NTTDaTa
（https://madore.glbs.jp/index.html）
NTT Dataは、独自のテクノロジーや製品を活かし、ビジネスニーズに特化したサービスを行っている企業。人流データ分析についても確かな技術力をもちますが、ここではその特徴や事例などに迫ります。
NTT Dataの
人流データ分析の特徴
テクノロジーを活かし、人流をリアルタイムに予測できるツールを提供
NTT Dataの人流データ分析サービスとして代表的なのが、業務APと豊富な位置情報コンテンツをワンストップで提供するBizXaaS MaP® シリーズ。地図サーバを新たに構築する必要もなく、常に新しいコンテンツが利用可能なクラウドサービスとなっています。既存システムとの連携がしやすいのも特徴です。
2021年からは、リアルタイムな予測を可能とした新サービスも
上記BizXaaS MaP® シリーズの新作として、2021年11月からはBizXaaS MaP 人流分析も登場。これは属性をふまえた人流をリアルタイムに予測できるのが特徴です。特に当日の顧客人数の把握が難しい飲食店等では、コスト削減の面でも有用だと考えられるでしょう。
NTTDaTaの人流データ分析の操作画面
引用元：株式会社エヌ・ティ・ティ・データ公式HP
（https://madore.glbs.jp/contents/jinryu.html）
NTT Dataの
人流データ分析導入事例
鎌ケ谷市（インフラ）
課題
ごみ収集業務について「いつ回収に来るのか」「漏れはないか？」といった住民からの問い合わせが多い一方、回答のための状況確認に時間がかかることが問題となっていた鎌ヶ谷市。そこで新システムの導入を検討し、NTT Dataに相談したそうです。
導入効果
NTT Dataは、 BizXaaS MaPを導入した業務のデジタル化を提案。市役所のパソコンから各ごみステーションの収集状況やルートなどが把握できるようになり、リアルタイムで近くの収集車両を特定することも可能となったため、迅速かつ余裕を持った対応の実現に繋がりました。
ヤマト運輸株式会社（物流）
課題
利用客への荷物運送をよりスムーズにするため、荷物取扱量のポテンシャルを予測する実証実験の一環としてNTT Dataのツールを活用しました。
導入効果
使用されたサービスは、NTT Dataが2021年から提供しているBizXaaS MaP 人流分析。これにより建物や特定エリアの「ピンポイント人数推計」が可能となりました。事例は先行PoC採用例として紹介されているため、今後の業務における活用に関しても注目していきたいところです。
NTT Dataが提供する人流データ分析は、地図ツールと組み合わせたリアルタイム計測が特徴。ここでは人流データを活用したと思われるものをピックアップしましたが、他にも業務効率向上のための事例が公式サイトに多数掲載されています。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。
NTTDaTa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。
NTT Dataの
人流データ分析サービス
- 人流分析
…BizXaaS MaP® シリーズのメイン製品。位置情報ビッグデータ活用により、建物や道路単位での人流分析・予測を可能としています。 - Location Manager
…ゼンリン住宅地図をSalesforce上で利用可能なサービスで、情報収集と情報管理を一挙に解決できるのが特徴です。
NTT Dataの基本情報
| 社名 | 株式会社エヌ・ティ・ティ・データ |
|---|---|
| 所在地 | 東京都江東区豊洲3-3-3 豊洲センタービル |
| 設立年 | 1988年 |
| 資本金 | 1,425億2千万円（2022年3月31日現在） |
| URL | https://madore.glbs.jp/glossary/glossary_sa_peopleflowanalysis.html |
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」