【人流データ×AI】リアル世界における顧客の行動を見える化し、直感的にデータ活用

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【人流データ×AI】リアル世界における顧客の行動を見える化し、直感的にデータ活用の媒体資料

資料更新日：2026/01/06

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「なぜ、あの店には人が集まるのか？」
人流データ分析で、商圏分析、出店戦略、競合分析、効果測定などを支援（日時・変化・場所・シェア・人・結果を知る）します。

"リアル世界の人の流れ”を可視化し、ビジネスの成長を強力にサポートする人流データ活用プラットフォームです。

これまで勘と経験に頼っていた「店舗の出店計画」「販促施策の効果測定」「競合分析」など、あらゆるマーケティング活動にデータに基づいた戦略をもたらします。

LAPの最大の特徴は、携帯キャリアや特定のアプリに偏らない、高精度な位置情報データを独自AIで解析している点です。
全国9,300万端末（グローバル42億ID）からのGPSデータを活用し、性別や年代に偏りなく、多種多様なアプリから位置情報を取得。
これにより、特定の通信障害やアプリ利用層の偏りに影響されない、信頼性の高い人流データを提供します。

さらに、分析地点の登録は「半径〇mの円」「建物ポリゴン指定」「自由に多角形を描画」など、自由度の高いPOI（分析地点）設定が可能。
メッシュ型エリア分析では難しかったピンポイントなエリアでの高精度な人流分析を実現し、エリア外の人流バイアスを排除します。

＜具体的な機能とできること＞--------

〇商圏分析・エリアマーケティング

　・店舗や施設の商圏を正確に把握し、出店戦略や移転先の選定、撤退戦略に活用できます。
　・来訪者の行動履歴から、自店に来る前後にどのような場所に立ち寄っているかを分析し、
効果的なエリアマーケティングや広告戦略を立てられます。

〇競合店舗や周辺の人出の流れを可視化。毎日モニタリング

　・特定の地点やエリアをピンポイントで指定し、曜日や時間帯ごとの人流の変化をグラフや地図上で簡単に把握できます。
　・前日までの最新データをもとに、来訪者数の増減をすばやく確認し、迅速な施策につなげられます。

〇顧客像を高解像度に把握

　・来訪者の居住地、性別、年代などの属性情報を組み合わせて、より詳細な分析が可能です。
　・「競合店舗と比べて、どのような層の顧客がどの時間帯に来店しているか」といった比較分析も行えます。

〇豊富な分析メニュー搭載
　20種類以上の人流分析メニューを搭載

LAPで得られる分析結果は、主に以下のような分野で活用されています。

＜特徴＞

・小売・外食: 新規出店計画、競合店分析、広告施策の効果検証など。

・自治体・観光: 観光地の活性化、イベントの効果測定、都市計画、交通対策など。

・金融・投資: 工場の稼働状況や小売業界のトレンド分析など、オルタナティブデータとして投資判断に活用。

それ以外にも以下のような活用をいただけます。

〇AIによる人流データ活用

　・人流分析結果の要点を抽出し、専門知識がなくても分析結果をAIで対話形式に分析しながらデータの活用ができます。
　・インターフェース上からAIが目的に応じた多様な人流データ分析を実行するることができます。

〇インバウンド分析

　・世界42億のグローバルIDデータを元に高精度で分析・可視化し、マーケティング戦略の策定から効果検証までを可能にする機能が搭載されています。
　・訪日外国人旅行者の国内における移動履歴や周遊パターンを、居住国別、日別、時間帯別などで詳細に分析できます。

事例一覧

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資料更新日：2025/09/22	【ドラッグストア攻略】人流データでお店毎の商圏特性を把握し、商品の売上を伸ばす営業戦略活用の事例 Presented by Location AI株式会社日用品メーカーの営業担当者の皆様、このようなお悩みはありませんか？・「人間関係や感覚頼み」の提案で、なかなか話が通じない・全国一律の営業資料では、店舗ごとの「顔」が見えず、状況にフィットしない・実績データはあっても、「今この店舗で売れる理由」を説明しきれず、次の打ち手に繋がりづらい本資料では、ドラッグストアチェーンA社を対象とした日用品メーカーの事例を通じて、これらの課題を解決する「人流データを活用した営業戦略」を詳しく解説しています。資料でわかること：・人流データが「売れない理由」を「売れる根拠」に変える！　店舗周辺の商圏特性（年齢層、居住地、勤務地など）を人流データで明確化し、　ターゲットに響く商品構成やキャンペーンを具体的に提案する方法をご紹介します。・「効率的営業サイクル」で成果を最大化！　ドラッグストアを顧客の傾向別にグループ化し、それぞれのグループに最適な営業戦略を立案・実行する3つのステップを解説。　これにより、感覚に頼らない説得力のある営業戦略を立案し、重点店舗への集中投下で効率的に成果を高めることができます。・【効果検証】グループ別戦略がもたらした具体的な成果！　定番商品の欠品率低下や販売数量の増加、新商品販促のROI向上など、　データに裏付けられた戦略がどのように業績向上に直結したのか、具体的な改善効果を提示します。・多様なグルーピングと戦略例　距離圏別だけでなく、性年代別やピークタイム別で店舗をグルーピングした場合の戦略例もご紹介し、　様々な角度からのアプローチを提案します。　・高精度な人流データ分析を支える「LAP Location AI Platform®」　携帯キャリアやアプリによる偏りがない高精度なデータを活用し、自由度の高い地点登録機能、高速な分析処理など、　その特徴とプライバシーへの取り組みを詳しくご紹介しています。本資料は、データに基づいた科学的なアプローチで営業戦略を強化し、新商品の売上拡大を実現したいメーカー担当者様にとって必読の内容です。ぜひ本資料をダウンロードし、貴社の営業戦略の変革にお役立てください。 >>資料の詳細を見る【ドラッグストア攻略法】人流データを活用した営業戦略活用事例資料.pdf 資料ダウンロード（無料）

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資料概要

資料更新日：2025/09/22

【ドラッグストア攻略】人流データでお店毎の商圏特性を把握し、商品の売上を伸ばす営業戦略活用の事例

Presented by Location AI株式会社

日用品メーカーの営業担当者の皆様、このようなお悩みはありませんか？

・「人間関係や感覚頼み」の提案で、なかなか話が通じない
・全国一律の営業資料では、店舗ごとの「顔」が見えず、状況にフィットしない
・実績データはあっても、「今この店舗で売れる理由」を説明しきれず、次の打ち手に繋がりづらい

本資料では、ドラッグストアチェーンA社を対象とした日用品メーカーの事例を通じて、
これらの課題を解決する「人流データを活用した営業戦略」を詳しく解説しています。

資料でわかること：

・人流データが「売れない理由」を「売れる根拠」に変える！
　店舗周辺の商圏特性（年齢層、居住地、勤務地など）を人流データで明確化し、
　ターゲットに響く商品構成やキャンペーンを具体的に提案する方法をご紹介します。

・「効率的営業サイクル」で成果を最大化！
　ドラッグストアを顧客の傾向別にグループ化し、それぞれのグループに最適な営業戦略を立案・実行する3つのステップを解説。
　これにより、感覚に頼らない説得力のある営業戦略を立案し、重点店舗への集中投下で効率的に成果を高めることができます。

・【効果検証】グループ別戦略がもたらした具体的な成果！
　定番商品の欠品率低下や販売数量の増加、新商品販促のROI向上など、
　データに裏付けられた戦略がどのように業績向上に直結したのか、具体的な改善効果を提示します。

・多様なグルーピングと戦略例
　距離圏別だけでなく、性年代別やピークタイム別で店舗をグルーピングした場合の戦略例もご紹介し、
　様々な角度からのアプローチを提案します。
　
・高精度な人流データ分析を支える「LAP Location AI Platform®」
　携帯キャリアやアプリによる偏りがない高精度なデータを活用し、自由度の高い地点登録機能、高速な分析処理など、
　その特徴とプライバシーへの取り組みを詳しくご紹介しています。

本資料は、データに基づいた科学的なアプローチで営業戦略を強化し、
新商品の売上拡大を実現したいメーカー担当者様にとって必読の内容です。

ぜひ本資料をダウンロードし、貴社の営業戦略の変革にお役立てください。