unerry（ウネリー）
（https://www.unerry.co.jp/）
unerry（ウネリ―）は、AIを活用したツールやサービスを幅広く展開している企業。人流データ分析にも対応していますが、果たしてどのような特徴や事例が見られるのか、詳しくご紹介します。
unerryの人流データ分析の特徴
過去～現在につながる、
人流のリアル行動データ分析を提供
unerry では、月間300億件以上の人流ビッグデータ（※）をAI解析し、リアルな行動データを可視化、分析することで多様なアウトプットを可能としたサービスを提供。これは例えばコロナ禍をはじめ、時代によっても多様化する行動範囲の変化も捉えやすいのが特徴です。分析目的に合わせ、屋外はGPS、施設内はビーコンやIoTセンサーを用いるなど、幅広い計測方法も応用できます。
※参照元：unerry公式HP：（https://www.unerry.co.jp/service/activity-data-visualization/）
広告配信等の施策実施も可能
分析から得られる結果や課題をもとに、来訪者や商圏内人口を対象とした広告配信等の施策実施にも対応。その広告配信によってどれだけの人数の行動が変わったか、といった効果測定も可能です。商業施設における消費者行動分析はもちろん、観光におけるエリア分析、街づくりに向けた自治体や省庁による分析など、多様な業界に活用できます。
unerry（ウネリー）の人流データ分析の操作画面
引用元：株式会社unerry公式HP
（https://www.unerry.co.jp/news/env_research/）
unerryの人流データ分析導入事例
箱根DMO（観光）
課題
箱根DMOは一般財団法人 箱根町観光協会として、観光地域づくりや更なる活性化に努めています。中でもこの事例では、観光客が抱きやすい不満とされる「交通渋滞」を解消すべく、周遊性向上のため人流データ分析に臨みました。
導入効果
まず、unerry保有のGPSおよびビーコン情報を基礎とする位置情報ビッグデータを活用。箱根エリア内22箇所の地点を対象に、データや流動人口から来訪者の性別や年齢、箱根への移動手段、居住地などの推計分析を行った結果、渋滞が特に発生しやすい場所や時間帯などを把握できました。同社では混雑が予想される前の時間帯にスマートフォンでリアルタイムのレコメンドを実施することで、行動変容を促すといった施策を行っています。
東京ミッドタウンマネジメント株式会社
（小売・外食）
課題
東京ミッドタウンで2020年に開催されたイベントについて、Withコロナに基づき“三密”を回避するため、混雑状況を避けられる取り組みを行いたいという希望がありました。
導入効果
この件で導入されたunerryのサービスは、店舗やイベントごとの混雑状況をAIが自動で推定するカスタマイズ混雑マップ。これによりイベントの混雑状況を5分おきに解析し、特設サイトに表示するといった仕組みを可能としました。使用されるIoTセンサーはカメラを搭載しないため、設置しやすく制約も少ないのが特徴です。結果イベントは無事成功をおさめ、自然を感じながらゆったり楽しめたとして、数多くの反響が得られたとのこと。
unerryは担当者が二人三脚でしっかりサポートしてくれたとの旨も記載されており、信頼関係の構築にも努めている企業であることが窺えるでしょう。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。
unerry（ウネリー）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。
unerryの人流データ分析サービス
- カスタマイズ混雑マップ
…店舗やイベントにおいて、混雑状況をAIが自動推定可能なツール。自動更新で5分おきに解析できます。 - Beacon Bank AD
…リアル行動ビッグデータを活かし、来訪可能性が高い消費者を見つけSNS広告やプッシュ広告などを配信できるツールです。
unerry会社の基本情報
| 社名 | 株式会社unerry |
|---|---|
| 所在地 | 東京都港区虎ノ門虎ノ門1-17-1 虎ノ門ヒルズビジネスタワー15F |
| 設立年 | 2015年 |
| 資本金 | 公式サイトに記載なし |
| URL | https://www.unerry.co.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」