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人流分析ナレッジ 2025.05.07

スマートシティにおける人流データ活用の最前線〜都市の未来を形作るデータの力〜

少子高齢化、気候変動、パンデミック対応など、都市が抱える課題は年々複雑化しています。これらの課題に対処し、持続可能で快適な都市を構築するために、「スマートシティ」の取り組みが全国で広がっています。

その中心的な役割を果たしているのが「人流データ」です。人の動きに関する情報を収集・解析し、都市機能の最適化や市民サービスの改善、企業のマーケティング戦略まで、多方面に応用されています。

本記事では、スマートシティにおける人流データ活用の意義、収集・分析の方法、先進事例、メリットと課題、そして今後の展望について詳しく解説します。

人流データとは？スマートシティにおけるその重要性

人流データとは、人々の移動経路、滞在時間、交通手段、混雑状況など、人の流れに関するあらゆるデータのことです。スマートシティにおいては、街の現状を可視化し、課題発見や改善施策の根拠となる重要な要素となっています。

EBPM（Evidence-Based Policy Making）の推進

政策の透明性や正当性が求められる現代において、「なんとなくの経験則」に基づく政策立案から脱却し、データを根拠にした政策設計「EBPM（エビデンスに基づく政策立案）」が強く求められています。

人流データは、市民の実際の行動を定量的に示す貴重な情報源であり、都市開発、防犯計画、商業戦略、インフラ整備など、あらゆる分野での意思決定を支えます。

コロナ禍による人流データの注目度向上

新型コロナウイルスの感染拡大は、人流データの価値を世界中に知らしめる契機となりました。政府や自治体は人々の密集を避けるために人流モニタリングを活用し、緊急事態宣言の効果検証や感染拡大防止に役立てました。

この経験により、企業や自治体がデータ利活用の必要性を再認識し、以降のスマートシティ戦略にも取り込まれるようになりました。

人流データの収集と分析技術

人流データの取得には、多様なテクノロジーが活用されています。それぞれの手法には特性や強みがあり、目的に応じて最適な手段が選ばれます。

センサーデバイスとIoTの活用

駅や商業施設、交差点などに設置されたセンサーやカメラを通じて、通行人のカウントや動線の追跡が可能になります。これにより、混雑傾向の把握や施設内の人の流れを高精度でモニタリングできます。

例えば、赤外線センサーやビーコン端末、画像解析AIを搭載したカメラなどが広く利用されています。

スマートフォンの位置情報データ

多くの人が常時携帯しているスマートフォンのGPS機能を活用し、移動経路や滞在時間のデータを匿名かつ安全に収集します。携帯キャリア各社は、通信基地局との接続履歴をもとに、集団としての人流傾向を提供可能です。

この方法は広域的・時間的に連続性があり、観光地の回遊動線や平日と休日の交通量の違いなどを可視化するのに適しています。

AI・機械学習による高次分析

収集された大量の人流データは、AIや機械学習を使って解析されます。過去の傾向や外部要因（天候・イベントなど）を学習させることで、将来の混雑予測や異常検知が可能になります。

また、都市ごとの特徴を捉えたローカル最適化も実現可能で、効率的かつ精密な都市管理に寄与します。

人流データ活用のメリットと課題

人流データ活用には多くの利点がありますが、一方で課題も無視できません。以下の表にメリットと課題をまとめました。

メリット	課題
都市運営の効率化（交通・施設運営の最適化）	個人情報保護・プライバシーへの配慮が必要
災害時の避難支援・安全確保に活用可能	データの偏り・誤差による判断ミスのリスク
観光・商業の分析や地域活性化に直結	データ取得・分析にかかるコストとインフラ整備
政策立案や企業戦略の高度化	自治体や企業間でのデータ共有体制の構築が必要

位置情報分析ツールDatawise Area Marketerのご紹介と活用事例

「位置情報マーケティングをこれから始めたい」「現状の位置情報マーケティングがなかなか機能していない」など、この記事に訪れた方の中にも様々な悩みがあるかと思います。そこで弊社の開発・販売する位置情報マーケティングツール「Datawise Area Marketer」をご紹介させていただきます！

Datawise Area Marketerは、ドコモのビッグデータをもとに、任意の施設への来訪者のユーザー属性を「性別」「年代」などはもちろん「年収」「世帯構成」など、細かく情報を取得することが可能です。そうした属性の他にも「出店候補エリアの需要」「ターゲットが集まる場所と時間」「出店候補物件付近の交通量」「去年と比較した来訪者数やその属性の変化」「近くにある競合店の来客数やその属性」といったさまざまな情報を直感的な操作で分析することが可能です。これまでの人流データ解析ツールは操作に専門的な知識や労力を要しましたが、マーケティングを行う上で必要となる情報の多くを、簡単な操作で取得することが出来るので実際に様々な場面でご活用いただいています。

また近年のインバウンド（訪日外国人）需要に合わせて開発されたDatawise Area Marketerインバウンド版ではNAVITIMEと提携をし、訪日外国人の位置情報を分析しています。製品に関する詳しい情報は関連記事にてご紹介していますので、合わせてご確認ください！

位置情報マーケティングを使った事例をご紹介

最後に位置情報マーケティングとして、弊社のDatawise Area Marketerを実際に導入いただき、ご活用していただいてる皆様の声をご紹介します！利用するに至った経緯や、導入してみてどのような成果が得られたのかなど、参考にしていただけると思いますので是非ご覧ください！
ここではDatawise Area Marketerを実際に導入いただき、ご活用していただいてる皆様の声をご紹介します。

株式会社プロントコーポレーション
大和リース株式会社
岸和田市
三井住友海上火災保険株式会社
徳島市
愛知県警察
公益財団法人横浜観光コンベンション・ビューロー
ユナイテッド・スーパーマーケット・ホールディングス株式会社
NTT都市開発株式会社×NTTアーバンバリューサポート×NTTアーバンソリューションズ総合研究所
タリーズコーヒージャパン株式会社

※順不同

これから導入を検討されている企業・自治体の担当者の皆様の参考になればと思います！

活用事例1. 株式会社プロントコーポレーション（流通・小売業）

コロナ禍による来客減少を受けてリブランディングに乗り出したプロント。その施策による効果の検証しより細かな属性情報を得るために弊社の人流ビッグデータを導入して頂きました。

活用事例2. 大和リース株式会社（不動産業）

公園整備事業を公民連携の上で行うPark-PFIに参画。公園利用者の動きを紐解くツールとして、他社製品も比較の上で弊社の人流データツールをご活用いただいております。

活用事例3. 岸和田市（自治体）

スマートモビリティの課題に対して人流ビッグデータを活用されている岸和田市は、話題のOSPF（大阪スマートシティパートナーズフォーラム）に参画。隣接する地域から岸和田市に経済を呼び込み、広域連携を目指しています。

活用事例4. 三井住友海上火災保険株式会社（保険・金融業）

BtoBtoC ビジネスモデルで、三方良しのマーケティング。「すぐ使える人流ビッグデータ」の導入で、顧客体験価値のさらなる向上を目指しています。

活用事例5. 徳島市（自治体）

人口25万人の県都・徳島市では、有名な「阿波おどり」をはじめとする催事の人流データの分析、そしてそれを活用した中心市街地の活性化を目的として、Datawise Area Marketer をご活用いただいています。

活用事例6. 愛知県警察（自治体）

愛知県警察では、従来から独自の交通事故分析システムを活用し交通事故抑止対策を推進しています。人や車の交通量を地図上に可視化する為に Datawise Area Marketer をご導入頂き、過去の交通事故発生状況とクロス分析、より具体的な危険箇所等を割り出すことで、効果的な交通事故抑止対策を図っています。