デリバリーどこが安いのかを今すぐ知りたい人に向けて、主要4サービスを同条件で一気に比較します。
Uber Eats、出前館、Wolt、Rocket Nowの配送料とサービス料を「1,500円前後の注文モデル」に揃え、実質支払額をシミュレーションで可視化します。
さらに時間帯や距離、クーポンの有無で順位が入れ替わる典型パターンも整理し、迷わず最安に近づく手順を示します。
デリバリーはどこが安いのかを1,500円モデルで比べて瞬時に判断する
ここでは各社の手数料の構造差を吸収し、同じ物差しで「総額」を出す方法から始めます。
1,500円前後のカート金額を基準に、配送料、サービス料、少額手数料、ピーク課金、チップは任意として分離し、最後に税込み総額で比較します。
距離と時間帯の影響も大きいため、基準距離は2km、ピーク時とオフピークを切り分けて見ます。
比較の基準
比較のブレを無くすために、先に評価軸を固定します。
「商品小計」「配送料」「サービス料」「少額手数料」「ピーク加算」「チップ（任意）」を横一列に並べ、総額からポイントやクーポンを差し引いて実質額に落とします。
税抜と税込は必ず統一し、受取手段は玄関配達に固定して判断します。
- 商品小計は1,500円想定で統一します。
- 距離は2km基準に固定します。
- オフピークとピークで別計算にします。
- クーポンは即時値引きのみ差し引きます。
- チップは最終比較から除外して参考表示にします。
この枠を使えば、その場の表示に惑わされずに機械的に最安へ到達できます。
手数料の内訳
各社の呼び方は違っても、実務上は次の区分に集約できます。
配送料は距離と需給で変動し、サービス料は小計に対する料率で積み上がります。
少額手数料は閾値未満注文で発生するため、同時注文や一品追加で回避できるかが鍵です。
| 区分 | 中身 | 発生条件 |
|---|---|---|
| 配送料 | 距離/需給で変動 | 全オーダー |
| サービス料 | 小計×料率 | 多くのプラットフォーム |
| 少額手数料 | 閾値未満の定額 | 小計が閾値未満 |
| ピーク加算 | 混雑時のサージ | 需給逼迫時 |
構造を分けて見るだけで、どこを削れば安くなるかが一目で分かります。
注文モデルの想定
ベースとなる想定は「1,500円小計、距離2km、オフピーク」です。
ピーク帯は配送料とサージの上乗せを入れ、深夜帯は取り扱い店舗減による選択肢の狭まりを前提にします。
クーポンは「300円即時値引き」を標準ケースに含め、比較の最後に適用します。
- モデルA：オフピーク、クーポンなし。
- モデルB：オフピーク、300円クーポン。
- モデルC：ピーク帯、クーポンなし。
- モデルD：ピーク帯、300円クーポン。
この4モデルで順位の入れ替わり方を把握します。
距離と時間帯の影響
同じ店でも距離で配送料が増減し、ピークはサージで一気に逆転が起きます。
2km→3kmでの増分や、18〜20時のサージ発生を別計算にしておくと、無駄な高値帯を避けやすくなります。
どうしてもピークに頼む日は、配送料定額の店舗や自社配達の出前館系を優先すると安定します。
結論の先出し
オフピークで同額小計なら「サービス料が低く配送料が安いプラットフォーム」が勝ちやすいです。
ピーク帯は「サージの弱いサービス」か「配送料定額の店を抱えるサービス」が有利です。
クーポンが強い日はクーポンの使いやすさで順位が入れ替わります。
Uberと出前館とWoltとロケットナウの特徴を要点で比較する
ここでは各サービスの料金構造の傾向と、安くなりやすい場面を俯瞰します。
同じ「1,500円小計」でも料率や最低料金、サージの出方が異なるため、傾向を掴むだけで判断が速くなります。
細かな数値は地域と時間で変動しますが、意思決定の軸は共通化できます。
ざっくり比較表
呼称は違っても、ユーザー視点では総額の組み立ては共通です。
下表は傾向をつかむための骨子です。
当日のアプリ表示に、この骨子を当てはめて判断します。
| サービス | 配送料の傾向 | サービス料の傾向 | 少額手数料 | クーポン施策の頻度 |
|---|---|---|---|---|
| Uber Eats | 距離/需給変動が大 | 小計に料率加算 | 閾値未満で発生 | 定期的に配布 |
| 出前館 | 店舗ごと定額が多い | 明確/低め傾向 | 店次第 | イベント頻度高め |
| Wolt | ゾーン×距離課金 | 料率/最低額あり | 閾値設定あり | クレカ/紹介併用あり |
| Rocket Now | 短距離で安定傾向 | シンプル表示 | 閾値は低め想定 | エリア限定で強い |
どのサービスも「距離」と「需給」の扱いを理解すれば無駄が減ります。
安くなる場面
各社が得意な条件に合わせると、理論上の最安に寄りやすくなります。
距離短い昼のオフピーク、店舗定額の積極活用、イベント日に合わせた発注が王道です。
同日で二つのアプリを見比べ、総額の低い方に即切替える運用が最短です。
- Uberはクーポン×オフピークで強みが出ます。
- 出前館は店舗定額のある店で安定します。
- Woltはゾーン内短距離で取りやすいです。
- Rocket Nowは対応エリア内の近距離で効きます。
まずは「距離」と「ピーク」を潰すだけで外しにくくなります。
注意点
最低注文金額や品切れ、営業時間のズレは総額以前の問題になります。
商品価格自体がプラットフォームで微差がある場合もあり、最終的には商品小計を起点に見るのが安全です。
チップは比較対象から外し、満足度の指標として別管理にすると判断がブレません。
ケース別の最安シミュレーションで体感をつかむ
次に、1,500円小計モデルを当てはめたケース比較を示します。
数値はひな形のため、当日のアプリ表示に置き換えて使ってください。
行ごとに配送料と料率が違う前提で総額を算出します。
オフピーク2kmの比較
距離2km、オフピーク、クーポンなしのモデルです。
サービス料の有無と配送料の差が純粋に現れるため、通常時の基準に適しています。
ここでの順位が日常の体感に近づきます。
| サービス | 商品小計 | 配送料 | サービス料 | 少額手数料 | 総額 |
|---|---|---|---|---|---|
| Uber Eats | 1,500円 | 200円 | 150円 | 0円 | 1,850円 |
| 出前館 | 1,500円 | 180円 | 100円 | 0円 | 1,780円 |
| Wolt | 1,500円 | 220円 | 120円 | 0円 | 1,840円 |
| Rocket Now | 1,500円 | 150円 | 100円 | 0円 | 1,750円 |
この条件では配送料が低いサービスが優位になります。
ピーク2km＋クーポンの比較
夕食ピーク、サージあり、300円クーポン適用のモデルです。
クーポンの強さとサージの弱さのせめぎ合いで順位が動きます。
ポイント還元は比較から分離して考えます。
| サービス | 商品小計 | 配送料 | サービス料 | サージ | クーポン | 総額 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Uber Eats | 1,500円 | 250円 | 150円 | 120円 | -300円 | 1,720円 |
| 出前館 | 1,500円 | 250円 | 100円 | 0円 | -300円 | 1,550円 |
| Wolt | 1,500円 | 260円 | 120円 | 80円 | -300円 | 1,660円 |
| Rocket Now | 1,500円 | 220円 | 100円 | 60円 | -300円 | 1,580円 |
ピークは「サージのない/弱い」側が強く、クーポンがあれば一気に差が縮みます。
要点の抜き出し
表で把握した差を、実務で再現しやすい要点に落とします。
時間帯と距離、クーポンの有無だけで意思決定を即断化できます。
迷ったら配送料が定額な店舗を優先します。
- オフピークは配送料が安いサービス優先が基本です。
- ピークはサージの弱い/ないサービスに寄せます。
- 300円以上のクーポンがあればクーポン側を優先します。
- 少額手数料が出るときは一品追加で回避します。
- 距離が3kmを超えるなら定額配送の店を探します。
この指針だけで取りこぼしが大幅に減ります。
実際の注文で総額を下げるコツを仕組み化する
アプリを開くたびに悩まないために、総額を下げる行動を定型化します。
同じ導線を毎回なぞるだけで、数十円〜数百円の差を恒常的に積み上げられます。
一度テンプレを作れば家族とも共有しやすくなります。
即断フロー
開いてから注文確定までの短い手順で、最安に寄せます。
クーポンは最初に有無を確認し、対象店のみに絞って探索します。
次に距離と配送料、最後にサービス料で最終順位を出します。
- クーポン対象を先に絞り込みます。
- 配送料が定額の店を上位に置きます。
- 少額手数料が出るなら一品追加で回避します。
- ピークはサージの弱いサービスへ移動します。
- 受け取り時間を混雑外にずらします。
この順番にするだけで判断が速く正確になります。
判断テーブル
迷ったときの分岐を表にしておくと、誰が頼んでも結論が揃います。
家の導線や好みで分岐を微調整して使ってください。
クーポンの閾値は金額で更新します。
| 条件 | 選択 | 理由 |
|---|---|---|
| クーポン≥300円 | クーポン側 | 総額差が即時に出る |
| ピーク帯 | 定額配送料の店 | サージ影響を遮断 |
| 距離≥3km | 出前館/定額店 | 距離課金の伸びを抑制 |
| オフピーク | 配送料の安い側 | 純粋に配送料勝負 |
分岐を固定すれば、毎回の検討コストが下がります。
積み増しの小技
細かな工夫の積み重ねが年間差になります。
置き配と時間指定を活用し、再配達や取りこぼしを減らします。
複数人で食べる日は一括で注文して少額手数料の発生を抑えます。
手数料を味方にする使い分け術
各社の特徴を踏まえ、時間帯と距離で使い分けると平均単価が下がります。
アプリを並行運用し、常に「総額の低い方」へ寄せる癖を付けます。
通知設定とお気に入りの整理だけで、当日判断が簡単になります。
時間帯の基本戦略
昼のオフピークは配送料の低い側が勝ちやすく、夜ピークはサージと定額店で勝敗が決まります。
遅い時間は対応店舗が減るため、営業終了間際の高サージ帯は避けます。
前倒し予約ができる店はピーク前に予約してサージ回避を狙います。
- 昼は配送料安のサービスを優先します。
- 夕方は定額配送の店を探します。
- 深夜は営業中の店を先に絞ります。
- 予約注文でピークを避けます。
- 通知でクーポン開始を拾います。
時間帯だけで最安の再現性が上がります。
距離の基本戦略
近距離はどのサービスも配送料が低めに出やすく、クーポンの差で決まります。
中距離以上は距離課金の伸びを抑えられる定額店が有利です。
遠距離は店舗自社配達の選択肢があるサービスに寄せます。
| 距離 | 最適解の傾向 | 備考 |
|---|---|---|
| 〜2km | クーポン強×配送料低 | 即時値引き優先 |
| 2〜4km | 定額配送料の店 | 距離の伸びを抑制 |
| 4km〜 | 自社配達/定額店 | 到着時間も安定 |
地図で距離をざっくり把握するだけで外しにくくなります。
クーポンの取り回し
開始直後と終了前は在庫と枠が動くため、カート投入と通知オンを基本にします。
対象外のカテゴリを毎回確認し、金額閾値を超えるように同梱を調整します。
同額帯で迷ったらクーポンのある側に寄せるのが早道です。
最安の答えを最短で出す総括
デリバリーどこが安いのかの結論は、同じ1,500円前後の小計で「配送料」と「サービス料」を分解し、ピークと距離の影響を切り出してから総額で比べることに尽きます。
オフピークは配送料の安い側、ピークはサージの弱い側か定額店、クーポンが強い日はクーポン側が最短解です。
本記事の表と分岐をそのまま使い、当日の数字を入れるだけで数十秒で最安に近い選択ができます。
