Agoop（アグープ）
（https://www.agoop.co.jp/）
Agoopは、位置情報×ビッグデータの融合をテーマに運営するIT企業。人流データ分析に関してもユニークなサービスを複数展開していますが、ここではその特徴や事例などについて、詳しくご紹介します。
Agoopの人流データ分析の特徴
スマートフォンアプリを活用し、全世界で位置情報データを集積
Agoopが取り扱っている人口データは、主にスマートフォンアプリを用いて集積された全世界の位置情報データ。需要予測やシステム連携、可視化などに適したAgoop流動人口データ をはじめ、マーケティングや観光調査など、幅広い分野に活用可能なシステムを提供しています。
店舗向け、観光施設向けなど、多彩なアプリを開発
人流データ分析を利用した様々なサービスを行っているAgoopですが、店舗や施設などの来訪者数、ペルソナ分析などに適した人流マーケティングツールマチレポや、駅や観光地などの滞在人口や居住エリア別来訪者数などを観測できるPapilioなど、同社ならではの多彩なアプリケーションを開発しているのも特徴だと言えるでしょう。
Agoop人流統計レポートの人流データ分析の操作画面
引用元：株式会社Agoop公式HP
（https://agoop.co.jp/service/report/）
Agoopの人流データ分析導入事例
東日本旅客鉄道株式会社（インフラ）
課題
鉄道の利用促進に向け、旅行商品や観光コンテンツの提案、プロモーションを実施している東日本旅客鉄道株式会社。その事業の一環として、人流データを施策に活かした試みを行うことにしたそうです。
導入効果
東日本旅客鉄道株式会社は、Agoopの人流統計レポートを導入したことで、広い範囲での旅行者の周遊ルートの把握が可能に。より一貫性のある観光動向を確認できるようになり、レポート作成の業務に関してもより効率的になりました。今後もデータを活用し、分析の幅を広げていきたいとのことです。
株式会社ニトリホールディングス
（小売・飲食）
課題
ライフスタイル商品の販売で全国に店舗を展開している同社は、更なる店舗拡大の候補地選定のため、適切な出店先の分析を必要としていました。そこで、1エリアごとの限定した範囲で調査が可能なAgoopの人流データシステムの導入を検討したそうです。
導入効果
Agoopの人流統計レポートを活用した上で、自社のGISソフトにAgoopの「50mメッシュ」を連携させるなどして、ツールの互換性を確認しつつ慎重に進められたこちらの事例。特にAgoopはスピーディーな導入が可能なのが利点で、新規出店までのロスタイムを極力減らすという効果もありました。今後も新たな調査レポートを開発し、新規出店に役立てていく方針とのことです。
Agoopの導入事例は、いずれも人の流れを細やかかつ的確に把握できるようになったことで、よりビジョンが現実的になったというものでした。このように、人流データ分析と一言で言っても、さまざまなサービスがありその会社の特徴が異なります。成果を出すためには課題にマッチする分析会社選びが重要です。こちらではおすすめのサービスを紹介しています。
Agoop人流統計レポートの人流データ分析のサービス紹介動画
Agoopの人流データ分析サービス
- Agoop人流統計レポート
…BIツール「Tableau」等を用い、Agoopのもつ流動人口データを分析・可視化した上で提供するサービス。加工までワンストップで可能です。 - マチレポ
…自由に指定した施設や店舗などへの来訪者数、ペルソナを簡単に分析できる人流マーケティングツール。分析メニューは12種類用意されており、業務の効率化にも活用できます。
Agoopの基本情報
| 社名 | 株式会社Agoop |
|---|---|
| 所在地 | 東京都渋谷区神宮前3-35-8ハニービル青山 6F |
| 設立年 | 2009年 |
| 資本金 | 372,000,000円 |
| URL | https://www.agoop.co.jp/ |
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
※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」