JP2014106663A - 処理プログラムおよび商圏決定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】商圏を正確に決定する。
【解決手段】人口密度演算手段１３は、対象店の位置を中心に所定範囲に属する単位区画についての人口密度を演算する。移動許容時間算出手段１４は、指定された店舗の売り場面積および位置情報を、店舗データ記憶手段から抽出し、抽出された売り場面積および前記演算された単位区画における人口密度から、対応する移動許容時間を決定して、当該対象店への単位区画の顧客おける移動許容時間とする。商圏範囲決定手段１５は、前記算出された移動許容時間および道路連結情報を用いて、前記移動許容時間内に前記対象店まで移動できる範囲を前記商圏範囲として決定する。
【選択図】図１

Description

この発明は、売り上げ予測装置に関し、特に、商圏範囲決定処理に関する。

従来、売り上げ予測としては、特許文献１の手法が知られている。この手法では、分析対象店舗および比較対象店舗についての、各店舗のハフ領域における吸収力と集客力、ハフ領域についての獲得可能消費支出とカテゴリ別売上を算出し、各店舗の吸収力を、上記算出された距離、距離抵抗係数、店舗の魅力係数に基づいて算出する（段落００３９参照)。

特開2003-141325号公報

しかし、かかる手法では、比較対象店舗は主観的に選択するしかなく、その分、売り上げ予測の精度が低い。

本発明は、上記問題を解決し、精度の高い商圏範囲を決定するための移動許容時間を決定できる処理プログラムを提供することを目的とする。さらに、かかる移動許容時間を用いて商圏範囲を決定するプログラムを提供することを目的とする。さらに、かかる商圏範囲を用いて顧客吸引力を決定できるプログラムを提供することを目的とする。さらに、かかる商圏範囲を用いて、対象店の売り上げを予測することのできるプログラムを提供することを目的とする。

１）本発明にかかる処理プログラムは、対象店の売り場面積と、前記対象店が存在する地域の人口密度に基づいて、前記対象店の商圏範囲を決定するための移動許容時間を決定する処理プログラムであって、コンピュータを、以下の手段として機能させるためのプログラムである。前記対象店舗の位置情報が与えられると、人口を所定の単位区画ごとに記憶する人口密度データベースから、前記対象店の位置を中心に所定範囲に属する単位区画についての人口密度を演算する人口密度演算手段、前記対象店舗の売り場面積および位置情報が与えられると、人口密度および売り場面積の組み合わせに対応する移動許容時間を記憶する移動許容時間記憶手段を参照して、この売り場面積および前記演算された単位区画における人口密度に対応する移動許容時間を決定する移動許容時間決定手段。

したがって、前記対象店について、人口密度と店舗の対象売り場面積に応じた移動許容時間から、商圏範囲を決定するための移動許容時間を得ることができる。

２）本発明にかかる当該処理プログラムは、コンピュータを、さらに、以下の手段として機能させることを特徴とするプログラムである。前記算出された移動許容時間から、個別道路について連結されるノードまでの距離および連結状態を示す道路連結情報を参照して、前記移動許容時間内に前記対象店まで移動できる範囲を前記対象店の商圏範囲として決定する商圏範囲決定手段。したがって、前記移動許容時間を用いて商圏範囲を決定することができる。

３）本発明にかかる処理プログラムにおいては、前記移動許容時間記憶手段における、前記人口密度および前記売り場面積と、移動許容時間との関係は、前記人口密度が高いほど前記移動許容時間が小さく、前記売り場面積が大きいほど移動許容時間が大きい。したがって、現実に応じた移動許容時間を決定できる。よって、正確な商圏範囲を決定することができる。

４）本発明にかかる処理プログラムにおいては、前記対象店の位置を中心に所定範囲に属する地域は、中央部分の所定範囲およびその周辺のドーナッツ状の範囲である。したがって、所定範囲に加えて周辺を含めた人口密度の分布に応じた商圏範囲を決定することができる。

５）本発明にかかる処理プログラムにおいては、前記対象店を中心とする所定範囲およびその周辺のドーナッツ状範囲の組み合わせとして、広範囲組み合わせと狭範囲組み合わせの少なくとも2つを有しており、前記店舗の売り場面積は、さらに前記対象店が入居する施設の全売り場面積を含み、当該処理プログラムは、コンピュータを、さらに、人口密度および前記全売り場面積の組み合わせに対応する移動型を記憶する移動型記憶手段であって、全売り場面積が大きいほど、かつ、人口密度が低いほど前記広範囲組み合わせが、全売り場面積が小さいほど、かつ、人口密度が高いほど前記狭範囲組み合わせが採用されるように対応づけられた移動型記憶手段を参照して、前記対象店の前記全売り場面積および前記抽出された人口密度から、移動型として広範囲組み合わせか狭範囲組み合わせのいずれかを決定する移動型決定手段として機能させることを特徴とするプログラムであり、前記移動許容時間決定手段は、決定された移動型を参照して前記移動許容時間を決定する。したがって、より正確な商圏を決定することができる。

６）本発明にかかる処理プログラムにおいては、前記移動許容時間記憶手段における移動許容時間は、人口密度および売り場面積に加えて、所定単位区画毎に、その区画内に存する商業密度の組み合わせに対応する移動許容時間を記憶しており、前記移動許容時間算出手段は、人口密度、商業密度および売り場面積を参照して、当該地域における移動許容時間を算出する。したがって、商業密度をさらに考慮した商圏範囲を決定することができる。

７）本発明にかかる処理プログラムにおいては、対象店の売り場面積と、前記対象店が存在する地域の商業密度に基づいて、前記対象店の商圏範囲を決定するための移動許容時間を決定するしょりプログラムであって、コンピュータを、以下の手段として機能させるためのプログラムである。前記対象店舗の位置情報が与えられると、その区画内に存する商業密度を決定する決定情報を記憶する商業密度データベースから、対象店の位置を中心に所定範囲に属する単位区画についての商業密度を演算する商業密度演算手段、前記対象店舗の売り場面積および位置情報が与えられると、商業密度および売り場面積の組み合わせに対応する移動許容時間を記憶する移動許容時間記憶手段を参照して、この売り場面積および前記演算された単位区画における人口密度に対応する移動許容時間を決定する移動許容時間決定手段。

したがって、前記対象店について、商業密度と店舗の売り場面積に応じた移動許容時間を得ることができる。

８）本発明にかかる処理プログラムは、コンピュータを、さらに、以下の手段として機能させることを特徴とするプログラムである。前記算出された移動許容時間から、個別道路について連結されるノードまでの距離および連結状態を示す道路連結情報を参照して、前記移動許容時間内に前記対象店まで移動できる範囲を前記対象店の商圏範囲として決定する商圏範囲決定手段。したがって、前記移動許容時間を用いて商圏範囲を決定することができる。

９）本発明にかかる処理プログラムは、コンピュータを、さらに、以下の手段として機能させることを特徴とするプログラムである。店舗の位置、および対象売り場面積を複数記憶しており、前記いずれかの商圏決定装置に、評価店の位置および売り場面積を与えて、この評価店の商圏範囲を決定させるとともに、前記店舗データ記憶手段の店舗の位および対象売場面積を参照にして、前記決定された評価店の商圏範囲に基づいて、当該商圏範囲の住民が、買い物に行く可能性のある影響店を決定する決定手段、前記評価店と前記各影響店について、前記商圏範囲の住民が買い物へ出向する買い物出向比率を決定する買い物出向比率決定手段。したがって、正確な買い物出向比率を得ることができる。

１０）本発明にかかる処理プログラムにおいては、前記吸引力決定手段は、当該店舗の建物全体の延べ売場面積をパラメータとして追加して前記買い物出向比率を決定する。したがって、建物全体の延べ売場面積を考慮した買い物出向比率を得ることができる。

１１）本発明にかかる処理プログラムにおいては、前記吸引力決定手段は、単位面積あたりの売上額をパラメータとして追加して前記買い物出向比率を決定する。したがって、単位面積あたりの売上額を考慮した買い物出向比率を得ることができる。

１２）本発明にかかる処理プログラムは、コンピュータを、さらに、以下の手段として機能させることを特徴とするプログラムである。前記決定された前記評価店と前記各影響店の買い物出向比率に基づいて、前記評価店の売り上げを予測する売り上げ予測手段。したがって、正確な売り上げ予測が可能となる。

１３）本発明にかかる移動許容時間決定装置は、対象店の売り場面積と、前記対象店が存在する地域の人口密度に基づいて、前記対象店の商圏範囲を決定する移動許容時間決定装置であって、前記対象店舗の位置情報が与えられると、人口を所定の単位区画ごとに記憶する人口密度データベースから、前記対象店の位置を中心に所定範囲に属する単位区画についての人口密度を演算する人口密度演算手段、人口密度および売り場面積の組み合わせに対応する移動許容時間を記憶する移動許容時間記憶手段、前記対象店舗の売り場面積および位置情報が与えられると、前記移動許容時間記憶手段を参照して、この売り場面積および前記演算された単位区画における人口密度に対応する移動許容時間を決定する移動許容時間決定手段、を備えている。

したがって、前記対象店について、人口密度と店舗の対象売り場面積に応じた移動許容時間から、商圏範囲を決定するための移動許容時間を得ることができる。

１４）本発明にかかる商圏決定装置は、前記移動許容時間決定装置、個別道路について連結されるノードまでの距離および連結状態を示す道路連結情報を記憶する道路連結情報記憶手段、前記算出された移動許容時間から前記道路連結情報を参照して、前記移動許容時間内に前記対象店まで移動できる範囲を前記対象店の商圏範囲として決定する商圏範囲決定手段、を備えている。したがって、前記移動許容時間を用いて商圏範囲を決定することができる。

本明細書における用語の意義について説明する。

「売り場面積」とは、当該店舗における業態としての売り場面積をいう。「所定の単位区画」とは、予め定められた区画をいい、この単位区画の大きさは任意であり、本実施形態のように、人口密度データベースと、商業密度で異なる大きさであってもよい。「建物全体の延べ売場面積」とは、当該店舗における業態と無関係の部分も含む、全体の延べ売場面積である。

「ドーナッツ状」とは、本実施形態においては、外形円の内側の円形状を抜いた形状をいう。「狭範囲組み合わせ」および「広範囲組み合わせ」とは、本実施形態においては、内側円１Km、外側ドーナッツ２Kmの、１〜２Kmタイプと、内側円３Km、外側ドーナッツ６Kmの、３〜６Kmタイプをそれぞれ、採用したが、これに限定されない。「買い物出向比率」とは、対象店における評価値の、影響店の評価値の総計で除算したものをいう。また、評価値は、本実施形態においては距離で除算するようにしたが、距離の二乗で除算するようにしてもよい。

「商業密度を決定する決定情報」とは、商業密度はもちろん、商業密度を間接的に決定できる情報、例えば、実施形態のように小売業売り場面積であってもよい。

「個別道路」とは、複数のノードを有する主要道路および各ノードに連結される個々の道路を含む。

「商業密度決定情報記憶手段」、「人口密度決定情報記憶手段」は実施形態では、それぞれ商業密度ＤＢ６および人口密度ＤＢ５が該当する。

売り上げ予測装置１の機能ブロック図である。 売り上げ予測装置１のハードウェア構成を示す図である。 人口密度テーブル２６Ｊ、商業密度テーブル２６Ｕを示す。 本実施形態において採用したドーナツ状の領域を示す図である。 店舗施設テーブル２６Ｓを示す。 地域性決定テーブル２６Ｋである。 商圏時間決定テーブル２６Ｈである。 全体のフローチャートである。 商圏範囲決定フローチャートである。 基礎データである。 人口密度タイプ、商業密度タイプ、店舗施設タイプが決定された状態を示す。 決定された商圏範囲を示す図である。 影響店についての、商圏タイプ、施設タイプ、商圏時間、商圏重複状態の一覧例である。 アメニティ度Ａ，Ｂを示す図である。 各店の評価の一覧を示す図である。 買い物出向比率を説明する図である。

１・・・・ 売り上げ予測装置
２３・・・ＣＰＵ
２７・・・メモリ

１．機能ブロック図
図１に、本発明にかかる売り上げ予測装置１の機能ブロック図を示す。売り上げ予測装置１は、商圏決定装置２、決定手段３、買い物出向比率決定手段７、売り上げ予測手段８、人口密度ＤＢ５、および商業密度ＤＢ６を備えている。

商圏決定装置２は、対象店の売り場面積と、前記対象店が存在する地域の人口密度に基づいて、前記対象店の商圏範囲を決定する装置であって、移動許容時間記憶手段１２、人口密度演算手段１３、移動許容時間決定手段１４、商圏範囲決定手段１５、移動型記憶手段１６、移動型決定手段１７、商業密度演算手段１８、および道路連結情報記憶手段１９を備えている。

人口密度演算手段１３は、前記対象店舗の位置情報が与えられると、人口を所定の単位区画ごとに記憶する人口密度ＤＢ５から、前記対象店の位置を中心に所定範囲に属する単位区画についての人口密度を演算する。移動許容時間記憶手段１２は、人口密度および売り場面積の組み合わせに対応する移動許容時間を記憶する。商業密度演算手段１８は、前記対象店舗の位置情報が与えられると、その区画内に存する商業密度を決定する決定情報を記憶する商業密度ＤＢ６から、対象店の位置を中心に所定範囲に属する単位区画についての商業密度を演算する。

移動型記憶手段１６は、人口密度および前記全売り場面積の組み合わせに対応する移動型を記憶しており、全売り場面積が大きいほど、かつ、人口密度が低いほど前記広範囲組み合わせが、全売り場面積が小さいほど、かつ、人口密度が高いほど前記狭範囲組み合わせが採用されるように対応づけられている。

移動型決定手段１７は、移動型記憶手段１６を参照して、前記対象店の前記全売り場面積および前記抽出された人口密度から、移動型として広範囲組み合わせか狭範囲組み合わせのいずれかを決定する。

移動許容時間決定手段１４は、前記対象店舗の売り場面積および位置情報が与えられると、移動許容時間記憶手段１２を参照して、決定された移動型についての、売り場面積および前記演算された単位区画における人口密度に対応する移動許容時間を決定する。

道路連結情報記憶手段１９は、個別道路について連結されるノードまでの距離および連結状態を示す道路連結情報を記憶する。商圏範囲決定手段１５は、前記算出された移動許容時間および前記道路連結情報を用いて、前記移動許容時間内に前記対象店まで移動できる範囲を商圏範囲として決定する。

決定手段３は、商圏決定装置１に評価店の位置および売り場面積を与えて、その評価店の商圏範囲を決定させるとともに、前記評価店の周辺の店舗について、前記決定された評価店の商圏範囲に基づいて、当該商圏範囲の住民が、買い物に行く可能性のある影響店を決定する。買い物出向比率決定手段７は、前記評価店と前記各影響店について、前記商圏範囲の住民が買い物へ出向する買い物出向比率を決定する。売り上げ予測手段８は、前記決定された前記評価店と前記各影響店の買い物出向比率に基づいて、前記評価店の売り上げを予測する。

なお、移動許容時間記憶手段１２に、人口密度および売り場面積に加えて、前記商業密度の組み合わせに対応する移動許容時間を記憶させておき、移動許容時間算出手段１４が、さらに、商業密度を参照して、当該地域における移動許容時間を算出することもできる。

２．ハードウェア構成
図１に示す売り上げ予測装置１のハードウェア構成について、図２を用いて説明する。同図は、売り上げ予測装置１を、ＣＰＵを用いて構成したハードウェア構成の一例である。

売り上げ予測装置１は、ＣＰＵ２３、メモリ２７、ハードディスク２６、モニタ３０、光学式ドライブ２５、入力デバイス２８、通信ボード３１、およびバスライン２９を備えている。ＣＰＵ２３は、ハードディスク２６に記憶された各プログラムにしたがいバスライン２９を介して、各部を制御する。

ハードディスク２６は、オペレーティングシステムプログラム２６ｏ（以下ＯＳと略す）、メインプログラム２６ｐを記憶するとともに、テーブル記憶部２６t、メッシュデータ記憶部２６ｍ、道路情報記憶部２６ｄを有する。本実施形態においては、オペレーティングシステムプログラム（ＯＳ）２６ｏとして、Windows７（登録商標または商標）を採用したが、これに限定されるものではない。メインプログラム２６ｐの処理は、後述する。

メッシュデータ記憶部２６ｍは、メッシュ毎の人口を記憶する人口密度ＤＢ５および小売業売り場面積を記憶する商業密度ＤＢ６を有する。本実施形態においては、人口については１メッシュを0.25Km² とし、小売業売り場面積については、１メッシュを1Km² としたがこれに限定されない。

道路情報記憶部２６ｄには、主要道路におけるノード間の距離およびこのノードに接続される各個別道路についての距離および連結状態を示す道路連結情報が記憶されている。

テーブル記憶部２６t には、各種のテーブルが記憶される。本実施形態においては、人口密度テーブル２６Ｊ、商業密度テーブル２６Ｕ、店舗施設テーブル２６Ｓ、地域性決定テーブル２６Ｋ、商圏時間決定テーブル２６Ｈ、を記憶している。各テーブルについて、簡単に説明する。

人口密度テーブル２６Ｊを図３Ａに示す。人口密度テーブル２６Ｊは、ある地点を中心とする地域がどのような人口密度の地域かを判断するためのテーブルである。人口密度テーブル２６Ｊは、図４に示すように、内側円内および外側円内から、内側円内を除いたドーナッツ内の人口密度、それぞれについて、図３Ａに示すように、大都心、中都心、都心、郊外、ローカルＡ、ローカルＢの６段階に決定される。例えば、ある地点について、内側円内の人口密度が、17000人／Km² であり、外側ドーナッツ内の人口密度が、16000人／Km² である場合、その地域の人口密度は、大都心型であり、タイプ「Ａａ」で表される。内側円および外側ドーナッツの大きさは、後述するように、広範囲組み合わせと狭範囲組み合わせの２種類がある。本実施形態においては、狭範囲組み合わせとして、内側円１Km、外側ドーナッツ２Kmの、１〜２Kmタイプを、また、広範囲組み合わせとして、内側円３Km、外側ドーナッツ６Kmの、３〜６Kmタイプを採用した。

商業密度テーブル２６Ｕを図３Ｂに示す。商業密度テーブル２６Ｕは、ある地点がどのような商業密度の地域かを判断するためのテーブルである。本実施形態においては、商業統計における小売業売り場面積を参照してテーブルを構成した。これについても、人口密度と同様に広範囲組み合わせと狭範囲組み合わせがあり、図４に示すように、内側円および外側ドーナッツにおける商業密度、それぞれについて、図３Ｂに示すように、大集積、中集積、普通集積Ａ、普通集積Ｂ、小集積Ａ、小集積Ｂの６段階に区分される。

店舗施設テーブル２６Ｓを図５に示す。店舗施設テーブル２６Ｓは、小売業の基本的な店舗規模から、店舗の規模を１１段階に分類しており、施設全体の全体面積と判断対象の小売業（例えば、食品、ドラッグストアなど・・）の評価面積の組み合わせによって決定される。理論上は、店舗施設タイプは66通りになる。

地域性決定テーブル２６Ｋを図６に示す。地域性決定テーブルは、1〜２Kmタイプと3〜6Kmタイプのどちらを採用するかを、また、1〜２Kmタイプについては、徒歩移動か車移動かを、半径1〜３ｋｍにおける人口密度の組み合わせと、店舗全体売り場面積の関係から決定する。

このように地域性は、小範囲移動型、小範囲徒歩移動型、大範囲移動型の３つに分けられる。分類概要は下記の通りである。小範囲徒歩移動型は、人口密度が人口密度閾値より低くて、かつ、全体面積が閾値未満である場合である。大範囲移動型は、施設タイプにおける全体面積が全体面積閾値以上である場合、および、全体面積／人口密度が、両者関係閾値よりも大きい場合が、このタイプに該当する。すなわち、同じ人口密度でも、全体面積が大きくなるにつれて、このタイプに属することとなる。小範囲移動型は、全体面積／人口密度が、両者関係閾値よりも小さい場合で、かつ、人口密度が人口密度閾値より低い場合が、このタイプに該当する。これにより、移動タイプが小範囲か大範囲か、小範囲については移動が車か、徒歩かが決定される。

なお、図６において、「１（Ｂ）」が小範囲であり、かつ徒歩または自転車での移動、「１」が小範囲であり、かつ、自動車での移動、「３」が大範囲であり、かつ、自動車での移動、であることを示している。

商圏時間決定テーブル２６Ｈを図７に示す。商圏時間決定テーブル２６Ｈは、人口密度および商業密度から決定される地域性と、店舗施設テーブルで決定される店舗施設タイプの組み合わせで決定される。商圏時間は、人口密度が高いほど、店舗施設が小さいほど、短く、逆に人口密度が低くなると、商圏時間は長く、店舗施設が大きくなると、商圏時間は長くなるように定められている。

なお、上記各プログラムは、光学式ドライブ２５を介して、プログラムが記憶されたＣＤ−ＲＯＭ２５ａから読み出されてハードディスク２６にインストールされたものである。なお、ＣＤ−ＲＯＭ以外に、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＩＣカード等のプログラムをコンピュータ可読の記録媒体から、ハードディスクにインストールさせるようにしてもよい。さらに、通信回線を用いてダウンロードするようにしてもよい。

本実施形態においては、プログラムをＣＤ−ＲＯＭからハードディスク２６にインストールさせることにより、ＣＤ−ＲＯＭに記憶させたプログラムを間接的にコンピュータに実行させるようにしている。しかし、これに限定されることなく、ＣＤ−ＲＯＭに記憶させたプログラムを光学式ドライブ２５から直接的に実行するようにしてもよい。なお、コンピュータによって、実行可能なプログラムとしては、そのままインストールするだけで直接実行可能なものはもちろん、一旦他の形態等に変換が必要なもの（例えば、データ圧縮されているものを、解凍する等）、さらには、他のモジュール部分と組合して実行可能なものも含む。

３．フローチャート
図２に示すメインプログラム２６Pによる処理について図８を用いて説明する。以下では、自店として、全体面積「1000」m² 、評価面積「950」m² 駐車台数「70」台、営業時間「午前9時から午後9時までの12時間」、業態「スーパーマーケット（ＳＭ）」の店舗である場合について説明する。

ＣＰＵ２３は、自店の商圏を決定する(ステップＳ１０１)。ステップＳ１０１の処理について、図９を用いて説明する。ＣＰＵ２３は、地域性に関するデータ集計を行う(ステップＳ２００）。

本実施形態においては、既に説明したように、地域性に関するデータとして、自店中心とする所定範囲内の人口密度および商業密度をメッシュデータ記憶部２６ｍから読み出して、さらに、店舗施設テーブル２６Ｓから、店舗施設の全体面積および評価面積を取得する。

ステップＳ２００では、人口密度および商業密度として、既に説明した広範囲組み合わせと狭範囲組み合わせの双方を求める。例えば、自店を中心として半径１Km以内の人口が52181人、半径１Km〜２Kmのドーナッツ状の地域における人口が116763人、半径３Km以内の人口が5378178人、半径３Km〜６Kmのドーナッツ状の地域における人口が962429人であれば、人口密度は、それぞれ、16621人／Km² 、12397人／Km² 、11225人／Km² 、11354人／Km² となる。

同様にして、商業密度テーブルについても、演算する。ここでは、自店を中心として半径１Km以内の売り場面積の総計が45719m² 、半径１Km〜２Kmのドーナッツ状の地域の売り場面積の総計が94727m²、半径３Km以内の売り場面積の総計が283142m²、半径３Km〜６Kmのドーナッツ状の地域の売り場面積の総計が1105937m²あれば、商業密度は、それぞれ、14563m² ／Km² 、10057m²／Km² 、10021m²／Km² 、13047m²／Km² が得られたものとする。

ＣＰＵ２３は、さらに施設タイプについて全体面積、評価面積を取得し、得られた上記データを含めて、人口密度テーブル、商業密度テーブル、店舗施設テーブルを参照して、対応する区分を決定する。これにより、図１０に示す基礎データが取得される。

ＣＰＵ２３は、地域性を決定する(図９ステップＳ２０３）。これは、当該商圏へ来店する場合に、徒歩・自転車か、または自動車を利用するのか、さらに、どの範囲まで来店する可能性があるのか地域特性である。本実施形態においては、図６に示す地域性決定テーブル２６Ｋを参照して、人口密度および店舗の全体面積から決定するようにした。図１０に示す基礎データを参照すると、半径１Km以内 、半径３Km以内の人口密度はクラス「Ａ−Ｂ」であり、当該店舗の売り場総面積は、クラス「Ｊ」である。したがって、図６に示す地域性決定テーブルを参照すると、地域性はクラス「１（Ｂ）」となる。

ＣＰＵ２３は、人口密度タイプおよび商業密度タイプを決定する(図９ステップＳ２０５)。これは、ステップＳ２０３で得られた地域性に基づいて、1〜２Kmタイプか、3〜6Kmタイプかのいずれかが決定される。本実施形態においては、小範囲移動型（徒歩移動型も含む)であれば、1〜２Kmタイプを、大範囲移動型なら、3〜6Kmタイプを採用した。この場合、地域性はクラス「１（Ｂ）」であるので、ＣＰＵ２３は、人口密度タイプおよび商業密度タイプを1〜２Kmタイプとする。これにより、図１１に示すように、人口密度タイプ「Ａ−ｂ」、商業密度タイプ「Ｂ−ｂ」、店舗施設タイプ「Ｊ−ｊ」と決定される。

ＣＰＵ２３は、商圏時間決定テーブル２６Ｈを参照して、商圏時間を決定する(図９ステップＳ２０７)。この場合、地域性は、タイプ「Ａ−ｂ、Ｂ−ｂ」、店舗施設タイプはタイプ「Ｊ−ｊ」である。したがって、商圏時間は「５」分と決定される。

ＣＰＵ２３は、道路情報記憶部２６ｄに記憶された道路情報（道路ネットワークデータ）を用いて、時間線を決定する(図９ステップＳ２０９)。時間線とは、上記自店を中心として、移動時間「５」分で移動できる範囲の境界線いう。この場合、移動手段は徒歩・自転車であるので、かかる徒歩・自転車の平均移動分速vtに上記「５」を乗算した値で距離が得られる。ここでは、徒歩・自転車の平均移動分速vtを200m/分としたので、道路上で1000mの地点までが時間線の境界となる。ここでは、図１２に示すような時間線Pｔが得られたものとする。

ＣＰＵ２３は、他店の商圏決定をおこなう(図８ステップＳ１０３)。かかる商圏決定処理は、ステップＳ１０１と同様であるので説明は省略する。ここでは、
以下のように、一部の店舗についてだけ、演算を行った。

本実施形態においては、最大の商圏は２７分である。図８ステップＳ１０１で求めた自店の商圏時間は５分である。したがって、この合計３２分の範囲にある店について、ステップＳ１０３にて、商圏時間を求めることにより、影響のある店舗だけについて、商圏時間の演算処理ができる。

これにより、影響の可能性のある他店についての商圏範囲である時間線が得られる。なお、周辺に存在する全ての店舗について演算してもよい。

ＣＰＵ２３は、影響店の決定処理を行う（図８ステップＳ１０５)。本実施形態においては、影響店の判別は、ステップＳ１０３，ステップＳ１０５で決定された商圏範囲が一部でも重複する店舗は、影響店とした。

以下では、図１３に示すように、自店以外に、影響店として、No２〜２１の計２０店舗が抽出されたものとする。

なお、自店と同様の商品を扱っているか業態か否かは、業態毎にどの業態が同等の商品を扱っているかを対応テーブルに記憶しておけばよい。この場合、自店は業態「スーパーマーケット」であるので、業態「食料品」、「ドラッグストア」、「ホームセンター」「衣料品」が該当したものとする。

ＣＰＵ２３は、これらの、各影響店の評価値を算出する(図８ステップＳ１０７)。本実施形態においては、ハフ理論に基づき、規模、営業力によるの調整パラメータを追加することにより、各店舗の評価値を演算するようにした。このような、調整パラメータを追加したのは、大型のショッピングセンターや、各種の施設がある場合には、ブランドや商品力があるというような場合には、その分、顧客吸引力が大きくなる。したがって、その分評価を高く調整すべきだからである。

従来、ハフ（Huff)モデルが知られている。ハフモデルは「ある地域に住む消費者が，ある商業集積での購入確率は，商業集積の売り場面積の規模に比例し，そこに到達する距離に反比例する」という傾向に着目している。かかるハフモデルに基づき、ある店に顧客が訪れる可能性をモデル化したＭＣＩ（積乗型競合相互作用）モデルが知られている。

本実施形態においては、このＭＣＩモデルにさらに、規模、営業力による調整パラメータを追加するようにした。下記に採用した式（１）を示す。

評価値＝（評価面積／道程距離）＊駐車台数＊営業時間＊アメニティＡ＊アメニティＢ ・・・（式１）
かかる評価の演算において影響度の大きい項目として、従来は、売り場面積、駐車台数、営業時間を項目として扱っていたが、これらはそれほど大きな要因でないことが分かった。発明者は、種々の検討を行った結果、消費者からみて商業規模がどれ位かが影響しているのではないかと考えた。かかる実績データから商業規模により売り上げがどれ位変化するかを競合店舗とのバランスを見てパラメータとして加えることにより、ハフ理論計算の矛盾を解消し現実的な店舗の商圏範囲が決定できる。本実施形態においては、これを項目「アメニティＡ 」としてパラメータの１つとした。パラメータ「アメニティＡ 」を、図１４Ａに示す。全体面積に応じて、１．０〜９．６までの調整値とした。

また、消費者から観た店舗の魅力度は、ブランド力・サービス力・商品力などある。かかる営業力の評価は、単位面積あたりの売り上げとして現れる。したがって、単位面積あたりの売り上げを店舗間で比較して点数化することで、営業力を踏まえた各店舗ポテンシャルを設定でき、これにより正確な吸引計算が可能となる。本実施形態においては、これを項目「アメニティＢ 」としてパラメータの１つとした。パラメータ「アメニティＢ 」を、図１４Ｂに示す。単位面積あたりの売り上げに応じて、１．０〜９．６までの調整値とした。

なお、本実施形態においては、パラメータ「道程距離」は前記商圏内を、丁目単位で分割し、分割した領域の中央からの道路をたどって、店舗までの距離を採用した。かかる分割単位は、上記丁目単位に限定されず任意である。例えば、前記地図データにおけるメッシュ単位でおこなってもよい。

各店について、得られた評価を図１５に示す。

ＣＰＵ２３は、商圏内潜在需要を演算する（図８ステップＳ１０９）。

これは、商圏内を複数の店舗について、商圏が重複する領域に分割する。そして、各領域について、重複する評価の総計に対する自店の割合を求めればよい。

例えば、図１６に示すように、自店Aの商圏２０１に対して、競合店B,Cの2商圏２０２，２０３が一部重複している場合、領域２１０の住民の買い物出向比率は、A店の評価／（A店およびB店の評価の総計）で決定される。また、競合店A,B,Cの３商圏２０１，２０２，２０３が一部重複している領域２１３の住民の買い物出向比率は、A店の評価／（A店、B店およびC店の評価の総計）で決定される。これらの重複する領域について、A店の商圏２０１内の領域の全て（領域２１０，２１３、２１１）を求める。また、A店の商圏２０１内の領域のうち、領域２１２は他の店と重複していないので、領域２１２の住民の買い物出向比率は１００％となる。

また、前記商圏内の特定領域における潜在需要は、以下のようにして求められる。商圏内の特定領域における人口、および世帯数から特定領域商圏人口世帯割合（人／世帯）を求める。別途、平均世帯支出額を記憶しておき、これとの比で、その特定領域商圏における１世帯あたりの商圏消費支出を求める。この特定領域商圏消費支出に世帯数を乗算することにより、特定領域商圏内潜在需要が求められる。例えば、領域２１０における特定領域商圏人口が34416人、特定領域商圏世帯数が15509世帯、平均世帯支出額が「2.84人／世帯で80万円」である場合、特定領域商圏人口世帯割合（人／世帯）は、34416人／15509世帯＝2.22人／世帯である。また、特定領域の１世帯あたりの商圏消費支出は2.22/2.84*80万円=625,282円である。この場合、この特定領域における商圏内潜在需要は、625,282円*15509世帯から、9,697,498千円となる。

9,697,498千円に、領域２１０の住民の買い物出向比率は、A店の評価／（A店およびB店の評価の総計）を乗算することにより、領域２１０の売り上げ予測額が決定される。これを、領域２１１，２１２、２１３についても同様に求める。これらを総計することにより、A店の売り上げ予測額が決定される。

本実施形態においては、平均世帯支出額として地域別、業種別（スーパーマーケット）を採用したが、これに限定されない。

４．他の実施形態
本実施形態においては、人口密度と店舗施設で商圏時間を決定するようにしたが、商業密度と店舗施設で商圏時間を決定するようにしてもよい。さらに、人口密度、商業密度および店舗施設で商圏時間を決定してもよい。

また、本実施形態においては売り上げ予測装置として構成した場合にいて説明したが、その一部の商圏範囲決定装置として把握することもできる。また、各店舗についての、評価決定において、評価値を調整する装置として把握することもできる。

また、本装置では上記評価店の売り上げを予測できるので、現実と売り上げとの相違を求めて、それから、店舗毎に売り上げ達成度などを演算するなど、各種の経営判断の資料を得ることができる。

上記実施形態では、1台の装置として適用した場合について説明したが、複数のコンピュータをネットワーク接続して、これを実現してもよい。その場合、図２の装置をサーバとして、これに端末からアクセスして端末には、演算結果のみ与えるようにしてもよい。

上記実施形態においては、図１に示す機能を実現するために、ＣＰＵを用い、ソフトウェアによってこれを実現している。しかし、その一部若しくはすべてを、ロジック回路等のハードウェアによって実現してもよい。

なお、上記プログラムの一部の処理をオペレーティングシステム（ＯＳ）にさせるようにしてもよい。

７）本発明にかかる処理プログラムにおいては、対象店の売り場面積と、前記対象店が存在する地域の商業密度に基づいて、前記対象店の商圏範囲を決定するための移動許容時間を決定する処理プログラムであって、コンピュータを、以下の手段として機能させるためのプログラムである。前記対象店舗の位置情報が与えられると、その区画内に存する商業密度を決定する決定情報を記憶する商業密度データベースから、対象店の位置を中心に所定範囲に属する単位区画についての商業密度を演算する商業密度演算手段、前記対象店舗の売り場面積および位置情報が与えられると、商業密度および売り場面積の組み合わせに対応する移動許容時間を記憶する移動許容時間記憶手段を参照して、この売り場面積および前記演算された単位区画における商業密度に対応する移動許容時間を決定する移動許容時間決定手段。
したがって、前記対象店について、商業密度と店舗の売り場面積に応じた移動許容時間を得ることができる。

９）本発明にかかる処理プログラムは、コンピュータを、さらに、以下の手段として機能させることを特徴とするプログラムである。店舗の位置、および対象売り場面積を複数記憶しており、前記いずれかの商圏決定装置に、評価店の位置および売り場面積を与えて、この評価店の商圏範囲を決定させるとともに、前記店舗データ記憶手段の店舗の位置および対象売場面積を参照して、前記決定された評価店の商圏範囲に基づいて、当該商圏範囲の住民が、買い物に行く可能性のある影響店を決定する決定手段、前記評価店と前記各影響店について、前記商圏範囲の住民が買い物へ出向する買い物出向比率を決定する買い物出向比率決定手段。したがって、正確な買い物出向比率を得ることができる。

Claims (14)

1. 対象店の売り場面積と、前記対象店が存在する地域の人口密度に基づいて、前記対象店の商圏範囲を決定するための移動許容時間を決定する処理プログラムであって、コンピュータを、以下の手段として機能させるためのプログラム、
   前記対象店舗の位置情報が与えられると、人口を所定の単位区画ごとに記憶する人口密度データベースから、前記対象店の位置を中心に所定範囲に属する単位区画についての人口密度を演算する人口密度演算手段、
   前記対象店舗の売り場面積および位置情報が与えられると、人口密度および売り場面積の組み合わせに対応する移動許容時間を記憶する移動許容時間記憶手段を参照して、この売り場面積および前記演算された単位区画における人口密度に対応する移動許容時間を決定する移動許容時間決定手段。
2. 請求項１の処理プログラムにおいて、
   当該処理プログラムは、コンピュータを、さらに、以下の手段として機能させることを特徴とするプログラム、
   前記算出された移動許容時間から、個別道路について連結されるノードまでの距離および連結状態を示す道路連結情報を参照して、前記移動許容時間内に前記対象店まで移動できる範囲を前記対象店の商圏範囲として決定する商圏範囲決定手段。
3. 請求項２の処理プログラムにおいて、
   前記移動許容時間記憶手段における、前記人口密度および前記売り場面積と、移動許容時間との関係は、前記人口密度が高いほど前記移動許容時間が小さく、前記売り場面積が大きいほど移動許容時間が大きいこと、
   を特徴とする処理プログラム。
4. 請求項２または請求項３の処理プログラムにおいて、
   前記対象店の位置を中心に所定範囲に属する地域は、中央部分の所定範囲およびその周辺のドーナッツ状の範囲であること、
   を特徴とする処理プログラム。
5. 請求項４の処理プログラムにおいて、
   前記対象店を中心とする所定範囲およびその周辺のドーナッツ状範囲の組み合わせとして、広範囲組み合わせと狭範囲組み合わせの少なくとも2つを有しており、
   前記店舗の売り場面積は、さらに前記対象店が入居する施設の全売り場面積を含み、
   当該処理プログラムは、コンピュータを、さらに、人口密度および前記全売り場面積の組み合わせに対応する移動型を記憶する移動型記憶手段であって、全売り場面積が大きいほど、かつ、人口密度が低いほど前記広範囲組み合わせが、全売り場面積が小さいほど、かつ、人口密度が高いほど前記狭範囲組み合わせが採用されるように対応づけられた移動型記憶手段を参照して、前記対象店の前記全売り場面積および前記抽出された人口密度から、移動型として広範囲組み合わせか狭範囲組み合わせのいずれかを決定する移動型決定手段として機能させることを特徴とするプログラムであり、
   前記移動許容時間決定手段は、決定された移動型を参照して前記移動許容時間を決定すること、
   を特徴とする処理プログラム。
6. 請求項２〜請求項５のいずれかの処理プログラムにおいて、
   前記移動許容時間記憶手段における移動許容時間は、人口密度および売り場面積に加えて、所定単位区画毎に、その区画内に存する商業密度の組み合わせに対応する移動許容時間を記憶しており、
   前記移動許容時間算出手段は、人口密度、商業密度および売り場面積を参照して、当該地域における移動許容時間を算出すること、
   を特徴とする処理プログラム。
7. 対象店の売り場面積と、前記対象店が存在する地域の商業密度に基づいて、前記対象店の商圏範囲を決定するための移動許容時間を決定するしょりプログラムであって、コンピュータを、以下の手段として機能させるためのプログラム、
   前記対象店舗の位置情報が与えられると、その区画内に存する商業密度を決定する決定情報を記憶する商業密度データベースから、対象店の位置を中心に所定範囲に属する単位区画についての商業密度を演算する商業密度演算手段、
   前記対象店舗の売り場面積および位置情報が与えられると、商業密度および売り場面積の組み合わせに対応する移動許容時間を記憶する移動許容時間記憶手段を参照して、この売り場面積および前記演算された単位区画における人口密度に対応する移動許容時間を決定する移動許容時間決定手段。
8. 請求項７の処理プログラムにおいて、
   当該処理プログラムは、コンピュータを、さらに、以下の手段として機能させることを特徴とするプログラム、
   前記算出された移動許容時間から、個別道路について連結されるノードまでの距離および連結状態を示す道路連結情報を参照して、前記移動許容時間内に前記対象店まで移動できる範囲を前記対象店の商圏範囲として決定する商圏範囲決定手段。
9. 請求項２〜６、８のいずれかの処理プログラムにおいて、
   当該処理プログラムは、コンピュータを、さらに、以下の手段として機能させることを特徴とするプログラム、
   店舗の位置、および対象売り場面積を複数記憶しており、前記いずれかの商圏決定装置に、評価店の位置および売り場面積を与えて、この評価店の商圏範囲を決定させるとともに、前記店舗データ記憶手段の店舗の位および対象売場面積を参照にして、前記決定された評価店の商圏範囲に基づいて、当該商圏範囲の住民が、買い物に行く可能性のある影響店を決定する決定手段、
   前記評価店と前記各影響店について、前記商圏範囲の住民が買い物へ出向する買い物出向比率を決定する買い物出向比率決定手段。
10. 請求項９の処理プログラムにおいて、
    前記買い物出向比率決定手段は、当該店舗の建物全体の延べ売場面積をパラメータとして追加して前記買い物出向比率を決定すること、
    を特徴とする処理プログラム。
11. 請求項９または請求項１０の処理プログラムにおいて、
    前記買い物出向比率決定手段は、単位面積あたりの売上額をパラメータとして追加して前記買い物出向比率を決定すること、
    を特徴とする処理プログラム。
12. 請求項７〜９のいずれかの処理プログラムにおいて、
    当該処理プログラムは、コンピュータを、さらに、以下の手段として機能させることを特徴とするプログラム、
    前記決定された前記評価店と前記各影響店の買い物出向比率に基づいて、前記評価店の売り上げを予測する売り上げ予測手段。
13. 対象店の売り場面積と、前記対象店が存在する地域の人口密度に基づいて、前記対象店の商圏範囲を決定する移動許容時間決定装置であって、
    前記対象店舗の位置情報が与えられると、人口を所定の単位区画ごとに記憶する人口密度データベースから、前記対象店の位置を中心に所定範囲に属する単位区画についての人口密度を演算する人口密度演算手段、
    人口密度および売り場面積の組み合わせに対応する移動許容時間を記憶する移動許容時間記憶手段、
    前記対象店舗の売り場面積および位置情報が与えられると、前記移動許容時間記憶手段を参照して、この売り場面積および前記演算された単位区画における人口密度に対応する移動許容時間を決定する移動許容時間決定手段、
    を備えたことを特徴とする移動許容時間決定装置。
14. 請求項１３の移動許容時間決定装置、
    個別道路について連結されるノードまでの距離および連結状態を示す道路連結情報を記憶する道路連結情報記憶手段、
    前記算出された移動許容時間から前記道路連結情報を参照して、前記移動許容時間内に前記対象店まで移動できる範囲を前記対象店の商圏範囲として決定する商圏範囲決定手段、
    を備えたことを特徴とする商圏決定装置。

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