人口10万人の街で、コーヒーは1日何杯売れる？

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あなたの予想は、数百杯？数千杯？まず桁を考えてみよう。

今回の仮定と答えを見る

人口10万人×購入率2%×1杯＝2,000杯。人口以外の条件を変えると、答えも変わります。人口もこの例では架空の設定です。

結論：置いた仮定では1日2,000杯。ただし実測値ではない

人口10万人、1日に買う人の割合2％、1人1杯と仮定すると、10万×0.02×1＝2,000杯。これが基準シナリオです。ここでの人口・購入率は推定の練習用に設定した数値で、特定の街の調査結果ではありません。

購入率を1〜4％に置き直すだけで1,000〜4,000杯に変わります。この幅も統計的な信頼区間ではなく、仮定を振ったシナリオ幅です。答えの細かい桁より、どの仮定に結果が左右されるかを見ます。

対象は「街の中のカフェ・喫茶店で、ある1日に販売されるコーヒーの杯数」とします。家庭で淹れる分、缶コーヒー、コンビニコーヒーは対象外。無料のおかわりは売上を伴わないため別に扱います。アイスとホットはどちらも1杯と数えます。

居住者だけで推定すると、通勤して来る人や観光客を落とします。一方、街の外で買う住民まで数えると過大になります。最初のモデルは出入りを無視する単純化です。観光地・オフィス街へ使うなら、昼間人口や来訪者を別に足す必要があります。

式は「対象人口×1日の購入者割合×購入者1人あたりの杯数」です。単位を付けると、人×購入者/人/日×杯/購入者＝杯/日。1日あたりの割合に、さらに365を掛けると年間値になるため、集計期間を混ぜないようにします。

購入者割合2％は、コーヒーを飲む人の割合ではありません。「対象日の、対象店舗での購入者割合」です。毎日飲む人でも自宅や会社だけで飲む人は含みません。この定義を混ぜると、推定が大きく膨らみます。

独立した見方として「店の数×1店の1時間あたり提供杯数×営業時間」を使います。仮に25店、毎時10杯、8時間なら、25×10×8＝2,000杯/日となります。こちらも架空の数値で、調査済みの店舗数ではありません。

人側の2,000杯を店側の25店で割ると、1店80杯/日。8時間営業なら平均で1時間10杯、6分に1杯です。平均として営業が成立するか、朝だけ混む店を見落としていないか、具体的な場面に戻して点検できます。今回は説明用に一致する仮定を置いています。数が一致したこと自体は正しさの証明ではありません。

仮に1店20席、滞在1時間、営業8時間なら、満席が続く理論上の着席枠は160人分/日です。これは来客の予測ではなく容量の確認です。平均稼働率を50％と置けば80人分になります。さらに1人何杯買うかが必要です。

テイクアウトが多い店では席数からの上限は使えません。レジ・抽出・受け渡しの処理能力を別に考えます。店舗の物理的な上限が、行動側の推定を大きく下回るなら、店舗数・購入率・販売先の定義を見直しましょう。

この掛け算のモデルでは、人口も購入率も杯数も、他を固定して10％増やせば結果が10％増えます。ただし、分からなさの幅は同じではありません。人口を大まかに把握できても、購入率は1％か4％かで4倍違うかもしれません。

そこで購入率を先に観察する方が有効な場合があります。フォームには低め・基準・高めの3シナリオと、店舗側の推定を表示します。下限と上限を全部同時に振る方法は幅が広がりやすいため、結果を「起きる確率が高い範囲」とは呼びません。

対象の街を実際に調べるなら、自治体の人口・昼間人口、店舗地図、各店の営業時間、許可を得た販売杯数などで仮定を置き換えます。駅前だけの観察を住宅街全体へ広げると偏るため、場所と平日・休日を分けるのが有効です。

公式統計を使う場合も「コーヒー消費量」と「街のカフェの販売杯数」は同じではありません。家庭消費や他地域への移動が含まれるかを確認します。現時点のこの記事は、外部統計で実数を検証した市場調査ではありません。

推定で分かるのは、街の需要が数十杯なのか、数千杯なのかという規模感と、次に調べるべき仮定です。開業の判断には、立地、客単価、原価、家賃、競合、時間帯の需要を別に調べる必要があります。

1日2,000杯を25店で割った平均が、そのまま新しい店に入る売上にはなりません。市場全体の推定と、個店が獲得できる需要は分けて考えましょう。これが「計算したから正しい」と飛躍しないための最後の確認です。

この記事の計算について

本文は記載の仮定と数式から作成した計算例です。平均値・実測結果や効果の保証を示すものではありません。AIを制作補助に使用しています。計算条件はフォームの下に記載しています。