GIS を用いたコンビニチェーンの利便性の検証

GIS を用いたコンビニチェーンの利便性の検証
東京都港区を事例にして
Accessing Convenience Stores through GIS:
A Case Study of Minato Ward, Tokyo
佐
藤
浩
志
Hiroshi SATO
要旨
地理情報システム（GIS）は、デジタル化された地図情報と統計データ等を重ね合わせることが
可能であり、高度な空間分析を行うことができる。空間分析手法としてバッファ分析、面積按分法
や空間統計学の最近隣測度などが挙げられる。これらの空間分析手法を用いることで統計データか
らは見出せなかったものが空間的に見出すことができる。
そこで本報告ではコンビニエンスストアの店舗に注目し、東京都港区における
年、
年の
時点間における店舗立地からコンビニチェーンの利便性について空間分析を行った結果を報告す
る。
Abstract
A geographic information system (GIS) can be used to perform complex spatial analyses
with digitized map information and statistical data stored in the system. Buffer analysis,
the area apportionment method, and the nearest-neighbor distance method are examples of
spatial statistical data analysis. These analysis techniques can reveal results that may be
difficult to obtain through statistical data analysis. This study reports spatial analysis results focusing on the accessibility of convenience store locations in Minato Ward, Tokyo, as
of 2005 and 2015.
［キーワード］
地理情報システム，エリアマーケティング，空間分析，コンビニエンスストア
Keywords : geographic information system, area marketing, spatial statistics,
convenience store
―
―
西武文理大学サービス経営学部研究紀要第号（
年
月）
こで本報告では、誰もが気軽に利用することが
できる CVS の店舗の立地の点から、顧客に対
．はじめに
しての利便性について GIS を用いて空間的に
年に日本初のコンビニエンスストア（以
分析を行っていく。
後、CVS）のセブン‐イレブンが誕生し、名前
の通り AM
時から PM 時まで営業したこと
．対象地域および使用データについて
で便利なお店の代表となった。そして、セブン
年か
分析に用いた CVS のデータは i タウンペー
ら時間営業する店舗を出店した。今では時
ジから収集し、座標変換サイトを用いて GIS
間営業は当たり前になっているが当時は画期的
で利用できる形式にした。コンビニのデータは
‐イレブンは第一号店を出した翌年の
年
な営業スタイルであったことは言うまでもない。
さらなる利便性を高めるために商品購入以外の
年
月の
期間のデータを分
析用データとする。本報告の分析でコンビニ
年時点の CVS、コンビニ
は
サービスを提供することで各チェーンの独自性
を出してきた。たとえば店舗の立地はまさにチ
月と
は
年時点の CVS とする。
ェーンごとの独自性が見られ、それが各チェー
境界データは政府統計の総合窓口（e‐stat）
の
ンの経営戦略に直結することもある。このよう
統計 GIS よりダウンロードしたデータを用い、
に各チェーンの企業努力の甲斐あってか
年
鉄道および乗降客数のデータについては国土数
には CVS の店舗は，店舗を超え、売り上
値情報ダウンロードサービスよりダウンロード
げは約兆円と巨大な業態となった。業界内に
したものを利用する。
おいてはファミリーマートが
年
月にエー
エム・ピーエムと統合合併し、さらに
．GIS を用いた空間分析
年
月にサークル K サンクスとの経営統合の協議
に入ることを発表したことで業界の再編成が進
本報告では利用者の利便性という観点から
んでいくことになろう。統合が行なわれた際に
ArcGIS を用いて CVS 店舗の立地について検
は、店舗の立地というのが検討課題のひとつと
証していく。
して挙げられる。たとえば交差点の対角に別々
最初に、CVS 店舗の配置からどれぐらいの
のチェーンの店舗だったものが統合されたこと
利用者がいるかを推測するためにバッファおよ
で同一のチェーンの店舗なる。こうした場合、
び面積按分法を用いて人口カバー率（文献
この店舗をどうするかを検討しなければならな
［］
）を
い。
年）について算出する。人口のデータについて
つのうちの
つは廃業し
つの店舗だけ
年（平成年）
、
年（平成
残す場合、あるいはそのまま残してドミナント
は
年の CVS のデータについては
年に
戦略を取る場合などがある。文献［］
では
実施された国勢調査を夜間人口とし、
年に
年、
実施された事業所・企業統計調査を昼間人口と
年の
時点間における店舗立地に着目
年の CVS のデータについては人口
し、継続店舗、新規店舗、チェーン変更店舗、
した。
廃業店舗の
つに分け詳細に分析が行われ、各
に関する直近のデータがないため
年に実施
チェーンによって異なっているということを示
された国勢調査を夜間人口とし、
年に実施
している。しかし、文献［］では店舗の立地
された経済センサスの基礎調査を昼間人口とし
の特性について議論されているが、実際に利用
た。各データにおける人口の時系列の変化を表
する顧客についての分析は行われていない。そ
に示す。時系列の変化をみるために本報告で
―
―
GIS を用いたコンビニチェーンの利便性の検証
回前の調査の結果
を鑑みると CVS の供給過多にあるのではない
も示しておく。また近年、CVS を利用する年
かと思われる。各チェーンで出店戦略が異なっ
齢層が大きく変化をしたことを受けて、夜間人
ているのでこのような結果になることは致し方
口の時系列変化の表中には、歳以上の人口変
ないが、作成されたバッファについてどのくら
化も示した。
い重複が見られるのかを調べてみる。そのため
対象としている期間よりも
これらの表より対象としている港区の夜間お
にバッファを作成する時の設定を変えて重複部
よび昼間人口とも増加しており、夜間人口に比
分の面積を算出する。人口カバー率を算出する
べて昼間人口が
にあたり ArcGIS でバッファを作成する際に通
倍近く多いことから業務地区
としての位置づけが高いことがわかる。
常はディゾルブタイプ（オプション）
のところ
これらの表から、各チェーンとも昼間人口に
を「ALL」として重複している部分を統合し
ウェイトを置いた戦略を取っていると推測され
たかたちで作成されるが、ここを「NONE」
るので人口カバー率の点から検証を行ってみる。
とすることで重複している部分について統合の
人口カバー率を算出するにあたりバッファの
処理はされずに個別のバッファとして作成され
半径距離は m（徒歩
m（徒歩
歩
m（徒歩
分）
、
、に、
年を表
年の CVS の店舗数は
の店舗数は
分）
、
る（図
分）
、 m（徒
年の CVS の人口カバー
分）とする。
率を表
m（徒歩
分）
、
、に示す。
店舗、
年は表
年（夜間、昼間）
、
昼間）ともに徒歩
年の CVS
年（夜間、
分圏内で港区の人口のほぼ
全人口をカバーしていることになる。つまり、
分から
分にバッファ距離を広げ
たときの人口カバー率が
年（夜間、昼間）
、
年（夜間、昼間）ともに約
る。特に昼間人口に関しては
に、
に示す。バッファ距離 m では
それほどの重複面積が見られなかったが、 m
ほぼ同じ、
倍、
m では
年で港区の面積の約
年では約．倍となっている。この
ことから本報告の対象エリアについては各
CVS 店舗が密接して立地しているため供給過
多の傾向にあると推測される。
分も歩けばコンビニを利用することができる。
また、徒歩
年は表
では港区の面積（．平方キロメートル）と
店舗であった。人口カバー率の
結果より
）
。重複面積の結果を
さらに人口カバー率について各チェーン別に
検証してみる。本報告ではセブン‐イレブン
（SE）
、ローソン（LS）
、ファミリーマート（FM）
、
倍になってい
サークル K サンクス（KS）
、エーエム・ピー
年で約％、
エム（AP）
、その他（OT）に分けて分析を行
年では％近いカバー率を示している。夜
う。結果の表については（
）内の略で示す。
間人口で同じぐらいのカバー率を出すにはバッ
年ではエーエム・ピーエムが存在してお
m まで広げないといけない。
り、夜間人口では他のチェーンと比べてそれほ
また夜間人口における歳以上についても同様
ど高い人口カバー率でなかったが、昼間人口で
の結果が得られている。これらの結果から昼間
は高い人口カバー率を示している。エーエム・
人口に対しての利便性は高いことになり、本報
ピーエムは業界内では売上等であまり高い方で
告の対象エリアについては、歳以上の人口を
はなかったため、店舗の出店については他とは
含む夜間人口よりも、昼間人口にウェイトを置
異なる戦略を取っていたと推測される。
いた戦略を取っていると推測される。
ではエーエム・ピーエムとの統合したファミリ
ファの距離を
しかし、CVS の店舗数は
年と比べて
年
ーマートは他のチェーンに比べて高い人口カバ
年では．倍に増加しているが、人口カバー率
ー率を示してはいるが、
ではそれ程の効果は見出せていない。この結果
は見られない。このことは文献［］で示して
―
―
年のときほど、差
西武文理大学サービス経営学部研究紀要第号（
年
月）
いるようにチェーンを統合した際に店舗の見直
いてバッファ分析（文献［］
）を用いて検証
しをしたことが理由として挙げられる。
してみる。
年
ではエーエム・ピーエムを除いた各チェーンで
年の CVS の駅周辺の店舗数を表に、
人口カバー率はそれほど大きな差が見られなか
年を表に示す。ローソンは他のチェーン
ったが、
年ではセブン‐イレブン、ローソ
に比べて駅に近いところには店舗を出店してい
社とサークル
ない。このことからローソンは駅の利用者より
K サンクス、その他で人口カバー率に開きが
も、近隣の住人あるいは近隣の従業者にウェイ
見られ、その傾向は夜間人口の方で顕著に見ら
トを置いた戦略を取っていると推測される。セ
れる。本報告の対象エリアが業務地区としての
ブン‐イレブンもその傾向は見られる。この両
位置づけが高いことから、どのチェーンも昼間
チェーンは文献［］で示しているようにロー
人口にウェイトを置いて戦略を行っているが、
ドサイド店にウェイトを置いた戦略を取ってい
それに加えてセブン‐イレブン、ローソン、フ
ることからも推測できる。それに対してファミ
ァミリーマートの大手
社は夜間人口について
リーマートとその他は、駅の利用者にもウェイ
もしっかりカバーするように店舗を出店しいる
トを置いた戦略を取っていると推測される。特
ことがわかる。
に
ン、ファミリーマートの大手
次に、
年、
年のデータについて最近
年のその他では駅から
が高いが、
分圏内での割合
分圏以上では他のチェーンに比べ
隣測度（文献［］
）を算出し、その結果より
て低くなることから駅の利用者を重視している
店舗分布パターンの比較を行う。
ことがわかる。
年の CVS の最近隣測度を表に、
年を表に示す。
．まとめ
年ではセブン‐イレブン、
サークル K サンクス、エーエム・ピーエムが
本報告では、CVS チェーンの利便性につい
分散化、ローソン、ファミリーマート、その他
ではクラスタ化していることがわかる。ファミ
て東京都港区における
リーマートとエーエム・ピーエムの統合したも
間における CVS の店舗の立地から空間的に分
年、
年の
時点
のではクラスタ化している。これはファミリー
析を行った。その結果、以下の知見が得られた。
マートの配置に影響していると思われる。
!港区は夜間および昼間人口とも増加しており、
年ではセブン‐イレブン、サークル K サンクス
さらに夜間人口に比べて昼間人口が
に加えてその他も分散化しているのに対して、
多いことから業務地区としての位置づけが高
ローソン、ファミリーマートはクラスタ化して
く、各チェーンとも昼間人口にウェイトを置
いた戦略を取っている。
いることがわかる。その他が分散化したのは文
献［］で示しているようにこの年間で店舗
倍近く
!人口カバー率を算出したところ、徒歩
分圏
を廃業や、チェーンを変更したことが影響して
内で港区の人口のほぼ全人口をカバーしてい
いると思われる。観測された平均距離（NN 観
る。つまり、
測値）
では
年では
．m、
年では
m となっていることから先に示した人口カバ
ー率の分析でバッファの距離が m から
分も歩けばコンビニを利用す
ることができる。
．
!バッファの重複部分の面積を算出したところ
m
m では港区の面積とほぼ同じ、
mで
に広げた時に人口カバー率が高くなっているこ
は
との理由として推測される。
約．倍となっていることから CVS 店舗は供
最後に、チェーン別の駅周辺の店舗配置につ
―
年で港区の面積の約
倍、
給過多の傾向にあると推測される。
―
年では
GIS を用いたコンビニチェーンの利便性の検証
!各チェーン別の人口カバー率をしてみたとこ
ろエーエム・ピーエム（
年）は店舗の出
店については他とは異なる戦略を取っていた
と推測できる。
!セブン‐イレブン、ローソン、ファミリーマ
ートの大手
社は昼間人口だけでなく夜間人
口についてもカバーする店舗を出店している。
!最近隣測度から
年ではセブン‐イレブン、
サークル K サンクス、エーエム・ピーエム
が分散化、ローソン、ファミリーマート、そ
の他ではクラスタ化している。それに対して
年ではセブン‐イレブン、サークル K サ
ンクスに加えてその他も分散化しているのに
対して、ローソン、ファミリーマートはクラ
参考文献
『am/pm 買収、ブランドは一本化で合意』
，日本
経済新聞，
（
年月日）
）
『
「am/pm」最後の看板消えるファミマに転換
で』
，日本経済新聞，
（
年月日）
）
サークル K サンクス社長「統合で質、量とも
位に」
』
，日本経済新聞，
（
年月日）
）
コンビニサービス（第回）
「http : //www.myvoice.
co.jp/biz/surveys/15308/」
，インターネット調査，
マイボイスコム株式会社（
）
）
『コンビニ、高齢者に照準ローソンがケアマネ
常駐店を開設／ファミマはドラッグ店一体型』
，
日本経済新聞 Web 版，
（
年月日）
）
コンビニエンスストア統計データ「http : //www.
jfa-fc.or.jp/particle/320.html」日本フランチャイ
ズチェーン協会
）
）
スタ化している。
!チェーン別の駅周辺の店舗配置についてバッ
ファ分析を行ったところローソンおよびセブ
ン‐イレブンは駅の利用者よりも、近隣の住
人あるいは近隣の従業者にウェイトを置いた
戦略を取っている。ファミリーマートとその
他は駅の利用者にもウェイトを置いた戦略を
取っている。
川辺信雄，
『セブン‐イレブンの経営史―日本型情
報企業への挑戦』
，有斐閣，
（
）
）
木下安司，
『コンビニエンスストアの知識』
，日本
経済新聞社，
（
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田中幸一・高丘季昭，
『コンビニエンス・ストア
―スーパーに挑む新しい小売り―』
，日本経済新
聞社（
）
）
佐藤浩志，
「地理情報システムを用いた商業分析
の一考察 ―コーヒーショップの出店比較分析
―」
，西武文理大学紀要第号，pp． ‐ （
）
）
佐藤浩志，
「GIS を用いたコンビニチェーンの店
舗立地の変化について―東京都港区を事例にして
―」
，西武文理大学紀要第号，pp ‐ （
）
―
―
西武文理大学サービス経営学部研究紀要第号（
表
月）
：夜間人口の時系列変化
年
総人口
歳以上
表
年
表
年
，
，
，
，
，
，
：夜間人口カバー率（
総人口
（人）
歳以上
（人）
：昼間人口の時系列変化
年
従業者
年 CVS）
総人口
（％）
表
年
年
年
，
，
，，
：昼間人口カバー率（
歳以上
（％）
従業者
（人）
年 CVS）
従業者
（％）
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表
：夜間人口カバー率（
総人口
（人）
歳以上
（人）
年 CVS）
総人口
（％）
表
：昼間人口カバー率（
歳以上
（％）
従業者
（人）
年 CVS）
従業者
（％）
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表
：
m
年コンビニ重複面積
m
m
m
m
ディゾルブあり
．
．
．
．
．
ディゾルブなし
．
．
．
．
．
重複面積
．
．
．
．
．
単位：平方キロメートル
表
ディゾルブあり
：
年コンビニ重複面積
m
m
m
m
m
．
．
．
．
．
ディゾルブなし
．
．
．
．
．
重複面積
．
．
．
．
．
単位：平方キロメートル
―
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GIS を用いたコンビニチェーンの利便性の検証
表
合計
：夜間人口カバー率（
年チェーン別）
m
m
m
全店舗
，
（．）
，
（．）
，
（．）
m
（
SE
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，
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，
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m
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（．）
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．）
上段：店舗数、下段（％）
表：夜間人口カバー率（
合計
年チェーン別）
m
m
m
全店舗
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SE
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（
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m
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，
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，
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（
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（
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．）
，
．）
，
上段：店舗数、下段（％）
―
m
，
（
．）
，
．）
（
．）
西武文理大学サービス経営学部研究紀要第号（
年
表：昼間人口カバー率（
合計
月）
年チェーン別）
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m
m
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上段：店舗数、下段（％）
表：昼間人口カバー率（
合計
年チェーン別）
m
m
m
m
m
全店舗
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（
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上段：店舗数、下段（％）
表：最近隣測度（
最近隣測度
P値
年）
表：最近隣測度（
NN 観測値
最近隣測度
P値
年）
NN 観測値
全店舗
．
．
．
全店舗
．
．
．
SE
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．
．
SE
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FM
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FM+PM
．
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GIS を用いたコンビニチェーンの利便性の検証
表：駅周辺の CVS 店舗数（
合計
全店舗
SE
LS
FM
KS
AP
FM+AP
OT
m
m
年）
m
m
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（
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上段：店舗数、下段（％）
表：駅周辺の CVS 店舗数（
合計
全店舗
SE
LS
FM
KS
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上段：店舗数、下段（％）
西武文理大学サービス経営学部研究紀要第号（
年
月）
図
：
年 CVS のバッファの図
図
：
年 CVS のバッファの図
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GIS を用いたコンビニチェーンの利便性の検証
ディゾルブあり
ディゾルブなし
図
図
：
：重複面積
年 CVS の重複面積
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