株式会社ドコモ・インサイトマーケティング｜モバイル空間統計
（https://mobaku.jp/）
スマートフォンの大手キャリアのひとつとして知られるNTTドコモですが、人流データ分析に基づく「NTTモバイル空間統計」というサービスも展開しています。ここではその特徴や事例について、詳しくまとめました。
株式会社ドコモ・
インサイトマーケティングの
人流データ分析の特徴
人口「分布」や「動態」について、訪日外国人を含め分析
株式会社ドコモ・インサイトマーケティングが提供するNTTモバイル空間統計は、同社のもつ携帯電話ネットワークを活かし、携帯電話の基地局から人口の統計情報を推計したもの。1時間ごとの人口を常に把握でき、国内居住者はもちろん、訪日外国人も含めた分布や動態を確認できます。
dポイントクラブアンケートの情報に基づく、詳細分析オプションも用意
携帯電話ネットワークだけでなく、必要に応じて更に詳細なオプションプランを選べるのもNTTモバイル空間統計の特徴。同社が実施したdポイントクラブアンケートの基本属性を活用すれば、ターゲット像がより明確に見えてくるでしょう。
モバイル空間統計の人流データ分析の操作画面
引用元：株式会社ドコモ・インサイトマーケティング公式HP
（https://mobaku.jp/service/addinfo/custom/#questionnaire）
株式会社ドコモ・
インサイトマーケティングの
人流データ分析導入事例
広告出稿のターゲットエリアの選定
（マーケティング・広告）
課題
屋外広告は様々な人の目に触れる可能性が高いですが、そのいっぽうでターゲット層の動向を把握することが難しいといった課題も存在します。対象となる人物に対して効果的に広告を出稿するため、詳細なデータ分析が必要です。
導入効果
上記のような課題に対し、モバイル空間統計はエリアごとの性別や総数、年代別の人口構成を把握できるのが強み。それぞれのサービスのターゲット層について、的確な広告エリアの選定先を検討することが可能と言えます。
災害時における帰宅困難者数予測
（公共分野）
課題
人流データ分析の活用が注目されている分野として、災害時の適切な対処が考えられます。万が一の際問題になりやすいことのひとつが「帰宅困難者の把握」ですが、転職や引っ越しなどのイレギュラーまで含めて対応するのは難しいといった課題が見られました。
導入効果
こういった課題に向けて、モバイル空間統計は居住エリアと日中に滞在するエリア、両方の分析を実現。2か所の距離を把握し、エリアや時間帯ごとの詳細な計測が可能となれば、帰宅困難者の予測もより効果的に行えるようになります。また、同ツールは日本全国の人口分布を時間帯ごとに確認することで、自然災害が起こった際の人の動きを予測し、対策を取れるという側面も。
上記以外にも、NTTモバイル空間統計は商圏エリアの分析やイベント分析、街づくり、観光客分析といった様々なニーズに応えられることが想定されているようです。
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。
モバイル空間統計の人流データ分析のサービス紹介動画
（https://www.youtube.com/watch?v=c0Ydwtkgigo&t=68s）
株式会社ドコモ・
インサイトマーケティングの
人流データ分析サービス
- モバイル空間統計
…株式会社ドコモ・インサイトマーケティングが提供する、携帯電話ネットワークの仕組みを活かした統計情報。24時間365日把握が可能です。
株式会社ドコモ・インサイト
マーケティングの基本情報
| 社名 | 株式会社ドコモ・インサイトマーケティング |
|---|---|
| 所在地 | 東京都千代田区永田町2-11-1 山王パークタワー |
| 設立年 | 1992年 |
| 資本金 | 949,679百万円（2022年3月31日時点） |
| 公式サイト | https://mobaku.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」