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都市人流のデジタルツインを実現するGEOTRA〜WEBセミナーレポート〜【GEOTRA最新情報#1】

はじめに

今回は、2023年5月29日に開催したオンラインセミナーの一部をご紹介します。

本セミナーでは、GEOTRAの事業概要について実際の分析事例やデモンストレーションを交えながらご紹介し、少しでもGEOTRAの事業に興味を持って頂きたいという考えのもと、代表取締役社長陣内が登壇しました。

\\本セミナーのアーカイブ動画は、こちらからご覧いただけます。//

事業概要

① GEOTRAのサービス

GEOTRAは、位置情報データ活用のプロフェッショナルとして、ひとりひとりの移動やアクティビティが分析可能なGEOTRA Activity Dataをお渡しするだけでなく、お客様の自社保有データを始めとする他データを掛け合わせたクロス分析や、分析レポートサービス、専用ダッシュボードの開発等、多種多様なサービス展開を通じ、お客様の課題解決を支援しております。

② GEOTRA Activity Data

GEOTRAの事業の根幹となるGEOTRA Activity Data についてご紹介します。
従来人流ビッグデータは、データ粒度とプライバシーのトレードオフという課題を抱え、分析自由度に限りがありました。
GEOTRAは、秘匿化・非特定化されたKDDI株式会社が保有するauのGPS位置情報ビッグデータや、地図・交通データ、公的データ、POIデータ (Point of Interest:地図上の特定の地点) 等の情報と、GEOTRA独自の合成データ生成技術等を掛け合わせ、分析自由度がより高く、将来予測を可能とする人流データを生成、ご提供しています。

GEOTRA Activity Dataを用いることで、性年代・勤務地・居住地等の属性情報を持った、生活者ひとりひとりの移動履歴・動線を表現・再現することが出来、様々な切り口から、都市人流の傾向を捉え、可視化・分析することが可能です。

ユースケース事例のご紹介

① まちづくりへの活用

人流の現況把握と、予定する施策がどのような影響を及ぼすかの検証は勿論のこと、事業者だけでなくステークホルダーの理解を得ながら、まちづくりを推進していく必要があります。GEOTRAは、まちづくりを推進する上で必要となるエビデンスを様々な形でご提供しており

特定エリアにおける人流の現状から分かる課題を、ステークホルダーに共有することで、適切に対処することが出来ます。更に、時間帯別や属性別等より詳細な分析を通じ、エリアに対する理解を加速することが出来ます。

また、GEOTRAは、将来的な人流変化を予測する実証的な取り組みを行っています。昨年11月に、東京都庁周辺で行われたイベント時に取得した人流データをもとに、イベント実施エリアを変更した際に起こる人流変化を予測するシミュレーションモデルを構築しました。

また、事業者やステークホルダーの方々に対し、分かりやすく人流を表現・可視化すべく、PLATEAUを用いた3D都市モデルへの人流再現も試行的に実施しています。

② 土木事業への活用

2022年度時点で、日本全体で橋梁が約73万あり、地域公共団体の管理下にある橋は全体の9割を超えます。国道交通省の調査によると、2032年度には建設から50年以上経過した橋梁の割合が約59%となる見込みです。こうした状況から、効率的な橋梁マネジメント、修繕すべき橋梁の優先度決めが重要となります。

上図のように、人流データをもとに、橋梁喪失時(修繕期間)の交通量、移動時間、移動距離のシミュレーションを行うことで、経済インパクトを事前に把握することが可能となり、橋梁マネジメントの計画に役立てることが出来ます。

③ 交通事業への活用

特定の期間に発生する渋滞に対して、有効な対策を講じるのは容易ではありません。平常時と対象期間の交通状況を様々な面から可視化・比較検証することで、具体的な施策の策定が可能となります。

GEOTRAは、鳥取県東部において、GW期間、期間外に関する鳥取砂丘周辺での渋滞要因の分析を支援しました。上図が実際に行った渋滞要因分析の流れになります。


GW期間、鳥取砂丘へつながる湯山鳥取線にて大規模な渋滞が発生していました(図左上)。人流データをもとに詳しく見てみると、GW期間は湯山鳥取線の通過台数が急増し、短距離移動の割合が多いことが分かりました(図左下)。また、移動距離が10.0km以内の動きに注目すると、移動距離7.5~8.0kmの増加が著しいことが分かりました(図右上)。更に、7.5~8.0kmの移動のみ、移動経路を可視化すると、鳥取駅や鳥取空港方面への移動が多く見られました(図右下)。


このように道路単位での交通量や移動経路を可視化することで、実際に発生した渋滞の要因となる移動を抽出することができます。渋滞要因をもとに、対象地点間に別の交通手段を提供する等、渋滞緩和策へと繋げることが出来ます。

他データとの掛け合わせによる先進事例

① インバウンドデータ

モバイルアプリと広告を主なデータソースとしたインバウンド人流データの提供を行っています。来訪者の行動分析、商圏分析、広告配信対象範囲の選定、出身地別行動パターンと嗜好性分析が可能となります。

② キャッシュレス決済データ クロス分析

クレジットカード会社の決済データと人流データを掛け合わせることで、人とお金の動きの実態を把握することが出来ます。

データ利活用検討に関するご支援について

人流データだけでなく、位置情報データ活用全般に関する要件検討や、データ用件の整理を始めとする様々なご支援が可能です。

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