【実データ】月別売上トレンドと「雨の日は儲かる」を239乗務で検証した

前回の「曜日と時間帯の売上パターン」に続き、今回は2つのテーマを検証します。

1. 月によって売上は変わるのか
2. 「雨の日はタクシーが儲かる」は本当か

データは前回と同じ239乗務（2024年6月〜2026年2月）。天気データは気象庁の東京の日別降水量を使いました。

月別の平均売上

集計基準について：うちの会社の締め日は毎月15日（12乗務が基本）。カレンダー月ではなく「前月16日〜当月15日」を1ヶ月として集計しています。例：2024年7月＝2024/6/16〜7/15。2月など締め日が14日・16日になる月もあります。

全期間平均は約80,894円。最高は2025年9月の91,157円、最低は2024年6月の60,778円でした。

見えてきたパターン

夏〜秋（7〜9月）が最強期

2024年・2025年ともに7〜9月が高水準。特に2025年9月が全期間最高の91,157円を記録しました。2025年8月も90,775円と僅差で、夏から秋にかけてが稼ぎどきであることが数字でも確認できます。

6月と3月は低め

• 2024年6月：60,778円（ただし乗務数6回と少ない。データ収集開始月のため参考値）
• 2025年3月：68,388円

3月については「年度末の特需があるのでは」という体感がありましたが、数字はむしろ低め。年度末に動くのは法人需要が多く、個人タクシーには恩恵が少ないのかもしれません。

2025年11月が意外な落ち込み

71,227円と前後の月より10,000円以上落ち込んでいます。天候や特殊要因の影響も考えられますが、今後データが積み上がれば傾向がより明確になるでしょう。

「雨の日はタクシーが儲かる」は本当か

業界の「常識」として語られがちなこの話、実際のデータで検証しました。

雨の定義：当日の降水量 1mm以上

差は +2,409円。雨の日の方がわずかに高い結果です。

ただし…

相関係数は0.032。ほぼ無相関

散布図を見ると、点はバラバラに散らばっており、雨の量が増えるほど売上が上がるという傾向は見られません。回帰直線はほぼ水平、**相関係数は0.032（ほぼ0）**です。

「雨の日は儲かる」は、あくまで体感レベルの話。少なくとも私のデータでは、雨が売上を有意に押し上げるとは言えませんでした。

なぜ体感と違うのか

考えられる理由を整理すると：

1. 雨の日は需要も増えるが、待機時間も伸びる

雨だと客単価は上がりそうですが、渋滞で回転率が下がります。「1件の単価は高いが、乗務中の件数は少ない」というトレードオフが打ち消し合っている可能性があります。

2. GOアプリで需要は均等化されている

今はGOアプリが需要を効率よく捌くため、晴れでも雨でも「乗りたい人が乗れる状態」が維持されます。昔ながらの流しのイメージで「雨=儲かる」を語るのは、時代遅れになってきているのかもしれません。

3. サンプル数の問題

56乗務の雨の日データは、統計的有意差を出すには少し少ない。今後データが積み上がるにつれて傾向がより明確になるかもしれません。

月によってまったく違う「雨の効果」

全体で見るとほぼ無相関でも、月ごとに分解すると面白い差が出てきます。

棒グラフのうち▲マークが雨の日が上回った月です。特に目立つのが：

• 2025年5月：雨の日が晴れより +18,787円（雨6乗務）
• 2024年11月：雨の日が晴れより +6,258円
• 2025年10月：逆に晴れの日が雨より +15,423円

月によって雨の効果は真逆になることがあります。5月の雨はゴールデンウィーク明けの需要と重なりやすく、10月の雨は秋晴れの行楽需要を奪う——といった季節固有の要因が背景にある可能性があります。ただし月あたりのサンプル数は2〜7乗務と少ないため、あくまで傾向の参考値です。

「雨の質」という視点（次回予告）

今回は「1mm以上＝雨」と定義しましたが、同じ雨でも「1日中しとしと降る梅雨」と「夕立・ゲリラ豪雨」ではタクシー需要の爆発力は全く異なるはずです。

時間帯別の降雨データと乗車件数を掛け合わせた分析については、また別の機会に検証してみたいと思います。

まとめ

• 月別では夏（7〜8月）が強く、6月・3月は弱い傾向
• 「雨の日は儲かる」は体感レベル。相関係数0.032でほぼ無相関
• 差は+2,409円あるが、曜日・時間帯・季節の影響の方がはるかに大きい

「今日は雨だから頑張れる」という気持ちの後押しにはなりますが、データ上は「特別儲かる日」ではありませんでした。それよりも**曜日（金曜）と時間帯（深夜）**を意識する方が、売上への影響は大きいことが改めて確認できました。

より手軽に、もっと多くのドライバーへ

今回のように日報データを振り返り、「自分の感覚」と「実際の数字」のズレを埋める作業は、売上アップに直結します。ただ、毎日の乗務の後に手作業でデータを集計するのは正直かなり手間ですよね。

実は現在、こうした**タクシーの乗務データ分析をスマホで簡単にし、効率よく稼ぐためのサポートアプリ「Taxi Labo」**を開発しています。

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開発の裏側や進捗もこのブログで随時発信していきますので、興味を持っていただけたドライバーの方は、ぜひブックマークをお願いします！

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使用データ: 個人の運転日報PDF（OCR抽出）/ 天気データ: 気象庁（東京・日別降水量）/ 分析ツール: Python（pandas・matplotlib）