リアルタイムな人の動き「人流データ」でここまでわかる！ビジネスへの活用法とは

グロービス　テクノベート勉強会「ここまで明らかに！リアルタイムな人の動きで変わるあなたのビジネス」(2023年7月27日開催/グロービス経営大学院 東京校)　浅野礼子氏
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コロナで一躍脚光を浴びた人の動き「人流」は、経済が動き出した今、どのような企業・業種がどんな目的で活用を進めているのか。そこには新しいビジネスのヒントが詰まっている。
ドコモ・インサイトマーケティングの浅野氏をお迎えし、
・なぜいま人流データなのか？
・人の流れが可視化されることの社会的な意味は？
などをご説明いただく。さらにグロービスグループである茨城放送が7月に開催したフェス「LuckyFes」の会期３日間のモバイル空間統計データについても分析いただく。いったいどんなインサイトが得られたのだろうか？(肩書等は、2023年7月登壇当時のもの)

※本動画は、グロービスで「テクノベート」の研究開発を行なう組織の「テクノベート・ファカルティ・グループ」が社内向けに開催したものです。

浅野 礼子（株式会社ドコモ・インサイトマーケティング エリアマーケティング部 グループリーダー）
八尾 麻理（グロービス ファカルティ本部 テクノベートFG ナレッジリーダー／グロービスAI経営教育研究所（GAiMERi）研究員）

00:00　オープニング
01:02　ドコモ・インサイトマーケティング、浅野氏の自己紹介、モバイル空間統計
02:33　なぜいま、人流データなのか？
-コロナ禍を経て、人流データがかなり身近になった。
-人出を活用しやすい統計情報に変換したのが、人流データ。
-人流×熱中症警戒アラート。熱中症警戒アラートが出ると、渋谷駅の人出はどうなる？
-位置情報の即位方法は「基地局運用データ」「GPSデータ」「Wi-Fi」「ビーコン」がある。
05:55　モバイル空間統計とは？
-ドコモの国内8700万台契約、法人外国人1200万台の運用データ。
-リアルタイムのデータを共有。時系列、さらに性年代別の人数、居住地がわかる。地図でも閲覧でき、そこにいる人が勤務者か居住者かその他かがわかる。通過しただけか滞在したのか等もわかる。
11:09　データから見る都市の変化~日本人~
-各主要都市の滞在人口を見ると、大手町や渋谷は戻っていないが、下北沢はコロナ前より人が増えている。梅田は結構前から100%近く戻っている。
-勤務者で絞ると東京中心部はテレワークの影響が大きいが、梅田を見るとコロナ前よりも増えている。このようなデータを見ないと、出店計画・営業時間の検討は難しい。
-GWにおける東京都民の外出先としては、2023年は出かけている。
-世代別を見ると、池袋・渋谷はずっと20代がいる。銀座は戻ってきていない。その一方下北沢、三宿が増えている。
-dポイントクラブアンケート結果と位置情報を組み合わせると、さまざまなことが見えてくる。位置情報と世帯年収など。
17:09　データから見る都市の変化~訪日外国人~
-銀座は日本で一番訪日外国人を集客出来ている場所。
-同じ京都でも、清水寺と金閣寺では、国籍や入国空港が異なる。
-兼六園のコロナ前後を見ると、以前はアジア勢が上位だったのに対し、現在は欧州が上位に来ている。言語対応の変更が必要になる。
-ヒートマップを見ると、関東はアジア圏が多い。京都はヨーロッパが多く、福岡は韓国が多い。
20:39　人流データの使い方
-潜在顧客の理解、既存顧客の知り得ぬ側面に関する理解が出来、施策内容を変えることができる。
-どこで、いつ、誰に施策を講ずるのかを検討可能。
-人流データを用いて達成したいことを定め、達成するKPIを定め、それにアラインしていく。
-成功事例①：パルコが上野にオープンした「PARCO_ya」のブランド浸透施策。
-成功事例②：横浜F・マリノスのファンクラブ獲得キャンペーン検討。
26:35　防災・交通・まちづくりにおける活用事例
-渋谷駅からの都内深夜バスの路線検討。
-交通・防災における、台風による被害情報の把握
-コンパクトシティ指数。東京都全てでコンパクトシティ指数が上がった。
-モバイル空間統計を用いた、AIによる渋滞予知。
-CO2排出量分析。
31:59　出店計画・競合分析での活用事例
-出店エリアの検討、既存店分析、競合分析、適正な既存店の評価、訪日外国人向け販促施策
36:09　パートナー企業との連携
-さまざまなパートナー企業と新しいビジネスを作っている。
-aiQとの連携によって、細かく経済分析が可能。NTTデータとの連携も。
37:41　人流データの種類
-良質なサンプルを取得する、GPSとモバイル空間統計の違いとは？
-GPSだけで分析した渋谷駅と、モバイル空間統計で分析した渋谷駅の結果は全く違うものが出る。
-統計学上、1000人いるエリアを推計するとGPSだと60%以上の誤差、基地局だと数%の誤差。
41:13　LuckyFesの人流データの共有
-2022年、2023年、それぞれどのような来場者が来たのか？
-2022年、2023年、それぞれ他の滞在先は？
-去年より1.7倍の来場者数、幅広い興味関心のある層が来場していた、経済効果としてはかなり高かった。
49:27　これから人流データを活用する皆様へ
-身近なテーマや社会課題まで多岐にわたる分析が可能。
-データを見ていても何もわからない。仮説を立ててからデータを見る。
-導きたい解や実現したいKPIを忘れないことが大事。
52:25　グロービス・八尾との対談
53:02　他のフェスとの比較は可能か？
54:04　将来課題に思っていること、未来に実現したいことは？
56:51　子ども(小学生以下)の人流データはどこまで捕捉できているか？
57:51　仮説の立て方に秘訣はあるのか？
01:00:20　データが取れない場所はあるのか？
01:01:40　仮説を立てる時に、確証バイアスがかかることはないのか。
01:04:14　渋谷に50代回帰が進んでいることについて。
01:06:06　RESASを通してオープンのデータ提供の幅を拡大する等はあるのか。
01:07:09　通信障害が起きたときのデータをどのように補正・リカバリーするのか。
01:10:12　ドコモ以外のユーザーの属性はどこまで把握しているのか。
01:12:26　デジタルサイネージやラッピングバスなどの交通広告を活用できる事例

#人流データ #LuckyFes #モバイル空間統計 #グロービス