ビジネス・社会の人流トレンドを可視化する 人流データ分析・活用のすべて » 人流データ分析サービスの会社一覧 » Uhuru(ウフル)

Uhuru(ウフル)

ウフルキャプチャ画像
画像引用元:ウフル公式HP
(https://uhuru.co.jp/)

ウフルが目指すのは、ヒト・コト・モノがスムーズに、ストレスなく動く持続可能な社会。ここでは同社が提供する人流データサービスについて、特徴や事例を詳しくご紹介しています。

ウフルの人流データ分析の特徴

既存ツールとも連携し、必要な機能を必要なだけ提供

ウフルの自社開発サービス「CUBE 01」は、物理空間やサイバー空間を問わず、空間内・空間同士をつなぐという目的で幅広いニーズに対応するシステム。IoTに特化した連携プラットフォームであるenebular(エネブラー)や、短期間でアプリを作成し、位置データをスピーディーに活用できるLooocus(ルーカス)を活用し、既存ツールとも連携しながら必要と思われる機能のみを提供しています。

人流データにも早くから注目し、一貫したデータ活用サービスを実現

2019年に開催されたセミナー履歴(※)からも窺えるように、人流データにも早くから注目していたウフル。課題発見から戦略立案、開発や運用などの技術支援、内製化までワンストップで対応しているため、目的に応じた分析・改善が期待できるでしょう。

参照元:ウフル公式HP:(https://uhuru.co.jp/seminars/20190924/)

CUBE 01の人流データ分析の操作画面


引用元:株式会社ウフル公式HP
(https://uhuru.co.jp/library/reports/20191119/)

ウフルの人流データ分析導入事例

ウフルの公式サイトでは、人流データ分析を明確に活用した事例は公開されていないようです。(2022年10月時点)しかし、同社ではloT やAIを活かした新しいテクノロジーと豊富なノウハウにより、マルチクラウドインテグレーションを中心とした実績が多数紹介されています。専門性の高いスタッフによるデータ活用支援も積極的に行っているため、今後も活躍が期待される企業だと言えるでしょう。

参照元:ウフル公式HP:(https://uhuru.co.jp/case/)

このように、ウフルでは多岐にわたるビジネスの課題に向き合っていることが窺えます。共創パートナーと連携した新たなサービスの提供も可能とのことで、課題解決はもちろん更なる発展も見込めそうです。

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。

CUBE 01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

ウフルの人流データ分析サービス

【分野別】人流データ活用事例を見る>>

ウフルの基本情報

社名 株式会社ウフル
所在地 東京都港区虎ノ門4−1−1神谷町トラストタワー23F WeWork内
設立年 2006年
資本金 1,898,000,000円(資本準備金含む)
公式サイト https://uhuru.co.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」