コインランドリーの出店に強いエリアはどこ?
コインランドリーの出店を検討するときに効く前提値と、TENPO AIが実際のデータでスコアを算出した15エリアの分析例をまとめたページです。 ここに出ている前提値は業種そのものの値で、特定の物件・立地の実測ではありません。

コインランドリーの事業前提値
事業シミュレーションを組むときの出発点になる数値です。エリアによって変わるものではありません。
想定客単価1,100円来店1回あたり
目標家賃負担率20%売上に対する家賃の上限目安
収益モデル来店都度課金来店のたびに売上が立つ
これらは事業シミュレーションの前提値です。実測データの回帰ではなく業種ごとの経験則であり、個別の物件・立地により実際の数値は変わります。
コインランドリーの商圏の見方
同じ商圏人口でも、業種によって「効く人口」と「効く立地」が違います。コインランドリーの場合にどこを見るべきかを、業種カタログの実際の係数から示しています。
主要ターゲット年代15〜64歳 + 65歳以上国勢調査の年代区分(0〜14歳・15〜64歳・65歳以上)に対応づけたものです。商圏人口の総数ではなく、この区分の人口を見ます。
来店行動タイプ習慣的に通う業種(徒歩圏中心だが多少の選択の余地がある)商圏の広がり方の性格です。近くの1店で済ませる業種ほど、徒歩圏の人口と競合数が結果を左右します。
昼間人口への依存度低い(重み 10%)居住人口と昼間人口をどの比率で見るか。オフィス街と住宅地のどちらが向くかがここで分かれます。
駅乗降客への依存度低い全業種の分布から出した相対順位です。依存度が高いほど、最寄り駅の乗降客数がスコアに強く効きます。
これらの指標は業種そのものの前提値であり、特定のエリアの実測ではありません。実際のエリアに当てはめた数値は、 下の分析例(各エリア×コインランドリーのページ)で確認できます。
コインランドリーの分析例(15エリア)
TENPO AIスコアの高い順です。人口・駅データが揃い、スコアを算出できたエリアだけを載せています。
錦糸町
東京都 墨田区TENPO AIスコア86 / 100・S八王子駅周辺
東京都 八王子市TENPO AIスコア84 / 100・A戸塚
神奈川県 横浜市TENPO AIスコア82 / 100・A川越駅周辺
埼玉県 川越市TENPO AIスコア82 / 100・A町田駅周辺
東京都 町田市TENPO AIスコア81 / 100・A大船
神奈川県 鎌倉市TENPO AIスコア81 / 100・A武蔵小杉
神奈川県 川崎市TENPO AIスコア81 / 100・A橋本
神奈川県 相模原市TENPO AIスコア81 / 100・A溝の口
神奈川県 川崎市TENPO AIスコア80 / 100・A松戸駅周辺
千葉県 松戸市TENPO AIスコア80 / 100・A本厚木
神奈川県 厚木市TENPO AIスコア80 / 100・A赤羽
東京都 北区TENPO AIスコア78 / 100・A藤沢駅周辺
神奈川県 藤沢市TENPO AIスコア78 / 100・A川口駅周辺
埼玉県 川口市TENPO AIスコア74 / 100・A所沢駅周辺
埼玉県 所沢市TENPO AIスコア69 / 100・B
東京都 墨田区TENPO AIスコア86 / 100・S八王子駅周辺
東京都 八王子市TENPO AIスコア84 / 100・A戸塚
神奈川県 横浜市TENPO AIスコア82 / 100・A川越駅周辺
埼玉県 川越市TENPO AIスコア82 / 100・A町田駅周辺
東京都 町田市TENPO AIスコア81 / 100・A大船
神奈川県 鎌倉市TENPO AIスコア81 / 100・A武蔵小杉
神奈川県 川崎市TENPO AIスコア81 / 100・A橋本
神奈川県 相模原市TENPO AIスコア81 / 100・A溝の口
神奈川県 川崎市TENPO AIスコア80 / 100・A松戸駅周辺
千葉県 松戸市TENPO AIスコア80 / 100・A本厚木
神奈川県 厚木市TENPO AIスコア80 / 100・A赤羽
東京都 北区TENPO AIスコア78 / 100・A藤沢駅周辺
神奈川県 藤沢市TENPO AIスコア78 / 100・A川口駅周辺
埼玉県 川口市TENPO AIスコア74 / 100・A所沢駅周辺
埼玉県 所沢市TENPO AIスコア69 / 100・B
これは全国の順位ではなく、TENPO AIが分析を公開しているエリアの中での並びです。 ここに無いエリアが劣るという意味ではありません。
次にすること
出店予定地が決まっているなら、その住所でそのまま商圏分析を実行できます。会員登録は不要です。
出典: TENPO AI業種カタログ(客単価・家賃負担率・ターゲット年代・昼間人口依存度・駅依存度などの業種前提値)/ エリア別スコアの基礎データは 総務省統計局 e-Stat 国勢調査、国土交通省 国土数値情報。詳しくはデータについてをご覧ください。