取り込んだ顧客ポイントから商圏を生成

取り込んだ顧客ポイントから商圏を生成

本演習にかかる時間はおよそ 45 分です。

目的

本演習では、住所情報を含むテーブル データと [住所のジオコーディング] ツールを用いて、自社の店舗や顧客をポイント データ化するジオコーディングを行います。その後、取り込んだ顧客の位置を用いて顧客分布商圏を作成し、自動車到達圏で近似することで、各店舗の実勢商圏とその商圏が自動車で平均何分圏に該当するのかを確認します。

演習

演習用データのダウンロード

  1. BA Pro チュートリアル-顧客分析 プロジェクトパッケージをダウンロードします。
  2. ダウンロードした「BAProチュートリアル-顧客分析.ppkx」を開きます。
プロジェクト パッケージを開いた際、[プロジェクト アイテムの修復] メッセージが表示された場合は [OK] をクリックして閉じてください。
  1. [演習1] マップが開いていることを確認します。

Business Analyst データ ソース が最新のデータセットに設定されていることをご確認ください。

住所情報を含むテーブル データの確認

プロジェクトパッケージはデフォルト設定では、以下の場所に展開されます。

C:\Users\<ユーザー名>\Documents\ArcGIS\Packages\BAProチュートリアル-顧客分析_xxxx

顧客のテーブル データをマップに追加します。

  1. [マップ] タブ → [レイヤー] グループの [データの追加] をクリックします。

  2. 演習データ内の Excel シートを選択し、[OK] をクリックします。

    <上記展開先>\commondata\userdata\顧客リスト.xlsx\顧客リスト$

Excel の読み込みができない場合、事前準備をご確認ください。
[フォルダー] に上記展開先のパスが接続されているため、[フォルダー] から Excel ファイルに接続することができます。

[コンテンツ] ウィンドウに「顧客リスト$」レイヤーが追加されます。

  1. 「顧客リスト$」レイヤーを右クリック → [開く] をクリックし、テーブルを開きます。

テーブルに、住所情報や ID などの情報が格納されていることを確認します。

  1. テーブルの [×] ボタンをクリックして、テーブルを閉じます。

顧客ポイント データの作成

  1. 「顧客リスト$」レイヤーを右クリック → [テーブルのジオコーディング] を選択します。

[テーブルのジオコーディング] ウィザードが起動するので、最初のステップでは使用するロケーター (住所辞書) を選択します。

  1. [開始→] をクリックして、[ステップ 1: 使用しているロケーター] で、[参照] ボタンをクリックします。

  2. 以下のロケーターを選択して [次へ] をクリックします。

    <データセット配置先>\JPN_EsriJapan_2026\Data\Geocoding Data\Pro_Gaiku_2026.loc

[ArcGIS World Geocoding Service] を選択すると、住居レベルでジオコーディングができます。ただし、ArcGIS Online へのサイン インが必要となり、サービス クレジットを消費します。

ジオコーディングに使用するフィールドやデータの出力先などを設定します。

  1. [ステップ 2: テーブルについて] では、以下のように設定し [次へ] をクリックします。
    • 入力テーブル: 顧客リスト$
    • データはどのように~?: 1 つのフィールド
  2. ステップ 3 では、[データ フィールド] に「住所」を指定し、[次へ] をクリックします。
  3. ステップ 4 では、[出力] の [参照] ボタンをクリックし、[名前] に「自社顧客」と入力し、[保存] をクリックします。
出力フィーチャクラスのデフォルトの保存先は、プロジェクト配下に保存されているファイル ジオデータベースです。
  1. [次へ] をクリックして表示されるステップ 6 は、そのまま [完了] をクリックします。
  2. 設定内容を確認し、[実行] をクリックします。

ジオコーディングが実行され、照合結果が表示されます。住所が不一致の場所が 1 ヵ所あるようです。住所の再照合を行うと、不一致の住所を正しい位置にプロットし直すことができます。

「複数の候補あり」は一致スコアが同一の地点が複数あることを表します。ジオコーディング自体は行われているので、必要に応じて確認を行ってください。
  1. [はい] をクリックして、[住所の再照合] ウィンドウと [自社顧客] の属性テーブルを開きます。

住所の再照合

不一致だった住所情報は、[住所の再照合] ウィンドウの [不一致] タブから確認できます。現在の住所は「千葉県船橋二宮1-59」となっています。市区町村名が「船橋」になっていたために、住所の照合に失敗したようです。

  1. [自動的に適用] トグルをオンにして、[住所] に「千葉県船橋二宮1-59」と入力し、Enter キーを押します。

すると、住所が 100% 一致する候補が 1 ヵ所表示され、マップ上にも候補ポイントが表示されます。

[自動的に適用] を有効にすることにより、住所フィールドの更新後 Enter キーを押すとすぐに新たな候補が検索されるようになります。
  1. 表示された候補を選択して [一致] ボタン(✓)をクリックします。

再照合が実行され、すべての顧客ポイントが正しくプロットされました。プロットした内容を保存します。

  1. [編集の保存] ボタンをクリックして、[はい] を選択します。[×] をクリックして、[住所の再照合] ウィンドウを閉じます。

[住所をマップから取得] ボタンを使用すると、マップ上で位置を選択して、住所を照合することができます。

  1. [自社顧客] テーブルの [×] をクリックして、テーブルを閉じます。
  2. コンテンツ ウィンドウの [自社顧客] レイヤーを右クリックし、[シンボル] → []
  3. [プロジェクト] タブ → [保存] を選択し、プロジェクトを保存します。

ここまでの操作で、住所の文字情報をもとに顧客の位置をマップに表示できました。ここからの手順では、取り込んだ顧客の位置を使用して顧客分布商圏を作成します。

顧客分布商圏の生成

顧客分布商圏は、店舗から近い順に顧客を一定割合含む範囲を指し「実勢商圏」と呼ばれることもあります。詳細は、ビジネスマップ用語集をご覧ください。
  1. [演習2] マップを開きます。

[コンテンツ] ウィンドウおよびマップ上に「自社店舗」レイヤーおよび「自社顧客」レイヤーが追加されていることを確認します。

  1. [解析] タブ → [ジオプロセシング] グループの [ツール] をクリックします。
  2. [ジオプロセシング] ウィンドウの検索ボックスに「顧客分布商圏」と入力します。
  3. 検索結果の中の [顧客分布商圏の生成 (Generate Customer Derived Trade Areas)] ツールをクリックして開きます。
  4. 以下のように設定して、[実行] をクリックします。
パラメーター設定値
店舗自社店舗
店舗 ID フィールド店舗ID
顧客自社顧客
関連付けられた店舗 ID フィールド店舗ID
出力フィーチャクラス顧客分布商圏_7割
方法詳細 (スムージング)
半径 (%)70
顧客の集計タイプ個数
顧客の集計タイプは、顧客ポイントの個数以外に顧客の持つ属性 (例えば売上高など) を選択できます。

マップに、自社店舗を起点とした、顧客の 7 割をカバーする実勢商圏が追加されます。

顧客分布商圏に近似した道路時間商圏の生成

これまでの操作で、顧客の 7 割をカバーする商圏(実勢商圏)を作成しました。次に、作成した各店舗の実勢商圏が自動車で平均何分圏に該当するかを確認します。

  1. [ジオプロセシング] ウィンドウの [戻る(←)] ボタンをクリックします。
  2. 検索ボックスに「近似到達圏」と入力し、[近似到達圏の生成 (Generate Approximate Drive Times)] ツールをクリックして開きます。
  3. ツールを以下のように設定して [実行] をクリックします。
パラメーター設定値
入力フィーチャ顧客分布商圏_7割
出力フィーチャクラス近似到達圏_顧客分布
距離タイプ運転時間
距離単位
それ以外のパラメーターデフォルトのまま
ツールで設定するパラメーターには、ツール実行のために設定が必須のパラメーターと、任意に設定するオプション パラメーターの 2 種類があります。本演習では、「店舗レイヤー」などのオプション パラメーターは使用していません。各パラメーターの詳細は、パラメーター名にマウス カーソルを当てると表示される情報アイコンにカーソルを合わせることで確認できます。

マップに、顧客分布商圏に近似した道路時間商圏が追加されました。結果の詳細を確認します。

  1. [コンテンツ] ウィンドウ上の「近似到達圏_顧客分布」レイヤーを右クリック → [属性テーブル] をクリックします。

「AREA_DESC0」フィールドに、各実勢商圏を道路時間商圏で近似したときの移動時間が格納されます。いずれの顧客分布商圏も 8~10 分程度の商圏範囲であることが分かりました。

近似到達圏によって得られた移動時間を新しいエリアでの出店時の商圏範囲の基準として利用することで、より高精度な商圏分析を行うことができます。
  1. [プロジェクト] タブ → [保存] を選択し、プロジェクトを保存します。

まとめ

この演習では、住所情報を持つテーブル データを使用してジオコーディングを行い、顧客のポイント データを作成できました。その後、顧客データを基にした実勢商圏を作成し、実勢商圏を近似した道路時間商圏を作成することで、各店舗の商圏範囲が自動車で平均何分圏に該当するのかを調べることができました。 また、以下のツールの操作を学びました。

  • [テーブルのジオコーディング] ツール
  • [住所の再照合] ツール
  • [顧客分布商圏の生成] ツール
  • [近似到達圏の生成] ツール