目的：
目黒駅周辺などの特定エリアを対象に、飲食店の出店適地を分析し、 飲食店チェーンと不動産会社に向けてコンサルティングを提供します。
対象顧客：
核となるデータ：
🍽️ 飲食チェーン向け
提案形式：
「目黒のこのエリアには営業時間 18:00-23:00 が飽和している一方、深夜営業（23:00-）の供給が 0 です。貴社の深夜居酒屋で成功確度 85%」
成果：出店リスク 50% 低減、採算シミュレーション提供
🏢 不動産会社向け
提案形式：
「貴社ビルの 3F は『イタリアンが成功しやすい』。この業態なら月賃料 ¥500K でも採算が取れます。テナント候補もいます」
成果：テナント決定率向上、空き期間削減（賃料喪失をゼロに）
🔄 不動産データから見える「エリアの家族構成」
賃貸物件の面積帯（ワンルーム / 1LDK / 2LDK / 3LDK）から、 そのエリアの住民構成が推定できます。 ワンルーム が 60% なら「独身・若年層向けの低価格業態が向く」 → コンビニ隣接の餃子チェーン、牛丼屋 etc.
| データ | 取得元 | 更新頻度 | 用途 |
|---|---|---|---|
| 飲食店情報 | 食べログ （クロール） |
週1回 | 店舗、営業時間、評価、保存数（撤退リスク判定） |
| 混雑時間帯 | Google Maps API | リアルタイム | 「この営業時間なら競合ゼロ」という機会を発見 |
| 原価率 | 業界統計 帝国データバンク |
四半期 | 採算シミュレーション（フレンチ 60%、牛丼 20% etc.） |
| 賃料情報 | 不動産DB Sumaity 等 |
週1回 | 「月 ¥500K 借りたら赤字か黒字か」を即座に判定 |
📋 タスク1：提案先・提案内容を選定
以下の 3 候補から、目黒での試験対象を決める：
| 提案先 | 提案内容 | 狙い |
|---|---|---|
| 飲食チェーン | 「営業時間 23:00〜が 0 件。深夜居酒屋で成功確度 85%」 | 出店判断サポート |
| ビル管理会社 | 「この業態なら月 ¥500K でも黒字」 | テナント仲介＋空き期間削減 |
| FRI（福嶋総研） | 「目黒駅周辺の飲食市場レポート」 | 記事化・ブランド向上 |
→ この 3 つから、どの提案先を優先するか、メンバーで決定が必要です。
🔧 タスク2：クロール仕様を決定
食べログクロールの詳細仕様（取得項目、更新頻度、Airtable テーブル設計等）を決めてから、 実装に進む形です。仕様がまとまったら、ClaudeCode で実装の相談をします。
→ 詳細は「食べログクロール実装ガイド」を参照してください。
データに基づいた立地選定 + 採算シミュレーション
「この業態なら確実に入居する」という根拠で店舗仲介成功率向上
Google の混雑時間から「深夜営業が足りない」という機会を可視化
賃料 ¥500K で「フレンチなら黒字、牛丼なら赤字」が開業前に分かる
Weekly Workflow
毎週月曜朝 9:00 → GAS 自動実行 → CSV 600 件取得 → サマリ計算 → Airtable 投入完了（午前中）
不動産会社フロー
ビル管理会社が「居抜き物件が出そう」と気付いた時点で、このデータ（「この業態がニッチ」）を持って営業。 テナント候補も一緒に提案できれば「仲介手数料 10% 」も射程に入る。
ClaudeCode で実装
GAS + Python 両方で実装可能。データ取得・CSV 生成・Airtable 投入をすべて自動化。 テストは初日完了、本番は翌週月曜朝から稼働。