ゼンリンデータコム
（https://www.zenrin-datacom.net/solution）
ゼンリンデータコムは、法人から個人まで幅広くナビゲーションサービスを展開している企業。ここでは、同社の人流データ分析を活用した事業について、特徴や事例などを詳しくご紹介します。
ゼンリンデータコムの
人流データ分析の特徴
住宅地図を活用した、幅広いサービスを展開
ゼンリンといえば、詳細な住宅地図を取り扱う企業として知られています。ゼンリンデータコムはそのデータを活かし、 地図を基盤とした情報・分析サービスを多数展開。Googleマップを活用したプラットフォームも利用でき、目的に合わせた多彩な活用が可能です。
「混雑統計®」で、人流変化も高精度な解析を実現
ゼンリンデータコムの人流データ分析を活用したサービスとしては、混雑統計® が挙げられます。これは携帯電話のGPSから得られる数分間隔での豊富な位置情報を、独自のノウハウで高精度解析。オーダーメイドでニーズに応じた人流統計データを作成してもらえるというサービスで、調査時間も最長7年まで遡れるなど自由度が高いのが特徴です。マーケティングや交通、観光など、用途によって幅広い分野での活躍が期待できるでしょう。
混雑統計®の人流データ分析の操作画面
引用元：株式会社ゼンリンデータコム公式HP
（https://www.zenrin-datacom.net/solution/congestion）
ゼンリンデータコムの
人流データ分析導入事例
みなとみらい地区（観光）
課題
神奈川⼤学と横浜観光コンベンション・ビューロー、Avintonジャパンの3者がタッグを組み、みなとみらい地区における観光活性化を追求。まずは観光課題を明確にするところから始めたいとのことで、高精度な分析ツールの導入を検討しました。
導入効果
使用した結果、オーダーメイドでプロジェクトに適したデータの提供を受けられる点や、エリア内の観光客の動向を把握できるデータがある点などが大きなメリットとして感じられたようです。みなとみらいへ訪れる人の多くが、やや距離のある横浜駅から移動していることも判明し、今後はレンタル自転車や電動キックボードなど、モビリティの充実を図るという優先事項が見えてきました。
結果まで紹介されていたのは上記の通りですが、公式サイトを確認するとそれ以外にもマーケティングや交通、観光など幅広い分野で混雑統計®が活用されていることが窺えます。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。
混雑統計®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。
ゼンリンデータコムの
人流データ分析サービス
- 混雑統計®
…人流データを活用し、時間とともに推移する人の流れを把握可能な情報ビッグデータサービスです。 - いつもNAVI API / SDK
…詳細に描かれたゼンリン地図を基盤として、位置情報関連機能や検索機能、地図コンテンツなどを実装するためのツールとなっています。
ゼンリンデータコムの基本情報
| 社名 | 株式会社ゼンリンデータコム |
|---|---|
| 所在地 | 東京都港区芝浦3-1-1 msb Tamachi 田町ステーションタワー N22 |
| 設立年 | 2000年 |
| 資本金 | 2,283,010千円 |
| 公式サイト | https://www.zenrin-datacom.net/ |
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」