商圏の人口動態の把握：人口ではなく世帯を数える。ただし需要の側は統計に載っていない

買取店が人口動態から知りたいのは「人が何人いるか」ではない

小売業が人口動態を見るのは、買ってくれる人の数を推し量るためです。買取業で知りたいのはその逆で、売る物を持っている世帯が何軒あるか、その物が家から出てくるかどうかです。人口動態の統計は前者の質問には答えますが、後者には答えません。

環境省の2024年調査では、過去1年間に売却・引渡しをしていない人が70.0%です。リユースショップ・中古品販売店で売却した人は14.3%、フリマアプリでの売却は9.9%、インターネットオークションは4.9%、郵送・宅配での買取サービスは3.0%です。商圏人口をそのまま見込み客数に置き換えると、この比率の分だけ過大になります。

しかも「利用したことがない」は増え続けています。2012年の57.7%から2024年の70.0%まで、一貫して上がっています。人口が同じでも、売る側に回る人の比率は下がってきたということです。

人口動態を見る前に、この構造を先に置いてください。人口は分母であって、母数ではありません。母数は「売る物を持っていて、かつ手放す気がある世帯」で、その数を直接示す統計はありません。

国勢調査で取れるのは人口と世帯の側であって、買取需要の側ではない

国勢調査は5年ごとに実施される全数調査で、性別・年齢・世帯人員・住宅の種類・従業上の地位などを、小地域単位まで集計しています。年齢構成も世帯数も、商圏の形に切って取り出せます。ここまでは商圏分析の土台になります。

取れないものも明確です。その世帯が何を何個持っているか、それを手放す意思があるか、手放すときにどこへ持っていくかは、調査項目にありません。買取需要を直接測る公的統計は存在しません。

同じことが自治体のオープンデータにも当てはまります。住民基本台帳ベースの人口・世帯数、年齢別人口、町丁別人口などは公開されていますが、そこに載っているのは人と世帯の属性であって、家の中にある物ではありません。

「商圏分析ができる」と言い切れないのはここです。人口と世帯の分布までは精度よく描けます。その先の、どれだけ売りに来るかは、全国値からの当てはめか、自店の実績からの逆算になります。二つを混ぜないでください。

人口が減っても世帯数は増える。買取の在庫は人ではなく世帯に紐づく

同じ人口でも、3人世帯が1つある地域と、単身世帯が3つある地域では、家の数が違います。買取業で数えたいのは家の数のほうです。冷蔵庫も洗濯機もテレビも世帯に1台単位で存在し、書籍や衣類も世帯単位で溜まります。

環境省の調査で、過去1年に不要品が発生した割合は、書籍29.1%、ブランド品を除く衣類・服飾品25.8%、家具類17.2%、日用品・生活雑貨17.0%、ブランド品14.4%、ソフト・メディア類12.7%、パソコン・周辺機器11.2%です。この設問は個人に聞いていますが、対象になっている品目の多くは世帯で共有される物です。

そして発生した不要品の半分以上は家に残ります。取引個数ベースの保管率は、携帯電話・スマートフォン82.1%、ソフト・メディア類77.6%、パソコン・周辺機器77.4%、自転車72.9%、楽器類69.9%、家具類58.1%、書籍56.3%、テレビ・洗濯機・冷蔵庫56.8%です。逆に自動車20.8%、ゲーム機器16.1%は保管されずに動きます。

スマートフォンの82.1%が家に眠っているという数字は、商圏の在庫がどこにあるかを示しています。人口の増減ではなく、世帯数と、その世帯が何年その家に住んでいるかのほうが、仕入の量に近い変数です。

商圏の人口動態について、公的統計で取れるものと取れないもの

年代別のリユース利用率は全国値しかない。商圏に当てはめた時点で推計になる

環境省の2024年調査には年代別の値があります。過去1年に購入で「利用したことがない」割合は10・20代63.2%、60代以上76.1%で、約13ポイントの差です。売却で「利用したことがない」が最も低いのは30代の62.6%、次いで10・20代の63.5%です。

この年代別の値を商圏の年齢構成に掛ければ、売りに来る人数の見当は出ます。ただしそれは全国平均を地域に当てはめた推計であって、実測値ではありません。都道府県別・市区町村別の年代別リユース利用率は公表されていません。

推計として使う場合は、必ず計算過程を残してください。国勢調査の年代別人口に、全国平均の利用率を掛けた値であることを明記し、実績と照合できる形にしておきます。この一手間を省くと、推計値がいつの間にか実測値のように扱われます。

掛け合わせても分からないことがあります。同じ40代でも、持ち家に15年住んでいる世帯と、賃貸に2年住んでいる世帯では、家の中の滞留量が違います。年齢だけでは滞留の差を説明できません。

世代差は「若いほど売る」ではなく、40代と50代の間に段差として出ている

利用したことがない割合は、40代と50代の間に大きな段差があります。40代より若い世代のほうがリユースに積極的です。年齢が下がるほど直線的に利用が増えるという形ではありません。

経路ごとに中心層が違います。フリマアプリでの購入は10・20代20.8%、60代以上8.0%で若年層に寄ります。リユースショップ店頭での購入は40代が最多で15.1%です。インターネットオークションでの購入は50代10.9%、40代10.7%が多くなっています。

売却側も同じです。リユースショップでの売却は30代が60代以上より4.1ポイント高く、郵送・宅配買取での売却も30代が60代以上より2.4ポイント高くなっています。店頭買取の中心は30代から40代、フリマアプリは10代から20代という分かれ方です。

商圏の年齢構成を見るときは、この段差の位置を意識してください。60代以上が多い地域を「物を溜め込んでいるから有望」と読むのは、利用率のデータと逆方向です。滞留は多いかもしれませんが、売却行動には出ていません。

年齢構成から決められるのは、来店数ではなく品目構成である

年齢構成から来店数を出そうとすると、全国平均の当てはめになります。一方で、どの品目を主力に置くかの判断には、もう少し使えます。品目ごとに排出先の分かれ方がはっきりしているためです。

保管を除いた排出先で、リユースショップ・中古品販売店に持っていって売却した割合は、ゲーム機器72.3%、書籍37.3%、ソフト・メディア類32.8%、ブランド品を除く衣類・服飾品31.3%、ベビー・子供用品29.6%、スポーツ・レジャー用品23.0%、ブランド品22.7%です。

宅配買取サービスが多いのは玩具・模型23.2%、ソフト・メディア類18.7%、書籍13.6%です。インターネットオークションが多いのは玩具・模型38.2%、スポーツ・レジャー用品27.7%、カー用品25.9%で、この層は店に持ち込みません。

買取市場全体のチャネル構成比は、店頭買取78.2%、出張買取10.0%、宅配買取9.5%です。商圏の年齢構成が若い側に寄っているなら、店頭に来ない層の比率が上がることを織り込んで、主力品目と受け口を設計してください。

築年数と世帯構成が効くという仮説は立つ。ただし裏づける公的データは無い

同じ世帯数でも、新築マンションが並ぶ地域と、築40年の戸建てが並ぶ地域では、家の中に残っている物の量が違うはずです。引っ越しのたびに物は減り、動かない家では増えます。この仮説は業務の実感としては立ちます。

住宅の建築時期や所有関係、世帯人員は国勢調査や住宅・土地統計調査で地域別に取れます。ここまでは公的データです。取れないのは、その住宅に何が何個残っているか、それが買取に出てくるかという部分です。

したがって「築年数が古い地域ほど買取が出る」は、公的データで検証できません。このページでも係数や倍率は示しません。仮説として持ちながら、自店の実績で検証する対象として扱ってください。

検証の方法は決まっています。古物営業法第16条は、古物を受け取ったつど、取引の年月日、品目及び数量、古物の特徴、相手方の住所・氏名・職業・年齢、第15条第1項でとった措置の区分を帳簿に記載することを求めています。この住所を町丁単位で集計し、国勢調査の小地域データと突き合わせれば、自店の商圏だけの相関は見えます。

人口動態より先に、自店の帳簿の年齢欄を集計する

第16条が求める記載事項には、相手方の年齢が入っています。第18条第1項により、帳簿は最終記載の日から3年間の備付けが要ります。つまりどの古物商も、自店に売りに来た人の年齢データを3年分持っています。

これは全国平均ではなく、自店の商圏の実測値です。環境省の年代別データを当てはめて推計するより、精度でも鮮度でも上回ります。集計は品目別・月別に分けてください。ブランド品を持ってくる層と、書籍を持ってくる層は別の年齢分布になります。

帳簿の住所と年齢を並べると、商圏の形も年齢構成も同時に出ます。国勢調査の年齢構成と自店の年齢構成を重ねれば、どの世代に届いていないかが分かります。人口動態の使いどころは、この比較の物差しとしてです。

帳簿は法定の記録なので、記載の省略はできません。第33条第2号により、第16条の記載義務違反と虚偽記載は6月以下の拘禁刑または30万円以下の罰金です。すでに作らざるを得ない記録を、分析にも使う形にしてください。

人口動態は年単位で動く。買取原資と在庫は月単位で動く

国勢調査は5年ごと、環境省のリユース市場規模調査は3年ごとの公表です。人口動態を根拠にした判断は、この更新頻度でしか検算できません。一方で買取業の資金は月単位で動きます。

中小企業実態基本調査（令和6年確報、令和5年度決算実績、法人企業・小売業）では、従業者5人以下の在庫回転期間は55.9日、6〜20人は32.6日、小売業全体は33.5日です。粗利率は5人以下31.7%、6〜20人31.2%、全体29.8%で、営業利益率は0.2%、1.5%、2.4%です。

5人以下は粗利率が高いのに営業利益率が0.2%まで落ちています。差は在庫が現金に戻る速度です。買取業は客にその場で現金を渡し、売れてから回収する順序なので、この日数がそのまま資金繰りになります。

人口動態が良くても、原資が尽きれば買えません。買えなければ売る物がありません。人口動態は出店判断の前提条件であって、日々の意思決定の変数ではないという置き方にしてください。

人口動態を主変数にしない。判定線は粗利率30%と在庫回転56日に置く

中小企業実態基本調査は買取業に限定した統計ではなく、日本標準産業分類の小売業全体の値です。「買取店の粗利率は何%」とは書けません。使えるのは、自店の数字を当てる物差しとしてです。

在庫回転期間が56日を超えていれば、同規模の小売業平均より滞留しています。粗利率が30%を下回っていれば、小売業平均を下回っています。この2本を判定線に置けば、人口動態の推計が外れていても、外れていることに気づけます。

買取業では仕入原価を自分で決めます。査定額がそのまま原価です。人口動態から見込んだ客数が来なかったとき、査定額を上げて件数を確保する動きが出ますが、それは粗利率の低下として即座に表れます。「コストが上がった」ではなく「買取価格を上げた」結果です。

商圏の人口動態は、出店の前に一度きちんと押さえるものです。押さえたあとは、帳簿から作った自店の年齢分布と住所分布を月次で更新し、想定とのずれを見る運用に切り替えてください。