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インタラクティブ

店舗評価診断｜出店候補地の売上を通行量と席数から二通りで予測

このツールで分かること

出店の成否は、立地で半分決まるとさえ言われます。だからこそ、候補地の売上を感覚ではなく数字で見積もることが大切です。この診断ツールは、売上を「通行量から」と「席数から」の二通りで予測します。両方の数字が近ければ、予測の確らしさが上がります。さらに、予測売上と家賃から賃料負担率も出し、出店判断の材料にします。まず、候補物件前の通行量を実際に測って入れてみてください。

売上予測の計算式

売上予測には、代表的な2つのアプローチがあります。

通行量ベースの予測売上 ＝ 前面通行量 × 入店率 × 客単価

席数ベースの予測売上 ＝ 席数 × 回転率 × 客単価

両方を出して見比べるのがコツです。計算例を挙げます。前面通行量が1日3,000人、入店率が2％、客単価1,000円なら、通行量ベースの予測売上は 3,000 × 0.02 × 1,000 で 6万円／日となります。一方、同じ店を席数から見ると、席数25席、回転率2.5回、客単価1,000円なら、席数ベースの予測売上は 25 × 2.5 × 1,000 で 6万5,000円／日となります。両者は近い値なので、この例では予測の確らしさが高いと判断できます。集客手法としては、大型小売向けのハフモデルなどもありますが、小規模飲食店ではこの2つの現場的な見積もりが実用的です（出典：飲食店ドットコム、マップマーケティング）。

業界ベンチマーク・目安値

入店率は、業態や立地、看板の見え方で大きく変わりますが、路面店でおおむね1〜5％程度が一つの目安とされます（出典：飲食店ドットコム、立地の見方）。予測の精度を上げるには、曜日・時間帯で通行量が大きく違う点に注意が必要です。平日と休日、昼と夜を分けて測ると、より現実に近づきます。また、既存の優良店の実績と比べると、予測の妥当性を検証できます（出典：マップマーケティング、商圏分析）。

使い方ガイド（ステップ別）

ステップ1：まず「前面通行量（1日）」を入力してください。候補物件の前で、時間を決めて実測した数を使うと確実です。

ステップ2：次に「入店率」と「客単価」を入力します。入店率は、近い業態の目安から控えめに見積もるのが安全です。

ステップ3：続いて「席数」「回転率」、そして「月の家賃」を入力します。

ステップ4：「診断する」を押すと、二通りの予測売上と、家賃から見た賃料負担率が表示されます。

結果の読み解き方

まず、二通りの予測売上が近いかを見てください。大きくずれる場合、入店率か回転率の見積もりが甘い可能性があります。低い方の数字を保守的な予測として使うのが安全です。次に、予測売上から見た賃料負担率を確認します。10％以内なら健全、超えるなら家賃が重い物件です。予測はあくまで参考値ですが、出店判断の出発点になります。

改善アクション

予測売上が家賃に見合わない場合、まず席数やレイアウトで回転を上げられないか検討します。次に、入店率を上げるための看板やファサードの工夫を考えます。それでも賃料負担率が高いなら、家賃交渉か、物件そのものの見送りを検討するのが賢明です。立地は、開業後に変えられない最も重い前提条件だからです。

計算機仕様書

ここからは、このツールを実装するための設計書です。

1. 変数定義表

2. 計算式

salesByTraffic（通行量ベース日売上）＝ traffic ×（entryRate ÷ 100）× spend

salesBySeats（席数ベース日売上）＝ seats × turnover × spend

monthlySales（月間予測売上）＝ 両者の平均 × 営業日数25（初期値）

rentRate（賃料負担率・％）＝ rent ÷ monthlySales × 100

3. 出力定義

表示するのは、salesByTraffic、salesBySeats（いずれも日売上）、monthlySales、rentRate（小数第1位）です。2つの日売上の乖離が30％以内なら「予測の確らしさが高い」、30％超なら「見積もりにばらつきがあります」と表示します。rentRate は10％以下を「健全（緑）」、10～15％を「許容（黄）」、15％超を「重い（赤）」とします。

4. UIガイド

入力フォームは、上から「前面通行量」「入店率」「客単価」「席数」「回転率」「月の家賃」の順に並べます。通行量欄には「時間を決めて実測した数が理想」、入店率欄には「路面店では1～5％が目安」と補助説明を添えます。ボタンは「店舗を評価する」とし、結果は二通りの予測売上を並べて見せ、その下に月間予測と賃料負担率を配置します。

5. エラーハンドリング

入店率が100を超える値は受け付けず、「入店率は100％以下で入力してください」と表示します。席数が0の場合は席数ベースを計算せず、通行量ベースのみ表示します。予測売上が0のときは賃料負担率を計算せず、「売上予測が0のため負担率は算出できません」と表示します。負の値は受け付けません。

💡 この計算を業務に組み込みたい方へ

Restaurant OS の出店・商圏分析プラグインは、本記事の予測を商圏データから補助します。詳細は Restaurant OS 入門ガイドをご覧ください。

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参考・引用元

※予測値はあくまで参考です。曜日・時間帯で通行量は大きく変動しますので、複数回の実測でご確認ください。