商圏分析の成功事例5選｜出店判断のスピード・売上予測・販促をデータでどう変えたか

「出店の判断が担当者の経験と勘に頼っていて、人によって結果がばらつく」「物件の情報が来ても、商圏を調べるのに何日もかかる」「店のまわりにどんな人がいるのかわからず、販促が当たらない」。店舗を持つ会社の多くが、どこかでこうした壁に当たります。

この記事では、商圏分析ツールや人流データを使って、同じような壁を越えた5社の成功事例を集めました。ツールの機能紹介ではなく、「どんな課題があり、担当者が何を考え、何から手を付け、どうなったか」をストーリーで追います。食品スーパー、葬祭事業、アミューズメント、自動車販売、ラーメンチェーンと、業種の違う事例を入れています。

先に結論を言うと、5件を並べて見えた共通点は次の3つです。

• 「誰がやっても同じ結果になる」判断の基準をつくっている：売上予測の式や評価シートをツールの中に作り、経験と勘への依存を減らしていました。
• 調べる時間を短くして、判断を早めている：数日・1時間かかっていた調査を、数十分・数分に縮めていました。
• 地図とデータで、店舗のまわりの「人」を見ている：住んでいる人、来ている人の属性を見て、出店や販促を変えていました。

本記事は、掲載企業から報酬を受け取らずにAbin編集部が独自に調査・編集しています。有償の掲載がある場合は「PR」と明記します。

この記事の読み方

• 成果の数字は、すべてツールの提供会社の事例ページに載っている数字です（顧客の担当者の発言を含みます）。施策と成果の因果関係は、各社の説明のまま紹介し、編集部では断定していません。
• 「仮説」の欄は、事例ページで担当者が「なぜそうしたか」を語っている内容だけを書いています。語られていない部分は「編集部の読み解き」と明記し、事実と分けています。
• 事例ページは2026年11月13日に確認しました。
• 公式の事例ページで、社名と成果の数字の両方がそろった事例が5件だったため、5選としています。

商圏分析の成功事例マップ｜自分に近い事例を探す

事例1：売上予測が担当者の主観に頼り、時間もかかっていた。GISで手順を標準化し、1案件あたり約20分で初期試算｜食品スーパー

状況

マミーマートは、埼玉県を中心に1都4県で「マミーマート」「マミープラス」「生鮮市場TOP！」の3業態81店舗（2025年3月時点）を展開するスーパーマーケットです。事例で話している担当者は、店舗開発部で全出店用地の売上予測を専門に担当しています。

壁

MarketAnalyzer 5は以前から導入していましたが、出店戦略には積極的に使っていませんでした。売上予測や出店判断は担当者の主観に頼っていて提案の質にばらつきがあり、手作業も多く、時間と手間がかかっていました。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、ツールを使えば誰がやっても同じ結果になり、客観性が担保できると考えて、MarketAnalyzer 5を本格的に使うことにしたと話しています。

打ち手

1. ハフモデルの予測式を作り、新店候補地の予測年商を算出する。
2. 人口などの統計データでヒートマップを作り、想定商圏を見える形にする。
3. 競合の出店・閉店や自社の業態転換が既存店に与える影響を分析する。

結果

技研商事インターナショナルの事例ページによると、作業時間が大幅に短くなり、1案件あたり約20分で初期試算ができるようになったとしています。担当者の主観に左右されない共通の評価軸ができ、予測値の載った表紙を見るだけで「物件を見送る判断」を素早くできるようになったとも話しています。

ここが効いた

• 予測の手順をツールの中に作り、誰がやっても同じ結果になるようにした。
• 予測値が社内の共通言語になり、判断が早くなった。

支援：MarketAnalyzer（MarketAnalyzerの評判・口コミ）／出典：技研商事インターナショナル マミーマートの導入事例（2025年9月29日公開）

事例2：物件の情報が来ても、商圏データが出るまで数日待っていた。クラウドGISで体制を分け、一次判断がおよそ30分に｜葬祭事業

状況

燦ホールディングスは、「公益社」「家族葬のファミーユ」などを運営する葬祭事業者で、全国に296会館（2026年1月末時点）を展開しています。創業100周年の2032年に向けて、約2倍の550会館体制を目指しています。

壁

葬儀会館は、社会的な必要性が高い一方で、出店となると地権者が迷ったり、交渉中に横やりが入ったりするリスクがあり、店舗開発ではスピードが何より大切です。しかし以前は、出先で物件情報が出ると、オフィスの担当者に電話で商圏データを頼み、数日後に出てくるのを待っていました。社内の合意形成にも時間がかかっていました。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、開発担当者が現場で物件を見ながら、その場でスマホで周辺の人口や競合の位置を確かめられる「動的」な使い勝手が必要だと考え、モバイル性と動作の軽さを決め手にArmBoxを選んだと話しています。

打ち手

1. ArmBoxで広域の物件探索と一次スクリーニングを行う「インサイドセールス」と、現場で交渉・契約する「フィールドセールス」に体制を分ける。
2. 現場の担当者は、外出先からスマホで詳細データを確かめて、すぐに現地調査や交渉に入る。
3. 過去の既存店のデータをもとに、立地や物件を点数で判定する独自の評価シートをArmBoxの中に作る。

結果

ゼンリンマーケティングソリューションズの事例ページによると、以前は何日もかかっていた物件の一次判断が、およそ30分で終わるようになったとしています。

ここが効いた

• ツールの導入に合わせて、組織の役割分担も変えた。
• 過去の成功・失敗のデータを、評価シートとして判断の基準にした。

支援：ArmBox（ArmBoxの評判・口コミ）／出典：ゼンリンマーケティングソリューションズ 燦ホールディングスの導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例3：商圏調査を紙の地図に手書きしていた。ワンクリックのレポートで、作成が1時間以上から約2分に｜アミューズメント・住宅

状況

第一住宅は、住宅、アミューズメント、ホテル、カルチャーなど、さまざまな事業を展開する会社です。パチンコ店を新しく出すときは、候補エリアの人口や競合店（台数など）を調べています。

壁

以前は、紙の地図に手書きで人口や競合の情報を書き込んで調査していました。店舗開発部では、物件の商圏調査レポートの作成に1時間以上かけていました。

仮説（編集部の読み解き）

事例ページには担当者の考えは詳しく書かれていません。大きな投資になる出店では、現在だけでなく10年後・20年後の商圏の力も事前に調べることがリスクを抑えるために必要だと紹介されており、調査を速く、将来まで見られる形にすることを重視したと読み取れます。

打ち手

1. TerraMap DXのワンクリックレポートで、5〜20分のドライブタイム商圏のレポートを出す。
2. 人口や世帯数に加えて、競合店の位置や台数も考慮して分析する。
3. 2040年までの未来人口データで、物件の将来のポテンシャルを調べる。

結果

ゼンリンマーケティングソリューションズの事例ページによると、1時間以上かかっていた商圏調査レポートの作成が、およそ2分でできるようになったとしています。保守契約を続けて常に新しいデータを使っていることが、競合との差別化になっているとも紹介しています。

ここが効いた

• 決まった形のレポートを自動で出し、調査の手間をなくした。
• 将来の人口まで見て、長い目で出店を判断した。

支援：TerraMap（TerraMapの評判・口コミ）／出典：ゼンリンマーケティングソリューションズ 第一住宅の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例4：本社が店舗の商圏をつかめず、店舗任せだった。商圏分析と位置・時間で配信する広告で、6店舗がここ5年で一番の売れ行きに｜自動車販売

状況

フレックスは、ランドクルーザーとハイエースの2車種の専門店を全国で約50店舗展開しています。年に3〜5店舗ほど、リニューアルや新規の出店をしています。

壁

GISを使う前は、店舗と本社の機能が分かれていて、店舗の運営は店舗に任せ、本社のマーケティングはデジタルやExcelでわかる範囲で行っていました。お客様アンケートの回答もばらつき、店舗と本部で休日も違うため、連携が難しい状況でした。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、高単価で商圏が広く、ほとんどのお客様が車で来るため、山や川、渋滞などの「商圏バリア」を事前に把握することで、出店後の集客に大きな差が出ると話しています。

打ち手

1. MarketAnalyzerとKDDI Location Analyzerで、店舗の商圏、競合の影響、来訪者の属性を把握する。
2. 不振店の原因を人流のヒートマップで調べる（川で人の流れが分かれていたことがわかった例もある）。
3. 年末年始のイベントで、位置と時間で配信する広告（MarketAnalyzer Ads）を使う。

結果

技研商事インターナショナルの事例ページによると、広告を出したカー用品の6店舗では、ここ5年で一番の売れ行きになったとしています。十数店舗の分析結果を経営陣に共有する中で、経営陣や店舗の現場の、商圏分析に対する意識も変わってきたと話しています。

ここが効いた

• 地図で「リアルな商圏」を見て、来店の障壁を事前に知るようにした。
• 商圏の分析を、出店だけでなく広告の配信にもつなげた。

支援：MarketAnalyzer（MarketAnalyzerの評判・口コミ）／出典：技研商事インターナショナル フレックスの導入事例（2025年6月2日公開）

事例5：店のまわりにどんな人がいるかわからなかった。人流データで客層をつかみ、販促を見直して2〜3週間で客数15%増｜ラーメンチェーン

状況

麺食は、「喜多方ラーメン坂内」などのフランチャイズ経営を手がける会社です。売上高100億円・国内100店舗を中長期の目標に、不振店の売上拡大と新規出店に力を入れています。

壁

低価格帯のブランドではないため、出店する地域の特性を詳しく知り、販促やメニュー、店舗開発に生かすことが大切でした。しかし、現地での目視調査やPOSデータだけでは、来店者や周辺を訪れる人の詳しい属性がわかりませんでした。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、特定のエリアの男女比や年齢構成、ペルソナ、時間帯別の人流がわかれば、地域の特性に合わせた販促や出店戦略ができると考え、数クリックで欲しいデータが取れるマチレポを導入したと話しています。

打ち手

1. マチレポで、ある店舗の周辺地域の人流を分析する（40代の家族層と高齢者が多いとわかった）。
2. それぞれの層に合わせた新しいセットメニューと店内販促を行う。

結果

Agoopの事例ページによると、2〜3週間で客数が15%増えたとしています。今後は出店戦略にも使い、東京のオフィスから候補地の人流を調べることで、調査にかけていた時間を30〜50%減らせる見込みだとも話しています。

ここが効いた

• 「来ている人」の属性を知って、メニューと販促をその人たちに合わせた。
• 既存店の改善から始め、出店調査にも広げる計画を立てた。

支援：マチレポ（マチレポの評判・口コミ）／出典：Agoop 麺食の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

5つの成功事例を並べて見えた「勝ちパターン」

ここからは、5件の事例に書かれている事実だけをもとに、共通点を整理します。5件からの観察なので、「こうすれば必ず成果が出る」という法則ではありません。

勝ちパターン1：「誰がやっても同じ結果になる」判断の基準をつくっている

• マミーマートは、ハフモデルの予測式で売上予測の手順を標準化しました。
• 燦ホールディングスは、過去の既存店のデータから立地・物件の評価シートを作りました。

勝ちパターン2：調べる時間を短くして、判断を早めている

勝ちパターン3：地図とデータで、店舗のまわりの「人」を見ている

• 麺食は、店舗周辺に40代の家族層と高齢者が多いと知って、販促を変えました。
• フレックスは、人流のヒートマップで、川が来店の障壁になっていることを見つけました。
• 第一住宅は、将来の人口まで見て出店を判断しています。

明日から試せるチェックリスト｜自社に当てはめる6つの問い

1. 出店候補地の売上予測は、担当者が替わっても同じ結果になりますか？（マミーマート）
2. 物件の情報が来てから、一次判断まで何日かかっていますか？（燦ホールディングス）
3. 商圏の調査レポートは、決まった形で自動で出せますか？（第一住宅）
4. 不振店のまわりに、川や渋滞などの「商圏バリア」はありませんか？（フレックス）
5. 店のまわりに来ている人の年代や家族構成を知っていますか？（麺食）
6. 10年後の商圏の人口を、出店判断に入れていますか？（第一住宅）

商圏分析の成功事例についてよくある質問

統計データと人流データ、どちらから始めるべきですか？

事例では、出店判断の基準づくりには統計データとGIS（マミーマート、第一住宅）、既存店の客層の把握には人流データ（麺食）を使っています。判断したいことに合わせて選び、必要なら組み合わせるのが一般的です。

少ない店舗数でも参考になりますか？

なります。麺食の事例は、まず1つの店舗の周辺分析から始めています。無料の統計地図やトライアルで試してから広げる方法もあります。

ツールを入れれば、出店の失敗はなくなりますか？

なくなるとは言えません。事例でも、データで判断の基準とスピードを高めたうえで、最後の判断は人が行っています。予測と実績を比べて、基準を見直し続けることが大切です。

事例の数字は、そのまま自社の目安にしてよいですか？

おすすめしません。今回の数字はすべて事例ページに載っているもので、業種や規模、比べ方が事例ごとに違います。数字は「どのくらい動き得るか」の参考にとどめ、進め方や考え方を持ち帰るのがよいでしょう。

プロに頼むなら｜商圏分析ツールを比べる

自社に合う商圏分析ツールを選ぶときは、何を判断したいか（出店、販促、既存店の分析）と、使いたいデータ（統計、人流、自社データ）を決め、同じ基準で比べるところから始めるのが近道です。Abinでは、商圏分析ツールを比べた記事を公開しています。

• 商圏分析ツールおすすめ6選｜MarketAnalyzer・TerraMap・KDDI Location Analyzerなどを料金・機能で比較

今回の事例に登場したツールの評判・口コミは、次の記事にまとめています。

• MarketAnalyzerの評判・口コミ（事例1 マミーマート、事例4 フレックス）
• ArmBoxの評判・口コミ（事例2 燦ホールディングス）
• TerraMapの評判・口コミ（事例3 第一住宅）
• マチレポの評判・口コミ（事例5 麺食）
• KDDI Location Analyzerの評判・口コミ（事例4 フレックスで併用）

ツギノテ編集部（運営：株式会社Abin）にマーケティング・DXについて相談したい場合や、事例・掲載についてのお問い合わせは、お問い合わせフォームから受け付けています。

調査方法と出典

確認日：2026年11月13日。

調べ方：「商圏分析ツールおすすめ6選」に掲載しているツールの公式の導入事例ページを読みました。比較サイトの事例紹介は使っていません。

選び方：顧客名が公開されていて、成果の数字が載っている事例だけを候補にしました（匿名の事例、成果の数字がない事例は除外）。ほかの成功事例記事で紹介した会社の事例は除き、1つの提供会社から2件までとしました。KDDI Location Analyzerの公式事例は、成果の数字が載ったものが見つからなかったため、単独の事例としては入れていません。事例の並び順は悩みの型の順で、優劣を表すものではありません。

数字の扱い：成果の数字は、すべて事例ページの表記です（顧客担当者の発言を含みます）。施策と成果の因果関係は、各社の説明として紹介しています。

出典

• 技研商事インターナショナル：マミーマートの導入事例（2025年9月29日公開）
• ゼンリンマーケティングソリューションズ：燦ホールディングスの導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• ゼンリンマーケティングソリューションズ：第一住宅の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• 技研商事インターナショナル：フレックスの導入事例（2025年6月2日公開）
• Agoop：麺食の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））