コインランドリー経営は儲からない。AIが暴いたデメリットと撤退が増える理由
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街のあちこちに増えた
コインランドリー。
清潔で
おしゃれで
無人で
ほったらかしで収入になる。
そんなイメージが先に広まり
楽そう
安定しそう
初期投資さえあれば不労所得
と語られることが多い。
でもAIに
-
・売上データ
・撤退率
・機器の耐久年数
・電気代の変動
・立地ごとの集客モデル
これらをまとめて学習させたら
返ってきたのは静かな現実だった。
コインランドリー経営は、儲からない構造に近づいている。
努力不足でも
センスがないわけでもない。
仕組みそのものが重くなっている。
その理由を
感情を押しつけず
淡々と解いていく。
コインランドリーに広まった優しい誤解
無人＝楽ではない
無人営業。
スタッフ不要。
だから楽そうに見える。
でもAIが現場の声を解析すると
ほぼ全員が同じことを言っていた。
清掃が大変。
乾燥フィルター掃除が毎日。
ゴミ捨てが多い。
深夜のトラブル対応がある。
無人店ほど、人の手間が必要。
意外だけど、本質だった。
立地がすべて。けれど良い立地は残っていない
コインランドリーは
場所で勝負が決まる。
住宅密集地。
ファミリー層が多い街。
駐車場がある道路沿い。
AIは
全国の立地データから
こんな結論を出した。
今から参入して勝てる立地は、ほとんど残っていない。
すでに飽和している。
誰かが先に押さえている。
後発は残りもの立地で戦うことになる。
これでは厳しい。
AIが示した儲からない構造の核心
電気代とガス代が重すぎる
洗濯機より
乾燥機が問題だった。
乾燥機は
ガスを大量に使う。
電気も使う。
常に稼働している。
AIがランニングコストを計算したら
こう出た。
1店舗あたり
月15万〜35万円がエネルギーコスト。
固定費が重すぎて、利益を押しつぶしている。
電気代が上がれば
利益は一瞬で吹き飛ぶ。
水漏れ・故障のリスクが高すぎる
機械は頑丈だが
壊れる。
AIの分析では
1年に1回以上
何かしらの故障が発生する確率が高かった。
ポンプ交換5万円。
基盤修理10万円。
乾燥機修理15万円。
大型機は30万円超え。
売上が安定する一方で、修理費は突然やってくる。
このランダム性が
キャッシュフローを弱らせる。
売上は天候と地域性に完全依存
雨の日は売れる。
梅雨は売れる。
冬は売れる。
でも
晴れの日は売れない。
夏は売れない。
高温の日は乾燥需要が落ちる。
AIは
コインランドリーをこう定義した。
気まぐれな天候に依存する商売。
安定しているようで
実は安定していない。
設備投資が重いうえに、寿命が短い
洗濯機は1台70〜150万円。
乾燥機は1台100〜200万円。
しかも
寿命は7〜10年。
10年後
再投資が必要。
しかも
その頃には競合が増えている。
AIは
投資額が回収しきれる設計ではない
と結論づけた。
撤退が増えている理由
売上は横ばい。コストだけ上昇
AIが過去10年のデータを比較すると
売上はほぼ横ばい。
しかし
電気代は上昇。
ガス代も上昇。
修理費も上昇。
物価上昇も直撃。
売上は動かないのに、費用は増え続ける。
撤退数が増えるのは当然だった。
競合の増え方が異常
コインランドリーは
フランチャイズが次々に参入した。
その結果
商圏の取り合いが起きた。
AIは
1店舗あたりの平均商圏人口が
年々減っていることを示した。
客が分散する。
売上が減る。
家賃だけ残る。
完全に消耗戦になっていた。
想像以上に汚れる仕事だった
AIが口コミを分析すると
店をやめた理由として
こんな声が多かった。
靴下が散乱している。
吐瀉物が残されている。
洗濯物の放置が多い。
マナー違反がストレス。
無人で綺麗に見えるだけで
実態はかなりハードだった。
では、コインランドリーに代わる選択肢は？
AIは
軽い構造の収益源を推奨した。
NISAの積み上がりは、構造が軽い
コインランドリーは
固定費が重い。
設備が重い。
再投資が重い。
NISAはその逆だった。
固定費ゼロ。
在庫ゼロ。
天候関係なし。
S&P500の平均利回りは
7〜10パーセント。
働かなくても時間が増やしてくれる。
短期の資金運用ならXMが軽い
コインランドリーのように
設備投資もいらない。
家賃もいらない。
修理費もいらない。
撤退も3秒でできる。
コインランドリーは儲かるようで儲からない構造だった
無人。
不労所得。
安定。
手間がない。
そんなイメージと裏腹に
AIが見せてくれたのは
次のような現実だった。
固定費が重い。
天候に左右される。
設備の故障が多い。
再投資が必要。
立地競争が激しい。
客単価は上がらない。
努力が積み上がらない世界。
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