LocationMind（ロケーションマインド）
（https://locationmind.com/）
LocationMindは、GPSの位置情報データを活用した「人流データ分析」を用い、高度な分析を行ったサービスを展開している企業です。ここではその特徴や導入事例などについて、詳しくまとめてみました。
LocationMindの
人流データ分析の特徴
高度な技術を有する
東大発のベンチャー企業
LocationMindは、東京大学空間情報工学で研究が進んでいた、位置情報にまつわる高度な技術を2019年よりサービスとして展開を始めたベンチャー企業。
位置情報の問題点でもある、時間や位置といったデータのノイズや欠けている部分のゆがみを処理する技術や、補間するアルゴリズムを開発し、精度の高い分析や仮説検証までを行った分析結果を提供することができます。
収集・分析・可視化まで
一気通貫でサービスを提供
人流データは、分析能力といった専門知識、データへの限定的なアクセス権、可視化の技術など複数の要因で一般企業への導入が困難でしたが、LocationMindでは、それぞれをワンストップで行える技術やデータ収集能力が備わっています。これにより、クライアントの欲しい分析結果や可視化されたデータを提供することが可能となっています。
「信号認証技術」の開発特許を取得
人流データ分析に欠かせないのが、GPSをはじめとする「測位信号」です。測位信号は、そのままでは無防備な状態で何らか攻撃・不正の影響を受ける恐れもあります。 そこでLocationMindでは、測位信号自体にセキュリティ施策を付与する技術を開発※しています。データの安全性も担保されています。
※参照元：LocationMind公式HP：（https://locationmind.com/#product）
LocationMind xPopの人流データ分析の操作画面
公式HPで情報が見あたりませんでした。
LocationMindの
人流データ分析導入事例
藤枝市
（観光）
課題
市内の旧市街地エリアでの少子高齢化がすすみ、店舗が減少の一途。隣接地には年間を通して観光客が大勢訪れる「蓮華寺池公園」といったスポットがあるもの、そこからの流入がなく、どう人を呼び込むかの地区の再生や観光地の混雑解消が課題。
導入効果
蓮華寺池公園内にIoTセンサーを計18か所設置し、園内の混雑状況を計測。センサーは、レーザー光を使って物体の形状、距離、進む方向を感知できるLiDAR（ライダー）を使用。カメラのように映像ではないためプライバシーに配慮しながら高度なデータ計測が可能。
さらにパートナー提携を行っているNTTドコモ社の携帯電話からのGPSデータを組み合わせ、昼夜間の人口密度の変化、移動の状況、滞在時間など、人流の特徴を調べた結果、対象周辺地域の人流の偏りや回遊性の悪さが判明。このデータを元に藤枝市は過疎化対策や周遊性の改善を進めています。
株式会社エヌケービー
（マーケティング・広告）
課題
コロナ禍で、変動した鉄道利用者の動向に適したOOHメディア（屋外広告）の提案に活用できる、数値データや検証レポートを入手したい
導入効果
LocationMindはこのニーズに応えるために「LocationMind xPop™ for Transportation」を開発。
交通手段の推定や位置情報の誤差を処理した加工済みGPSデータを使用することにより、駅における乗換客数や乗降客数を推定することが可能となりました。継続して、調査を続けることでリアルな鉄道駅の利用者、および乗降人数を把握し、コロナ禍以前からの人流状況の変化もふまえつつ効果的なメディア提案や検証結果を得ることができました。
LocationMindでは、課題の解決に即した分析結果を出せるように、GPSデータのクレンジング処理などを行っています。人流データ分析といってもデータの収集方法からデータ処理まで様々あり、何が適切か見極めるのは難しい場合があります。ここでは、選ぶ基準の解説やおすすめのサービスを紹介しています。
LocationMind xPopの人流データ分析のサービス紹介動画
（https://locationmind.com/products/xpop/）
LocationMindの
人流データ分析サービス
- LocationMind xPop
…個々のニーズに合わせ、Webダッシュボードとしてカスタマイズ可能なSaaSダッシュボードツール。顧客データの取り込みも可能で、幅広い人流データ分析に対応します。 - Mobmap
…人流データ分析を動画のように可視化できるツール。データの可視化から分析まで可能で、ブラウザでも快適に利用できるほか、対外公表・商用にも活用できます。
LocationMindの基本情報
| 社名 | LocationMind株式会社 |
|---|---|
| 所在地 | 東京都千代田区神田司町2-8-1 PMO神田司町4F |
| 設立年 | 2019年 |
| 資本金 | 16.2億円（2022年9月9日現在） |
| 公式サイト | https://locationmind.com/ |
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」