【DataLens店舗開発】立地や人流データから自社チェーンに適した物件を選定。出店スピードが大幅向上（光フードサービス様）
光フードサービス株式会社様は、2009年の設立以来、「ひとつでも多くの『笑顔』と『笑い声』に出会いたい」を理念に、「立呑み 焼きとん 大黒」「立呑み 魚椿」を中心に数多くの飲食店を展開してきました。2024年2月には東証グロース市場及び名証ネクスト市場への上場を果たし、さらなる事業拡大を目指しています。こうした中、出店スピードを加速し、事業基盤をより強固にするため、同社では「DataLens店舗開発」を導入しました。その経緯、活用の成果について、店舗開発に携わる経営戦略室室長の細田貴久様にお話を伺いました。
お客様情報
企業名 ：光フードサービス株式会社
事業内容：小売業
担当者 ：経営戦略室室長 細田貴久
URL ：https://hikari-food-service.jp/
事例サマリー
概要：
「立呑み 焼きとん 大黒」「立呑み 魚椿」などをチェーン展開する光フードサービス株式会社では、不動産仲介会社から届く大量の物件情報をさばききれず、出店機会を逃してしまうリスクを抱えていた。だが、「DataLens店舗開発」の導入により、マップや人流データと併せて物件情報を一元管理。物件選定を大幅に効率化し、出店判断のスピードも向上した。
導入前の課題：
少数の担当者では不動産仲介会社からの物件情報を管理しきれず、ビール会社の営業担当者に一次スクリーニングを依頼。だが、優良物件の取りこぼしがあり、ビール会社との契約においても取引条件を中立的に検討できないという課題があった。
導入後の成果：
物件情報の自動取り込み機能により、スクリーニングが容易に。立地と人流データ、物件画像から、立ち飲みチェーンに適した店舗をスピーディーに選別できるようになった。既存店の売上分析にも「DataLens店舗開発」を役立てている。
【導入前の課題】1日100件超の物件情報を把握できず、優良物件の見逃しも
――まずは、御社の事業内容と細田様がご担当されている業務についてご紹介ください。
私たち光フードサービスは、名古屋を中心に関東、広島、仙台に立ち飲み居酒屋チェーンを展開しております。「立呑み 焼きとん 大黒」「立呑み 魚椿」というメインブランド、そこから派生した立ち食い寿司、立ち食い焼肉の4業態をメインに出店し、2026年2月現在68店舗を運営しています。私は、新規出店に伴う物件選定や、既存店の売上分析など、経営戦略に携わっています。
――「DataLens店舗開発」を導入する前は、店舗開発業務においてどのような課題をお持ちでしたか？
不動産仲介会社からは、物件情報が1日100件以上もメールとLINEで届き、全てを精査しきれない状況が続いていました。
そのため、これまでは取引先のビール会社の営業担当者に、物件一次スクリーニングをお願いしていたんです。私たちの事業をよく知る方々に出店基準をあらかじめ共有し、条件に合う物件が出た時にアラートで連絡していただいていました。そのおかげで優良物件の見逃しは減りましたが、ビール会社の方々も私たちの事業を完全に把握しているわけではないため、情報漏れもありました。また、紹介を受けた物件ではそのビール会社と契約するのが慣例で、取引条件を中立的に比較・検討できないという課題も感じていました。
――「DataLens店舗開発」を知ったきっかけを教えてください。
あるビール会社の営業担当者から、「すごいサービスがある」と紹介していただきました。ただ、正直なところ最初は懐疑的でした。これまでにも他社のサービスをトライアルしたことがありましたが、機能が高度すぎて使いこなせなかったり、GPSを活用したサービスは精度が十分でなかったりしたことがあったためです。
――2025年冬からのトライアルでは、どのようなメリットを感じましたか？
まず驚いたのは、物件情報の読み込み精度です。不動産会社から届いたメールを転送するだけで、人流データや商圏情報と組み合わせて地図上に物件が即座に表示される。以前は住所の手動入力などの手間をかけていましたが、メールが届いてすぐに物件情報が可視化されるのは大きな魅力でした。
私たちのような立ち飲みチェーンの物件選定では、立地と店舗の“顔つき”がもっとも重要なポイントです。予約サイトやWeb広告などのWeb集客に頼らず、店の前を通った方が「入ってみようか」と思える店構えを何より大切にしています。Googleマップ上で、人流データと併せて物件の外観、間口サイズなども確認でき、判断に必要な情報を瞬時に確認できるのが、何よりも魅力的でした。
――正式導入の決め手は何でしたか？
機能はもちろんですが、一番大きな決め手はナウキャスト代表取締役CEOの辻中仁士さんと、当社担当の平井悠介さんのお人柄ですね。最初の打ち合わせでは、初対面とは思えないほど雑談に花が咲き、大いに盛り上がりました（笑）。そこから約半年間、丁寧にやりとりを重ね、サービスへの熱意も伝わりました。こちらの要望に対する改善・対応のスピードも非常に素晴らしく、信頼できると感じたため、正式導入を決めました。
【導入後の成果】物件情報の整理から精査までのスピードが大幅に向上
――導入による成果をお聞かせください。
物件を精査しやすくなったのはもちろんですが、LINEで届く物件情報もPDFを読み込めばすぐに把握できる点がとても助かっています。インターフェースが優れているので、社内検討用のプレゼン資料にも活用できています。
――物件選定のスピードについては、どのようなメリットを感じていますか？
スピード感が大幅に上がり、1から100になったほどの変化を感じています。初動のスピード、つまり物件情報を受け取ってから精査に入るまでの速度が素晴らしく、新たにスタッフを1、2名採用したくらいの戦力アップになりました。正式導入からまだ1カ月ですが、すでに「DataLens店舗開発」で物件を選定し、出店準備を進めている店舗もあります。
――人流データ、クレジットカードデータなどのオルタナティブデータや売上予測機能は、どのように活用していますか？
売上予測に“人”の要素を組み合わせることに、大きな可能性を感じています。飲食店は、料理や空間がいくら素晴らしくても、接客が悪ければ0点です。店長をはじめとするスタッフが優れているからこそ、お客様も再来店してくださるのだと思います。
そのため、当社では人事評価制度を大切にしています。実際、評価の高い店長に新店舗の立ち上げを任せると、売上が大幅に上がるという結果も。こうした“人”の要素を売上予測に加えることができれば、より精度の高い出店判断ができるのではないかと考えています。そのためのデータ整備も、今後社内で進めていく予定です。
――導入後のサポート体制についてはいかがですか？
ナウキャストさんにはいつも親身に対応していただき、サービスの枠を超えた相談にも乗っていただいています。例えば、既存店の売上分析もその一つです。当社では、売上・客数・時間帯といった基本データに加えて、モバイルオーダーによってお客様のデータを収集しています。こうした独自データをどのような形で使いこなすべきか。その活用方法も含めて、社内のシステム構成全般に関する相談に乗っていただいています。
既存店の成功理由をデータで分析し、新店開拓に役立てたい
──2038年までに600店舗を目指していると伺っておりますが、今後、「DataLens店舗開発」をどのように活用していきたいと考えていますか？
出店ペースを加速させる前段階として、現在は「どのエリアなら成功率が高いか」という分析の精度を高めることに力を入れています。その軸が固まってから、必要な人員を投入していく考えです。具体的には、既存店がなぜ成功しているのかを数字で分析し、そのエリアの特徴や成功要因となる変数を明らかにしていきたい。既存店管理機能をさらに活用しながら、分析を深めていきたいですね。
不思議なことに、一般的に好立地とされるエリアが、私たちにとっては必ずしも良い立地とは限りません。過去には、誰もが「絶対に繁盛する」と太鼓判を押した物件を半年で閉店したこともあります。その反面、「名古屋で立ち飲み店は長続きしない」「焼きとんなんて誰も知らない」と言われた名古屋・栄の1号店は、創業から18年間人気を保ち続けています。そこには必ず何らかのロジックがあるはずなので、それをデータで実証したいですね。
今は経験などの感覚で判断していますが、きっと成功店には共通項があるはず。それがわかれば、あとは同じ条件を満たす物件を選ぶだけなので、出店をさらに加速できるでしょう。こうした既存店の分析にも、「DataLens店舗開発」を役立てていきたいです。
──最後に、導入を検討中の企業に向けてメッセージをお願いします。
店舗開発においてデータに基づいた根拠を持つことは、リスク回避だけでなく、自信を持って攻めの出店を行うための大きな武器になります。調査業務に時間がかかっている、あるいは属人化していると感じている企業様には、ぜひ一度試してみることをお勧めします。
※所属・肩書等は取材当時のものです。
取材・文：エクスライト
「DataLens店舗開発」（特許出願中）は、クレジットカード決済データや人流データなどのオルタナティブデータと生成AIを用いて物件情報の収集・管理の効率化と物件選定の最適化を実現し、店舗開発者のデータドリブンな意思決定を助けるツールです。
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