人流とは、人々が「いつ」「どこで」「何をしているのか」を指す言葉ですが、昨今はその人流をデータ化しマーケティングに活用している企業や街づくりに活用している自治体が急速に増加しています。
本記事では、人流データが企業や自治体で活用されている理由や、利用することで得られるメリット、どのようなシーンで人流データが活用されているのかを徹底解説していきます。
また、弊社の人流データ解析ツール「​​Datawise Area Marketer」が多くの企業や自治体に注目され、実際に現場で採用されている理由についてもご紹介していきます。ぜひ最後までご覧ください。

▼この記事でわかること

• 人流データについて
• 人流データ導入のメリット
• 人流データの活用事例（※2025年1月追加）

※各項目までスキップいたします！

人流データとは

人流データとは、スマートフォンの位置情報や街角に設置されたカメラの画像データ、Wi-Fi基地局のデータ、クレジットカードやバーコード決済の支払いデータ等のソースから人の動きや滞留時間を地図データ上で見える化したものを言います。近年のスマートフォンの大幅な普及により、上記のソースがビッグデータとなり、人流データ分析は精度の高いエビデンスとしてマーケティングやリブランディング、観光事業、街づくり等で活用する企業や自治体が急増しています。

人流データの取得方法は？現在の主流はスマートフォンなどのGPS！

人流データを取得するのには、いくつかの方法が存在します。

• 携帯電話基地局
• スマートフォンのGPS（人工衛星）
• Wi-Fi
• ビーコン（Bluetooth Low Energy）
• 街頭カメラなど

今回は弊社の提供する位置情報分析ツールDatawise Area Marketerにも関連する「GPS」について簡単に解説していきます！

人流データをスマートフォンのGPSから取得

昨今ほとんどの人が肌身離さず手にするスマートフォン。昨今の人流データはそんな、スマートフォンの位置情報ビッグデータを解析したものが主流となります。弊社のDatawise Area Marketerも9,170万人以上の会員を持つNTTドコモのdポイントクラブ会員の位置情報データを解析し、人流データを作成しています。

人流データの活用方法とは？企業のマーケティングから自治体まで

ここからは位置情報データをどのように利活用していくのかを解説していきます！

そもそも位置情報データを活用するためには専用の分析ツールを利用することが必要となります。集めた位置情報データを解析し、さらにそれを分析することで様々なことに役立てることが可能となります。弊社の提供するDatawise Area Marketerもその一つです。

ツールを介した位置情報データは、実際に一般企業のマーケティングから自治体の防災・ハザードマップ作成まで本当に幅広いシーンで活用されています。今回はわかりやすく「流通小売業・飲食業」「不動産・デベロッパー」「自治体」の3つに分けて、それぞれどのように活用できるのかを解説していきます！

流通小売業・飲食業	店舗開発・物件選定、店舗運営
不動産・デベロッパー	施設運営、街づくり
自治体	観光・商業振興、防災

人流データの利活用シーン：流通小売業・飲食業

流通小売・飲食業をスタートさせる段階で最初に重要になってくるのが「出店戦略」ですが、位置情報データを利用した人流分析ツールを活用することにより、従来までは多大な時間と労力を要した実地調査や出店候補地の選定を効率的に進めることが可能になります。
また、オープン後の在庫・発注管理に関しても、過去の人流データから販売数予測や人流予測を行いコントロールすることが可能です。数時間先や数日先の需要、周辺地域でのイベントに伴う突発的な需要なども予測することができるので、フードロスなどといった「無駄」の削減にも効果があります。
さらに、来店頻度や滞在時間、店内での動線、他店舗との回遊記録の客観的分析を行うことで、ニーズの変化や見込み客数、最適な売り場レイアウトが把握でき、経営が思わしくない店舗のリブランディングに活用するといった事例もあります。

人流データの利活用シーン：不動産・デベロッパー

不動産・デベロッパーにも同様のことが言えます。開発段階ではやはり現状の調査やニーズの把握などに役立ち、商業施設や観光スポットの来客者数・属性・商圏を経年で把握することでまちづくりにも大きく貢献することができます。大型の複合施設の運営などを行なっている場合は、テナントなどに来訪者に関する情報を共有することで他社との差別化としても活用でき、全体の売上アップにも繋げることができます。

人流データの利活用シーン：自治体

国土交通省の推奨などもあり、以前から注目はされていましたが、コロナ禍以降、人流データを導入する自治体もさらに増加傾向にあります。
観光地では、ここ数年人の動きに大きな変化がありました。そうした状況をしっかりと分析し、今後の施策に活かしているケースが多く見られます。また、各自治体が作っているハザードマップの作成時に位置情報データを活用している事例も多いです。

人流データ分析でわかる3つのこと

人流データを分析して得られる情報は非常に多いですがここでは大きく3つをご紹介します。

1. 人々の行動・動きの流れ
2. 人々のニーズや傾向
3. 施策実施後の成果

人々の行動・動きの流れ

特定のエリアや時間帯ごとに、そこに集まる人の数はもちろん、どこから訪れて、次にどこへ行くのかなど、どのように人が流れているのかを知ることができます。これらの情報から店舗などであれば混雑状況の把握や商圏の分析、自治体などにおいては街の利便性の検証などを行うことができます。

人々のニーズや傾向

動きだけでなく、対象の人々の属性を細く分析することができます。年代、性別はもちろん、居住者なのか来訪者なのか、さらに世帯構成や年収など、あらゆる情報を得ることができます。つまり、調べたいエリアのニーズや傾向を知ることができ、マーケティングやさまざまな場面で活用することができます。

施策実施後の成果

人流分析データを活かした様々な施策を行なった後、来訪者数や商圏の変化を分析することで、施策前との”違い”を可視化することができ「実際どのような効果があったのか」を検証することができます。短いスパンもそうですが、月単位、年単位での変化も分析することが可能です。

人流データの活用においての課題

人流データの活用においてはいくつかの課題があります。主な課題点は以下の通りです。

1. データ取得とプライバシー保護
2. データの質と精度
3. データの統合と管理
4. リアルタイム処理とコスト
5. 分析結果の解釈と活用
6. 倫理的課題

それぞれもう少し細かくみていきましょう。

課題1. データ取得とプライバシー保護

• 人流データは個人情報を含む場合が多く、データ収集時にはプライバシー保護が最優先となります。
• 同意取得や匿名化処理が必要であり、GDPRや日本の個人情報保護法などの法規制を遵守する必要があります。

課題2. データの質と精度

• GPSデータの誤差やセンサーの不具合により、収集されるデータに精度のばらつきが生じることがあります。
• 不完全なデータや偏りのあるサンプルでは、分析結果の信頼性が損なわれる可能性があります。

課題3. データの統合と管理

• カメラ、ビーコン、スマホなど、複数のデータソースを統合する際に形式やフォーマットの違いが課題となります。
• 大量データの一貫性を保ちながら効率的に管理するためには、高度な技術と体制が必要です。

課題4. リアルタイム処理とコスト

• リアルタイムでのデータ処理には高い処理能力を持つシステムが必要で、それに伴うコストも増大します。
• 特に広範囲のエリアを対象とする場合、インフラ構築の投資が大きな負担となります。

課題5. 分析結果の解釈と活用

• 得られた分析結果を実際の業務や意思決定に活用するには、データサイエンスや業界特有の知識が必要です。
• 分析結果が複雑すぎる場合、関係者間の理解や合意形成に時間がかかることがあります。

課題6. 倫理的課題

• 人流データの活用が社会的不公平や偏見を助長しないよう、倫理的な配慮を欠かせません。
• 活用方法が透明性を持ち、社会的責任を果たす形で行われることが求められます。

人流データを活用している企業、自治体が増えている4つの理由

何故人流データが多くの企業や自治体で採用されているのかという点について、その理由を4つ挙げます。

1. 新型コロナウイルス流行による需要拡大
2. スマートフォンが普及し位置データの取得が簡単になった
3. クラウドサーバーの発展によるデータ保管の低コスト化
4. AIの発達によるデータ分析の効率化

これらの理由の背景には、データ取得の簡易化や低コスト化と疫病の流行による人々の人流への関心の高まりが合致した結果ということが伺えます。
早速詳しい内容について見ていきましょう。

理由1：新型コロナウイルス流行による需要拡大

2020年の新型コロナウイルス感染拡大の際に、感染ルートの確認や政府やメディアによる外出制限の呼びかけに伴う都市主要部や繁華街、駅の人手に関する情報の基になったのが人流データになり、世間への認知度が急増したきっかけになりました。
ショッピングモールやアウトレットといった商業施設、行政施設や公園などの場所で人流データ分析を行うことで世間に対する安心感を与えるツールとして人流データが大きく活用されました。

理由2：スマートフォンの普及に伴う位置データ取得の簡素化

人流データの取得分析には位置情報データの取得が必要不可欠になりますが、2010年代以降のスマートフォンの急速な普及によりそれらのデータ回収および分析の効率化が著しく発展しました。
スマートフォンからは位置情報を活用したアプリの他に、QRコードやクレジットカード決済情報、ポイントアプリの利用状況等からも人流データ解析が可能となっており、広範囲かつ信頼性の高い情報が収集可能です。

理由3：Saasの普及によって低コストで人流データが扱えるようになった

SaaS（Software as a Service）の普及によって、ネット環境があればどこからでもアクセスできる環境が整い、専用のソフトウェアの開発コストを抑えられるため、従来に比べて低コストで人流データを扱えるようになりました。合わせてサブスクリプション型で利用できるのも要因の一つです。

理由4：AIの発達によるデータ分析の効率化

人流データの精度やリアルタイムな情報展開に大きく関わるのがAI技術になります。
近年のAI技術の急速な発達に伴い、人流データ分析の効率化や低コスト化がクラウドサーバー同様に大きく進歩しています。
現在の人流データ分析ツールは、データ取得から反映までのタイムラグもほとんどなくなり、リアルタイムでのデータ分析が可能になっています。

人流データの6つの活用メリット！

1つ前のテーマで人流分析データでわかることを解説しましたが、ここではより具体的に人流データを活用することで得られるメリットを6つご紹介していきます。

1. 顧客の属性が把握できる
2. ターゲット層が集まるエリアや時間帯を把握できる
3. 商圏エリアの交通量が把握できる
4. 競合店の来客数、属性を把握できる
5. 顧客がどのエリアから多く訪れているのかを把握できる
6. 街づくりや防災マップ制作に活用できる

これらのメリットは、従来のアンケート方式や街頭調査や実地調査で必要になった膨大な時間と労力を排除し、かつビッグデータを基にした確かなエビデンスを保証しているため、マーケティングや自治体活動の効率化と成功に大きく役に立つと言えます。
早速詳しい内容を見ていきましょう。

メリット1：顧客の属性が把握できる

年齢・性別​​・居住地域・職業・年収・世帯構成・保有金融資産・子の人数・Webサイトへのアクセス履歴や商品の購入履歴・サービスの利用頻度・ 居住地域の人口や天候・都市の発達度・人の流れといったいわゆる「属性データ」の収集が人流データ分析により可能になります。
属性を把握することにより、マーケティングに有効な「ペルソナ」の設定が効率的に実現できます。

メリット2：ターゲット層が集まるエリアや時間帯を把握できる

人流データ分析では、ターゲット顧客層がいつ・どこで・何をしているかをリアルタイムマップデータで視覚的に把握することが可能になっており、出店候補エリアの選定やイベントやタイムセールといった「時間」に左右される需要に対し大きな効果を発揮します。

メリット3：商圏エリアの交通量が把握できる

人流データを利用することで、交通量の多いエリアを容易に把握できます。
歩行者、自動車、自転車の交通量を時間帯ごとに集計するのはもちろん、過去のデータから季節や情勢によって将来的にどのような影響があるのかも分析可能です。

メリット4：競合店の来客数、属性を把握できる

人流データを活用することにより、自店舗のみならず付近の競合店の来客数、属性、人の往来が分析可能です。
自店舗と競合店の違いや良し悪しが把握しやすくなるため、競合店との差別化を図る際の大きな判断材料になるでしょう。

メリット5：顧客がどのエリアから多く訪れているのかを把握できる

自店舗に訪れる顧客が来訪前後にどんな施設やお店に立ち寄っているのか、どのエリアから多く訪れているのかといった商圏比較が可能です。
出店エリア選定はもちろん、既存店舗の細かなターゲット選定にも有効なデータの一つと言えます。

メリット6：街づくりや防災マップ制作に活用できる

上記の属性、人が集まるエリアや時間帯、交通量等の人流データは街全体の回遊活性化や道路整備計画、防災マップ作成に大きく役立ちます。
祭りや地域イベントの活用や、災害時の交通の混雑を避け効率的に避難できる防災マップ制作に大きく役立つでしょう。

人流データ分析ツール「​​Datawise Area Marketer」が選ばれる理由

弊社が提供するDatawise Area Marketerは、ドコモの位置情報ビッグデータ独自に開発したAIで分析し、来訪者の「性別」「年代」などはもちろん「年収」「世帯構成」など、細かい属性情報を取得することが可能です！さらにその他にも以下のような分析を行えます！

• 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
• 広告展開後の効果分析

これまでの人流分析ツールは操作に専門的な知識や労力を要しましたが、Datawise Area Marketerは直感的に扱えるUIを目指し開発され、マーケティングを行う上で必要となる情報の多くを誰でも簡単な操作で取得することが可能です！Datawise Area Marketerのさらに詳しい解説は以下の関連記事にございますので、是非合わせてご覧ください！

人流分析データ活用事例10選

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。

1. 株式会社プロントコーポレーション
2. 大和リース株式会社
3. 岸和田市
4. 三井住友海上火災保険株式会社
5. 徳島市
6. 愛知県警察
7. 公益財団法人横浜観光コンベンション・ビューロー
8. 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
9. 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
10. 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。

活用事例7. 公益財団法人横浜観光コンベンション・ビューロー（自治体）

産官学連携で横浜市の観光事業を担う。 様々な視点でのマーケティングを直感的に行えるツールとして、 Datawise Area Marketer をご活用いただいております。

活用事例8. 公益財団法人横浜観光コンベンション・ビューロー（自治体）

活用事例8. 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（流通・小売業）

マルエツ・カスミ・マックスバリュ関東、スーパーマーケット3ブランドを展開。 新店開発における課題に対し、積極的に人流分析ツールを活用することで解決を図りました。

活用事例9. 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（不動産業）

2023年3月、旧広島市民球場跡地イベント広場 は「ひろしまゲートパーク」に生まれ変わりました。 行政と連携しながらまちづくりをする取組に、Datawise Area Marketer をご活用いただきました。

活用事例10. タリーズコーヒージャパン株式会社（小売・飲食業）

全国各地に780を超える店舗を展開し、年間で40件の新規出店を目指す。 コロナ禍の数ある逆境を乗り越え、人流分析ツールでの分析を、新規出店の必須手段としてご利用いただいています。

※事例は随時更新させていただきます。

導入事例一覧はこちら

人流データでここまでわかる！実例をご紹介！

最後に人流データを用いた位置情報分析ツールDatawise Area Marketerをよりご理解いただくために、実際の画面を見ながら、取得出来る情報をご紹介させていただきます！

【東京都】目黒川周辺花見スポット 人流調査レポート

例に挙げさせていただくのは、2023年のお花見シーズンに向けて、お花見スポットとして有名な東京都目黒区の目黒川周辺の1年前と2年前の来訪者情報を分析した結果になります！

目黒川周辺花見スポット 人流データ
調査期間	調査内容	レポート
2021年 3月24日〜4月2日	来訪者総数	43,172人（延べ）
	世代構成	1	40代	2	50代	3	30代
	世帯構成	1	1人世帯	2	2人世帯	3	3人世帯
	商圏分析	1	目黒区	2	品川区	3	世田谷区
	時間別推移
2022年 3月24日〜4月2日	来訪者総数	50,946人（延べ）
	世代構成	1	50代	2	40代	3	60代
	世帯構成	1	1人世帯	2	2人世帯	3	3人世帯
	商圏分析	1	目黒区	2	品川区	3	世田谷区
	時間別推移

ご覧いただいてわかるように、調査したい地域を入力するだけで、来訪者数、来訪者の世代構成や世帯構成、どこから訪れたのかという商圏分析、さらには時間帯推移を瞬時に割り出すことが可能です！こうした情報を様々なシーンでご活用いただき、今まで以上に精度の高い効率的なマーケティングなどを行なっていただければと考えています！

当ブログではこうした「調査レポート」を随時公開していますので、もしよろしければ併せてご覧いただければと思います！

▼今回ご紹介した2023年お花見シーズンに向けた人流調査レポート

▼酉の市の人流調査レポート

▼2023年の初売りシーズンの人流調査レポート

Datawise Area Marketerは2週間の無料トライアルを実施しています！人流データの導入を検討されている企業のご担当者様はこちらのリンクからお申し込みいただき、是非一度実際に利用していただければと思います！

時代の最先端を行くマーケティングツール、「人流データ」を活用し一歩先の未来を

人々のニーズの多様化と目まぐるしい変化スピードが顕著な現代において、従来のアナログ的なアンケートや実地調査といった情報収集では、調査開始時と実際に施策をスタートさせる際に大きなタイムロスが生まれ、顧客のニーズとデータが乖離してしまいます。
人流データはそれらの懸念を解消し、大手企業はもちろん災害や疫病蔓延の際にスピード感のある対応が求められる自治体での導入が急速に増加しています。
弊社のDatawise Area Marketeは人流データ解析ツールの最先端として多くの企業、自治体でご活用していただいております。無償で２週間のトライアルもご提供しております。是非一度、時代の最先端を牽引するテクノロジーを体験してみてください。