出店前の現地調査では何を見る？｜人通り・競合・導線を確認する方法

はじめに

出店候補地をある程度絞ったあと、

「実際に現地では何を見ればいい？」
「人通りを見れば十分？」
「競合店はどこまで調べればいい？」

と迷うことがあります。

現地調査というと、
候補物件の前に立って、

「人が多そう」
「競合も混んでいる」
「ここなら売れそう」

と感覚的に確認して終わってしまうこともあります。

しかし、
出店判断に使うなら、

何を確かめたいのかを先に決めてから観察する

ことが重要です。

たとえば、

• 平日日中に会社員との接点があるか
• 午後にPC作業需要があるか
• 駅から物件まで人が流れているか
• 競合満席時に別の店を探す人がいるか
• 2階店舗まで人が上がっているか

など、
候補地によって確認すべきことは異なります。

この記事では、

• 現地調査前に整理すること
• 物件前で見ること
• 駅からの導線で見ること
• 競合店で確認すること
• 時間帯をどう分けるか
• 複数候補をどう公平に比較するか
• 現地調査だけでは判断できないこと

を整理します。

現地調査は「何となく見る」前に仮説を決める

現地調査で最初に決めたいのは、

何を確認するために現地へ行くのか

です。

たとえば、

平日日中に会社員需要がありそうか確認したい

という仮説と、

2階店舗まで人が上がるか確認したい

という仮説では、
見る場所も項目も変わります。

そのため、

とりあえず駅前から歩いてみる

だけではなく、

• 現在分かっていること
• まだ分かっていないこと
• 出店判断を変える可能性があること

を先に分けます。

確認済みの事実と仮説を分ける

たとえば、

平日昼に人通りがあった

は観察した事実です。

一方、

平日昼なら会社員需要がある

は解釈です。

同じように、

競合店でPC利用者を見かけた

は事実ですが、

この地域ではPC作業カフェの需要が強い

とまでは言えません。

現地調査では、

観察したこと

と、

そこから考えられること

を分けて記録することが重要です。

現地で直接確認できること

現地調査では、
実際の行動や状態を確認できます。

たとえば物件前なら、

• 通行人数
• 通行方向
• 1人通行かグループか
• 立ち止まる人がいるか
• 入口方向を見る人がいるか
• 入口へ近づく人がいるか
• 駅側から物件前を通る人がいるか

などです。

競合店なら、

• 入店者
• 退店者
• 空席の有無
• 行列
• 店外待ち
• 1人利用
• PC利用
• 読書・勉強に見える利用
• テイクアウト

などを確認できます。

ただし、
これらはあくまで、

観察した日時に、その状態があった

という情報です。

現地で見えても断定できないこと

人の行動を見ても、
その理由までは分からないことがあります。

たとえば、

スーツ姿の人が物件前を通った

としても、
その人が会社員かは確定できません。

PCバッグを持っていたからといって、

カフェでPC作業したい人

とも限りません。

そのため、

• 会社員と思われる
• 学生と思われる
• 勤務者らしい
• PC利用目的に見える

などは、
推定として記録します。

物件前では何を見る？

物件前では、

人が通るか

だけを見るのでは不十分です。

見るべきなのは、
その人流が店舗との接触につながり得るかです。

通行人数

まず、

• 何人通ったか
• どちらからどちらへ移動したか

を記録します。

ただし、

人通りが多い＝来店する

ではありません。

通行量は、
店舗との接触機会を考える材料です。

通行方向

たとえば駅近物件なら、

• 駅から商業施設へ向かう流れ
• 商業施設から駅へ戻る流れ
• オフィス方面
• 住宅方面

などを見ることで、
どの移動と物件が接しているか確認できます。

物件への反応

候補物件の前で、

• 入口を見る
• 看板を見る
• 歩く速度を落とす
• 立ち止まる
• 入口方向へ寄る

といった行動も記録できます。

ただし、

看板を見た＝入店したい

とは判断できません。

認知可能性を考える材料として扱います。

駅から物件までの導線を見る

「駅徒歩3分」という情報だけでは、
実際の導線は分かりません。

駅から近くても、
人が別の方向へ流れていることがあります。

反対に、
少し駅から離れていても、

• 住宅への帰宅導線
• オフィスとの往来
• スーパー
• 商業施設
• 学校

などへの移動と重なっている場合があります。

そのため現地では、

駅から物件まで実際に人がどう動いているか

を確認します。

導線上で確認したいこと

たとえば、

• 駅側から物件方向へ進む人
• 物件手前で別方向へ曲がる人
• 物件前を通過する人
• 周辺施設から物件方向へ進む人

などです。

地図上では主要動線に見えても、
現地では人が別の道を使っていることもあります。

競合店では何を見る？

競合調査では、
店の数だけでなく、

いつ・どんな利用が起きているか

を見ます。

たとえば、

• 空席があるか
• 満席に近いか
• 行列があるか
• 1人利用がいるか
• PC利用があるか
• テイクアウトがあるか
• 長時間利用らしい客がいるか

などです。

競合の混雑＝自店需要ではない

競合が混雑していると、

この地域は需要が強い

と考えたくなります。

実際、
その時間帯にカフェ利用が存在する材料にはなります。

しかし、

競合が満席
＝新しい店にも客が来る

とは限りません。

競合店そのものが強い可能性もあります。

そのため、
混雑状態だけでなく、

• 満席を確認して帰る人
• 店外で待つ人
• 周辺を見回す人
• 別の店舗へ移動する人

なども観察すると、
より判断材料が増えます。

それでも、

その人が候補店舗へ来る

ことまでは確認できません。

PC作業需要はどう見る？

PC作業向けのカフェを考えているなら、
競合店で、

• PC
• タブレット
• ノート
• 書籍

を使っている1人客がいるかを確認できます。

複数の時間帯や店舗で、
PC利用者が繰り返し見られるなら、

周辺でPCを使える場所が利用されている

ことを示す材料になります。

ただし、

PC利用者がいる
＝新しいPC作業向けカフェへの需要がある

とは限りません。

既存店舗で需要が満たされている可能性もあります。

朝・昼・午後・休日で見るものを変える

店舗の利用目的は、
時間帯によって変わることがあります。

そのため、
全部を一つの「人流」としてまとめず、
時間帯を分けて考えます。

出勤前

確認したいのは、

• 駅方面への移動
• オフィス方面への移動
• 1人通行
• テイクアウト利用
• 競合店への短時間入店

などです。

出勤前利用を想定しているなら、
朝の人流を昼の観察だけで判断できません。

ランチ前後

確認したいのは、

• オフィス勤務者らしい人の移動
• 飲食店への入退店
• カフェの混雑
• 短時間休憩
• テイクアウト

などです。

平日午後

PC作業や読書を想定するなら、

• 1人客
• PC利用
• 読書・勉強
• 空席状況
• 長めの滞在

などを確認します。

休日の日中

平日とは利用者構成が変わる可能性があります。

• 1人利用
• グループ
• 買い物客
• 待ち合わせ
• 読書
• 商業施設との往来

などを確認できます。

具体的な調査時間を勝手に決めない

現地調査では、

何分見ればいい？
何日調査すればいい？

という疑問が出ます。

しかし、

30分×3日なら十分

と一律に決めることはできません。

必要な調査量は、

• 調査目的
• 時間帯
• 候補数
• 人流の変動
• 店舗の投資規模
• 判断に必要な精度

などによって変わります。

まず、

• 朝
• ランチ前後
• 平日午後
• 休日の日中

など、
確認すべき時間帯を決めます。

そのあと、
利用できる時間や候補数に合わせて調査量を決めます。

「何人通れば十分？」に共通の答えはない

通行人数についても、

100人以上なら有望

のような共通基準はありません。

必要な通行人数は、

• 必要売上
• 客単価
• 入店率
• テイクアウト比率
• 席数
• 回転
• 再来店

などによって変わります。

そのため、
現地調査ではまず人流を測り、

必要な売上条件と結び付けられる材料を取る

ことを目的にします。

競合の混雑率にも共通の合格基準はない

同じように、

競合が8割埋まっていれば需要あり

といった基準も、
根拠なしには置けません。

10席の店と100席の店では、
同じ80％でも意味が違います。

営業時間、
回転率、
客単価、
利用目的も違います。

そのため、

混雑しているかどうか

だけでなく、

• どの時間帯か
• どんな利用者か
• 待ちが発生しているか
• 入店見送りがあるか

などを記録します。

複数候補を比べるなら条件を揃える

候補A、B、Cを比較する場合、
調査条件が違えば単純比較できません。

たとえば、

Aは平日昼に2回
Bは平日昼に1回
Cは休日に1回

では、

Aが一番人が多かった

とは判断できません。

曜日、時間帯、回数が違うからです。

揃えたい条件

複数候補を比較するなら、
可能な範囲で、

• 平日・休日の区分
• 時間帯
• 観察時間
• 観察回数
• 通行人数の数え方
• 通行方向
• 1人・グループの分類
• 競合混雑の記録方法
• PC利用の記録方法

を揃えます。

これによって、
候補間の違いを比較しやすくなります。

既存の調査は捨てなくてよい

すでに候補Aだけ2回見ていたとしても、
その情報を捨てる必要はありません。

ただし、

他候補と同条件で実施した本調査

とは分けます。

既存結果は、

事前確認

として残しておきます。

同じ条件で見られなかった結果は直接比較しない

どうしても、

• Aは晴れ
• Bは雨
• Cはイベント開催日

など、
条件がずれる場合があります。

その場合は、

条件が違う結果

として残します。

無理に横並びにしないことが重要です。

0人と「見ていない」は違う

現地調査では、

0

と、

未確認

を分ける必要があります。

たとえば、

PC作業客0人

は、

観察したが確認できなかった

という結果です。

一方、

PC作業客：未確認

は、
そもそも調べていない状態です。

この二つを同じ「0」として扱うと、
候補比較を誤ります。

候補固有の項目は追加してよい

公平に比較するからといって、
全候補で完全に同じ項目しか見てはいけないわけではありません。

たとえば、

• A・B：1階路面
• C：2階

なら、
Cでは追加で、

• ビル前を通る人
• 建物へ入る人
• 2階へ上がる人
• 看板を見る人
• 共用入口への接近

などを見る価値があります。

これは不公平ではありません。

共通比較項目と固有項目を分ける

重要なのは、

Cだけに追加した2階到達率

を、

A・Bの入口接近率

と同じ数字として直接比較しないことです。

共通項目は共通項目。

物件固有リスクは固有項目。

と分けて扱います。

2階物件は「上がるまで」を分解して見る

2階物件の場合、

人通りがあるか

だけでは不十分です。

たとえば、

1. ビル前を通る
2. 看板を見る
3. 建物へ入る
4. 階段・エレベーターへ向かう
5. 2階へ上がる
6. 店舗前まで来る

という段階があります。

どこで人が減っているのかを見ることで、
「2階だからダメ」という一括判断を避けられます。

記録フォーマットを決めておく

現地調査は、
あとから比較できる形で記録することが重要です。

たとえば、

• 観察日
• 曜日
• 平日 / 休日
• 時間帯
• 開始・終了時刻
• 観察地点
• 実際の観察時間
• 天候
• 通行人数
• 通行方向
• 1人 / グループ
• 競合混雑
• PC利用
• 特記事項

などです。

現地で見ながら毎回自由記述すると、
後で比較しにくくなります。

推定情報には印を付ける

たとえば、

会社員と思われる

という分類は、
事実ではなく推定です。

そのため、

• 確認できた数値
• 観察した状態
• 推定属性
• 未確認

を分けて記録すると、
後の分析がしやすくなります。

現地調査だけでは確認できないこと

現地調査は有効ですが、
万能ではありません。

たとえば、

• 新しい店を利用したいか
• いくらなら利用するか
• Wi-Fiや電源が店選びの決め手か
• 何回来店するか
• 競合店から乗り換えるか

は、
通行人を見ているだけでは分かりません。

必要なら、
インタビューやアンケートなど別の調査が必要です。

売上・利益も現地調査だけでは分からない

人通りが多くても、

月商○万円を作れる

とは判断できません。

売上には、

• 客単価
• 入店率
• 注文構成
• 回転
• テイクアウト
• 再来店

などが関係します。

利益ならさらに、

• 賃料
• 人件費
• 原価
• 水道光熱費
• 初期投資

も必要です。

つまり、
現地調査は出店判断の一部です。

現地調査の目的は「出店OK」を出すことではない

現地調査の結果、

人が多かったからGO

とするのは早すぎます。

現地調査でできるのは、

立地に関する不確実性を減らすこと

です。

たとえば、

駅から本当に人が流れている

平日午後にも1人利用がある

競合でPC利用が繰り返し確認できた

2階まで一定の移動が存在する

といった情報を増やします。

そのうえで、
他の情報と組み合わせて判断します。

現地調査後に確認したいこと

現地調査が終わったら、

• どの仮説を支持する材料が増えたか
• どの仮説は弱まったか
• まだ分からないことは何か
• 候補間で比較可能になったことは何か
• 追加調査が必要なことは何か

を整理します。

現地調査で答えを出すのではなく、
次の判断を進めるために使います。

WorkPaletteで出店前の現地調査を設計する

現地調査は、
調べる前に設計しておかないと、

とりあえず現地へ行ったけれど、
結局何が分かったのか分からない

という状態になりやすくなります。

WorkPaletteの「出店前現地調査設計」では、

1. 出店条件と未確認仮説を整理
2. 現地で確認できる仮説を選ぶ
3. 観察地点・対象を整理
4. 曜日・時間帯・観察項目を設計
5. 記録方法・比較方法を整理
6. 調査結果の使い方を整理

という流れで、
現地調査を組み立てます。

また、

• 調査時間
• 調査回数
• 必要人数
• 合格基準
• 必要通行人数

など、
根拠のない数値を勝手に設定しません。

複数候補がある場合は、
共通条件を揃えながら、
2階物件など候補固有のリスクも別途確認できます。

まとめ

出店前の現地調査では、

人通りが多いかを見る

だけでは足りません。

重要なのは、

出店判断でまだ分からないことを、現地で確かめる

ことです。

そのために、

• 確認したい仮説を決める
• 物件前を見る
• 駅からの導線を見る
• 競合を見る
• 時間帯を分ける
• 観察条件を記録する
• 複数候補では条件を揃える
• 推定と事実を分ける
• 未確認と0件を分ける

という形で調査します。

そして、

人流が多かったから出店する

ではなく、

現地調査によって、どの不確実性が減ったか

を見ることが重要です。

現地調査は、
出店場所を感覚で決めるためのものではありません。

判断に必要な証拠を、現実の場所から集めるための工程

として設計すると、
その後の候補地比較や出店判断にもつなげやすくなります。