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緊急事態宣言、全面解除後の週末お花見スポットの人流をAIで予測

最終更新日:2023/12/15

クロスロケーションズ株式会社が、自社開発する位置情報ビッグデータの解析システム「Location Engine™(ロケーションエンジン)」で新たに開発中の「人流予測モデル」(α(アルファ)バージョン)による、2021年の各地お花見スポットの人出の予測を発表しました。

このAIニュースのポイント

  • クロスロケーションズが「Location Engine」でお花見スポットの人流を予測
  • 任意の地点・エリアの訪問者数・人流変化を予測することで感染対策にも貢献
  • ビジネス分野ではマーケティングやミックス・モデリング、公共分野では防災やスマートシティなどの情報提供に活用

 

クロスロケーションズ株式会社が、自社開発する位置情報ビッグデータの解析システム「Location Engine™(ロケーションエンジン)」で新たに開発中の「人流予測モデル」(α(アルファ)バージョン)による、2021年の各地お花見スポットの人出の予測を発表しました。

首都圏の花見客の人出推移(2019年を100%とした場合)

花見客の減少率推移 表

 

 

グラフ1より、緊急事態宣言明けの首都圏のお花見スポットの人流予測は、2019年のピークの土日の人出に比べ34%(66%の減少)となり3分の1程度となると予測しています。
また、グラフ2より、2021年の花見客の人出推移は2020年の半分強、隅田公園などは2019年比で最大72%の減少と予測しています。

 

◼︎ 調査概要
Location Engine™️の「人流予測モデル」αバージョンを使用して調査を実施し、お花見スポットの2019年、2020年3月~4月のピークの土日の人出と、2021年3月27日(土)~28日(日)の予測値を比較します。

予測にはLocation Engine™️が分析した独自人流データ(日にちや曜日別の周辺のPOI (Point of Interest、場所)への訪問数推計や周辺POIへの訪問状況など)に加え、気象情報(天気、最高気温、体感温度など)、新型コロナウィルス(COVID-19)の感染状況、桜の開花・満開予想情報なども説明変数(要因)として利用しています。

対象地点は、桜のお花見スポットである目黒川(東京)、隅田公園(東京)、井の頭恩賜公園(東京)、上野公園(東京)、千葉公園(千葉)、大宮公園(埼玉)です。

 

◼︎ Location Engine™️の「人流予測モデル」とは

任意の地点・エリアの訪問者数・人流変化を予測することができます。

1週間先までの人流変化・来訪者数を、気象情報、新型コロナウイルスによる影響、他への訪問情報、曜日など人流に変化を与える複数の要因を考慮したAI解析、その他さまざまな要因から予測します。
また、人々のライフスタイルごとの行動傾向を考慮した未来の人流や、特定の任意の場所だけでなく、幅広い業界ごとからの予測も可能です。

今後、クロスロケーションズはこの「人流予測モデル」の研究・開発を進めると共に、位置情報ビッグデータ分析から分かる様々な人の動態の予測結果を調査報告として発表していきます。

また、従来よりこの会社が取り組んできた位置情報ビッグデータの分析・視覚化に加え、AIによる予測技術を発展させると共に人流データとその他のあらゆるビッグデータを連携し、ビジネス分野ではオルタナティブデータやマーケティング・ミックス・モデリングとしての活用、公共の分野では防災やスマートシティなど人々に役立つ情報の提供をしていきます。

そして上記の予測に加え、2021年の「お花見スポット」への訪問の動向(どのエリアから訪問しているか?訪問者は「お花見スポット」の地点以外のどこを訪問しているか?など)の分析データを、クロスロケーションズ公式Webサイトで公表していきます。

 

◼︎ Location Engine™️とLocation AI Platform™️ とは
Location Engine™️ は、クロスロケーションズが独自に開発している、匿名位置情報ビッグデータと大量のPOI情報を結びつけてAIにより様々な解析を行うシステムです。
Location Engine™️をクラウド経由で利用して分析実行・視覚化・データ活用を行うLocatin AI Platform™️の基盤システムです。
Location AI Platform™️は販売促進・マーケティング・需要予測などで活用できるプラットフォーム製品で、流通・小売、外食、不動産、金融などの様々な業種・業界を代表する企業で活用されています。​

 

Location Engine ロゴ

Location AI Platform ロゴ

 

出典:PR TIMES

AIsmiley編集部

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