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不動産

さまざまな分野・領域で利用されている人流データ。不動産分野についても例外ではなく、さまざまな企業が人流データ分析を使用し、マーケティングなどに活用しています。このページでは、不動産分野における人流データの活用事例をご紹介します。

不動産分野での人流データ分析活用概要

不動産分野において、人流データは商業エリアの分析やコンサルティング、建設予定地のマーケティングなど、幅広い領域に用いられています。人流データを利用すれば、人の流れや属性などが分かるため、コンサルティングやマーケティングでの利用に適しています。一方、施設の混雑緩和に人流データを活用している企業もあります。データの活用方法次第では、利用者の満足度を高め、施設の評価を高めることも可能です。

不動産分野では分析ポイントがカギとも言えます。こちらでは課題にマッチするサービスの選び方を解説し、おすすめの会社を紹介しています。

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不動産分野での人流データ分析活用事例

東京建物株式会社

トイレの混雑抑制に人流データが寄与

老舗不動産企業の東京建物では、トイレの混雑抑制に人流データを活用しています。同社の管理する物件では、トイレが混雑して入居企業からの苦情が増加していました。そこでトイレの利用データを分析し、混雑状況を確認できる仕組みを構築。利用者に空いているタイミングでの利用を促進し、待ち時間の発生抑制を可能にしました。また、個室内にタブレットを設置し、利用者に効果的に情報を提供できる仕組みも整えています。

シービーアールイー株式会社

商業エリアの分析に人流データを活かす

法人向けに不動産のトータルソリューションを手がけるシービーアールイーでは、顧客のコンサルティングに人流データを活用しています。主に商業エリアの分析に用いており、店舗の賃料と周辺の歩行者量の相関関係をグラフ化する仕組みを整えています。物件のデータに人流データをプラスすることで、顧客に分かりやすい形で不動産のポテンシャルを可視化し、エビデンスに基づいた提案が可能になっています。

参照元:KDDI公式HP(https://k-locationanalyzer.com/case/cbre/

大和ハウス工業株式会社

人流データで建設予定地をマーケティング

建築事業や都市開発事業を手がける大和ハウス工業では、事業統括部・医療介護支援室で人流データを活用し、医療介護施設などの建設予定地のマーケティングを行っています。調査エリアの人の流れや、計画地周辺の環境分析が課題になっていた同社。人流データを活用することで、利用者の属性や来訪場所などのデータが得られ、提案に説得力を加えることに成功しています。また、地図上に利用者や他施設を可視化する仕組みを構築し、次の一手を打つためのエリア戦略に利用しています。

参照元:技研商事インターナショナル公式HP(https://www.giken.co.jp/case-study/daiwahouse-kla/

ここでは、人流データ分析を不動産分野の課題解決に導いた実際の事例をいくつか紹介しました。近い将来にデータ分析はどこまでの課題を解決できるかをこちらのページではまとめています。

不動産分野で人流データ分析を活用したいなら

不動産分野では、マーケティングからトイレの混雑緩和まで、人流データが幅広く利用されています。しかし、人流データ分析をビジネスで活かしたいなら、分析会社のサービス内容を確認したうえでの選択が大切です。各社の特徴を捉え、自社にマッチした分析会社をチョイスしましょう。

ここでは、活用したいデータ別のおすすめの3社を紹介しています。

現状の課題にマッチしたサービスで選ぶ
おすすめの3社を見る

3つのプロセスで異なる
人流データ分析の活用術

データ分析のプロセスとは収集・可視化・分析の3段階があります。各段階によってデータの状態が異なり、どの状態のデータが欲しいのか見極める必要があります。以下に各プロセスとデータの状態を解説し、対応できるおすすめのサービスも紹介しています。
主に携帯電話を通じて集められた人々の動向「人流データ」を活用し、結果に満足できるサービスを選びましょう。

STEP
1
         
定量的でシンプルな収集されたデータ
       
収集のイメージイラスト

このデータは、人の流れや動向・性質などを数量的に把握して、推計や分析は自社で行うことができます。地域間のばらつきがない基地局ベースの測位で、母数の大きなデータを取得できるサービスがおすすめ。

対応できるサービスはここ!
モバイル空間統計
(NTTドコモ)
  • 約8500万台の携帯電話契約数で母数の大きなゆがみの少ないデータの提供が可能。
  • 基地局ベースの最小500mメッシュ単位(一部地域で250mメッシュ単位)の分解能。

収集された人流データの
詳細を公式HPで確認

モバイル空間統計の
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STEP
2
       
理解しやすい可視化されたデータ
       
可視化のイメージイラスト

データをわかりやすく可視化すると、会議など意思決定の場で使うことができます。人流動向の現状把握をするためには属性データもある、細かい範囲で測位できるGPSデータを取得できるサービスがおすすめ。

対応できるサービスはここ!
KDDI Location Analyzer
(KDDI)
  • 契約者属性に紐づいた、年代や性別の分析も可能になるデータの提供が可能。
  • GPSベースで125m単位の狭域メッシュでの分解能。

可視化された人流データの
詳細を公式HPで確認

KDDI Location Analyzerの
サービス特徴をみる

STEP
3
アクションをすぐに起こせる分析されたデータ
       
分析のイメージイラスト

分析されたデータは、早期課題解決のためのアクションがすぐに起こせます。一般的な可視化・分析よりも、より課題解決へ導けるデータを求めるなら、分解能が高くデータのゆがみを解消しているサービスがおすすめ。

対応できるサービスはここ!
xPop
(LocationMind)
  • 精度高く分析するために、データ処理を行っていて仮説検証も可能。
  • GPSベースで125m単位の狭域メッシュの他に、道路・鉄道リンク単位の集計も可能。

分析された人流データの
詳細を公式HPで確認

xPopの
サービス特徴をみる

※選定条件
2022年9月5日調査時点において、「人流データ分析」でGoogle検索した全27社において公式サイトで明記されている内容から以下の条件でピックアップしました。
■収集…基地局ベースデータによる、地域間差がなく、契約台数が一番多い(2022年9月調査時点)会社であるNTTドコモが提供する「モバイル空間統計」※参照元:NTTドコモ公式HP:(https://www.tca.or.jp/database/)
■可視化…空間分解能の範囲が狭いGPSベースと、通信キャリアならではの契約情報による属性が入手できる一社KDDIが提供する「KDDI Location Analyzer」
■分析…空間分解能の範囲が狭いGPSベースで、データのゆがみをとるマップマッチング処理を行っているため仮説検証分析まで行えることを公式サイトで記載している一社LocationMindが提供する「xPop」