このページはJavaScriptを使用しています。JavaScriptを有効にして、または対応ブラウザでご覧下さい。

人流を分析・予測するプラットフォームで、まちづくりに貢献するGEOTRA

2022年5月に三井物産株式会社 (以下三井物産) 様とKDDIが共同設立した株式会社GEOTRA (以下、GEOTRA) が、市場開拓の歩を着実に前に進めている。同社プロダクトは、地理空間上の人の流れをデジタル再現できるプラットフォームだ。スマートシティ計画づくりから都市防災計画建物社会インフラ建設保守計画策定に至るまで、さまざまな用途活用できる人流シミュレーターとして、多方面からの注目と引き合いを集めている。

  • 記事内部署名役職取材当時のものです。

まちづくりのプランニングをもっと効率的に

「人の流れをよみ、未来をつくる」──。このコーポレートメッセージのもと、都市地域における人の流れ、すなわち人流デジタル再現可視化するツール提供しているのが、GEOTRAだ。三井物産様とKDDIのジョイントベンチャーであるGEOTRAが設立されたきっかけについて、代表取締役社長CEOである陣内 寛大 様はこう振り返る。

「私は三井物産スマートシティ (注1) 事業に携わり、以前から、人流データをうまく活用すれば、街づくりのプランニングがより精緻に、かつ高度になると考え、そこに事業化チャンスがあると見ていました。そこで、GPSビッグデータ (人の位置情報 (注2) ) を保有するKDDIに、人流シミュレーター共同開発事業検討提案をしたことが、GEOTRAの設立につながりました」

KDDIは三井物産様提案協調し、2020年から共同開発プロジェクトスタートさせた。のちの2021年3月には、両社連名共同開発実証実験 (注3)対外公表大手不動産デベロッパー自治体での試験導入へと進展させている。その共同事業本格的展開すべく創設されたのがGEOTRAである。

株式会社GEOTRA 代表取締役社長CEO 陣内 寛大 様
株式会社GEOTRA
代表取締役社長

陣内 寛大

「KDDIが三井物産様との事業会社を作るに至った理由が2つあります。1つ目は事業化検討時一緒にお客さまを訪問し、三井物産様都市開発都市計画に関する造詣の深さを感じたこと。KDDIに足りないものを補完してくれる存在だと感じました。また、2つ目は共同開発した人流シミュレーターがお客さまの評価想定以上に高く、活用範囲の広さ・深さがあると判断したことです。つまりお互いの会社補完関係にあり、また、ビジネスとしても発展的であると考えたのです。今、私たちGEOTRAの提案は、建設不動産業界自治体など、ターゲットニーズをとらえ、着実市場を押し広げつつあります」と話すのは、KDDI側から共同開発プロジェクト参加し、現在はGEOTRAの代表取締役副社長を務める鈴木 宙顕 氏だ。

さまざまな切り口から人の移動 (人流) の傾向をとらえ、
シュミレーション

人流シミュレーターの大きな特長の一つは、一切個人情報が扱われない点にある。つまり、個人位置情報を単に地図上マッピングしたような仕組みではないということだ。

株式会社GEOTRA 代表取締役副社長 鈴木 宙顕 氏
株式会社GEOTRA
代表取締役副社長

鈴木 宙顕

商用環境で、本人同意がないままに位置情報のような個人データを扱うことはコンプライアンス上できません。
それが位置情報を使った、人流分析困難にしてきたといえます。そこで私たちは秘匿化されたauのGPSビッグデータ地図交通データ公的データ、POI (Point of Interest : 地図上特定地点) データなどの情報をもとに、データ同士補完しながら、AI (人工知能) / 機械学習を使った予測分析によって “架空の人” を仮想的につくり上げるテクノロジー開発しました。さらに、その “架空の人” で人流リアル再現 / シミュレートできます。この技術は、“都市人流デジタルツイン” と呼ぶことができ、人々を抽象化 (モデル化) してサイバー空間上再現したものです。
実在個人特定するデータではなく、あくまでもコンピューターを使ってつくり上げたもので、我々はこれを「GEOTRAアクティビティデータ」と公称しております。GEOTRAアクティビティデータ活用コンプライアンス上の問題発生しません」(陣内様)

陣内様説明したとおり、GEOTRAアクティビティデータは、統計情報とAI / 機械学習技術のかけ合わせによって生成される合成データであり、活用コンプライアンス上の問題発生しないが、現実世界同一統計的特徴を有し、そのデータによって、さまざまな属性 (年代性別勤務エリア・居住エリア、など) を持った生活者一人一人移動履歴、ないしは導線表現再現することができる。そのため、さまざまな切り口から人の移動傾向をとらえ、可視化することが可能になる。

KDDIの精密な位置情報、基本属性で、
渋滞予測や混雑予測など未来予測まで

例えば、画面1は「大手町エリア (丸の内2丁目) 」に勤務する人が、主としてどの地域に住んでいるかを可視化したものだ。人流シミュレーターを使うことで、このような分析即時的に行うことができる。

画面1 : 丸の内2丁目の勤務者の居住地表示 (行政区画で表示)
画面1 : 丸の内2丁目の勤務者の居住地表示 (行政区画で表示)


また、画面2は徒歩という「移動手段」で日比谷公園周辺から日比谷公園へと向かう人を「時間 (18時ごろ) 」「性別 (女性) 」
年代 (20代) 」によってフィルタをかけた結果だ。ご覧のとおり、18時ごろに銀座から日比谷公園徒歩で向かう20代女性相当数いることがわかる。

商業施設などの情報をこの結果付与することで、20代女性による徒歩移動目的類推できるだろう。それを起点仮説検証のPDCAサイクルを回し、移動目的をより正確にとらえることが可能になることを狙っている。

画面2 : 日比谷公園の徒歩での来訪者の移動履歴表示 (「18時ごろ」/「20代女性」でフィルタをかけた例)
画面2 : 日比谷公園の徒歩での来訪者の移動履歴表示 (「18時ごろ」/「20代女性」でフィルタをかけた例)


「これまで『20代女性の多くが、18時ごろに徒歩銀座から日比谷公園に向かっているという事実』を分析するには、個人データ収集利活用のためのデータ生成だけでも相当工数がかかっていたはずです。いわゆる手でカウンターを使った交通量調査などのイメージです。収集工数以外アナログ取得したデータデジタルに直さなくてはならないといった工数があります。
そういった負荷の高い作業が、この人流シミュレーターでは簡単分析解析できます。その一点だけをとらえても、お客さまにもたらすメリットは大きいと考えています」(鈴木氏)

さらに、このシミュレーターでは、都市人流未来予測可能であり、例えば渋滞予測施設混雑予測災害時想定人流などをシミュレーションすることもできる。こうした可視化予測の核となるのが、先に触れたGEOTRAアクティビティデータであるが、その実現においてKDDIが保有する位置情報精緻さが必要有用だったと、陣内様評価する。

「KDDIはGPSによって位置情報収集でき、その情報は、人が実際にいる場所取得データとの誤差非常に小さいのが特色です。この位置情報正確さによってGEOTRAアクティビティデータにおける精度向上再現できています。加えて、KDDIでは位置情報供出者である契約者基本属性保持しているので、それもGEOTRAアクティビティデータ付加価値向上役立ったといえます」(陣内様)

人流データをもとにした都市計画を

先に触れたとおり、人流シミュレーターソリューションはすでに多くの企業自治体から注目を集め、例えば、三菱地所株式会社様では丸の内エリアカーボンニュートラルに向けた取り組みや街の利便性向上に向けた施策検討をGEOTRAと共同で進めている。

また、渋谷区様ではすでにGEOTRAアクティビティデータを、区の現状可視化分析するための「シティダッシュボード」の基礎データとして活用しており、今後区民による区内移動ニーズ把握などにも生かしていく考えだ。

加えて陣内様は、全国的深刻化する橋梁道路・トンネルなど、社会インフラ老朽化問題にも取り組んでいくという。

数万にも及ぶ日本社会インフラ老朽化し、修繕や建て直しが必要とされていますが、日本建設業界人手不足資材高騰などに苦しめられ、すべてを一挙に進めることは実質的不可能状況にあります。そこで、社会インフラごとにそれが壊れた場合周辺地域への影響度合いを人流シミュレーター分析可視化し、修繕・建て直しの優先順位づけや計画適正化貢献したいと考えています。また、新規社会インフラ建設時に、その社会的価値科学的に割り出すツールの一つとして活用していくことも検討しています」(陣内様)

GEOTRAのコアメンバー一同 二列目左 : 陣内様、同右 : 鈴木氏、一列目左:小島様、同中央 : 森山氏、同右 : 若井氏
GEOTRAのコアメンバー一同

二列目左 : 陣内様、同右 : 鈴木氏
一列目左:小島様、同中央 : 森山氏、同右 : 若井氏

さらに陣内様は、こうした社会貢献に力を注ぐ一方で、普及促進事業拡大にも意欲的に取り組むとし、こう話をまとめる。

人流シミュレーター用途が広く、例えば、鉄道会社の方がこれを用いることで、電車に乗る前と乗った後の人流把握し、駅構内構造変革デジタルサイネージ最適化マーケティング施策精緻化などに役立てていけるはずです。
これからは、そうした可能性をより広く訴えていくつもりです。また、あわせて、スマートシティ実質的牽引役である建設不動産事業者の新たなまちづくりや環境づくりに関わる課題への理解を深めながら、現場で真に役立人流データとは何か、人流分析とは何かを徹底的に突き詰めていき、弊社成長発展につなげていきたいと考えています」


関連記事