人流とは
人流とは、人が「いつ」「どこから」「どの場所」へ移動しているのかという人の流れ（人流）や特定の場所、時間に滞在している人の動き（流動人口）のことを指します。
近年では、携帯電話やスマートフォンのGPS、携帯基地局、Wi-Fi、Beaconなどの環境が整ってきたことにより、高頻度に位置情報データを観測できるようになりました。そこで収集した日々の位置情報データを統計利用することで人の動きを見える化した人流データとし、前日比、前年比など人々の動きを観測する比較数値として活用されています。
人流という言葉はいつ頃注目されたの？
人流データの活用が大きく世間に取り出されたのは、2020年の新型コロナウィルスの流行以降になります。この頃には連日人々の移動人口の指標として活用されはじめ、全国各地の人出の増減はコロナ禍前との比較の目安としてテレビやニュースに取り上げられました。( 例. 渋谷駅周辺の人出が昨年と比べて30％増など )
これらのメディアの取り扱いにより、人流という言葉は一般的に世の中に触れる機会が増えることになりました。また、人流は英語圏ではTraffic、Foot Traffic、Visit、Footprint、Footfallなどとも表記され、Googleではコロナ禍に特定の場所を訪れた人の数の変化を地域別にまとめた「COVID-19 Community Mobility Reports」が発表されました。
こうした人流の捉え方や新たな表現が進む中、これまで行われてきた政府や自治体による統計調査と、新たなテクノロジーを駆使した流動人口データの比較が気になるところです。次にこれらのアプローチがどのように異なり、どのような情報をもたらしているのかを見ていきましょう。
人口統計と流動人口：昼間人口との違い、データ算出の複雑な舞台裏
国勢調査などの政府総務省による統計調査では、常住人口や常住人口に通勤や通学で入ってくる人（流入人口）を足し、出ていく人（流出人口）を引いた昼間人口を算出していますが、昼間人口には買い物客などの非定常的な移動で入ってくる人は含まれていません。
これに対し、流動人口は一次的、あるいは旅行などで入ってくる人もカウントし、さらに統計的推計処理をしたものが主流となっていますが、場所の指定の方法（半径、ポリゴン、メッシュなど）や滞留の定義（時間、頻度など）、人の動きのベクトル、あるいは推計のアルゴリズムなど、データの算出方法はさまざまで、各データプラットフォーマーごとに異なります。
他にも、国土交通省が調査しているものとして、出発点（Origin）と到着点（Destination）を結ぶODデータ、デモグラフィック情報や移動の目的や手段も統合したパーソントリップデータなど、さらに細かい分類もあります。
このように、まだ定義が確立していない「人流データ」は、通信技術の進歩によって得られる新たな情報の一例です。特に、スマートフォンの位置情報データは、その普及率や携帯性から、人々の実際の行動をリアルに捉えることができます。これをビッグデータとして解析することで、学術研究からマーケティング、政策立案まで、これまでの人口統計データよりも広範な分野での活用が期待されています。
人口・人流の分類 (注1)
※( 注1 ) クロスロケーションズの人流データに関する定義
- 夜間人口 ＝人口＞常住人口
- 昼間人口 ＝常住人口＋流入人口－流出人口
- 流動人口 ＝ある場所・時間の人口
- 滞留人口 ＝ある場所の、ある一定期間内の人口
- 人流データ ＝ある場所・時間の人の量に関するデータ
人流データの業界別活用例
| 業界 | 応用範囲 |
|---|---|
| 小売・外食 | 商圏分析、競合比較、集客、CRM、ダイナミックプライシング |
| 広告・販促 | 販促エリアの最適化、キャンペーン効果測定、サーキュレーション調査 |
| 報道・メディア | 混雑状況、産業情報 |
| 金融・投資 | 投資判断、オルタナティブデータ |
| 交通・運輸 | 次世代交通システム、道路計画、都市計画 |
| 建設・不動産 | まちづくり、開発計画、オフィス出社率 |
| 公共団体・自治体 | 都市計画、スマートシティ、公共政策、観光客誘致 |
| 学術・研究 | 行動経済学 |
| 医療・医学 | 感染症研究 |
人流データの活用は、上記表であげた様々な業界による応用的な活用に留まることなく、過去の位置情報ビッグデータに気象やPOS(販売データ)などの様々な情報をAIによるデータ分析を行うことで、将来人々がいつ・どのくらい集まるのか、のような未来の需要を予測することにも活用が始まっています。
人流データ活用の未来
クロスロケーションズは、すでにこの予測モデル（*注2）を過去に発表しており、社会全体として人流データを活用する試みを行っております。この新しい技術は、混雑・密集の解消やイベント時の渋滞解消、小売店の消費予測やダイナミックプライシングなどを通してのフードロスの削減など、さまざまな課題を解決できるのではないかと期待されています。
（*注2）参考：位置情報ビッグデータのAI解析による「人流予測モデル」を開発
人流データに関する取り組み
独自開発の位置情報データ解析技術・システム「Location Engine™」を基盤に、未来の人出の変化による人「人流予報」や、気象データ、企業が保有する企業データ、小売店による購買データ、その他さまざまなデータを連携させることで、「これまで見えなかった情報」をAIのデータ解析により「見える化」する技術開発を行っております。
人流データを活用する
当社の人流分析プラットフォームサービスである「Location AI Platform®」は、各利用目的や業種に対応した様々な機能を提供しています。また、そのなかでも日別や時間別の人出の変化を素早く把握できる「推計来訪速報」機能を手軽に利用できるクラウドサービス「人流アナリティクス🄬」も提供しています。
これらの人流分析サービスでは、コロナ禍で特に重要性を増した「人流」の変化を、約70万箇所の施設や店舗情報から選んで登録ができます。また、自由なエリア設定を地図上から描いて行うことができます。
登録した分析地点で得られる人流データの分析結果は、その後以下の図のようにダッシュボードから人出の変化（人流）をグラフで視覚化したり、csvデータとして取り出し、自社が保有するデータ（例：ID－POSなどの購買データや会員情報など）と統合することで、独自の分析データとして有効活用いただくことが可能です。
おわりに
人流は私たちの日常を形作り、ビジネスにおいては不可欠な情報源となっています。時には予測不能な変化もある中で、新たなテクノロジーの導入やデータ解析の進化により、これまでにない視点で人流を理解し、未来を見据えることが可能になっています。
クロスロケーションズは、革新的な位置情報データ解析技術を駆使し、多種多様な位置情報や空間情報を統合・可視化し、だれでも活用できることを目指し、ビジネスや社会のさまざまな側面に新たな可能性をもたらしています。これからも進化し続ける人流データに注目し、より洗練されたサービスと洞察を提供していきます。
人流分析のサービスについて詳しく知りたいは、以下のサービスページより詳細をご確認ください。また、全国各地の分析エリアや有名観光地の分析地点がプリセットで登録された「人流アナリティクス🄬」を無料版でお試しいただくことが可能です。
人の流れ（人流）や特定の場所に時間に滞在している人の動き（流動人口）が位置情報データを使って把握できるようになり、人流分析サービスについて関心が高まるようになっています。サービスに関するご相談やご質問は、下記よりお問合せください。
