スーパーの現場に立ったことがある方なら、感覚として知っているはずです。「お盆は忙しい」「年末年始は競合に客を持っていかれる気がする」。でも、その感覚を数字で証明できている店舗は、ほとんどありません。
競合の影響を定量化するには、従来なら大手SIerに数億、数十億円を支払い、分析システムを構築する必要がありました。そんな投資ができるのは、ナショナルチェーンの本部だけです。
でも今は違います。Claudeがあれば、2年分の人流データを分析し、同一商圏の競合店舗の影響を定量化できます。さらに明日の来客数まで予測可能。
今回はその実例として、「ロピア福岡新宮店 vs メガセンタートライアル新宮店」の競合分析の全貌をお届けします。著者は東京在住ですが、リテールAI協会の視察ツアーでメガセンタートライアル新宮店に来店したことがあります。ドン・キホーテとスーパーマーケットとユニクロとニトリを足した様な超大型店舗でした。比較対象として近隣のスーパーマーケットのロピアを対象として、人流アナリティクス（R）のデータを分析してみました。
※人流アナリティクス（R）：Location AI株式会社が提供する人流分析ツール。サービスページはこちら。
※ロピア：神奈川県川崎市に本部を置く食品スーパー。肉を軸にした大容量・低価格を武器に急成長を続ける。
※トライアル：福岡市に本社を置くディスカウントストア大手。2025年に西友を子会社化。
業態が真逆な2店舗が、同じ商圏で向き合っている
福岡県糟屋郡新宮町。国道3号線沿いにIKEA福岡新宮やイオンモール新宮が集まる大型商業エリアがあります。その一角で、業態がまったく異なる2店舗が至近距離で向き合っています。
人流アナリティクス「来訪者ランキングマップ」ロピア福岡新宮店で集計（2026年6月データ）
人流アナリティクス「来訪者ランキングマップ」メガセンタートライアル新宮店で集計（2026年6月データ）
来客数だけ見ればトライアルが約2.8倍多い。でも「どのイベントで客の流れが変わるか」を分解すると、まったく違う景色が見えてくることになります。
Claudeで2年間の来客変動を要因別に分解する
ClaudeでMMM（マーケティング・ミックス・モデリング）と呼ばれる分析を行います。日々の来客数の増減を複数の要因に分解する統計的手法で、「今日の来客増はお盆のせいか、それとも競合の周年祭で人が流れたのか」を数字で切り分けられます。ClaudeがPythonで分析コードを書き、実行し、レポートを生成するまでを一気通貫で担います。投入した情報は以下のとおりです。
- 曜日・季節・年次トレンド
- 祝日・催事（お盆・GW・クリスマス・節分・こどもの日 等）
- 気象（気象庁データ：降水量・気温・強風・積雪量）
- Googleトレンド（「天気予報」「行楽」）
- 施設固有イベント（周年祭・フードパーク開業 等）※Claudeによるインターネット調査で探索
精度は、ロピアの来客変動の95.6%をモデルが説明できるレベルに達しました（R²=0.9562）。トライアルも90.4%（R²=0.9043）。予測誤差はロピアで日平均178人、トライアルで385人です。2店舗合わせて300件以上の「来客への影響を持つイベント」を発見しました。数理モデルによって気象や曜日の影響を除外した純粋な集客インパクト数を推定しています。
85件の「競合影響日」を5つのパターンに分類する
2店舗のモデル推定値を突き合わせると、両店に同時に異常が起きた日が85件見つかりました。これを5つのパターンに分けたのが以下です。
件数ではロピア優位の日がトライアル優位の日の約3倍に達します。ただし「1イベントあたりの来客インパクトの大きさ」はトライアルが圧倒する場面もあります。それぞれ詳しく見ていきましょう。
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ロピアが「優位」になった日TOP5
ロピアが「優位」になった日TOP5
小川貴史 株式会社秤
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