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「auスマートフォンから得た
位置情報ビッグデータの活用セミナー」で
紹介された事例とビジネス活用へのヒント

2020年11月27日(金)、ESRIジャパン株式会社では「auスマートフォンから得た位置情報ビッグデータ活用」と題したオンラインセミナー開催しました。

当日はKDDIパーソナル事業本部担当者からコロナ対応への取り組みも含めたKDDI Location Dataに関する概要説明および事例紹介され、位置情報ビッグデータ活用したビジネスへのヒントにつながるセミナーとなりました。


「auスマートフォンから得た 位置情報ビッグデータの活用セミナー」の イベント概要

2020年は新型コロナウイルス感染拡大によって、緊急事態宣言発令され経済活動自粛や新しい生活様式への転換など、私たちの日常生活を取り巻く環境が大きく変化した年でした。このような変化を人の動きから客観的に捉えることができる、人口動態データなどの位置情報ビッグデータ重要性が高まってきています。

KDDIでは、携帯電話ユーザーから取得したGPS情報をもとに作成した人口動態データKDDI Location Data」 を提供していますが、これをGIS(地理情報システム)上で利用することで、地図上データを見るだけにとどまらず、解析データを用いて空間的傾向把握できるようになります。

今回セミナーでは、GISやKDDI Location Dataの概要紹介するとともに、それらをビジネス活用した事例もあわせて紹介されました。


GIS (地理情報システム) とは

はじめに、ESRIジャパン株式会社 コンテンツグループ 福島康之氏から、GISとは何なのか、基本的概要について説明が行われました。

そもそもGISとは、「どこ?」を説明するためにデジタル化し管理するシステムです。古くから、「どこ」を説明する共通言語として地図使用されてきた歴史がありますが、GISを活用することによって地図デジタル化し管理できるのです。

私たちが住む街や地域は、「交通量が多い道路はどこか」「病院を建てるために適した場所はどこか」など、土地特徴特性は異なります。GISの基本的仕組みとしては、位置情報を持ったデータレイヤー管理します。たとえば、背景地図の上に浸水被害リスク人口分布図自社拠点といったようにさまざまなレイヤーを重ね合わせることで、公益サービス教育交通までさまざまな分野活用できます。

実際活用事例としては、飲食チェーン店の新規出店検討する際に、商圏競合店舗気象条件交通量などのデータをGISで分析意思決定サポートしているほか、自動車ディーラーにおいては自動車保有データ支店テリトリーなどを重ねて分析することにより、店舗統廃合営業テリトリー再配置販促エリア抽出などに役立てているケース紹介されました。

GISは大きく分けて「ソフトウェア」「ハードウェア」「作業フロー」「人材」「データ」の5つの要素で成り立っていますが、統計データ利用することで、さまざまな現象数量的把握できます。たとえば、表に記載された数値データだけでは空間的にどのように広がっているのか把握することは難しいものです。しかし、GISを活用して地図上表現できると、空間的傾向一目把握できます。これこそが、GISを活用して統計データを扱う大きなメリットといえます。


KDDIのコロナ対応の取り組みと KDDI Location Dataについて

次に、KDDI株式会社 パーソナル事業本部 岡崎竜也が、KDDIにおけるコロナ対応の取り組みとKDDI Location Dataの概要について説明を行いました。

そもそもKDDI Location Dataとは、GPSで取得したメッシュ単位位置情報データをCSV形式提供するサービスです。移動滞在データ、準リアルタイムデータ未来予測データの3種類取得でき、人口情報だけではなく年代性別といった属性情報付与できるため、詳細分析可能です。

ちなみに、データ取得頻度最短2分、24時間365日にわたって調査できるほか、契約者情報をもとに属性判断しているため、極めて信頼性の高い情報をもとに分析できます。

コロナ禍によってリアルタイム性のある人口動態データ注目されていますが 、KDDIでは内閣官房にKDDI Location Dataで収集した人流データ提供しています。全国20ヶ所の観光地におけるゴールデンウィーク中の人流データ分析した結果によると、県外からの来訪者が95%減、県内からの来訪者も70%以上減少したことが分かりました。

また、KDDIの自主調査として、豊洲エリアにおける人口動態データ収集し、緊急事態宣言中テレワーク影響もあって居住者増加した一方で、緊急事態宣言解除後減少したことが分かりました。さらに、研究者に対してデータ提供し、スーパーにおける滞在時間一定制限することで実際混雑率低下させられるというシミュレーション結果を得ることにも成功しています。

KDDIではKDDI Location Dataの提供にあたり、法令遵守はもちろん、ユーザー信頼裏切らないことも大原則としています。特にプライバシー保護徹底しており、総務省との協議結果ユーザーからの許諾を得た位置情報データのみを活用しているほか、個人特定できないような形にデータ加工して提供しています。

また、職場自宅など個人特定できるような生活圏内移動履歴排除しているほか、個人識別子秘匿化(IDをハッシュ化し元のデータが分からないように加工すること)、少人数秘匿化極端に少ない人数場合データマスクすること)など、さまざまなプライバシー配慮がなされています。

コロナ禍の影響もあり、位置情報データビジネス活用に関する案件相談数前年に比べて倍増していることも報告されました。


GISを使った KDDI Location Dataの活用例

最後に、GISとKDDI Location Dataを組み合わせることによって、具体的にどのようなビジネス展開ができるのか、デモ環境を使って説明が行われました。

外食チェーンにおけるマーケティングへの活用

GISとKDDI Location Dataを組み合わせると、特定エリアごとにメッシュ人口動態可視化できるほか、年代別性別人口動態調査可能です。当然のことながら、場所曜日時間帯によっても集まる人は異なるため、2019年と2020年を比較し、どれくらいの客数が減っているかを客観的判断できます。

実際調査してみると、オフィス街の店舗では2020年に入り全体的客数が減っていることが分かりました。また、そもそも同じチェーン店の近隣店舗同士商圏が被っているところも見受けられます。

反対に、2020年になってから客数が増えた店舗もあります。たとえば付近小学校がある店舗では、これまで外に働きに出ていた主婦層外出自粛に伴い在宅に切り替わったことが要因として考えられます。このような店舗では、子連れやファミリー層向けのキャンペーン販促を行うことでさらなる売り上げアップも考えられるでしょう。

このように、人口動態各店舗の売り上げを比較することで、地域ごとに最適化されたメニューサービス変更するなど、実態に即した対応可能となります。

ODデータによる観光地分析

ODデータとは、ある地点にどこからやってきたのか、その地点からどこに出発したのかが分かるデータのことです。今回は、緊急事態宣言解除後平日に、横浜中華街や江ノ島などにどのような人が訪れていたのかが事例として紹介されました。

特定地点から矢印で人の動きを表し、色で人の人口動態を示しています。調査対象となった日の正午横浜中華街への人出は約39,000人で、特に40~60代の年代が多い傾向にあります。移動手段として自動車使用しているユーザーが最も多く、約18,000人。鉄道は6,600人でした。自動車利用している年代は40代以上が多く、反対鉄道は20~30代の若い世代に多く見られます。

ODデータ利用すると、どの地点からの訪問者が多いのか、反対目的地からどこに移動している人が多いのかを詳細分析できるため、たとえば旅行ツアーの行き先やプラン検討する際の参考にもなるでしょう。


まとめ

今回セミナーでは、ESRIジャパン提供するGISとKDDIのKDDI Location Dataを併用することにより、コロナ禍におけるさまざまな課題解決役立てられることが紹介されたほか、ニューノーマル時代対応したビジネスへのヒント多数ありました。

KDDI Location Dataは個人情報保護観点万全対策をとっており、マーケティングをはじめとして災害対策など幅広分野安心して活用できます。もちろん、今回紹介した事例以外にもさまざまな活用例があるため、「こんな用途活用できないか?」「こんなデータ取得することは可能か?」といった疑問質問があれば、ぜひお気軽にお問い合わせください。

(文:西村広光)