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位置情報ビッグデータの活用について

2018年 10月 5日 ソフトバンク株式会社 ビッグデータ戦略本部 本部長

株式会社Agoop 代表取締役 兼 CEO 柴山 和久

～各産業における流動人口データの活用～

ビッグデータ 解析

流動人口データ位置情報連携 アプリケーション

BIG DATA

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位置情報ビッグデータとは？

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スマートフォンアプリケーションから 世界のGPS位置情報データを取得

ログ取得 180億 件/月

ログ取得国・地域 解析可能国246 ヶ国 91 ヶ国

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流動人口データの特徴メッシュ型 流動人口データポイント型 流動人口データ

人の流れを「点」の状態で細やかに把握 全世界・マルチキャリアの位置情報を収集可能

日本の総人口規模に換算 100m・500m・1kmメッシュを提供

アプリユーザーの GPS位置情報を基にしたデータ

GPS位置情報を メッシュ集計化したデータ

（c）Esri Japan （c）Esri Japan

5

（c）Esri Japan

観光施策

防災計画

都市計画

商圏分析

出店計画

売上予測

（c）Esri Japan

流動人口データの活用

公共系

民間系

6

全世界の“人の流れ”

を把握

6

7（c）Esri Japan

8 8

観光分析

8

9 9 9 9

国内観光分析 ～京都府～

9

10

日本全国から京都府へ流入した人の流れ（2017年8月）

50,000人以上20,000人以上4,000人以上1,000人以上0人以上

From 全国都道府県 To 京都府（2017年）

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12

訪問者の滞在日数比較　近畿 vs 関東（2017年） ※滞在2時間以上

近畿 関東

京都府 観光地ランキング （2017年）京都市

宇治市

平等院

嵐山

金閣寺

伏見稲荷大社東本願寺西本願寺東寺

京都御所

南禅寺

二条城

京都国立博物館

%祇園四条周辺（先斗町）

八坂神社周辺新京極商店街京都錦市場祇園清水寺

三年坂二年坂高台寺：

京都府観光地ランキング 2016年と2017年の比較（11月）

清水寺 順位下降

% %

2017年11月2016年11月

14

15

京都市内ランキング

[観光地別] 京都市 観光地別分析結果 （2017年）

16

1位(1位)

MAX:19時

祇園四条（先斗町）

[観光地別] 京都市 観光地別分析結果 （2017年）

17

2位(2位)

MAX:14時

八坂神社周辺

[観光地別] 京都市 観光地別分析結果 （2017年）

18

3位(3位)

MAX:17時

新京極商店街

[観光地別] 京都市 観光地別分析結果 （2017年）

19

4位(4位)

MAX:15時

清水寺

20

外国人観光客は いつ・どこに集まるのか？

0%

2%

4%

6%

8%

10%

12%

14%

16%

18%

1� 2� 3� 4� 5� 6� 7� 8� 9� 10� 11� 12�

[外国人観光客] 京都府 季節別来訪者数 （2017年）

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嵐山

金閣寺

伏見稲荷大社

東本願寺西本願寺東寺

京都御所

南禅寺

二条城

京都国立博物館

北アメリカアジア ヨーロッパ

[外国人観光客] 京都府 観光地ランキング （2017年）祇園四条周辺（先斗町）

八坂神社周辺新京極商店街京都錦市場祇園清水寺

三年坂二年坂高台寺：

23 23 23 23

グローバル 観光分析

～Australia Brisbane～

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(Jan. to Jul. 2017, Stay more than two hours)[Brisbane] Inflow movie

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Rank Sightseeing Spot Ratio

1 Queen Street Mall 20.5%

2 South Bank Park 18.7%

3 Fortitude Valley 18.3%

4 ANZAC Square 5.1%

5 Brisbane City Hall 4.3%

6 James Street 3.6%

7 City Botanic Gardens 3.5%

8 Queensland Performing Arts Centre 3.3%

9 Boundary Street Markets 3.0%

10 MT.COOT-THA 2.7%

（2017 Jan.～ 2017 Jun.）

[Brisbane] Sightseeing Spot Ranking

・Fortitude Valley

・South Bank Park

・Queen Street Mall

・ANZAC Square・James Street

・Brisbane City Hall

・Queensland Performing 　 Arts Centre

・Boundary Street Markets

・City Botanic Gardens

・Chinatown Mall

©OpenStreetMap Contributors

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インバウンド情報取得

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訪日外国人の行動解析 強化

災害分析

29 29 29 29 29

2018年6月18日(月) 7時58分頃　震度6弱発生

大阪北部地震

高槻市付近

発生後：8時頃

発生前：7時頃

発生後：10時頃

震災発生日：6月18日(月)通常日：6月11日(月)

©Mapbox ©OpenStreetMap Contributors

高槻市付近

発生後：8時頃

発生前：7時頃

発生後：10時頃

震災発生日：6月18日(月)通常日：6月11日(月)

©Mapbox ©OpenStreetMap Contributors

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平成30年7月豪雨2018年6月28日～7月8日

集中豪雨

33 33

平成30年7月豪雨 2018年7月6日(金) 避難指示

広島県三原市周辺豪雨発生：7月8日～12日通常：6月30日～7月5日

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平成30年7月豪雨 2018年7月6日(金) 避難指示

広島県三原市周辺豪雨発生：7月8日～12日通常：6月30日～7月5日

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2018年9月4日(金) 非常に強い勢力のまま上陸

台風21号

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台風21号 2018年9月4日(金)　大阪駅中心（10時～15時）

9月4日（台風当日）8月28日（前週同曜日）

大阪駅周辺 10:00～14:59

1

8月28日 9月4日台風21号

大阪駅を中心とする南北3km東西3㎞のエリアを表示

© OpenStreetMapcontributors © OpenStreetMapcontributors

大阪駅周辺 10:00～14:59

1

8月28日 9月4日台風21号

大阪駅を中心とする南北3km東西3㎞のエリアを表示

© OpenStreetMapcontributors © OpenStreetMapcontributors

©OpenStreetMap Contributors ©OpenStreetMap Contributors

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＜時間帯別＞

台風21号 2018年9月4日(金)　大阪駅中心（10時～15時）

平均人口比較

約60%減

9月4日(金)

8月28日(金)

8月28日(金) 9月4日(金)

＜日平均＞

38 38 38 38

時空間解析

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時系列データ

Floating Population（流動人口データ）空間結合

時空間解析

⇠ Base Map

⇠ Morphology（Urban/Residential/Rural)

⇠ POI Data

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時系列データ

空間結合

⇠ IoT Data #1

⇠ IoT Data #2

…

⇠ Floating Population

時空間解析 + IoTデータ

⇠ Base Map

⇠ POI Data

⇠ Morphology（Urban/Residential/Rural)

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新たなデータの活用

様々な分野で活用

新たなデータ

防災観光

小売・流通不動産

学術・研究

自動運転

行政

交通

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AIの活用

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FinTech

e.t.c.

Network

HealthCare

SmartHome

SmartCity

BigData&AICloud

Autodrive

ソフトバンクの目指すGIS・ビッグデータ・AI

10兆レベルのデータに・・・

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機械学習導入の必要性

解析パターン多様化による人の限界

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MachineLearningDeepLearning対策特異点検知 要因解析

アドホック解析プロセス

分析要素の選定

要因分析

要因特定

見える化

報告資料作成

モデル作成

判断

ラベリング

スパイク 段ずれ

同値 トレンド

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統計情報解析 過去データから傾向を把握

リアルタイム 情報解析

リアルタイムに状況を把握

価値ある情報

世界中の人流データを解析し可視化したサービス

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価値ある情報 人の命を救う

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ご清聴ありがとうございました