PriceAnalyzer 活用事例
出店候補エリアの一次スクリーニングを短時間で実現する
この記事では、PriceAnalyzerを活用して出店候補地を一次スクリーニングする方法をご紹介します。
PriceAnalyzerでは、市区町村別の宿泊価格データと公的統計を組み合わせることで、全国の自治体を対象にした出店候補地の一次スクリーニングを短時間で行えます。
出店候補地の一次スクリーニングでは、
「どの程度の価格で売れているか」と、「その価格が一時的なものではなく、実需に支えられているか」を分けて見ることが重要です。
本記事では、前者を平日・土日の宿泊価格中央値、後者を稼働率と外国人比率で捉えることで、各自治体の需要構造を比較する考え方をご紹介します。
これにより、たとえば以下のような自治体を整理できます。
平日需要が強い自治体
観光・週末需要が強い自治体
平日・週末ともに需要が強い自治体
こうした分類を通じて、自社のホテルコンセプトに合った出店候補地を効率的に絞り込むことができます。
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はじめに：このような課題はありませんか？
新規ホテルの出店や重点エリアの見直しを検討するとき、「どの自治体が有望なのかをまずデータで把握したい」という声をよくお聞きします。しかし実際には、
- 宿泊価格データの収集・加工に時間がかかる
- 稼働率や外国人需要のデータを市区町村単位で揃えるのが難しい
- 複数の指標を統合して比較する仕組みがない
といった課題から、初期スクリーニングだけで数日〜数週間を費やしてしまうケースが少なくありません。
PriceAnalyzerでは、これらのデータを組み合わせた一次スクリーニングを短時間で実施できます。以下では、その具体的な方法をご紹介します。
使用データと分析の概要
■ 使用するデータ
今回の分析では、PriceAnalyzerの以下の2つのデータソースを組み合わせます。
データ① 市区町村別・宿泊価格中央値
ダッシュボード「13.過去価格（詳細検索）」より取得。
- 集計期間：2025年6月〜2026年5月
- 条件：大人2名・条件なし（楽天トラベルに限定）
- 集計単位：市区町村別・平日／土日別の中央値
- 対象自治体数：約1,500自治体
※集計期間は分析目的に応じて自由に設定いただけます。
季節変動の影響を考慮し、年度・半期・四半期など、必要に応じた期間での集計を推奨しています。
データ② 市区町村別・稼働率および外国人比率
ダッシュボード「90.各種統計データ」シート「S:市区町村別稼働率」より取得。宿泊旅行統計調査（観光庁）に基づくデータ。
- 集計単位：都道府県別・市区町村別
- 含む指標：稼働率・外国人延べ宿泊者数・日本人延べ宿泊者数
- 対象自治体数：234自治体（当該期間で稼働率の情報が取得できた自治体）
※市区町村別の稼働率データは公表対象が限られるため、すべての自治体で取得できるわけではありません。
一次スクリーニングでは、まず宿泊価格データで広く候補地を比較したうえで、稼働率・外国人比率が取得できる自治体について追加評価を行う、という使い方が現実的です。
また、必要に応じて、データが取得できない自治体については都道府県単位の稼働率を参考値として補完することも可能です。
■ 分析の流れ（PriceAnalyzer上で必要なデータが整備されている場合、所要時間の目安：約1時間）
以下の手順でデータを整理し、市区町村ごとに比較します。
● ① データ取得：各ダッシュボードから値をエクスポート
● ② 外国人比率の算出：外国人延べ宿泊者数 ÷ 総延べ宿泊者数
● ③ データ統合：市区町村コードをキーに2つのデータを結合
● ④ スクリーニング：価格・稼働率・外国人比率を組み合わせてフィルタリング
スクリーニングの考え方
以下の4指標を組み合わせることで、有望な出店候補地を絞り込みます。
宿泊価格中央値は市場で成立している価格水準を、稼働率と外国人比率はその背景にある需要の厚みを捉える指標として用います。
| 指標 | 着目するポイント | 高い場合に示唆されること |
| 宿泊価格中央値（平日） | 平日の価格水準 | 平日需要の強さ、業務需要の厚さ |
| 宿泊価格中央値（土日） | 週末の価格水準 | 観光・レジャー需要の強さ |
| 稼働率 | 客室の埋まり具合 | 市場全体の需要の厚さ |
| 外国人比率 | インバウンド需要の大きさ | 訪日外国人需要の集積 |
特に「平日・土日ともに価格中央値が高く、さらに稼働率も高い自治体」は、需要が旺盛にもかかわらず供給が追いついていない可能性があり、出店機会として注目できます。
需要タイプの分類と活用方法
平日と土日の価格水準の組み合わせにより、各自治体の需要構造を以下のように分類できます。
| 土日価格 高 | 土日価格 低 | |
| 平日価格 高 | A：総合型 | B：平日需要優位型 |
| 平日価格 低 | C：観光・週末需要優位型 | D：需要弱い |
| タイプ | 平日価格 | 土日価格 | 需要の特徴 | 想定される出店タイプ |
| A：総合型 | 高 | 高 | 平日・週末ともに需要が強く、供給不足の可能性もある | 総合型ホテル |
| B：平日需要優位型 | 高 | 低 | 平日の需要が相対的に強く、業務需要の影響が大きい可能性がある | ビジネスホテル |
| C：観光・週末需要優位型 | 低 | 高 | 週末・休日の需要が相対的に強く、観光需要の影響が大きい可能性がある | リゾート・観光ホテル |
| D：需要弱い | 低 | 低 | 全体的に需要が低調 | 出店優先度は低め |
この分類を参照することで、出店するホテルのコンセプト（ビジネス・観光・複合型）に合ったエリアを効率的に選定できます。
応用事例：価格帯を絞ったスクリーニング
PriceAnalyzerでは、全データを一括比較するだけでなく、特定の価格帯に絞り込んで分析することも可能です。
たとえば、「年間平均宿泊単価が2〜3万円程度のホテルのみ」に絞り込むと、高級旅館や廉価帯ホテルの影響を除外し、自社が想定する競争環境に近い条件で候補地を比較できます。
絞り込みの例：
- 想定価格帯が2〜3万円 → 同価格帯の物件のみを対象に中央値・稼働率を再集計
- 外国人比率30%以上 → インバウンド需要が見込めるエリアに絞り込み
- 平日・土日ともに中央値が15,000円以上 → 価格競争力のある市場のみに絞り込み
このように、自社の事業戦略に合わせてフィルタリング条件を変えることで、より実務に近い形で候補地を整理することができます。
この分析を使う際の注意点
ここでご紹介した手法は、あくまで「一次スクリーニング」の1例です。実際の出店判断にあたっては、以下の点も追加で検討することをお勧めします。
- 競合施設の供給量・構成（客室数・ブランド等）
- アクセス条件（最寄り駅・空港からの距離）
- 地域の再開発計画・行政施策
- 土地・建物の取得コスト
宿泊旅行統計調査に基づく稼働率データは一部自治体に限られるため、対象外の自治体については都道府県平均を参考値として用いる、あるいは個別調査を組み合わせることで、候補地比較を進めることができます。
| お客様の声「PriceAnalyzerを活用することで、出店候補エリアの初期比較が非常に早く行えるようになりました。 これまで数日かかっていた市場の一次スクリーニングが、今では1〜2時間程度で進められるようになっています。」 ― ホテル開発担当者様 |
まとめ
PriceAnalyzerに蓄積された市区町村別の宿泊価格データと、宿泊旅行統計調査に基づく稼働率・外国人比率データを組み合わせることで、全国約1,500自治体を対象とした出店候補地の一次スクリーニングを、約1時間で実施することができます。
出店候補地の比較を、感覚だけでなくデータに基づいて進めたい場合、PriceAnalyzerは候補地の仮説整理や初期比較の段階において、スクリーニングのスピードと精度を高める有効な手段となります。──────────────────────────────────────────
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