国際航業
（https://www.kkc.co.jp/service/item/840/）
社会インフラの整備や構築、民間ビジネスの構築化などを行う国際航業。Wi-Fiを活用した人流データ分析サービスも提供しているようですが、果たしてどういったものなのか、特徴や事例について詳しく見てみましょう。
国際航業の
人流データ分析の特徴
人流データに人流計測を組み合わせた、柔軟かつ導入しやすいサービス
Wi-Fiの電波を使用したプローブ計測と、Wi-Fi人口統計データを組み合わせた新しいタイプのサービスを提供している国際航業。比較的低コストで個々の移動を把握できるプローブ計測と、豊富なデータにより確実性の高い、かつ柔軟な統計予測を可能とするWi-Fi人口統計データ双方の利点を活かした人流データ分析の導入を検討できます。
店舗分析に特に適しているのが強み
国際航業が提供する人流データ分析サービスは、GPSでは取得が難しいビル内や地下街の行動データも得られるのが特徴。そのため大型の商業施設に出店している店舗や路面店だけでなく、地下街にあるコンビニ等の分析も可能です。
Wi-Fi人口統計データの操作画面
国際航業の
人流データ分析導入事例
国土交通省（公共）
課題
国土交通省は、日本全国の人流に関するマクロ分析、および地域ごとの課題解決を課題として、国際航業が提供する人流分析サービスを利用した調査を行いました。
導入効果
分析結果は、幅広い機関における地理空間情報を管理しているG空間情報センターのHPにてオープンデータとして公開。横浜市をフィールドとした人流データ活用のアイデアソンイベントも実施し、横浜の大学や専門学校の学生も参加の上観光課題を解決するビジネスモデルも作成しています。
国際航業（自社分析）
課題
こちらは依頼案件ではなく、Wi-Fi人口統計データを活用し、各業界の店舗の利用状況を独自に計測したもの。目的としては、店舗の利用状況のトレンドの把握、コロナ禍以降の変化を確認するため、などが挙げられるでしょう。
導入効果
まず、業界ごとにフリーWi-Fiを提供しているチェーン店や店舗をピックアップ。その利用者数を合計することで、店舗の利用状況を推測しました。基準は「フリーWi-Fiに一定の電波強度以上で接続した」こと。これを見るとやはり新型コロナウイルスの感染拡大以来、店舗利用の大幅な減少があったことが窺えます。
国際航業の人流分析は、国土交通省でも活用されるほど信頼度の高いもののようです。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。
Wi-Fi人口統計データのサービス紹介動画
（https://www.youtube.com/watch?v=TQNcnnwggoI&t=2s）
国際航業の
人流データ分析サービス
- Wi-Fiプローブ計測
…Wi-Fiデータを利用し、周辺のスマートフォンの機器台数をカウントするという人流計測手法。 - Wi-Fi人口統計データ
…約400万人のWi-Fi使用履歴ログに基づく、豊富なビッグデータを使用。要望に応じ、カスタマイズ後抽出したデータ販売を行うことも可能です。
国際航業の基本情報
| 社名 | 国際航業株式会社 |
|---|---|
| 所在地 | 東京都新宿区北新宿2-21-1 新宿フロントタワー |
| 設立年 | 1947年 |
| 資本金 | 67億94百万円 |
| URL | https://biz.kkc.co.jp/data/stat/dynamic/ |
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」