プロが見る立地の視点(目次と抜粋編)

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プロが見る立地の視点(目次と抜粋編)

目次と抜粋編

プロが見る立地の視点(やさしい編)

目次

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■ 著作権 3
第1章 立地の常識に惑わされるな 7
1)立地ってなに? 7
2)通行量が多ければ、いい立地? 9
3)マクドナルドの隣りなら、いい立地? 10

4)駅に近ければ、いい立地? 12


第2章 プロが見る立地の視点 13
1)そこにいる人々の立場で 13
2)どの範囲の人々が来店してくれるか 15
3)往来している人々を観察する 17
4)覚えやすい立地かどうか 18
5)ランドマークを探そう 19


第3章 立地おもしろ入門 22
1)熊さんと大家さんのリッチ談義 22
2)ワクワクバーガーの甘い誘惑 25
3)商売にならないショウバイとは? 32
4)ティージーの中にティージー? 39

第4章 ロードサイド立地 プロの視点 46
1)中央分離帯 46
2)ゼブラ帯 48
3)道路標識 50
4)街路樹 51
5)ガードレール 53
6)右折レーン 54
7)3車線道路 56
8)目立つ看板 58
9)車両走行速度 60
10)野点(のだて)看板 61
11)電柱・電線 62
12)橋 63
13)アウトカーブ外側 65
14)インカーブ内側 66
15)店前渋滞 67
16)誘導看板 68
17)イン看板 69
18)進入間口 71
19)側道・裏道 73
20)駐車場 74

第5章 統計データで商圏を知る 75
1)国勢調査 75
2)タイムラグ 76
3)人口と世帯数 77
4)年齢別人口 78
5)人口ピラミッド 79
6)住民の職業その1 81
7)住民の職業その2 83
8)教育状態 84
9)住宅について -- 所有 85
10)住宅について -- 建て方 86
11)経年推移 87
12)夜間人口と昼間人口 88
13)商業統計 89

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第6章 立地の用語 91
1)商圏 91
2)目的来店・衝動来店 92
3)距離感 93
4)マーケットポテンシャル 94
5)看板色彩 96
6)ピークカット 98
7)物理的高低差 99
8)IN/OUT 100
9)インカーブ・アウトカーブ 101
10)通行量と交通量 102
11)TG(ティージー) 105
12)PC(ピーシー) 107
13)オフィス性向 108
14)営業力・商品力 109
15)道路種別 110
16)交差点角地 112
17)商圏分断 114
18)オブジェクテリア(対象商圏) 115
19)主動線と副動線 116
20)売上予測 118
21)時系列分析 120
22)重回帰分析 122
23)相関分析 124
24)立地評価 125
25)視界性評価 126
26)動線視界性評価 127
27)競合評価 128
28)顧客吸引率 129
29)実査 130
30)ハフモデル 131
31)マッピングシステム 133
■ さいごに 134

抜粋編

1章 立地の常識に惑わされるな

1)立地ってなに?


お店の売上げを決める要因は、一体なんでしょうか?
商品・売り方・店の大きさ・店員のサービスなど、いろいろ考えられます。
しかし、マクドナルドやセブン−イレブンなどのように、売り方や店の大きさが統一されているチェーン企業でも、売上げは店によって大きく異なります。
その差は、月商で数百万円から数千万円にもなります。
この売上げの違いを決定付けるものが「立地」です。
お店がどの場所にあるか、ということです。

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お店の立地が悪いと、どんなに優秀な店長が一生懸命やっても、残念ながら売上げは上がりません。

だからといって、一度作ったお店を、おいそれと別の場所に移動するわけにもいきません。

ですから、出店に際しては、立地を慎重に吟味することが重要です。

ちなみに、立地は大きく次の3つに分類することができます。

  1.通行人対象立地 ・・・お客は主に徒歩で来店します

  2.ロードサイド立地・・・お客は主に自動車で来店します。

  3.商業施設内立地 ・・・ショッピングセンター内の立地です

2)通行量が多ければ、いい立地?

店前の通行量が多ければ、どこでも好立地であると思い込んでいらっしゃる方が、実に多いのです。

しかし、これは根拠のない神話のようなものです。

実際、通行量が少なくても売れている店はたくさんあります。また、反対に通行量が多いのに売れていない店もたくさんあります。

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それは、通勤通学路のように毎日同じ人が歩いている道路と、毎日違う人が購買目的で歩いている道路では、同じ通行量でもビジネスチャンスは大きく異なってくるからです。

つまり、立地の善し悪しを判定するには、通行量よりもむしろ、
どのような人々が、どういう目的で歩いているかということの方が重要だということです。

2章 プロが見る立地の視点

1)そこにいる人々の立場で

立地は、物件によって千差万別です。

したがって、出店前の実査(実地調査)でチェックしなければならない項目は無数にあるといってよいでしょう。

それらのポイントをご紹介します。

その前になんといっても大切なことは、

そこにいる人々の立場で観察すること」です。

必ず、「物件の周りにいる人々」の立場で、物件とその周辺を観察してください。

物件の周りにいる人々とは、住民や就業者、買い物客などのことです。

決して物件を探している人のことではありません。

物件を探すにあたって店前通行量を気にする人はたくさんいます。

しかし、これは、物件を探している人の立場です。

そうではなく、その歩行者にとって、物件は、便利な場所にあるのか、自然と見えるのか、抵抗なく入店することができるのか、と見ていくのが物件の周りにいる人々の立場で観察するということです。

人々の視点・立場で実査することが、繁盛立地を見つけるための基本であり原点です。

物件探しにおいて判断に苦しむようなことがあれば、必ずこの原点に立ち返るようにしましょう。


 

2)どの範囲の人々が来店してくれるか

候補物件をチェックしたり探したりするうえで確認しておきたいポイントに、どの範囲の人々が来店してくれるか、ということがあります。

基本的には、人々が約5分で来店できる範囲と考えてください。

通行人(歩行者)をターゲットにした立地であれば、

歩行速度を時速3kmとして、約250m(3km/h×5分=250m)です。

実際には、それよりやや広めの約300m〜500m圏内をよく見てください。

ここでは、この範囲を「商圏」と呼ぶことにします。

さて、この商圏内に、鉄道・幹線道路・河川がある場合は注意しましょう。

これらが物件の近くにあると、その反対側地域の人々の来店が難しくなります。

すなわち来店範囲が狭められてしまう恐れがあるのです。

そのような状態を立地では「商圏分断」と呼んでいます。

3章 立地おもしろ入門

1)熊さんと大家さんのリッチ談義

「おいおい、まてよ熊さん」

「なんですかい?おやっさん」

「あんたが、お店を出すって言うから、わたしゃ、あんたがまたとんでもない失敗しやしないかと心配で」

「へえ、ですから、何が心配なんで?」

「あんたが出す店の立地ですよ」

「リッチ?そりゃ何ですかい?」

「立地も知らないでお店を出すのかい?」

「あたしはリッチになりたいんですが」

「そのリッチじゃあないの。いいかい。ここにお座り。説明してあげるから。どうせ、不動産屋の藤さんに、家賃が安いとか何とか言われて、その気になって決めたんじゃあないのかい」

「へい。まったくその通りで」

「いくら家賃が安くったって立地がだめなら大損するんだよ」

第4章 ロードサイド立地 プロの視点

1)中央分離帯

 ロードサイド立地の場合、物件の進入間口前に中央分離帯があると、インアウトが難しくなります。注意しましょう。

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片側1車線以上道路の場合、インアウトのパターンは、

基本的に以下の4種類になります。

(1)店側車線からインして、反対車線にアウトする。

(2)店側車線からインして、店側車線にアウトする。

(3)反対車線からインして、店側車線にアウトする。

(4)反対車線からインして、反対車線にアウトする。

中央分離帯があると、反対車線のインとアウトが

共にできませんので、上記4種類のうち(2)以外のパターンは全て制約を受けることになります。

進入間口前が中央分離帯になっている場合は、以下の3点をチェックするようにしてください。

1.間口から200m以内にUターンできる場所(交差点や分離帯の切れ目)があるか。

2.側道や裏道を使っての、反対車線のインアウトが可能か。

3.側道・裏道を使ってインアウトするための案内看板を、

反対車線や物件敷地に掲出することが可能か。


 

2)ゼブラ帯

 ゼブラ帯は「車両の安全かつ円滑な走行を誘導するため」の指示標示です。

道路が右折ラインと直進(左折)ラインに分かれる時に、ドライバーがスムーズに右折ラインに入れるように設置される場合が多いようです。

物件駐車場の進入間口の直前がゼブラ帯になっていると、

インアウトが容易になります。

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交通量が多い道路や車のスピードが速い道路では、反対車線からインする時に対向車と後続車の両方が気になるものです。

しかしゼブラ帯があれば、そこに一時停止することで、後続車を気にせずに対向車が切れるのを待つことができます。

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第5章 統計データで商圏を知る

1)国勢調査

物件の立地について正しく判断するために、統計データが役立ちます。

特に、「国勢調査」からは、物件周辺に住む人たちのことが

いろいろとわかります。

「国勢調査」とは、国が5年ごとに日本国内に在住している全ての

人を対象に行なう法定調査で、最近では平成27年(2015年)に

実施されました。

人口や世帯数はもちろん、年齢別人口、生徒・学生の在学者数、

世帯人員別世帯数(1人〜7人以上の世帯)、持家世帯数、

共同住宅世帯数など、指標となる項目がたくさんあります。


 

2)タイムラグ

国勢調査は5年ごとなので、データが古いと言う方が多いのですが、

このタイムラグは、立地を知る上ではほとんど問題になりません。

5年前のデータであっても、よほどの環境の激変がない限り、

基本的に正しいと考えてよいということです。

厳密な数字に捕われて重箱の隅をつつくより、重箱全体つまり立地を俯瞰して捉えることのほうが重要なのです。

仮に、いくら人口がいても、鉄道などの分断があれば、半分になってしまったりするわけですから、分断などの立地上の大きなポイントを見逃さないことも、合わせて重要です。

ですから、データは、その数字の精度を求めすぎても意味がありません。

もちろん、当てずっぽうやデタラメはいけません。

ただ、データは最新でなければいけないという"思い込み"は禁物だということです。


 

3)人口と世帯数

国勢調査からは、まず、人口と世帯数がわかります。

例えば、物件を中心にして半径500m以内の人口、これが1万人を

超えているようなら、そこは人口がかなり密集していることになります。

都心ではよくあることですが、地方では相当高い稀なことといえます。

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また、人口、世帯数の伸び率もたいへん参考になります。

今も増え続けている地域なのか、それともピークを過ぎて減り続ける一方の地域なのかで、商圏の評価は大きく変わります。

 人口は0.1%でも伸びているなら、日本全体ではマイナスが多いのですから、たいへん貴重な地域と言えます。


 

5)人口ピラミッド

年齢別人口の構成を、男女左右に表した横グラフを「人口ピラミッド」といいます。

ちなみに、1930年時の日本の人口ピラミッドは、本当にエジプトのピラミッドと同じような形(▲)をしていましたが、2000年以降では、とてもピラミッド形とは呼べない2箇所にふくらみのあるつぼ型に変形するようになりました。

 2箇所のふくらみとは、団塊の世代(50歳〜54歳)とそのジュニアです。

さて、人口ピラミッドを作ると、どの年齢層が多いか少ないか、

一目で分かります。

例えば、国勢調査2010年によると板橋区の「高島平駅」を中心にした1km圏の人口ピラミッドは、

35-39歳前後と60-64歳前後がふくらんだ形になります。

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第6章 立地の用語

1)商圏

人々は、店舗に「目的来店」する場合と「衝動来店」する場合があります。

商圏とは、通常、前者の「目的来店」する範囲(目的来店商圏)を指します。

人々の目的来店する範囲は通常5分と考えます。

徒歩客ならば、その範囲は、時速3km×5分=250mであり、

自転車客なら、時速12km×5分=1kmくらいであり、

自動車なら、時速30km×5分=2.5kmです。

すなわち、商圏は、来店手段が何かによってその範囲が異なります。

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2)目的来店・衝動来店

目的来店とは、その店が主目的で、他の目的がなくてもわざわざ来店してくれることをいいます。

また、衝動来店とは、他に目的があってそのついでに来店することです。

対象顧客に、目的来店が多いのか、衝動来店が多いのかによって、

出店する場所はおのずと異なります。

例えば、コンビニエンスストアには3000品目以上の商品がありますが、それらのうち1つでも欲しいものがあれば、それが来店動機となります。

つまり、コンビニには、3000以上の来店動機があることになるのです。

これは、目的来店をうながすに十分な数です。

逆に、専門店や飲食店などは、多くの場合、単一もしくは少数の来店動機しか持ちあわせていません。

したがって、目的来店を待っているだけでは売上げは上がらず、

商売が成り立たないことは言うまでもないことです。

衝動来店による売上げがどうしても必要になります。

22)重回帰分析

売上げと相関関係が高い幾つかの指標を組み合わせ、売上予測をすることができます。この組み合わせを見つけるには、重回帰分析といわれる統計手法を用いますが、今では、その計算ソフトが、マイクロソフト社の表計算ソフト「エクセル」に標準装備されています。これを用いると、さまざまな立地指数の中からベストの組み合わせを見つけることができます。

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ただし、どういった指標を見つけることができるか、それらの指標をどうやって数値化するか、基準をどうするかは示してくれないので、これは分析者の能力いかんにかかっています。

重回帰分析を用いていない売上予測手法や、

(以上 抜粋編 終わり)

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