人流データ活用のメリット

人流データは人の流れをデータ化したもののことです。「人がどこにいるのか」「どのように移動しているのか」を把握できる人流データは、スマートフォンの普及やAIの発達によってデータ集積が容易になり、以前にも増して注目を集めています。

ここでは人流データ活用のメリットや人流データの種類、データ収集方法についてまとめました。

人流データ分析でわかること

ひと口に「人流データ」と言っても、実は計測方法や集計加工方法によって、いくつかの種類に分かれます。大別すると「カウントデータ」、「滞留データ」、「ODデータ」、そして「移動軌跡データ」の4種類。それぞれどのように取得し、どのような特徴があるのか、ぜひ知識を深めておいてください。

カウントデータ

交差点や駅前、ロードサイドなど、指定した地点を通過した人数を把握するためのものになります。交通量の測定に適しており、また移動方向や時間帯、年齢層や性別などとの紐づけも行えます。ただし、詳細な行動パターンの把握には適していません。

滞留データ

例えば催事会場や特定の売り場など、指定した地点や空間に、一定時間とどまった人数を把握するためのデータになります。時間帯や時間帯、年齢層や性別といった要素と紐づけすることができ、混雑状況の把握などに活用できます。ただし、個々の移動データを把握することには不適で、また正確性を高めるためには複数の装置が必要になります。

ODデータ

例えば駅から商業施設までといった具合に、特定の出発地点（origin）から目的地（destination）まで移動した人数を測定するものになります。指定した地点間での大まかな人の流れを調べるのに適している反面、詳細な移動経路や動線までは特定が困難となっています。また、現状では2地点に設置されたカメラやセンサーなどの装置で、同一人物を認識するというレベルには達しておらず、今後の精度向上が待たれています。

移動軌跡データ

例えばイベント会場や催事場など指定したエリア内で、調査対象者が一人ひとりどのような移動経路を辿ったかを詳細に調べることができます。来店者の店舗内での動きや、娯楽施設内での来場者の周遊ルートなどを調査することができますが、定量評価には適していないというデメリットもあり。また測定装置の情報収集能力との兼ね合いもあり、例えばGPSやWi-Fiなど電波を用いて位置情報を把握するシステムの場合、詳細な移動軌跡までは把握できないといったことも起こり得ます。

人流データ分析のメリット

既存顧客の動きが把握できる

例えば、顧客がどの時間帯、どの通路から売り場を訪れ、どのコーナーにどの程度の時間留まっていたか、逆にどのコーナーを素通りしたかといった動きを分析することが可能。売り場レイアウトや特売品コーナー設置、棚割りの改善に役立てることができ、販売機会損失を防止することにつながります。

潜在顧客の獲得に役立てられる

人流データ分析は、顧客の行動パターンや興味・感心ごと、店舗の所在地エリアならではの傾向といったことを把握することができます。それまで自社で設定していた顧客ターゲット戦略とのズレを確認でき、ひいては新規顧客獲得に向けた集客戦略に役立てることができます。

行動変容に対応しやすい

例えば、以前であればデパートや大型商業施設などの来客は休日や平日の夕方以降に増加するというのが通説でしたが、コロナ禍の影響により人々の行動パターンが大きく変化したのはご存知の通りです。そうした事象が起きた際にも、人流データを活用して人々の行動パターンを分析しておけば、対応策を的確に打つこともできるようになります。

予測がしやすくなる

人流データ分析はリアルタイムの現状把握や状況改善に役立てられるのはもちろんですが、それらの分析結果を蓄積し活用することで、未来予測に役立てることも可能になるとされています。とりわけ近年のAI技術の進歩により、より高度な分析・予測が行えるようになると期待されています。

競合店舗の状況も解析できる

「彼を知り己を知れば百戦あやうからず」の故事通り、ライバルとなる競合店舗、とりわけ同じ商圏エリアに所在する店舗の分析は重要なこと。その点、人流データ分析をライバル店に対して行えば、彼我の違いをより正確に把握でき、ひいてはどのような差別化を図るべきかの戦略も立案しやすくなります。

人流データ分析の活用事例

商業施設にて時間帯ごとの来場者分析

主要駅前に立地する商業施設では、カメラメーカーとITソリューション会社が共同開発した顧客分析システムを活用。カメラ映像から来場者を時間帯ごとに分析することで、より顧客満足度を向上させるために役立てているとしています。

参照元：丸紅リアルエスタートマネジメント株式会社：当社マスターリースの商業施設「かわぐちキャスティ」の取り組みがNHKで紹介されました

地方自治体による帰宅困難者予測

関東地方のとある自治体では携帯電話の位置情報データにより、居住エリアと日中の滞在エリアの人の動きを分析。大規模災害が発生した場合に、どの位の帰宅困難者が出るかを予測し、備蓄品の配備計画などに活かしているとしています。

参照元：モバイル空間統計：帰宅困難者対策の検討

より充実したドライブ関連サービスのために

大手自動車部品メーカーと大手通信会社が、共同で開発するモビリティサービスのための調査を実施。携帯電話やカーナビのデータから、運転者の特性や運転状況などを分析し、よりユーザーの興味や関心に応じた店舗やスポットを紹介するサービスに反映しているとしています。

参照元：NTTデータ：デンソーとNTTデータ、車流×人流データを活用した移動体験変革の実証を完了

路線バスの新規ルート設定に、人流データを活用

労働人口の減少が進行している地方都市のバス会社では、既存バス路線の見直し、新規路線の設定に人流データを活用。地域の方々の行動傾向や、場所ごと時間帯ごとの人流変化、コロナ禍の影響などを分析し、路線作りや増便・減便の裏付けデータとして役立てているそうです。

参照元：X-Locations：位置情報データを活用して交通機関の路線開発に活かす