ハフ モデル

本演習にかかる時間はおよそ 20 分です。

目的

新規出店候補地 1 ヶ所を起点としたハフ モデルを実行し、需要 (ポテンシャル) の吸引率をシミュレーションする方法を習得します。なお、本演習ではポテンシャル データとして 500m メッシュに格納された人口総数を用います。

ハフ モデルの詳細は、ビジネスマップ用語集をご覧ください。

本演習では、人口総数をポテンシャル データとして使用するため、算出される結果は「吸引人口」となります。 推計消費額などをポテンシャル データに設定すると、ハフ モデルを用いた需要予測の結果を金額ベースで得ることができます。

演習

事前準備が完了していない場合は、演習に入る前にこちらの操作を行ってください。

出店候補地および既存店ポイントの確認

「BAProチュートリアル_ハフモデル.aprx」の [演習1] マップを開き、[コンテンツ] ウィンドウおよびマップ上に「出店候補地」および「既存店」のポイント データがあらかじめ追加されていることを確認します。

既存店のポイント データには、自社店舗と競合店舗の両方が含まれます。

出店候補地を起点とした運転時間商圏の作成

ハフモデルを実行する上で、どの範囲まで吸引シミュレーションを実行するか、解析エリアを設定します。本演習では、出店候補地を起点とした運転時間商圏を作成し、解析エリアとします。

  1. [解析] タブ → [ジオプロセシング] グループの [ツール] をクリックし、[ジオプロセシング] ウィンドウの検索ボックスに「道路距離」と入力します。
  2. 検索結果の中の [道路距離/時間商圏の生成 (Generate Drive Time Trade Areas)] ツールをクリックして開きます。
  3. [道路距離/時間商圏の生成] ツールが開いたら、以下のように設定します。
    • 入力フィーチャ:出店候補地
    • 出力フィーチャクラス:出店候補地_車で10分商圏
    • 距離タイプ:運転時間 (平常時)
    • 入力方法:値
    • 距離:10
    • 距離単位:分
    • ID フィールド:店舗ID
    • ディゾルブ オプション:オーバーラップ
  4. 上記の通りに設定が完了したら、[実行] をクリックします。

マップに、出店候補地を起点とした、自動車で 10 分の運転時間商圏が追加されます。

運転時間商圏に重複するメッシュを選択

ハフ モデル実行時のポテンシャル データとして利用するために、運転時間商圏に重なる 500m メッシュを選択します。

  1. [解析] タブ → [ワークフロー] グループの [ビジネス解析] ボタン → [カラー コード レイヤー] をクリックして、[カラー コード レイヤー (Color Coded Layer)] ツールを開きます。
  2. [分類変数] の [+] マークをクリックしてデータ ブラウザーを開きます。
  3. [人口] → [人口メッシュ] → [2015 人口総数 (国勢調査メッシュ)] → [2015 人口総数] を選択し、[OK] をクリックしてデータ ブラウザーを閉じます。
  4. [分類変数] 以外のパラメーターの設定はデフォルトのまま、[実行] をクリックしてツールを実行します。

[コンテンツ] ウィンドウに「2015 人口総数 レイヤー」という名前のグループ レイヤーが追加され、マップに人口総数で色分けされたメッシュ ポリゴンが追加されます。

4 次メッシュなどのフィーチャ数が多いレイヤーが表示されるまでマップを拡大すると、一部フィーチャが表示されない現象が発生しますが、後述の解析に影響はございません。なお、本現象の解決方法はこちらの FAQ をご参照ください。

次に、運転時間商圏に重なる 500m メッシュ (4 次メッシュ) を選択します。

  1. [マップ] タブ → [選択] グループの [空間条件で選択] ボタンをクリックして、[空間条件で選択] ダイアログを開きます。
  2. 以下のように設定し、[OK] をクリックします。
    • 入力フィーチャ:2015 人口総数 レイヤー\4次メッシュ
    • リレーションシップ:交差する
    • 選択フィーチャ:出店候補地_車で10分商圏
    • 選択タイプ:新規選択
  3. [コンテンツ] ウィンドウの「2015 人口総数 レイヤー」を展開して「4次メッシュ」を右クリックし、[属性テーブル] をクリックして属性テーブルを開きます。

属性テーブルの下部を確認すると、運転時間商圏に重なる 500m メッシュが 101 レコード選択されていることが分かります。

ハフ モデルの実行

あらかじめ追加されている「出店候補地」および「既存店」のポイント データ、運転時間商圏に重なる 500m メッシュを用いて、ハフ モデルを実行します。

  1. [解析] タブ → [ワークフロー] グループの [ビジネス解析] ボタン → [ハフ モデルの実行] をクリックして、[ハフ モデル (Huff Model)] ツールを開きます。
  2. 以下のように設定して、[実行] をクリックします。
    • 入力施設フィーチャ:既存店
    • 施設 ID フィールド:店舗ID
    • 入力候補地フィーチャ:出店候補地
    • 候補地 ID フィールド:店舗ID
    • 入力ポテンシャル フィーチャ:2015 人口総数 レイヤー\4次メッシュ
    • ポテンシャル ID フィールド:ID
    • ポテンシャル フィールド:2015 人口総数
    • 出力フィーチャクラス:ハフモデル
    • 魅力度の変数
      • 既存施設の値:売場面積
      • 候補地の値:売場面積
      • 指数:1
    • 距離指数:-1.5
    • 距離タイプ:運転時間 (平常時)
    • 距離単位:分

本演習では魅力度を 1 つだけ設定していますが、魅力度を複数設定することも可能です。[魅力度の変数] パラメーターの [他を追加] ボタンをクリックすることで追加の魅力度を設定できます。

[距離指数] パラメーターでは「距離抵抗係数」を指定できます。距離抵抗係数は、距離に応じて吸引される需要がどれだけ減少するかを定義したもので、買い回り品と最寄り品の調整を行うことができます。一般的には、食料品などの最寄り品では距離抵抗係数を高く設定し、家具などの買回り品では距離抵抗係数は低く設定します。
また、[距離タイプ] パラメーターでは、距離計測の方法を直線距離、道路距離、道路時間のいずれかから指定できます。

[コンテンツ] ウィンドウおよびマップにハフ モデルの結果レイヤーが追加されます。このレイヤーは、算出された需要の吸引率を元に色分けされており、赤いエリアほど吸引率が高いことを表しています。今回の結果を見ると、出店候補地の西側のエリアには既存店が無く、より吸引率が高いことが分かります。

解析結果の確認

最後に、ハフ モデルの解析結果を「データ エンジニアリング」機能を用いてテーブルやチャート形式で確認します。

データ エンジニアリングは、空間解析やデータ サイエンスにおいて解析のためのデータを準備する際に使用する既存のツールをまとめたもので、マップやチャートを使ってデータ フィールドを探索したり、統計情報を表示したりしてデータの値や分布を把握することができます。詳細は Esri ヘルプをご参照ください。

  1. [コンテンツ] ウィンドウの「ハフモデル」上で右クリック → [データ エンジニアリング] をクリックしてデータ エンジニアリング ビューを開きます。
  2. データ エンジニアリング ビュー左部のフィールド パネルに「ハフモデル」レイヤーが持つフィールドの一覧が表示されるので、「合計」フィールド上にマウス カーソルを合わせます。3 つのボタンが表示されるので、一番左側の [シンボルの更新] ボタンをクリックします。

各フィールドは、以下の内容を表しています。

フィールド名説明
IDそのエリアの一意な ID を表します。
確率そのエリアの「吸引率」を表します。吸引率は、そのエリア内の需要を出店候補地がどれだけ吸引できるかを表します。
合計ポテンシャル フィールドに設定した値に吸引率を乗算した数値で「吸引需要」を表します。このフィールドの合計値が出店候補地の吸引ポテンシャルの総数になります。本演習ではポテンシャルとして人口総数を設定したので「吸引人口」を表します。

「ハフモデル」レイヤーのシンボルを、吸引率ベースから吸引人口ベースにワンクリックで変更できました。

ctrl キーを押しながら Z キーを押すと、変更前のシンボルに戻すことができます。

  1. フィールド パネルで、ctrl キーを押しながら「確率」と「合計」の 2 つのフィールドをクリックして選択し、右側の統計情報パネルにドラッグ & ドロップして追加します。
  2. [計算] ボタンをクリックして、追加したフィールドの統計情報を算出します。

算出された統計情報を確認すると、以下のようなことが分かりました。

  • 解析エリア全体で吸引できる人口は、約 15,300 人である。
  • 解析エリア内の 500m メッシュの内、最も多く人口を吸引できるエリアでは約 685 人を吸引できる。
  1. ArcGIS Pro を再度開き、[プロジェクト] タブ → [保存] を選択し、プロジェクトを保存します。

まとめ

この演習では、新規出店候補地 1 ヶ所から運転時間商圏を作成し、それに重なる 500m メッシュを選択しました。そして、出店候補地および既存店のポイント データと選択した 500m メッシュを用いてハフ モデルを実行しました。 更に、データ エンジニアリング機能を用いて、ハフ モデルの解析結果の詳細を確認することができました。

また、以下ツールの操作について学びました。

  • [道路距離/時間商圏の生成] ツール
  • [カラー コード レイヤー] ツール
  • [空間条件で選択] ツール
  • [ハフ モデル] ツール
  • データ エンジニアリング