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マーケ汚染を踏まずに業界の真実にたどり着く検索術

更新: 2026-05-01｜対象：物理ビジネス参入を検討する個人・合同会社

このページの使い方：「コインランドリー利回り」で検索するとフランチャイズ業者の宣伝記事ばかり。廃業率・実勢収益・撤退事例という「不都合な真実」は検索上位に出てこない。このページでは行政統計・IR資料・倒産データ・Google Mapを使って業界実態を掘り出す検索チェーンを業種別に完全体系化する。

🧪 Section 1: なぜ検索結果は「業者の宣伝」に汚染されるか

「コインランドリー利回り」「自販機月商」「副業月50万」を検索すると上位はほぼ全て業者サイト・アフィリエイトブログ・起業塾の宣伝記事だ。これは偶然ではなく、構造的な必然である。

汚染側の動機

• フランチャイズ本部 → 加盟金・ロイヤリティ収入
• アフィリエイター → 資料請求・セミナー参加報酬
• 起業塾 → 塾費・コンサル費
• 中古機械販売業者 → 機械販売手数料
• 不動産業者 → 物件仲介手数料

SEO構造的優位

• 業者は「年間数百万円のSEO投資」を正当化できる
• アフィリ記事は1本で数万円〜数十万円の収益
• 失敗した人はネット記事を書く動機が薄い
• 公的統計は検索エンジン最適化されていない
• 廃業情報は業者側が積極的に埋める

核心的な非対称性

「成功した人」は宣伝する経済的インセンティブがある。「失敗した人」は沈黙する心理的インセンティブがある。結果としてネット上の情報は構造的に楽観バイアスがかかっている。これを補正するには楽観記事を排除し、公的統計・倒産データ・撤退事例を能動的に探す必要がある。

⚙️ Section 2: Google検索演算子の基本兵器

演算子を組み合わせることで「業者サイトを排除しつつ公的統計に直接到達する」検索が可能になる。

行政統計に直接到達

site: 演算子で公的機関に絞る

コインランドリー統計 site:meti.go.jp

自販機市場規模 site:stat.go.jp

民泊廃業 site:mlit.go.jp

コインランドリー事業者数 site:e-stat.go.jp

meti.go.jp=経済産業省 / stat.go.jp=総務省統計局 / mlit.go.jp=国土交通省 / e-stat.go.jp=政府統計総合窓口

民間調査機関に絞る

帝国データバンク・東京商工リサーチ

コインランドリー倒産 site:tdb.co.jp

無人店舗廃業 site:tsr-net.co.jp

トランクルーム倒産動向 site:tdb.co.jp

上場企業の開示情報

EDINET（金融庁）で有価証券報告書

site:edinet.fsa.go.jp パーク24 有価証券報告書

エリアリンクトランクルーム稼働率 site:edinet.fsa.go.jp

直接URL: https://edinet.fsa.go.jp/EdinetFront/BrowseDocListP.do?type=1

アフィリエイト・宣伝記事を除外

マイナス演算子で汚染ドメインを排除

コインランドリー廃業率 -site:ameblo.jp -site:note.com -site:livedoor.jp

自販機月商実態 -"PR" -"広告" -"アフィリエイト"

民泊利益撤退 -"無料相談" -"資料請求"

白書・PDFレポートに直接到達

filetype:pdf で行政資料を探す

コインランドリー事業者数推移 filetype:pdf site:meti.go.jp

トランクルーム市場 filetype:pdf site:mlit.go.jp

太陽光廃業 FIT filetype:pdf site:enecho.meti.go.jp

撤退・失敗ワードで実態を引き出す

「廃業」「撤退」「閉店」「倒産」キーワード

コインランドリー廃業増加 2024

無人冷食撤退閉店 2025

民泊撤退理由実態

コインパーキング撤退収益悪化

「失敗した人」の声はSNS（特にX）や地域掲示板に多い。検索エンジンより直接X検索の方が実態に近いことも多い。

🗺️ Section 3: 業種別「真実にたどり着く検索チェーン」

各業種で3〜5回の検索ステップで「廃業率・実勢収益・撤退事例」に到達する具体的な手順。

🧺

コインランドリー

1
経産省の特サ動態統計で事業者数推移を確認

「特定サービス産業動態統計調査コインオペレーション」site:meti.go.jp

毎月公開。店舗数・売上高・従業者数の推移が分かる。増加トレンドか飽和・減少かを把握。
2
帝国データバンクで倒産事例を確認

「コインランドリー倒産」site:tdb.co.jp

TDB・TSRは毎月倒産集計を公開。業種別に何件倒産しているか、負債総額の傾向が分かる。
3
上場企業TOSEI・WASHハウスのIR資料で実収益を確認

「TOSEIコーポレーション IR 決算説明資料」または「WASHハウス有価証券報告書」

1店舗あたり売上高・EBITDA・回収期間が開示されている。フランチャイズ業者の「想定収益」ではなく上場企業の実績数値で検証する。
4
Google Mapで実店舗の「閉店レビュー」を集計

Googleマップで出店予定エリアの「コインランドリー」を検索 → 「閉店」「営業終了」のレビューをカウント

休眠店の発見：写真投稿の最終日が1年以上前、レビューが「閉まってた」系統ならば廃業疑い。競合密度と廃業率を同時に調査できる。
5
業界専門メディアで年次トレンドを購読

「クリーニング新聞コインランドリー 2025年市場」または「繊維・クリーニング業界市場統計」

業界紙は広告主も業界内企業のためフランチャイズ業者の過度な楽観バイアスが薄い。廃業・撤退事例も比較的中立に報道。

🥤

自動販売機

1
日本自動販売システム機械工業会（JVMA）の統計

「自販機設置台数推移 JVMA」または直接 jvma.or.jp

1970年代ピーク約560万台 → 2024年約400万台。30年で30%減少という「縮小市場」の実態が分かる。
2
ジャパンビバレッジ（サントリー系）のIR資料

「ジャパンビバレッジ決算自販機 1台あたり売上」

プロ運営企業の1台あたり月商が開示されている。アフィリ記事の「月3〜5万円」という数字の根拠検証に使う。
3
X（Twitter）で「自販機撤去赤字」を検索

X検索: 自販機撤去 OR 赤字 OR 撤退 min_faves:5

実際に撤去に至った経緯・月商・経費の実数を投稿している個人オーナーの声が見つかる。
4
設置場所の交渉コスト・手数料を調査

「自販機設置手数料売上割合土地オーナー」

好立地では土地オーナーへの手数料が売上の30〜50%に達するケースがある。アフィリ記事が触れない「見えないコスト」を先に把握する。

🎰

ガチャガチャ（カプセルトイ）

1
矢野経済研究所のカプセルトイ市場レポート

「カプセルトイ市場規模矢野経済」またはyano.co.jp

市場規模約900億円（2023年）・成長率・主要企業シェア。バンダイ・タカラトミーアーツの支配率が高く個人参入の余地が限られることが分かる。
2
トイビジネスジャパンで業界ニュース

「ガチャガチャ撤退閉店 2024 OR 2025」toybusiness.jp

設置場所争奪戦・仕入原価上昇・模倣品問題など業界紙特有の実態情報が得られる。
3
バンダイナムコHD・タカラトミーのIRで市場実態を確認

「バンダイナムコカプセルトイ売上決算」

大手2社で市場の60〜70%を占める寡占構造。個人オーナーが「仕入れ」できる商品の質・供給力の限界を把握する。

📦

トランクルーム

1
経産省「特定サービス産業動態統計」で事業者数確認

「貸倉庫トランクルーム事業者数動態統計」site:meti.go.jp

2013年〜現在まで事業者数・売上高の時系列データが取得可能。市場全体の成長率を把握。
2
エリアリンク（ハローストレージ）の有報で稼働率・坪単価を確認

「エリアリンク有価証券報告書稼働率 EDINET」

国内最大手の実際の稼働率（85〜92%程度）・坪単価・回収期間が記載されている。フランチャイズ業者提示の「想定稼働率95%」との乖離を把握できる。
3
不動産証券化協会で物流・倉庫REITの利回りを確認

「物流REIT 倉庫利回り分配金」ares.or.jp

プロ投資家が評価するトランクルーム・倉庫の実質利回り（3〜5%程度）が基準値になる。

🅿️

コインパーキング

1
パーク24の決算IR で1面積あたり売上を確認

「パーク24 決算説明資料 1枠あたり売上稼働率」

日本最大のコインパーキング企業の実収益。「都市部月4〜6万円/台」「郊外月1〜2万円/台」の実態が読み取れる。
2
国土交通省の駐車場統計で供給過多エリアを確認

「駐車場統計都市供給台数」site:mlit.go.jp

地方都市の多くは駐車場過剰供給状態。人口密度×車保有率×既存駐車場密度で立地の優劣を判断する。
3
日本駐車場開発・三井不動産リアルティのIRで機械代・管理費を把握

「日本駐車場開発有価証券報告書」または「三井のリパーク機器メンテ費用実態」

フラップ板1台の故障修理費（3〜8万円）、精算機の定期メンテ費（年間数十万円）など見えにくいランニングコストが把握できる。

🏠

民泊

1
観光庁「住宅宿泊事業法施行状況」で廃業率を確認

「住宅宿泊事業届出件数廃業件数推移」site:mlit.go.jp

届出件数と廃業件数の両方が公開されている。2018年法施行後の廃業率は届出の約40〜50%という実態データが取得できる。
2
AirDNAで稼働率・平均単価の実データ

airdna.co（有料）または「Airbnb 稼働率東京 2024 実態」

エリア別の実際の稼働率・平均宿泊単価が分かる。業者提示の「稼働率80%」が現実的かを検証できる。無料版でも主要都市の概況は把握可能。
3
自治体の条例・上乗せ規制リストを確認

「民泊条例規制 [対象都市名] 2024」site:city.*.jp

京都市・大阪市等は独自の上乗せ規制あり。「年間180日制限」「住居専用地域禁止」「近隣説明義務」が参入障壁になる。法改正リスクも考慮要。

☀️

太陽光発電（FIT）

1
資源エネルギー庁「なっとく！再生可能エネルギー」でFIT買取価格推移

「FIT 買取価格推移低下」site:enecho.meti.go.jp

2012年の40円/kWh → 2024年は9〜12円/kWhまで下落。買取価格の低下幅と残余期間をまず確認する。
2
太陽光発電事業者の倒産数を帝国データバンクで確認

「太陽光発電事業者倒産 2023 2024」site:tdb.co.jp

FIT終了後（出力制御・買取価格下落）に倒産件数が急増している時期があるか確認する。
3
廃棄費用問題を経産省・環境省の報告書で確認

「太陽光パネル廃棄費用処理問題 filetype:pdf」site:meti.go.jp

2030〜2040年代に大量廃棄問題が発生予定。廃棄費用の積立制度・撤去費用（1MW=数千万円）まで収益計算に含める必要がある。

🥟

無人冷食店（ど冷えもん・雪松型）

1
帝国データバンクの無人店舗・フランチャイズ関連倒産データ

「無人販売冷凍食品フランチャイズ倒産廃業 2024」site:tdb.co.jp

2022〜2023年ブーム後の過当競争・廃業ラッシュの実態を把握する。
2
Google Mapで地元エリアの無人店舗「閉店」レビューを集計

Googleマップ「無人餃子 [市区町村名]」→ 1km圏内の店舗の最終レビュー日・「閉店」投稿数を集計

ブーム後の生存率を定性的に把握できる。開店1〜2年で閉店するケースが多いか確認する。
3
X検索で運営者のリアルな収益報告を探す

X検索: 「無人餃子売上 OR 月商 OR 赤字 OR 廃業」filter:nativeretweets

実際の月商（10〜30万円程度）・ロス率・万引き被害の実数値を投稿している運営者が見つかる。

🏛️ Section 4: 公的統計・業界団体必読リスト

機関・サービス	URL	何が分かるか	更新頻度
e-Stat（政府統計の総合窓口）	e-stat.go.jp	全省庁の統計データを横断検索。業種別事業者数・売上高・従業者数	毎月〜年次
経産省特定サービス産業動態統計	meti.go.jp	コインオペランドリー・トランクルーム・遊園地等の月次売上・事業所数	毎月
中小企業庁中小企業白書	chusho.meti.go.jp	廃業率・業種別経営状況・承継実態・創業支援データ	年次
帝国データバンク（TDB）	tdb.co.jp	業種別倒産件数・負債総額・倒産原因。月次集計と年次特集	毎月
東京商工リサーチ（TSR）	tsr-net.co.jp	全国企業倒産状況・業種別ランキング・休廃業解散統計	毎月
EDINET（金融庁）	edinet.fsa.go.jp	上場企業の有価証券報告書・決算短信・四半期報告書（無料PDF）	四半期〜年次
日銀短観	boj.or.jp	業種別・規模別の景況感DI。「良い」「悪い」の肌感覚を数値で把握	四半期
矢野経済研究所	yano.co.jp	市場規模・成長率・競合シェア（一部レポート要有料購入、プレスリリースは無料）	年次
観光庁（住宅宿泊事業）	mlit.go.jp/kankocho	民泊の届出件数・廃業件数・都道府県別分布・条例制限状況	四半期
資源エネルギー庁（FIT・FIP）	enecho.meti.go.jp	再エネ買取価格推移・認定件数・出力制御状況・廃棄費用ガイドライン	毎月
日本自動販売システム機械工業会	jvma.or.jp	自販機設置台数推移・カテゴリ別台数・販売金額統計	年次
不動産証券化協会（ARES）	ares.or.jp	不動産REIT・私募ファンドの利回り・稼働率・NOI。物流・商業施設・住宅	四半期〜年次

📊 Section 5: 上場企業・REIT IR資料の活用法

業界の上場企業が開示するIR資料は「その業種の実態をプロ投資家向けに正確に説明した資料」である。フランチャイズ業者の楽観バイアスと対極にある。

EDINETの使い方（3ステップ）

Step 1： edinet.fsa.go.jp を開き「書類検索」→「提出者名」に企業名を入力
Step 2：「有価証券報告書」を選択 → PDF直接ダウンロード
Step 3： PDF内で「1店舗」「稼働率」「坪単価」「回収期間」「設備投資」をCtrl+F検索

業種	参照すべき上場企業	IRで確認できる実数値
コインランドリー	TOSEI、WASHハウス（TSE）	1店舗あたり年間売上・EBITDAマージン・回収年数
コインパーキング	パーク24、日本駐車場開発	1台あたり月商・稼働率・管理費・機器費用
トランクルーム	エリアリンク（ハローストレージ）、キュラーズ	稼働率・坪単価・空室損・エリア別利回り
自動販売機	ダイドーグループHD、アペックス	1台あたり売上・商品原価率・機器管理費
民泊・宿泊	ステイトHD、ホテル系REIT	稼働率・RevPAR・客室当たりコスト
不動産投資（住宅）	各住宅系J-REIT（プレミアリート等）	NOI利回り・稼働率・修繕積立金・退去率
太陽光発電	カナディアン・ソーラーインフラ投資法人（J-REIT）	発電量・売電収益・O&Mコスト・出力制御影響

REIT IR活用のポイント

J-REIT（不動産投資信託）は物件単位の収益・稼働率・コストを投資家向けに詳細開示する義務がある。「プロが運用して最適化した状態での実利回り」が分かるため、個人が「素人運用した場合の利回り」はさらに低くなることを前提として計算できる。東証REIT指数ページ（tse.or.jp）から全REIT一覧を取得し、対象業種のREITを絞り込む。

📍 Section 6: Google Mapを使った定性リサーチ

Google Mapは「実際に動いている・止まっている店舗」の現況をリアルタイムで示す最強の定性データソースだ。

廃業・閉店の検出方法

レビューの「閉店」シグナルを読む

• レビューに「閉まってた」「廃業した」「別の店になってた」が含まれる → 廃業確定
• Googleが「閉業」ラベルを表示している → 確実な廃業
• 写真投稿の最終日が1年以上前 → 休眠または廃業疑い
• レビュー総数が少ない（5件以下）かつ最新レビューが古い → 売上が出ていない証拠
• 「営業時間」が表示されていない → オーナーが放置している可能性

競合密度を測る

半径1km圏内の店舗数カウント

• 出店予定地を中心に「コインランドリー」「トランクルーム」等を検索
• 地図ピンを数えて1km圏内に何店あるか確認
• そのうち何店が「廃業シグナルあり」か比率を計算 → 生存率の代理指標
• 競合店のレビュー数・評価を比較 → 既存勝者の存在を確認

ストリートビューで現地確認

時系列で店舗の外観変化を追う

• ストリートビューの「▶ 過去の画像」機能で2016年〜現在まで外観変化を確認
• 看板が変わっている → 業態転換または閉店
• 空き店舗・シャッター → 周辺の廃業率が高い立地の可能性
• 更新頻度が高いエリア（人通りが多い） → Googleカー巡回が多い = 商業活動が活発

📱 Section 7: SNSの活用と限界

SNSで探せる実態情報

X（Twitter）

「コインランドリー廃業 OR 赤字 OR 売却」min_faves:3
「自販機撤去 OR 月商実態」filter:nativeretweets

実際の運営者・廃業者が経緯を投稿するケースが多い。バズっていない投稿（min_faves:3程度）でも価値ある実態情報を含む。

Reddit r/Entrepreneur, r/SmallBusiness

英語圏だが「vending machine」「laundromat」等で検索すると日本より詳細な収益実態・撤退経緯が見つかる。日本事業と直接比較はできないが参考値として活用。

SNSで信用できない情報

• 「月○○万円達成！」系の投稿 → 自己宣伝・セミナー誘導の可能性
• フォロワーが少ないアカウントの「成功体験」 → 検証不可
• 「コンサル申込みはこちら」リンク付き → 商業的動機がある
• 写真の背景が毎回同じ → 演出の可能性
• 「業者から紹介してもらいました」系 → PR投稿疑い

SNSの「成功者」と「廃業者」の比率は実態とは全く一致しない。廃業者は発信しない。

SNS活用の黄金ルール

SNSで見つけた「実態情報」は単独では信用しない。必ず公的統計・IR資料・現地調査の3つと照合し、整合するものだけを採用する。SNSは「仮説を立てるヒント」として使い、「結論を出す根拠」には使わない。

🤖 Section 8: AIツールの使い方と罠

Perplexity — ソース付きで使う

業界調査の第一ステップとして有効

Perplexityはソース（引用元URL）を明示するため、「引用元が公的機関か業者サイトか」を確認しやすい。

「日本のコインランドリー市場の廃業率と事業者数推移を公的統計に基づいて説明してください。出典URLを明記してください」

「日本の無人冷凍食品店の2023〜2025年の撤退事例と市場縮小の実態を、業界団体や政府統計のデータで説明してください」

回答の引用元URLを必ず確認。go.jp・業界団体・帝国データバンクならば信頼度が高い。note.com・個人ブログ・フランチャイズ業者サイトが引用元なら疑う。

Claude / ChatGPT — PDFを読み込ませて要約

有報・業界レポートPDFの高速解析

EDINETからダウンロードした有価証券報告書（200〜400ページ）をClaudeに読み込ませ、特定数値を抽出させる。

「この有価証券報告書から：1）1店舗あたりの年間売上高 2）店舗数の推移 3）EBITDA・営業利益率 4）設備投資額 5）撤退・閉店に関する記述を抜き出してください」

ChatGPT Deep Research — 業界俯瞰に使う

業界の全体像を把握する初手として有効

「コインパーキング業界の主要プレイヤー・市場規模・収益構造・参入障壁を調査してください」のようなプロンプトで業界地図を素早く作れる。ただし出力された数値は必ず一次ソースで確認する。

AIの根本的な限界

• 訓練データがマーケ記事・アフィリエイトブログで汚染されている → AIも楽観バイアスを持つ
• 最新の倒産データ・廃業統計を持っていないことが多い
• 「○○の廃業率は約XX%」という数字をハルシネーションで作ることがある
• AIの出力した数値は必ず一次ソース（公的統計・IR資料）で確認すること

🚩 Section 9: マーケ汚染記事を瞬時に判別する5つのサイン

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サイン1

「副業で月XX万円」「利回り○%が狙える」キャッチコピー

最大値・理想値を「普通に達成できる値」のように見せる。中央値・最悪値は書かれない。「月商30万円の実例！」はその1件であり、廃業した残り9件は載らない。
2
サイン2

著者プロフィールが空欄・架空・「フリーランスライター」

業界経験がない人物がSEO目的で書いた記事。「元コインランドリー経営者が解説」でも、その経歴が検索で確認できない場合は架空の可能性。著者名でTwitter・LinkedInを検索し、実在を確認する。
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サイン3

統計の出典が「当社調べ」「弊社独自調査」

信頼できる統計は出典が「経産省○○年調査」「TDB倒産集計○月号」のように具体的。「当社調べ」「業界関係者への取材によると」は数値の捏造・歪曲が可能。e-Stat・edinet等で一次確認できない数値は使わない。
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サイン4

記事内リンクの大半がアフィリエイトリンク or 自社サービスへの誘導

「詳しくはこちら」「無料相談はこちら」「資料請求はこちら」へのリンクが多い記事は収益目的で書かれている。ページのHTMLソースを確認し、「?aid=」「tracking_id=」「affiliate」等のパラメータがあればアフィリエイトリンク。
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サイン5

失敗事例・撤退事例・廃業リスクが一切書かれていない

中立的な業界解説記事は必ずリスク・デメリット・失敗パターンを含む。これが全くない記事は販促目的。「デメリット」として「初期費用が高い」程度しか書かれていない場合も要注意。廃業率・撤退事例・収益の下振れリスクが定量的に示されていない記事は信用しない。

👥 Section 10: 業界専門家・経営者を見つける方法

業界団体の理事・幹事リスト

各業界団体の公式サイトには理事・会員企業リストが掲載されている。

• 一般社団法人コインランドリー業組合全国連合会
• 日本自動販売システム機械工業会（JVMA）
• 全国貸しガレージ協会（駐車場）
• 住宅宿泊事業者協会（民泊）
• 太陽光発電協会（JPEA）

団体への問い合わせフォームから「会員企業への取材依頼」が可能な場合もある。

商工会議所・中小企業支援機関

地域の商工会議所・商工会は中小企業診断士・元経営者との無料相談を提供している。

• 商工会議所の「専門家相談」（月2〜4回、無料）
• 中小企業基盤整備機構（J-Net21）の専門家派遣
• 都道府県の「よろず支援拠点」（原則無料）
• 日本政策金融公庫の創業相談（融資検討も兼ねて）

LinkedIn で業界経験者を探す

LinkedIn検索: 「コインランドリー経営」「トランクルーム運営」「コインパーキングオーナー」

現役・元経営者が見つかれば個別コネクト →「業界の実態について15分お話を聞かせてください」と依頼。報酬なしで応じてくれるケースも多い。

仕入先・設備業者に直接聞く

設備メーカー・機械販売業者は既存顧客の経営状況をよく知っている。

• コインランドリー洗濯機メーカー営業（エレクトロラックス、三洋電機系）
• コインパーキング機器メーカー（アマノ、日本駐車場）の代理店
• 自販機オペレーター（既設物件の紹介を通じた会話）

「導入した後の撤退事例はどのくらいありますか」と直接質問すると意外に正直に教えてくれる。

🚀 Section 11: 実際にビジネスを始める前にやるべきリサーチ7段階

このチェーンを全て完了してから初めて「参入の検討」に進む。どこかで「調べられなかった」があれば、それは「分からないまま投資する」ということだ。

1
Day 1〜3: 市場規模・成長率の確認

e-Stat + 矢野経済 + 業界団体統計

市場全体が拡大中か・横ばいか・縮小中かを公的統計で確認する。縮小市場への新規参入は既存プレイヤーのシェアを奪うゼロサムゲームになる。
2
Day 4〜7: 廃業率・倒産統計の確認

TDB + TSR + 中小企業白書

業種別の廃業率・倒産件数推移を確認する。「創業5年後生存率」と「業種別廃業率」を並べて、自分がどの程度の生存率に賭けるのかを数値で把握する。
3
Day 8〜14: 上位企業の収益構造をIRで解剖

EDINET + 各社決算説明資料

プロが最適化して運営した場合の「天井」の数値を把握する。自分の規模・経験・資本では上場企業と同等の収益は出ない。「上場企業の収益の何割を期待するか」を現実的に設定する。
4
Day 15〜21: 個別店舗の現地調査（Google Map + 実地）

Google Map廃業シグナル + ストリートビュー + 実地視察

出店候補エリア半径1km以内の同業店舗を全件調査する。廃業率・競合密度・客数（実際に見る）を把握する。平日・休日・時間帯別に最低3回は訪問する。
5
Day 22〜28: 仕入先・取引先へのヒアリング

設備業者・メーカー・既存オーナー

初期費用・ランニングコスト・修理費の実数値を複数社から見積もりを取って確認する。「1社から相見積もりなし」は業者の言い値で進むことになる。最低3社と話す。
6
Day 29〜35: 撤退事例・失敗パターンの収集

TDB倒産事例 + X検索 + 商工会相談

「なぜ廃業したか」のパターンを10件以上集める。自分がそのパターンを回避できるか、または回避できない構造的な問題かを判断する。構造的問題（市場縮小・競合過多・規制リスク）は努力で解決できない。
7
Day 36〜42: 自分の差別化要因と損益分岐点の計算

収支シミュレーション + 差別化仮説の検証

「なぜ自分がこの立地・この形で参入すると既存廃業店より上手くいくのか」を数値で説明できるまで計画を練る。説明できない場合は参入しない。損益分岐点を3ケース（楽観・中央・悲観）で計算し、悲観ケースで許容できる損失額以内かを確認する。

✅ Section 12: まとめ — 使いまわせるリサーチチェックシート

業種別リサーチ完了チェックリスト

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e-Stat / 経産省特サ動態統計で市場規模・事業者数推移を確認済み

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TDB / TSRで業種別倒産件数・廃業率（直近3年）を確認済み

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EDINETで業界上場企業の有報を読み、1店舗あたりの実収益を把握済み

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Google Mapで出店候補エリア1km圏内の競合店舗・廃業シグナルを集計済み

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業界専門家・現役オーナーに少なくとも1名から実態ヒアリング済み

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設備・仕入先から最低3社見積もりを取得し、初期費用・ランニングコストを確認済み

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撤退事例10件以上を収集し、自分が同じパターンを踏まない理由を説明できる

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損益シミュレーション（3ケース）で悲観ケースの損失額が許容範囲内と確認済み

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参照した全ての数値の出典URLを記録しており、後から確認できる

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マーケ汚染5サインを全てチェックし、参照した記事の中に汚染記事が混入していないことを確認済み

最後の原則

「儲かる」という情報の発信者が儲かる構造になっているとき、その情報は疑う。廃業した人が「廃業した理由」を詳しくSEO最適化された記事にまとめる動機はほぼない。だからこそ、廃業情報は行政統計・倒産データ・IR資料という「第三者が義務として公開した情報」でしか拾えない。この非対称性を理解した上で情報収集を設計することが、物理ビジネス参入の前提条件だ。