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、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。また、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。
特に2020年の新型コロナウィルスの流行以降は、人々の移動人口の指標や人出の増減の目安として様々なメディアやニュースに取り上げられています。( 例. 渋谷駅周辺の人出が昨日と比べて30%増など )
人流という言葉は、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」を発表しています。

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。
■人口・人流の分類(※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
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、まだ定義がばらばらな状態の「人流データ」ですが、裏を返すとこれらは通信技術の進歩によって観測される新しい情報であり、特にスマートフォンの位置情報データは保有率や携帯性から、人々のリアルな行動を捉えているとされ、これをビッグデータとして解析することで、学術からマーケティング、政策立案などこれまでの人口統計データよりもさらに広範囲なジャンルでの応用が期待されています。
人流データ活用例

上記表の活用に留まることなく、現在では過去の人流のビッグデータとAIを組み合わせて分析することで、将来、人々がいつ・どのくらい集まるのか、を予測することが可能になってきました。
クロスロケーションズはすでにこの予測モデル(*注1)を発表しており、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。この新しい技術はコロナ禍での混雑・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1)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
人流データを活用する
クロスロケーションズは、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。
クラウドデータプラットフォームサービスの「Location AI Platform®」では、各利用目的・業種に対応したさまざまな機能の提供しております。そのさまざまな機能から、日別、時間別の推計来訪速報の機能を手軽に使えるクラウドサービス「人流アナリティクス™」のサービスも提供しています。
「人流アナリティクス™」のサービスは、コロナ禍でも重要な指標となった、「人流」の変化をご自身の関心のある場所を約70万地点の施設や店舗情報から自由に選んで登録することができるサービスです。
登録した任意の地点の人出の変化(人流)をグラフで可視化したり、csvデータとして落として自社の保有しているデータ(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活用いただくことができます。

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