人流データ分析とは?特徴や事例を徹底解説

更新日 公開日
執筆者 片岡義明
人流データ分析とは?特徴や事例を徹底解説

 人流データ分析は、特定の場所や地域における人の動きや流れの行動をスマートフォンなどデバイスの位置情報から収集したビッグデータを利用して、さまざまなビジネスや社化問題を人流データを利用して調査・分析することです。

クロスロケーションズは、位置情報ビッグデータの解析およびデータをもとに人流分析の分野において専門的な立場を持ち、最新の位置情報とテクノロジー(ロケーションテック)による独自のAI解析手法を活用して、ビジネスや社会課題に有益なデータの提供と人流分析プラットフォームおよび人流分析ツールのクラウドサービスを提供しています。

さまざまな業界から注目されているこの位置情報を活用した人流データは、どのような技術によって成り立っているのでしょうか。この記事ではスマートフォンの⾼精度な位置情報(GPS)を採⽤した人流分析サービスについて、その技術や特徴を詳しく解説していきます。

INDEX

人流データとは?どのような分野の分析に利用ができるのか

 人流データとは、人がいつ、どこに、どれくらい滞在し、どのように移動しているかを把握できるデータです。そのデータを可視化させてより深く理解するためにグラフやチャートなど一目で分かる形にでわかりやすく変換したり、地図上に視覚化させてエリアマーケティングに欠かせない商圏分析などのデータ分析に役立てます。

また、特定の場所や地域においてどのような性別や年代の人が、どこから来たのか?などより詳しく重要な情報を知ることができるため、人流データの活用はさまざまな業界における効率性や収益性を向上させることができると期待されています。

人流データ活用の重要性

 人流データを利用して継続的に人の動きや流れを分析することは重要な情報です。今や企業がマーケティング戦略を立案するために欠かせないデータとして活用が進んでおります。

たとえば流通・小売り業界ではリアルタイムによる人の行動分析や、消費者の体験価値向上に利用され、行政機関や観光では混雑回避といった地域課題への利用など、官民問わず多様な分野でその活用が進んでおり、ビジネスから社会課題の解決まで幅広く応用が可能なことも人流データが注目されている理由となります。

人流データ分析に利用される位置情報データの種類

 人流データの元になる位置情報データを収集する方法はさまざまですが、スマートフォンのGPSやWi-Fi、ビーコン、通信基地局など日々さまざまな環境から収集される「位置情報ビッグデータ」をもとに統計利用したデータを人流データとして利用されていることが多いです。ここでは、代表的なものとして以下の4つが挙げます。

1. スマートフォンのGPSによる測位

 スマートフォンの多くはGPSで現在地を把握する機能が搭載されており、地図やナビゲーション、ライフログやSNS、ライフスタイル、カレンダー、ゲームなど、多種多様なアプリがこの測位機能を活用して便利なサービスを提供しています。これらのアプリからユーザーの同意の上で収集した匿名の位置情報が人流データとして使用されています。GPSの誤差は周囲の建物の状況や衛星配置によって変わりますが、およそ1~10mと言われています。

2. 携帯電話の基地局情報

 携帯電話各社は、モバイルネットワークの基地局ごとに端末の数を算出し、それをもとに人口推計することで人流データとして活用しています。基地局情報はスマートフォンとは違ってGPS機能がオフの状態でも基地局に認識されることに加えて、GPS機能のない従来型携帯電話の情報を得られるのもメリットです。ただしGPSに比べると位置精度が劣るため、小規模エリアをピンポイントに分析するのには不向きです。また、データが特定の携帯電話会社に偏ってしまうというデメリットもあります。

3. Wi-Fiアクセスポイントへの接続情報

 街中にあるWi-Fiアクセスポイントに接続した端末の情報が人流データとして活用されています。Wi-Fiを利用しているため屋内や地下街などGPSや携帯電話の電波が届かない場所でも位置情報を取得可能で、Wi-Fiアクセスポイントの名称(SSID)などにより店舗も判別できます。また、Wi-Fi接続サービスの中には訪日外国人向けに提供しているサービスもあり、それを使って得たデータを用いることで訪日外国人だけに絞った人流解析を行えます。

4. ビーコン(Beacon)の接続情報

 スマートフォンに搭載されているBLE(Bluetooth Low Energy)機能と連携できるビーコンを施設内に配置し、対応アプリでビーコン接続を認識した位置情報を収集したものが人流データとして活用されています。これらは、施設内での行動や動向を追跡・分析するのに役立ちます。

位置情報ビッグデータを活用する技術

 位置情報ビッグデータを活用することでビジネスや暮らしをより良くする革新的な技術が登場しています。この技術は「ロケーションテック(Location Tech)」と呼ばれています。GPSを搭載したスマートフォンの普及にとどまらず、多様な位置情報を取得できる機器が普及し、その結果、さまざまな位置情報データを活用したサービスが提供されています。

Location data AI イメージ

Location Tech (ロケーションテック)

このロケーションテックにおける人流データ分析では、位置情報ビッグデータを解析し、人々の行動パターンや動向を把握することで、ビジネス戦略の立案や効果的なマーケティング、都市計画など、様々な分野での意思決定に役立つことに期待が高まっています。ビジネスと暮らしを革新する位置情報ビッグデータの可能性。そして、その核となる技術が「ロケーションテック」です。

位置情報を活用した技術(ロケーションテック)については次の動画でわかりやすく解説しています。

動画:「ロケーションテック」について

人流データ分析におけるプライバシー保護の取り組み

 人流データを分析する際に、位置情報データだけでなくユーザーの属性データを組み合わせる場合があります。属性データはアプリインストール時や携帯電話加入時、Wi-Fiサービス加入時などに取得される性別や年代などの属性情報をもとにしています。

ただし、位置情報や属性情報の取得はユーザーから承諾を得た上で行われ、さらにプライバシー保護の観点から、運用データには氏名などの情報を匿名化する「非識別化処理」や、調査対象の数が少なく個人情報が推測される恐れがある場合には数値をゼロに置き換えるといった「秘匿処理」などが施されます。

人流データ分析で必要なのは、あくまでもどの場所にどれくらいの人数の人がいて、人がどのように動いたかという傾向を把握することであり、プライバシー保護には十分に配慮されています。

クロスロケーションズは位置情報ビジネスの促進を目的とした事業者団体であるLBMA(Location Based Marketing Association)の日本支部であるLBMA Japanに参画し、ここで策定された共通ガイドラインをベースとして独自にさらに厳格な情報管理および活用基準を設けており、プライバシー保護には極めて重点を置きながら人流データを運用しています。

LBMA_改正個人情報保護法
出典:一般社団法人LBMA Japan 位置情報等の「デバイスロケーションデータ」利活用に関するガイドライン

目的に応じた人流データ分析

 人流データの分析方法として主流となっているのは、広範囲を数百メートル四方の格子(メッシュ)状に区切り、それぞれのメッシュ内に存在する人の数を算出して行う「メッシュ分析」という方法です。この手法は広範囲にわたって人の動きをおおまかに把握するのには有効で、たとえば以下のような場合に有効です。

広範囲における人流を分析するのに適した「メッシュ分析」

メッシュ分析によるメリット(広範囲における人流を分析するのに適している)

  • 人が多く集まるエリアを把握することで新規出店エリアを探す
  • 駅や商業施設などの開設や幹線道路の開通の際に、前後で街中の人流を比較する
  • タクシーが街中のどこを走れば高確率に乗客を獲得できるかを調べる
  • イベント時の人流を予測して警備体制の強化や鉄道・バスの増便などに役立てる
  • 災害時の人の動きを分析して最適な避難ルートを選定する

メッシュ分析によるデメリット

 一方、メッシュによる分析では、特定の施設に絞ってどれくらいの人数が出入りしたのかを分析する場合に、調べたい施設に関連性の低い位置情報が含まれてしまう可能性があります。

たとえば来訪客数を知りたい店舗に道路が隣接している場合、店に入って買い物をした人も、店の前を走る道路を単に通過しただけの人も、同じメッシュの中に入っていれば人流を構成する位置情報のひとつとしてカウントされてしまいます。これでは分析対象とする人数と、実際に店を訪れた人の数との間に大きな差が生じる恐れがあります。

メッシュ型エリア:分析対象にしたい建物以外の部分(黄色いエリアやその周り)まで分析対象に含まれてしまいます。

特定の場所や地域の人流を「ピンポイントに分析」できる独自の技術

 このような課題を踏まえて、クロスロケーションズでは独自の手法により、人流分析したい特定の場所や地域をピンポイントに指定し、そのエリア内に限定した人流分析を実現することができます。指定するエリアは円形や多角形など複雑な形状でも対応可能で、スマートフォンのGPSから収集した人流データをもとに解析処理を行い、指定した店舗や施設のエリア内に入ったと判定(イン判定)した位置情報だけを把握することができます。

ピンポイント型エリア:分析対象にしたい建物や分析エリア(青いエリアの範囲内)を正確に登録できます。

 基地局情報などに比べて位置精度の高いスマートフォンのGPSデータを使うことで、指定した店や施設とは関連性の低い位置情報を取り除くことが可能となり、分析の精度を大幅に向上させることができます。クロスロケーションズではこの方法を、メッシュ分析に対して「POI(分析対象となる地点)分析」と呼んでいます。

ピンポイントなエリアの人流データを活用した分析は、以下のような分析を行う場合に有効です。位置情報ビッグデータの活用法としてニーズの高い、店舗や施設ごとの訪問客の利用動向を分析する用途には最適な手法と言えるでしょう。

ピンポイント分析に有効な活用方法

  • 平日と休日の来店者数を比較して購買傾向を分析
  • 広告やクーポン配布、販促キャンペーンなどの効果検証
  • 自店舗と競合店舗の来店者数を比較
  • 来店者の居住エリアを把握
  • コロナ禍やイベントなど特定期間前後の特定エリアにおける人の動きを把握
  • 過去の人流データをもとに施設の混雑状況を予測

ピンポイントの人流データ分析ならではの機能

 人流分析プラットフォーム「Location AI Platform®」では、ピンポイント分析の特性を活かした人流分析機能が20種類程機能として搭載されています。

人流分析機能:「Hot Place ランキング」

 人流データ分析ができる機能のひとつとして、「Hot Place ランキング」の分析機能を紹介いたします。これは分析対象となる店舗や施設を来訪した人が、他にどのような場所を訪れているのかを“併用率”としてランキング形式で表示する機能で、その場所に含まれる店舗などの情報も合わせて確認できます。

人流データ分析:機能活用例

 たとえば2022年4月25日にオープンした「ららぽーと福岡」を「Hot Place ランキング」で分析すると、対象期間に「ららぽーと福岡」への来訪者の11%が、約5.1km離れた近くの粕屋町のエリアを訪れており、ここに「イオンモール福岡」があることが確認できます。これにより、「ららぽーと福岡」の来訪者が「イオンモール福岡」にも多く訪れていることがわかります。

「ららぽーと福岡」の人流データを活用した「Hot Place ランキング」の分析結果
図.「ららぽーと福岡」の人流データを活用した「Hot Place ランキング」の分析結果

 このような分析を行うには、店舗に該当するエリアの範囲を細かく指定する必要があり、メッシュ分析で行うことは難しく、ピンポイント分析ならではの分析方法といえるでしょう。

多様なアプリから得られる位置情報データの組み合わせによりピンポイントに人流データ分析が可能に

 特定の場所や地域における人流データ分析は、複数のデータ・プロバイダー(スマホアプリ開発会社など)が提供する、ライフスタイルアプリやカレンダーアプリなど多様なアプリから得られた位置情報を、完全匿名化された状態で当社がデータ提供を受けて、それらを組み合わせて独自の手法により分析を行うことで実現しています。

偏りのない幅広いデータと独自AIで信頼度・安定度の高い人流データを提供

 人流分析サービスの提供会社の中には、データ・プロバイダーよりあらかじめメッシュ化されたデータを受け取って、それをもとに分析を行っている場合もありますが、クロスロケーションズでは匿名化されたIDと緯度・経度を組み合わせた位置情報データをプロバイダーからそのまま受け取り、イン判定などの高度な処理が必要とされるピンポイント分析を独自に行っています。

また、クロスロケーションズは特定のアプリから収集した位置情報に限定することなく、複数のデータ・プロバイダーから提供を受けているため、特定の携帯電話会社やアプリにデータが偏ることがありません。人流データを活用した分析内容によって分析対象となるデータを選別し、組み合わせを変えることで、幅広い業種のニーズに合わせて精度の高い人流分析を提供することができます。

おわりに

 本記事では、「位置情報を活用した人流データ分析」について当社の位置情報ビッグデータ解析技術から、偏りのない位置情報データの特徴、独自のピンポイントエリアを地図上から自由に登録・分析ができる技術などを解説いたしました。記事の内容により少しでも人流データ分析にについて興味を持っていただけましたら幸いです。

人流データ分析に関する情報やサービスについてを詳しく知りたい方はご相談ください。実際に人流データを試してみたい場合などご要望に応じたデモをご案内いたしますので下記からお問い合わせをお願いいたします。

高精度な位置情報でビジネスを強化する最新技術によるロケーションデータサービス「Location Data Service」については以下よりご確認ください。

片岡 義明

専門新聞社や出版社勤務を経て、1999年よりフリーランスライターとして活動。ITの中でも特に地図や位置情報に関することを中心テーマとして取り組んでおり、インターネットの地図サイトから測位システム、ナビゲーションデバイス、法人向け地図ソリューション、紙地図、オープンデータなど幅広い地図・位置情報関連トピックを追っている。測量士。インプレスR&Dから書籍「位置情報トラッキングでつくるIoTビジネス」、「こんなにスゴイ!地図作りの現場」、共著書「位置情報ビッグデータ」が発売。インプレスより書籍「パソ鉄の旅~デジタル地図に残す自分だけの鉄道記~」、共著書「いちばんやさしい衛星データビジネスの教本」が発売。地図と位置情報を中心としたニュースサイト「GeoNews」主宰。

関連記事

基礎知識に関する記事

活用情報TOPに戻る