空隙解析の準備
フリスコではジュース バーが成功を収めているため、ジュース バーの新店候補地となる近隣のよく似たエリアを探したいと思います。 空隙解析では、解析するエリアを選択し、すでにわかっているエリアを基準点として使用します。
参照エリア (フリスコ) と似ている解析エリアを探します。 ジュース バーの主な客層は、ミレニアル世代や健康に関心の高い高収入の人々です。 これらの人口統計カテゴリについて、最適な解析エリアとフリスコを比較します。
プロジェクトの作成
ArcGIS Business Analyst Web App でプロジェクトを作成し、コリン郡でジュース バーを新たに出店するエリアを特定します。
- Business Analyst 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、[Business Analyst の新機能] ウィンドウを閉じます。
- Business Analyst Web App に初めてサイン インする場合、プロフィール画像を追加するかどうかをたずねるメッセージに対して [このステップをスキップ] をクリックします。 次のウィンドウで、[プロジェクトの作成] をクリックしてステップ 5 に進みます。
注意:
これまでに Business Analyst Web App を使用したことがある場合、次にステップに進むことができます。
- 必要に応じて、リボンの [ホーム] タブをクリックします。 [新しいプロジェクト] をクリックします。
[プロジェクトの作成] ウィンドウが開き、プロジェクトに名前を付けるオプションが表示されます。 プロジェクト名は組織内で一意でなければなりません。
- [プロジェクト名] に「Juice Bar Void Analysis」と入力し、自分の名前かイニシャルを追加します。 [作成] をクリックします。
注意:
メッセージが表示される場合は、[作成されたらすぐに新しいプロジェクトを開く] をオンにしておくと、プロジェクトが作成されたら自動的に開くようになります。
通知が表示され、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。 この処理には数分かかります。 処理が終了すると、プロジェクトが作成済みであることを示すメッセージが表示されるか、プロジェクトが自動的に開きます。
- 必要に応じ、メッセージ ウィンドウで [OK] をクリックします。 プロジェクトのリスト内で [Juice Bar Void Analysis] プロジェクトにポインターを合わせ、[開く] クリックします。
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。
プロジェクト マップが開き、デフォルトの範囲にズームされたベースマップが表示されます。
次に、マップにフリスコを追加します。 成功を収めているジュース バーはフリスコにあるため、新店候補地との比較の基準としてフリスコを使用します。
- リボンの [エリアの定義] をクリックして [区画の選択] を選択します。
[区画の選択] ウィンドウが表示されます。
[区画の選択] ウィンドウでは、特定の区画を検索したり、マップ上のレイヤーから区画を選択したり、国や州、都市、その他の区画に基づいて使用可能な地域の包括的なリストを参照したりすることができます。 使用したい区画がわかっているので、名前で検索します。
- [区画の選択] ウィンドウで、[検索] をクリックします。 [区画を検索] で「Frisco, TX」と入力し、Enter キーを押します。
検索結果は [ZIP Codes] と [Cities and Towns (Places)] のカテゴリに分かれています。
- [検索結果] で [Cities and Towns (Places)] を展開して [Frisco City, TX] チェックボックスをオンにします。
マップにテキサス州フリスコが表示され、市の境界を表すポリゴンが追加されます。
フリスコはコリン郡とデントン郡にまたがっており、ダラスフォートワース首都圏の一部です。 米国内でも急成長中の都市の 1 つで、およそ 20 万人の人口を擁します。
- [区画の選択] ウィンドウで、[完了] をクリックします。
プロジェクトにフリスコのポリゴンが保存されます。 ポリゴンの解析と編集を行うオプションを含むポップアップが表示されます (このポップアップは後から使用するので、開いたままにしておきます)。
注意:
マップに示されるフリスコのポリゴンの色は、画像例とは異なる場合があります。
- [区画の選択] ウィンドウで、[完了] をクリックします。
次に、ジュース バーの立地先として注目されるエリアを調査します。
解析場所の調査
解析エリアを特定するため、成功を収めているジュース バーがあるフリスコと、コリン郡の近隣都市を比較します。 ジュース バーに最も関心がある人口統計について把握しているため、ミレニアル世代の人口、世帯年収の中央値、フルーツ ジュースと野菜ジュースの消費者支出額に基づいて比較します。 比較レポートを使用して、空隙解析に含めるエリアを特定します。
- マップの [Frisco City, TX] ポップアップで [比較] をクリックします。
[比較レポート] ウィンドウが開き、選択したエリアの最新の比較レポートが表示されます。
注意:
人口統計データは、定期的に更新されます。 そのため、このチュートリアルの画像例よりも新しいデータが表示されることがあります。
選択した人口統計情報に基づき、エリアを比較するレポートを作成します。
- [新しいレポートの作成] をクリックします。
注意:
過去のプロジェクトでレポートを作成している場合は、別のレポートに切り替えるかどうかを確認するウィンドウが表示されることがあります。 その場合は、[はい] をクリックします。
[変数の追加] ウィンドウが開き、人口統計変数のカテゴリが表示されます。
複数のカテゴリに基づく人口統計変数を選択できます。 以前のプロジェクトで解析の変数を追加している場合、これらの変数がデフォルトで選択されていることがあります。
- 必要であれば、[選択した変数] で [すべて削除] をクリックします。
まず、ミレニアル世代の人口の変数を追加します。 ミレニアル世代とは、1981 年から 1998 年の間に生まれた世代を指します。
- [Population] をクリックします。
このカテゴリには、さまざまな人口統計情報が含まれます。 一般的な変数のリストが表示されますが、この解析に必要なものは含まれていません。
- [検索] > [Population] で、[Generations] をクリックします。
世代ごとの人口変数のリストが表示されます。
注意:
人口統計データは、定期的に更新されます。 そのため、このチュートリアルの画像例よりも新しいデータが表示されることがあります。 新しいデータがあれば、それを使用してもかまいません。
人口データを数値として追加することも、総人口の割合として追加することもできます。 都市間の総人口の差を見たいので、ここでは割合を選択します。
- [2024 Millennial Population (Born 1981 to 1998) (Esri)] でパーセント ボタンをクリックします。
注意:
正しい変数が [選択した変数] リストに追加されるようにするため、変数のチェックボックスをオンにする前にパーセント ボタンをクリックしてください。
- 変数のリストで、[2024 Millennial Population (Born 1981 to 1998) (Esri)] を選択します。
[選択した変数] リストが、選択した変数で更新されます。
次に、世帯年収の中央値の変数を追加します。この変数は、エリア内の収入を示す良い指標になります。 低収入のエリアは、高収入のエリアよりもジュース バーに費やす支出額が少ない可能性があります。
- [カテゴリ] で [Income] をクリックします。
Income 変数が表示されます。
- [一般的な変数] リストで [2024 Median Household Income (Esri)] をオンにします。
[選択した変数] リストが更新されます。
次に、フルーツ ジュースと野菜ジュースの消費者支出額の変数を追加します。
- [検索] をクリックします。 検索バーに「juice」と入力し、Enter キーを押します。
検索結果には、ジュース関連の変数を含む複数のグループが返されます。
- [2024 Vegetable Juice] と [2024 Fresh Fruit Juice] の [インデックス] オプションをクリックします。 各変数のボックスをオンにします。
これで、[選択した変数] リストには 4 つの変数が含まれます。
これらの変数は、エリアにジュース店の需要があるかどうかを示す、良い指標になります。
- [適用] をクリックします。
変数が [比較レポート] ページに追加されます。
次に、これらの変数を使用して比較する区画を選択します。
レポートへのその他の区画の追加
ジュース バーの需要がありそうな都市を見つけるため、フリスコとその近隣都市を比較します。 レポートに場所を追加して、その人口統計をフリスコの人口統計と比較します。
- [サイトの追加] をクリックします。
[サイトの追加] ウィンドウが表示されます。
- [隣接区画] をクリックし、オンになっているすべてのチェックボックスをオフにします。
- [Cities and Towns (Places)] を展開します。 [Frisco City, TX] 以外のすべての都市と町をオンにします (合計で 6 つあります)。
- [適用] をクリックします。
隣接する都市が、リストされた各人口統計変数の値とともに比較レポートに追加されます。
各都市を 1 つずつフリスコと比較する代わりに、フリスコをベンチマークにして、フリスコの値との類似性に基づいて他の都市の値を自動的にスタイル設定します。
- [Frisco City, TX] でオプション ボタンをクリックして [ベンチマークの作成] を選択します。
他の値は、フリスコの値との類似性に基づいてスタイル設定されます。
暗い色はベンチマークよりも高い値、明るい色はベンチマークよりも低い値を表します。 フリスコの人口統計プロファイルと完全に一致する都市はありません。 隣接するほとんどの都市はミレニアル世代の人口が多いものの、世帯年収の中央値が低くなっています。 プレイノ市はフリスコよりも潜在性が高く、他の変数についても比較的近い数値となっています。
そこで、解析エリアとしてプレイノ市を選択します。 次に、市の境界をマップに追加します。
- リボンの [マップ] をクリックします。
- [エリアの定義] をクリックして [区画の選択] を選択します。 [区画の選択] ウィンドウで、[検索] をクリックします。
- 「Plano, Texas」を検索します。 検索結果で [Cities and Towns (Places)] を展開し、[Plano City, TX] をオンにします。
プレイノ市の境界を表すポリゴンがマップに追加されます。
- [区画の選択] ウィンドウで [完了] をクリックして [完了] をクリックします。
成功を収めているジュース バーがあるテキサス州フリスコをマップに表示しました。 フリスコと人口統計がよく似た近隣の別のエリアを探すため、隣接する区画を使用した比較レポートを作成し、ジュース バーの新店候補地としてプレイノが適していることがわかりました。 次に、空隙解析を実行して、プレイノの機会について詳しく調べます。
空隙解析の実行
マップ上に 2 つのエリア (フリスコとプレイノ) が表示されています。 フリスコのジュース バーは成功を収めていることがわかっているため、プレイノでもジュース バーが同じように成功するかどうかを調べたいと思います。 人口統計情報を比較したときに、プレイノは飲料店の小売販売の潜在性が高いことがわかりました。
しかし、プレイノに複数のジュース バーがすでに進出している可能性があります。 プレイノの人口統計的な条件が望ましくても、競合相手が多ければ、エリアに新店舗を出しても成功しないかもしれません。
解析の実行
そこで、空隙解析を使用して、フリスコとプレイノのジュース バー企業の数を比較します。 プレイノのジュース バーの数がフリスコよりも少なければ、新しいジュース バーの需要があるかもしれません。 反対に、プレイノの方がジュース バーの数が多ければ、新しいジュース バーを出すことは望ましくありません。 参照エリア (ジュース バー チェーンが成功している場所) としてフリスコを使用し、解析エリア (チェーンを展開させられそうなエリア) としてプレイノを使用します。
- リボンの [分析の実行] をクリックし、[空隙解析] を選択します。
[空隙解析] ウィンドウが表示されます。 空隙解析を実施したことがない場合は、空隙解析のワークフローを簡単にまとめたウィンドウが表示されます。
- 必要に応じて、[空隙解析] ウィンドウで [開始] をクリックします。
次に、解析エリアと参照エリアを選択します。
- [解析エリアの選択] をクリックします。 [解析エリアの選択] ウィンドウで [Plano City, TX] をオンにします。
- [適用] をクリックします。
注意:
このワークフローを初めて使用する場合、[参照エリアを設定] ウィンドウが自動的に表示され、[手動でエリアを選択] を選択する必要があります。 このワークフローを使用するのが初めてではない場合、[空隙解析] ウィンドウで [参照エリアを選択] をクリックし、エリアを手動で選択します。
このワークフローでは、デフォルトで、以前に空隙解析を実行したときに選択した参照エリア選択オプションに設定されます。 以前に参照エリアの手動選択を選択していた場合、[参照エリアを選択] ウィンドウが直接開きます。
- 必要に応じて、[参照エリアが毎回自動的に設定する方法を選択] ウィンドウで、[手動でエリアを選択] をクリックし [OK] をクリックします。
- [空隙解析] ウィンドウで [参照エリアを選択] をクリックします。
- [参照エリアを選択] ウィンドウで [Frisco City, TX] をオンにします。
- [適用] をクリックします。
空隙解析で使用するため、プレイノとフリスコの両方を選択しました。
- [空隙解析] ウィンドウで [次へ] をクリックします。
次に、解析対象のビジネス データを選択します。 このシナリオでは、ジュース バーとその他の飲料店を解析します。
ビジネス データを選択する方法は 3 つあります。
- Esri が提供するビジネス データ カテゴリから選択する。
- 米国国勢調査局の NAICS (北米工業分類システム) コードと SIC (標準産業分類) コードを使用して、ビジネスとサービスを検索する。
- 独自のビジネス データを含むカスタム ビジネス データ レイヤーをインポートする。
この解析では、Esri が提供するビジネス データ カテゴリを使用します。
注意:
NAICS コードや SIC コードを調べるには、NAICS Association のサイトをご覧ください。
- [カスタム リストの作成] をクリックします。
[カスタム リストの作成] ウィンドウが表示されます。
- [カスタム リストの作成] ウィンドウで、[カテゴリ] ドロップダウン メニューをクリックして、使用可能なデータのカテゴリを表示します。
- [Restaurants, Bars, & Clubs] を展開して、[Eating Places] を展開します。 以下の変数を確認します。
- Coffee Shops
- Ice Cream Parlors
- Juice Bars
これらのオプションは、ミレニアル世代の間でジュース バーの競合相手となりうる飲料店です。
- [完了] をクリックします。
最後に確認するパラメーターは、解析エリアと参照エリアで企業を比較するために使用されるフィールドです。 目標物名または NAICS コードか SIC コードで比較します。 目標物名で比較した場合でも、結果を後から NAICS コードで絞り込むことができます。
- [空隙を特定するフィールド] で [会社/目標物名] が選択されていることを確認します。
- [リストの保存] をクリックします。 [リストの保存] ウィンドウで、[リスト名] に「Juice Bars and Coffee Shops」と入力します。
- [リストのアイコン] ドロップダウン メニューをクリックします。
- [すべてのアイコン] メニューをクリックし、[飲食店] を選択します。
- ドリンク アイコンをクリックします。
- [分析の保存と実行] をクリックします。
注意:
ビジネス データは定期的に更新されます。 そのため、結果は画像例やデータ値と一致しないことがあります。
解析が完了すると、フリスコとプレイノのジュース バー、コーヒー ショップ、およびアイスクリーム パーラーがポイント位置としてマップに追加されます。
ポイントの密度が高いエリアについては、エリア内に存在する店舗数が表示されます。
[空隙解析] ウィンドウには結果の概要も表示されます。
次に、この解析の結果について調査します。
結果の解釈
概要によると、プレイノ (解析エリア) には選択条件を満たす企業が 86 件あり、フリスコ (参照エリア) には 81 件あります。 すなわち、プレイノの企業数はフリスコよりも 5 件多いということです (結果はそれぞれ異なることがありますが、問題ありません)。
この比較は、選択した 3 つすべてのビジネス タイプの組み合わせに基づきます。 ビジネス タイプごとに結果をフィルターできます。 次に、プレイノの方がジュース バーの数が多いかどうかを確認してみます。
- [空隙解析] ウィンドウで [フィルター] ボタンをクリックします。
[フィルターの結果] ウィンドウが表示されます。
- [カテゴリによるフィルター] で、[Juice Bars] を選択して [OK] をクリックします。
マップ上と [空隙解析] ウィンドウで、データがフィルターされ、ジュース バーの結果が表示されます。
結果によると、プレイノには 13 軒、フリスコには 16 軒のジュース バーがあります。つまり、プレイノには 3 軒分のジュース バーのギャップがあるということです。 これらの結果は、プレイノ地域には新しいジュース バーを開店する余地があり、チェーン展開にも望ましいことを示しています。
- 結果を [Coffee Shops] で絞り込んでから、[Ice Cream Parlors] で絞り込みます。
プレイノはフリスコよりもコーヒー ショップとアイスクリーム パーラーが少し多いことがわかりました。 すなわち、店舗数の差はコーヒー ショップが大半を占めています。 コーヒー ショップはジュース バーの競合になりうるため、コーヒー ショップの店舗数の差が大きければ、プレイノの新しいジュース バーの成功の妨げになる可能性があります。
- フィルターを削除し、[すべての結果] をクリックします。
[空隙解析] ウィンドウが展開され、フリスコとプレイノのすべての企業の名称を示すテーブルが開きます。
赤で網掛けされた行はギャップを示します。つまり、企業は参照エリア (フリスコ) にはあるが、解析エリア (プレイノ) にはないことを意味します。 青で網掛けされた行は、両方の都市にある企業を表します。 現在のところ、両方の都市に出店しているジュース バーの企業はないため、青色の行はありません。
ブランドやフランチャイズを解析の対象とする場合には、企業の名称で結果を見るとわかりやすいでしょう。 しかし、この解析の目的としては、ビジネスのカテゴリとしてのジュース バーに注目します。
- [設定] ボタンをクリックします。
- [結果テーブルの設定] ウィンドウで、[カテゴリのみを表示] をオンにします。
選択した 3 つのカテゴリ [Juice Bars]、[Ice Cream Parlors]、[Coffee Shops] に結果がグループ化されます。
- [高度なビュー] 切り替えボタンをクリックします。
高度なビューでは解析結果についてさらに詳しい情報が表示され、人口に基づいて結果が自動的に正規化されています。
正規化とは、規模の差に合わせて 2 つの値を調整することです。 たとえば、空隙解析の結果、フリスコとプレイノのジュース バーの軒数はほぼ同じなので、空隙は存在しないように見えます。 しかし、これらの数では各都市の人口が考慮されていません。 人口が多い都市の方が、人口が少ない都市よりもビジネスの需要が大きくなります。
テーブルの高度なビューには、解析エリアと参照エリアの人口、および 2 つのエリアの人口差が表示されます。 プレイノとフリスコには同程度の数のジュース バーがありますが、プレイノの方が人口が多いです。
正規化の結果には、フリスコと比較したプレイノの人口に基づくジュース バーの推定数が示されます。 人口を基準にすると、20 軒のジュース バーが推定されますが、これは実際の合計数である 13 軒よりも 7 軒多い結果となっています。
- [解析エリアで予測] 値にポインターを合わせます。
注意:
[解析エリアで予測] というテキストではなく、実際の数値をクリックする必要があります。 この値は、解析エリア内の選択したすべてのカテゴリの店舗の推定数を示しています。
ジュース バーの推定数を計算した数式を示すポップアップ ウィンドウが表示されます。
この数式では、プレイノの総人口を、参照エリア (フリスコ) のジュース バーの密度で除算します。 簡単に言えば、正規化によってフリスコの 1 人あたりのジュース バーの数を計算し、その数値をプレイノの人口で乗算します。
結果は、他の変数で正規化することもできます。 [結果を正規化する基準] ドロップダウン メニューから変数を選択することも、[変数の参照] をクリックしてデータ ブラウザーから変数を選択することもできます。
- [結果を正規化する基準] ドロップダウン メニューで [2024 Total Households (Esri)] を選択します。
[2024 Total Households (Esri)] で結果を正規化すると、プレイノには 22 軒のジュース バーが推定されます。つまり、実際よりも 9 軒多いということです。
注意:
結果をエクスポートするには、[すべての結果] テーブルの [エクスポート] をクリックします。 結果は、テーブルとして Excel か PDF にエクスポートできます。 解析レポートに個々のビジネスの場所を含める場合は、クレジットを使用します。
- [テーブルの最小化] をクリックします。
テーブルが最小化され、[空隙解析] ウィンドウとマップがもう一度表示されます。
- [空隙解析] ウィンドウで [完了] をクリックします。 ワークフローを終了するため、[完了] をクリックします。
空隙解析が完了しました。 両方のエリアのジュース バー企業の数はほぼ同じですが、結果を正規化すると、解析エリア (プレイノ) の推定数は、当初の解析よりも大きいことがわかりました。 すなわち、フリスコよりもプレイノの方がジュース バーの数が不足しているということです。 これは、2021 年夏にプレイノに進出した、ジュース バー会社が導いた結果と一致します。
このチュートリアルでは、比較レポートを使用して、フリスコの近隣で解析エリアを特定しました。 次に、比較の対象となる参照エリアと解析エリアを定義しました。 空隙解析を実施して、解析エリアのジュース バー企業にギャップがあるかどうかを調べました。 正規化を行った結果、人口を基準にしたときのジュース バーの推定数が、プレイノ (解析エリア) の方が少ないことが判明しました。 結果的に、新しい店舗を開くうえで重要な解析を行いました。
このチュートリアルで実施したワークフローでは、フリスコとプレイノのジュース バーを取り上げましたが、どのようなビジネス データでも、米国内の場所であれば使用できます。 また、独自のビジネス データがあれば、米国外でも同じ解析を行えます。
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。