コンビニエンス ストアのマッピング
自社のコンビニエンス ストア チェーンでは低価格のアメニティ、焼きたてのピザ、ガソリン スタンドのサービスを提供しています。 新店舗の出店に最も適した場所を把握するため、まずは、同様の機能を果たしている既存のコンビニエンス ストアの所在地を把握したいと考えています。 競合ブランドの店舗も、自分の店舗と同一ブランドの他店舗も、調査の対象になります。 それらの店舗の商圏が新店舗と重なる場合、新店舗の成功の妨げになる可能性があります。
注意:
このワークフローでは現実世界のデータを使用し、既存のコンビニエンス ストア ブランドを参照しています。 このワークフローはチュートリアル専用であり、参照したブランドに関する今後の計画、内部情報、取引関係、事業提案を反映したものではありません。
プロジェクトの作成
最初に、ArcGIS Business Analyst Web App でプロジェクトを作成します。
- Business Analyst Web App に移動します。
- サイン インしていない場合は、[サイン イン] をクリックします。 ArcGIS の組織アカウントを使用してサイン インします。
注意:
組織アカウントがない場合は、ソフトウェア アクセスのオプションをご参照ください。
アカウントには、Business Analyst Web App を使用するライセンスが必要です。 組織の管理者であれば、自分自身にライセンスを割り当てることができます。 管理者以外の場合、管理者に連絡して許可を取る必要があります。
- 必要に応じて、[新機能] ウィンドウを閉じます。
注意:
Business Analyst Web App を初めて使用する場合は、プロフィール画像を追加するよう求める [ようこそ] ウィンドウが表示される場合があります。 その場合は、[このステップをスキップ] をクリックして、[プロジェクトの作成] をクリックします。
- 必要に応じて、リボンの [ホーム] をクリックします。 [新しいプロジェクト] をクリックします。
![[新しいプロジェクト] ボタン](GUID-7072908B-E2E0-41EA-AB33-FF0A77E8658A-web.png "[新しいプロジェクト] ボタン")
- [プロジェクトの作成] ウィンドウで、[プロジェクト名] に「Quad Cities Analysis」と入力し、自分の名前またはイニシャルを付け加えます。 [作成] をクリックします。
プロジェクトが作成中であることを説明するメッセージが表示されます。 完了したら、確認メッセージが表示されます。
- 確認ウィンドウで、[新しいプロジェクトが作成され次第、それらを開きます。] をオンにして [OK] をクリックします。
ヒント:
または、確認ウィンドウを閉じて、[ホーム] ページの [プロジェクト] タブでプロジェクトを見つけて、プロジェクトを開くこともできます。
プロジェクトが表示されます。
注意:
組織の設定によって、デフォルトの表示範囲とプロジェクトの表示設定は画像例とは異なることがあります。
他店舗の検索
ミシシッピ川をまたぐクァッド・シティーズ地域にコンビニエンス ストアを出店しようとしています。 川の北側にはアイオワ州、南側にはイリノイ州の都市があります。 クァッド・シティーズ地域の主要都市は、アイオワ州のダベンポート、イリノイ州のロック・アイランド、モリーン、イースト・モリーンの 4 つです。 この地域には他にも、アイオワ州ベッテンドルフやイリノイ州マイランなどの小さな都市がいくつかあります。
同じチェーンの別の場所にある店舗でも、競合ブランドの店舗でも、類似したサービスを提供する既存のコンビニエンス ストアの商圏内に新店舗を出店するのは望ましくありません。 AI アシスタントの Business Analyst アシスタント (プレビュー版) を使用して、競合のコンビニエンス ストアの所在地の検索とマッピングを行います。
注意:
ArcGIS では、AI アシスタントはワークフローを効率化する生産性ツールとして使用する場合に最適です。 組織内で AI を実装するタイミングや実装方法のベスト プラクティスについて詳しくは、「ベスト プラクティスの実装」ページをご覧ください。
ワークフローの本パートでは、AI アシスタントを使用して目標物検索を実行します。 AI アシスタントを使用して行う前に、自力でワークフローを行う方法を知っておくとよいでしょう。 AI アシスタントを使用しない目標物検索の実行方法を学習するには、「人口統計データを使用した地域市場の調査」チュートリアルをお試しください。
- アプリのヘッダーにある [Business Analyst アシスタント (プレビュー版)] ボタンをクリックします。
注意:
AI アシスタントを使用するには、管理者によって有効化されている必要があります。 アシスタントを使用できない場合は、管理者に連絡し、AI アシスタントを有効化するよう依頼してください。 自分が管理者である場合は、「AI アシスタントの構成」をご覧いただくと、有効化の方法が分かります。
データ セキュリティー、プライバシー、制限事項などの、アシスタントについての詳細は、Business Analyst アシスタントの参照ページをご参照ください。
[アシスタント (プレビュー版)] ウィンドウが表示されます。
- [アシスタント (プレビュー版)] ウィンドウで、「Search for convenience stores in Davenport Moline area」というプロンプトを入力します。
- [生成] をクリックします。
[アシスタント (プレビュー版)] ウィンドウが表示され、解析の範囲を [Davenport, IA-Rock Island-Moline, IL, 682 (DMA)] として、キーワード [convenience] を使用した [目標物 (POI) 検索] の実行を提案されます。
注意:
AI アシスタントの結果は変わることがあり、結果が異なる可能性があります。 提案された目標物検索の対象地域が異なる場合は、ドロップダウン メニューをクリックし、範囲を [Davenport, IA-Rock Island-Moline, IL, 682 (DMA)] に設定します。
- [POI の追加] をクリックします。
目標物検索が実行されます。 このエリアのすべてのコンビニエンス ストアがマップに追加されます。 [結果] ウィンドウに、検索で見つかった位置の数と、結果に関する一部の統計情報が表示されます。
これらの結果では、すべてのコンビニエンス ストアが対象となっています。 しかし、自社ブランドとは異なる商品やサービスを提供しているコンビニエンス ストア ブランドも多くあります。自社ブランドでは、作りたての食事やガソリンスタンドのサービスを提供します。 そのため、この結果をフィルターして、類似した機能を果たす Casey's、Circle K の 2 つのブランドのみが表示されるようにします。
アシスタントを使用して、コンビニエンス ストアを検索しました。 ワークフローの実行方法についての質問に回答する際にも AI アシスタントは便利です。 アシスタントを再び使用し、結果のフィルター方法を学習します。
- [アシスタント (プレビュー版)] ウィンドウの [プロンプトの入力] で、「How do I filter the points to show only certain stores?」と入力します。
- [生成] をクリックします。
プロンプトにより [ヒント] セクションが生成され、[検索を絞り込むには、どうすればよいですか？] というヒントが表示されます。
- [検索を絞り込むには、どうすればよいですか？] にポインターを合わせ、[ヒントの表示] をクリックします。
画面で [目標物 (POI)] 検索ウィンドウの [フィルター] セクションがハイライトされます。 このセクションを使用して、検索結果をフィルターできます。
- [目標物 (POI) 検索] ウィンドウの [フィルター] で、[フィルターの表示] をクリックします。
- [フィルター] ウィンドウの [属性による] で、[Company/Business Name] を展開します。
- 会社名のリストで、[Casey's] と [Circle K] のチェックボックスをオンにします。
フィルターが自動的に適用されます。
- [フィルター] ウィンドウを閉じて、[結果] ウィンドウを折りたたみます。 マップでダベンポートを拡大します。
マップにこのエリアの Casey's と Circle K の所在地のみが表示されます。
これらの店舗の所在地は、このエリア全体に広がっています。 目視によりざっと調査したところ、川の南側の中央部 (モリーンが位置する場所) には店舗がほとんどありません。 この地域は重点的に解析する場所として適している可能性がありますが、ここではまず、これらの店舗の商圏について理解を深めます。
- [目標物 (POI) 検索] ウィンドウの下部で、[レイヤーの保存] をクリックします。
- [レイヤーの保存] ウィンドウの [レイヤー名] に「Existing Convenience Stores」と入力します。 [OK] をクリックします。
しばらくすると、レイヤーが保存されます。
- [アシスタント (プレビュー版)] ウィンドウを閉じます。
到達圏レイヤーの作成
新店舗の出店地を選択する際には、今特定したどの既存店舗にも近すぎない位置を選択したいものです。 新店舗についてどの程度の距離を置くべきかを判断するために、既存店舗の商圏を推定します。
前提として、コンビニエンス ストアは一般的に、店舗の所在地から車で 7 分以内の人々を対象としているものとします。 どのエリアがこの範囲に当てはまるかを判断するため、各店舗の所在地の周辺に運転時間エリアを作成します。
- リボンの [Quad Cities Analysis] をクリックします。
プロジェクト ウィンドウが表示されます。 プロジェクトに関連付けられているすべてのレイヤーが表示されます。 先ほど作成したレイヤー [Existing Convenience Stores] は、[目標物 (POI) レイヤー] の下に表示されます。
- [Existing Convenience Stores] で、オプション ボタンをクリックして [レイヤーの設定] を選択します。
[レイヤーの設定] ウィンドウが開きます。 レイヤーのフィルターを変更できるオプションや、ポイントの周辺にバッファーを追加できるオプションがあります。 バッファーには、リング、運転時間、徒歩時間の 3 種類があります。
運転時間エリアは、ある位置に特定の時間内で車で到達できるエリアを示すバッファーです。 運転時間エリアはある店舗の商圏を推定するための良い手段です。人々は通常、自分の住居に比較的近い店舗に行くためです。
人々が店舗まで自発的に運転する時間がどの程度であるかは、そのビジネスのタイプによって異なります。 特殊な店舗であり、近接したエリア内に類似した店舗がない状況では、1 時間以上の運転でも進んで受け入れるでしょう。 一般的な商品やサービスを提供するコンビニエンス ストアの場合は、長時間の運転は好まれません。 そのため、ここでは店舗の所在地の周辺 3 分、5 分、7 分の運転時間エリアを作成します。
- [選択したポイントの周辺にバッファーを作成] で、[運転時間] をクリックします。 [時間] の値を「3」、「5」、「7」に変更します。
[施設から] ではなく、[施設へ] の運転にかかる時間に基づいてエリアを計算するように設定します。
- [その他のオプション] をクリックします。 [施設へ] を選択します。
- ウィンドウの下部にある [レイヤーの設定] をクリックします。
しばらくすると、店舗の所在地の周辺に運転時間エリアが作成されます。 赤のエリアは運転時間 3 分、緑のエリアは運転時間 5 分、青のエリアは運転時間 7 分の範囲を示しています。
注意:
ユーザーの基本設定によって、画像例とは異なる運転時間エリアのスタイルが適用されている場合があります。
クァッド・シティーズ地域の大部分は、コンビニエンス ストアから 7 分以内にあります。 その条件に当てはまらないエリアが 2 つあります。ダベンポートの北東部と、モリーンの大部分のエリアです。
- [レイヤーの設定] ウィンドウで、[完了] をクリックします。
これらの結果から、新しいコンビニエンス ストアを出店する都市としてはモリーンが最もふさわしいようです。 これ以降は、この都市の解析を重点的に行います。
候補エリアの特定
これまで、出店したい店舗に類似している既存のコンビニエンス ストアをマッピングし、運転時間エリアを作成し、潜在的な競合店舗によるサービスが現在提供されていないエリアを特定しました。 モリーンを重点的な解析対象エリアとして、ここでは消費者支出データと交通量データを使用し、候補地を国勢調査区レベルまで絞り込みます。
適合性の高いエリアの特定
モリーン市内の適合性の高い国勢調査区を特定するために、適合性解析を実行します。 適合性解析では、人口統計や消費習慣に関する情報に基づいて、候補エリアのスコアを計算します。 この解析に使用できる変数は多数ありますが (人口、収入、車の利用機会など)、このワークフローでは、新店舗で販売予定の商品 (コーヒー、ソフト ドリンク、宝くじ、ガソリン) の消費量に基づいて適合性解析を実行します。
- リボンの [分析の実行] をクリックし、[適合性解析] を選択します。
[適合性解析] ウィンドウが表示されます。 まず、解析の対象とする位置情報タイプを選択します。 マップを見て、モリーンが解析に適した区画であると判断しました。 モリーンは市であり、標準的な区画エリアであるため、区画のリストから選択できます。
ヒント:
仮に、この解析を独自の対象地域で実行しており、目的のエリアが特定の市、郡、その他の区画と合わない場合は、マップ上のフィーチャに基づいてこの解析を実行することもできます。 この解析をカスタム エリアに対して実行する場合は、[エリアの定義] をクリックして [ポリゴンの描画] を選択します。 そのエリアを囲むようにマップ上にポリゴンを描画し保存します。 適合性解析を実行するときには、[自分のサイト] を位置情報タイプとして選択し、描画したポリゴン フィーチャをサイトとして選択します。
- [位置情報の選択] で、[区画または六角形] を選択します。
- [次へ] をクリックします。
- [区画の定義] の [対象地域] の下で、「Moline」と入力し、[Moline City, IL] を選択します。
モリーン市の境界がマップ上に描画されます。 市のほぼ全域が競合店舗の商圏から外れていますが、市の北部と中央西部に一部の商圏が見られます。
この市はいくつかのサブグループに分けられます。 サブグループは詳細レベルにより定義されます。 デフォルトでは、詳細レベルは国勢調査区グループです。 この解析に使用できる最小の詳細レベルであり、最も詳細な結果が得られます。
- [詳細レベル] で、[Block Groups] が選択されていることを確認します。
- [次へ] をクリックします。
次に、解析条件を選択します。 ウィンドウには、条件として使用できる注目度と人気の高い人口統計変数が多く表示されていますが、今回は独自のリストを作成します。
- [リストを作成] で、[条件の選択] をクリックし、[データ ブラウザーから変数を追加] を選択します。
[データ ブラウザー] ウィンドウが表示されます。 数千ものデータ属性がカテゴリ別に整理されています。
- 検索バーに「Convenience Store」と入力し、Enter キーを押します。
コンビニエンス ストアの消費習慣に関連する変数が一覧表示されます。 新店舗で販売予定の商品に基づいて、4 つの変数を選択します。
デフォルトでは、これらの変数は「総数」の単位で計算されます。つまり、各国勢調査区グループで、コンビニエンス ストアで指定商品を購入した人の総数が計算結果に含まれます。 国勢調査区グループの人口には 600 人から 3,000 人までの幅があるため、人口の多いグループに結果が偏る可能性があります。
これを防ぐため、商品を購入した人の割合を示すように変数を変更します。 こうすることで、コンビニエンス ストアに対する消費者の関心が人口比で高い国勢調査区グループが結果に示されます。
- [2025 Purchased Gas at Convenience Store Last 30 Days] で、[割合] を選択します。
注意:
変数タイプを [割合] に変更してからチェックボックスをオンにする必要があります。そうしないと、パーセンテージの変数ではなく総数の変数を選択することになります。
- 変数名の横にあるチェックボックスをオンにします。
- 変数のリストで、次の変数について、変数タイプを [割合] に変更し、横にあるチェックボックスをオンにします。
- 2025 Purchased Brewed Coffee at Convenience Store Last 30 Days
- 2025 Purchased Lottery Ticket at Convenience Store Last 30 Days
- 2025 Purchased Soft Drink (Fountain) at Convenience Store Last 30 Days
ヒント:
変数が見つからない場合は、coffee、lottery などのキーワードを入力して検索結果をフィルターできます。
ウィンドウ上部のボタンで、4 つの変数を選択したことを確認できます。
ヒント:
この解析を別の区画で再度実行できるようにする場合は、後ですぐにアクセスできるように、選択した変数を保存できます。 ウィンドウ下部で、[リストの保存] をクリックします。 リストに名前を付け、[保存] をクリックします。
- [適用] をクリックします。
解析が実行されます。 マップ上の国勢調査区グループは、適合性が高いエリアは赤色、適合性が低いエリアは黄色になるようスタイル設定されています。
ヒント:
[結果] ウィンドウがマップを閲覧するうえで邪魔になる場合は、折りたたむことができます。
この解析によると、市の南部に適合性の高い国勢調査区がいくつかあります。 その他にも市全域に適合性の高い国勢調査区が見られます。
- [適合性解析] ウィンドウの下部にある [レイヤーの保存] をクリックします。
- [レイヤー名] に「Moline Suitability Analysis」と入力します。 [OK] をクリックします。
交通量パターンの調査
新店舗に最も適したエリアを決定する前に、最後の因子である「交通への近接性」について検討します。 新しいコンビニエンス ストアでは、給油サービスを提供します。そのため、必ずしも近隣に住んでおらず、先ほどの適合性解析では考慮されない通勤通学者を相手にできる可能性があります。 コンビニエンス ストアに対して局所的な高い需要があり、かつ交通量の多い道路に近いエリアであれば、利用客にとっての新店舗の魅力が最大化します。
- マップのツールバーで、[履歴交通量データ] ボタンをクリックします。
[履歴交通量データ] ウィンドウが表示されます。 マップ上で、交通量が色付きの円として表示されます。 円が大きくて赤色が濃いほど、交通量が多いことを表しています。 このデータをフィルターして、交通量の多いエリアのみを表示します。
- [履歴交通量データ] ウィンドウの [交通量タイプ] で [年間の 1 日当たりの交通量] を選択し、[交通量] の下限を「20,000」に設定します。
マップ上のデータがフィルターされます。 年間の 1 日当たりの交通量が 20,000 台以上のエリアのみが表示されています。
- 最も大きい交通量の円があるモリーン北部にズームします。
このエリアは、ミシシッピ川を渡ってアイオワ州ベッテンドルフに向かう橋の近隣地域です。 このエリアは、競合店舗の商圏の範囲内にあります (2 つの商圏が重なり合っている部分もあります)。 ただし、競合店舗の商圏で端に位置する部分のみです。 また、交通量が多いことに加えて、まずまずの適合性があります。 最適な場所ではありませんが、他に良い候補がなければ検討する価値のある場所であると言えるでしょう。
- 下へ移動してモリーン南部を表示します。このエリアでは、いくつかの適合性の高い国勢調査区が隣り合っています。
このエリアは有望そうです。 地域の消費習慣に基づいた適合性が市で最も高い国勢調査区がいくつか含まれています。それだけでなく、かなりの交通量があり、現在の競合店舗の商圏からは外れています。
これらの国勢調査区が上位 3 つの候補となります。
- [履歴交通量データ] ウィンドウを閉じます。
候補地の保存
新店舗向けに 3 つの候補エリアを決定したので、さらに詳細な解析を実行する場合に備え、それらを選択し、サイトとして保存します。
- マップ上で、モリーン南部の交通量の多い道路の近くにある適合性の高い (赤い) 国勢調査区のいずれかをクリックします。
1 つの国勢調査区が選択されました。 残り 2 つの適合性の高いサイトも選択します。
- Shift を押して残り 2 つの適合性の高い国勢調査区をクリックします。
注意:
3 つの国勢調査区のすべてがハイライトされるわけではありませんが、ウィンドウの上部で選択した数を確認することができます。 1/3 と表示されます。
- ポップアップで [サイトの作成] をクリックします。
サイトを作成する前に、任意でサイトのスタイルを変更できます。 デフォルトのスタイルでもかまいません。
- [3 個のサイトの作成] をクリックします。
サイトがプロジェクトのデフォルトの区画レイヤーに保存されます。
- リボンの [Quad Cities Analysis] をクリックします。
プロジェクト ウィンドウが表示されます。 保存したサイトが含まれる [マイ区画] レイヤーがオンになりました。
- [マイ区画] で、オプション ボタンをクリックし、[アイテムの名前を変更] を選択します。
- レイヤーの名前を「Candidate Census Blocks」に変更します。
サイトが保存され、他のレイヤーから明確に識別できるようになりました。
このチュートリアルでは、Business Analyst Web App を使用して新しいコンビニエンス ストアの出店候補エリアを特定しました。 まず、AI アシスタントを使用して、対象地域内で類似したサービスを提供している既存店舗をマッピングしました。 競合店舗の周辺に運転時間エリアを作成して、商圏を推定しました。 商圏間のギャップに基づいて、解析対象をイリノイ州モリーンに絞り込みました。 次に、モリーン市に対して、住民の消費習慣に基づいた適合性解析を実行しました。 この結果を交通量の多いエリアと比較して、新店舗の出店先として適合性の高い 3 つの候補エリアを決定しました。
この解析は、その他の幅広い要因を考慮して実行することも可能です。 たとえば、実行した POI 検索にガソリン スタンドも追加できます。また、他の多くの人口統計変数を使用して適合性解析を実行できます。 自社にとって最適な場所を選択する際には、解析を始める前に、どの変数が最も重要であるかを判断すると良いでしょう。 この解析を、別の種類の目標物、別の対象地域で試してみてください。
他のチュートリアルについては、チュートリアル ギャラリーをご覧ください。
