m_arakawa 新型コロナウイルスの感染拡大による影響で注目度がますます高まっている「混雑統計Ⓡ」。
今回は昨年開催された3回のセミナーの内容を凝縮し、簡単にご紹介します。
2020年11月25日(水)、12月3日(木)、 12月10日(木)の3週にわたって、「混雑統計Ⓡ」に関するオンラインセミナーが開催され、ビジネスソリューション事業部の川上 拓郎さん(以下 川上さん)が登壇しました。
第1回セミナー
Spectee×ゼンリンデータコム｜ビッグデータから読み取るウィズコロナ時代の行動変化 「人流データ x 位置情報」＆「気象データ x SNS」
第1回目のセミナーは株式会社Specteeと共催で行われました。
川上さんは「位置情報で読み解くウィズコロナ時代の人流傾向」というテーマで、昨年7月に行われたオンラインセミナーの内容に加えて、2020年6月から9月のコロナ禍での都心、観光地、居住地の3つのエリアの人流データの比較についてグラフやTableauを用いながら発表しました。
都心の人流変化
まずは都心の人流変化についてです。
下のグラフは都心の平日と休日のSTAY数を捉えたものとなります。
平日では、6月から９月にかけて、4.1%減少傾向がありました。この傾向から6月ごろにテレワークや在宅の推進が始まり、その傾向が9月になっても続いているのではないかということが推測できます。
一方、休日では月ごとに人流が増加傾向にあり、9月は6月よりも37.8%も増加がみられました。
観光地の人流変化
観光地では、6月から9月にかけて、平日・休日ともに大幅にSTAY数は増加しました。
この大幅な伸びは7月から開始されたGo to キャンペーンが影響していると考えられます。
居住地の人流変化
下の図は居住地の人流変化を捉えたグラフで、これはラウンドトリップ(RT)※という考え方でカウントを行い、集計したものとなります。
平日ではテレワークや在宅が定着した影響なのか、外出数はどこも減少傾向にあり、反対に休日では外出数がどこの地域も増加傾向にありました。
※ラウンドトリップ(RT):「軌跡」をたどっていくカウント方法で、「外出数」を正確に捉えることができる。
それぞれのエリアの人流変化の発表後にはパネルディスカッション、質疑応答が行われました。
第2回セミナー
～最新事例に学ぶ！～【GPS位置情報 x 観光】–観光地における位置情報ビッグデータ分析の全て–
第2回目のセミナーは当社が初めて単独開催したオンラインセミナーとなります。
「GPS位置情報×観光」という切り口で、姫路城の来訪者に関する分析事例を紹介しました。
姫路城の来訪者に関する分析
2018年9月から2019年8月の姫路城への来訪者数や来訪経路、また立ち寄り先などを「混雑統計Ⓡ」を用いて調査を行い、その結果を発表しました。
「混雑統計Ⓡ」は単に滞在数を分析できるだけでなく、立ち寄り先や移動手段の特定といった細かな分析も可能です。Go to トラベルによるリアルな旅行実態の変化を明らかにできる点も参加者へアピールしました。
第3回セミナー
～最新事例に学ぶ！～【コロナ禍における位置情報戦略】–設置型商材の最適配置と業務効率化–
第3回目のセミナーはATMやコインロッカー、自販機といった「設置型商材」の最適配置や業務の効率化がテーマでした。
今回扱ったデータは2020年の4月から10月までの期間に、125mメッシュで人数を集計したものです。
ここに施設情報を重ねることで、人流が増加したところにはどのような施設があるかを地図上で可視化しています。
例として、渋谷区、中央区の2つのエリアに絞り、緊急事態宣言明けの2020年5月と10月のデータを比較して、人が増えたところにはどのような施設があるかを紹介しました。
デモンストレーション
下のデモ画像は渋谷区のデータです。
グルメやレジャー関連の施設が集まるエリアは、人が多く集まることを表す赤色のメッシュで表されています。
さらにこちらは中央区のデータ。
こちらも渋谷区同様、赤色のメッシュの中には人が集まりやすいレジャー施設が固まっています。
エリアを網羅的にみていくこと、またそのエリアにいる人や施設の属性を分析することで適切な設置型商材の配置や業務効率化の提案が可能となることをアピールしました。
川上さんは今後もセミナーを開催し、「混雑統計Ⓡ」をPRする活動を引き続き行っていくとのことです。