計算方法と限界

需要・競合環境・アクセス/視認性・コスト・収益性・将来性の6要素を業種ごとに加重平均し、0〜100点・S〜Dの5段階で評価します。 事業シミュレーションを実施していない場合や、実測の家賃データが無い場合は、該当する要素の重みを残りの要素へ自動的に再配分します （架空データを使って総合点を作ることはしません）。あわせて、商圏人口過少・競合過密・人口減少・投資回収長期化・西日リスクなど 10種類のリスクを自動検出します。

限界: スコアは公開データと一般的な業種前提に基づく参考評価であり、個別物件の契約条件・内装・立地の細部までは反映していません。

業種ごとのターゲット年代・昼間人口への依存度（daytime_population_weight）・駅乗降客への依存度 （station_capture_rate）は、事業計画の前提値としてTENPO AIの業種カタログが保持している値です （物件固有の実測ではありません）。SEOページの「業種適性」では、この前提値と各エリアの実人口・駅データを 組み合わせて、業種ごとに実際に異なる数値（ターゲット年代人口・実効需要人口）を算出しています。

限界: 国勢調査の年代区分は0〜14歳・15〜64歳・65歳以上の3区分のみのため、業種のターゲット年代 （15〜29歳のような区分）がこれより細かい場合は、対応する国勢調査区分の人口をそのまま使います （按分・推計はしません）。実効需要人口は昼夜人口を按分したTENPO AI独自の推計値であり、来店数・売上の予測ではありません。

商圏内に8本の等面積同心円リングを需要地点として取り、吸引力（店舗規模 ÷ 距離の業種別係数乗）から来店需要を按分します。 競合の方位は分からないため、12分割で数値積分した期待値を使用します（中心1点だけで計算すると自店が常に有利になる構造的な欠陷があるため）。 距離抵抗係数は業種によって異なり、コンビニで3.0、コワーキングスペースで0.9のように、業種の来店行動の違いを反映しています。 弱気・標準・強気の3シナリオで月次収支・損益分岐点・投資回収期間を算出し、Pro以上では家賃・客単価・客数・原価率を個別に振る感度分析も利用できます。

限界: 距離抵抗係数・店舗標準規模・客層構成比などの前提値は、実測データの回帰ではなく経験則に基づく値です。分析結果には常に前提条件（Assumptions）を明示します。

国土交通省 国土数値情報の「250mメッシュ別将来推計人口データ」（社人研の市区町村推計をメッシュへ按分したもの）から算出しています。

限界: メッシュ単位の将来推計人口という公的統計そのものは存在しないため、対応するメッシュが商圏に無い場合は推計を出しません（0を「増減なし」と誤解させないため）。

国勢調査の夜間（居住）人口と、経済センサスの従業者数メッシュ（約500m四方）から、TENPO AIが独自に算出した推計値です。 昼間人口を直接集計した公的統計は存在しないため、常に「推計」であることを明示します。

オフィス街・住宅地・商業地・学校・駅前・幹線道路沿いの6タイプごとに用意した固定カーブを、 周辺施設の構成・人口・駅利用者数から推定したタイプ構成比で合成しています。全国どこでも取得できる最新・時間帯別の実測人流データが 無料では存在しないための代替手段です。

限界: 完全に推計値であり、実測の人流データは一切使用していません。絶対人数ではなく、ピークを100とした0〜100の相対指数のみを提供します （「14時に3,200人」のような絶対値は算出しません）。

スマートフォンのマイクによる推定値です。色分けは環境省「騒音に係る環境基準について」を出典とした5段階の目盛りです。

限界: 校正済みの騒音計による実測値ではありません。常に「推定値」であることを明示し、精度を保証するものではありません。

「いずれ対応予定」ではありません。データが存在しないので、出せません。