実際には自社と競合他社以外での消費もありますからこの数値通りとはなりえませんが、おおよその年間売上げ予想額を求めることができます。
これで出店するか否かの判断材料が出来ましたね。
以上がハフモデル分析を用いた売上げ予想の一例です。（注）
消費支出とは世帯が生活費として支出する金額を指します。国勢調査の統計データには含まれていませんので別途用意する必要があります。

そこで、学習塾を新たに出店させる場合の例を考えてみましょう。
既存の学習塾で成功している地域の特色として次の2つの条件が判っていたとします。

条件1：10歳代人口が総人口の10％を超える。
条件2：平均年収が700万以上の世帯が総世帯数の50％を超える。

分析に必要な情報としては「人口総数」「人口（10歳代）総数」「総世帯数」これらは国勢調査データから得ることができます（図5）。

「平均年収700万以上の世帯数」これは独自のデータとして用意しました（図6）。

これらのデータを仮に「地域分析用」と名づけた面のレイヤーに集計します（図7）。

集計された内容から条件1と条件2の値を求めましょう。
属性間演算でそれぞれの割合を求めます（図8、9）。

次にこの2つの値でクロスランキングを行ってみましょう。
両方の条件を満たす地域は赤色で表示されるような設定にしてみます（図10、11）。

クロスランキング表示によって条件1と条件2を満たす出店候補エリアを求めることができました（図12）。

以上で完成です。