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ジオテクノロジーズ(GeoTechnologies)

ジオテクノロジーズキャプチャ画像
画像引用元:ジオテクノロジーズ(GeoTechnologies)公式HP
(https://geot.jp/)

自社が得意とする地図データベースシステムを活用しつつ、他社の優れたサービスとの連携も行いながら、各種の人流データ分析サービスを提供しているジオテクノロジーズ(GeoTechnologies)。ここでは、ジオテクノロジーズ(GeoTechnologies)の人流データ分析の特徴や具体的なサービス内容などについてご紹介しています。

ジオテクノロジーズ(GeoTechnologies)
の人流データ分析の特徴

断片的なデータではなく連続性あるデータを蓄積可能

1日に10億件以上という膨大な位置情報を取得。一般的な人流データ分析に見られるような「限定された時間」「限定された行動範囲」などの断片情報だけではなく、連続性のある人流データの取得を可能としています。
データに連続性があるからこそ、ターゲットの「滞在時間の短いデータ」や「狭い範囲での移動」なども詳細にキャッチすることが可能。連続性あるデータの蓄積により、曜日や時間帯、天候など、各種条件の影響によるターゲットの動きを予測することも可能となるでしょう。

「Location Engine」を基盤とした
ビッグデータAI解析機能

クロスコミュニケーションズ株式会社が開発したビッグデータAI解析技術「Location Engine」を基盤に、あらゆる業界における位置情報データの活用を有効にするクラウドサービス「Location AI Platform」をリリース。来店者がどこから来たのか、来店者は自店以外にどこへ立ち寄っているのか、特定の場所における前日の人流はどのような状況か等々、さまざまなデータの解析が可能なサービスです。
商圏内における自店と競合店舗との比較をはじめ、さまざまな目的で解析したデータを活用することができるでしょう。

MaaS(Mobility as a Service)の人流データ分析の操作画面


引用元:ジオテクノロジーズ株式会社公式HP
(https://geot.jp/products/cloud_service/people_movement_data/)

ジオテクノロジーズ(GeoTechnologies)
の人流データ分析導入事例

ジオテクノロジーズ(GeoTechnologies)の公式HPには、人流データ分析の導入事例が掲載されていませんでした。

MaaS(Mobility as a Service)の人流データ分析のサービス紹介動画

公式HPで情報が見あたりませんでした。

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。
満足のいく結果を得られるように、ぜひとも参考にしてください。

データの種類で選ぶ!おすすめの
人流データ分析サービス
3選
詳細はこちら

【分野別】人流データ活用事例を見る>>

ジオテクノロジーズ(GeoTechnologies)
の人流データ分析サービス

ジオテクノロジーズ(GeoTechnologies)
の基本情報

社名 ジオテクノロジーズ株式会社
所在地 東京都文京区本駒込2-28-8 文京グリーンコートセンターオフィス
設立年 1994年
資本金 公式HPに記載なし
公式サイト https://geot.jp/
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
サービス特徴をみる

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」