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ビッグデータとナビによるカジュアル ITS(20170124, ITS Japan ITSJapan_コミュニティプラザ)

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ビッグデータとナビによるカジュアル ITS ~地域の課題発見・改善マーケティングために~

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ビッグデータとナビによるカジュアル ITS(20170124, ITS Japan ITSJapan_コミュニティプラザ)

  1. 1. ビッグデータとナビによる カジュアル ITS ~地域の課題発見・改善・マーケティングのために~ (C) NAVITIME JAPAN 1 2017年1月24日 株式会社ナビタイムジャパン 太田 恒平 ITS Japan 第4回コミュニティプラザ
  2. 2. はじめに (C) NAVITIME JAPAN 2 ナビタイムの多彩なナビゲーションアプリ (2016年6月時点) NAVITIME ドライブ サポーター 乗換 NAVITIME 自転車 NAVITIME こみれぽ バス NAVITIME カーナビ タイム NAVITIME Transit NAVITIME for Japan Travel ALKOO ツーリング サポーター Plat by NAVITIME 迷わニャいと! トラック カーナビ 公共交通 ドライブ ツーリング トラベル&フィットネス外国人&海外
  3. 3. はじめに (C) NAVITIME JAPAN 3 ユーザ数 月間ユーザ数 約3500万UU 有料会員数 約450万人 (2016年9月末時点)
  4. 4. 自己紹介はじめに (C) NAVITIME JAPAN 4 太田 恒平(おおた こうへい) ナビタイムジャパンでの職務 • 経路探索開発 • 2010~2012 車・自転車の経路探索エンジン開発 • 2015~2016 公共交通を含む経路探索の開発責任者 • 交通コンサルティング事業 • 2012 立ち上げ • 2016年現在 13人の事業に成長 • メディア事業 • 2016~ 交通マーケティング・交通制御の企画・研究 出自 • 鉄道マニア → 大学:交通の研究 → 大学院:地図の研究 • ITで交通をよくすること がライフワークに
  5. 5. はじめに (C) NAVITIME JAPAN 5 交通コンサルティング事業とは ナビゲーションサービスで培ってきたデータ・技術・ユーザ基盤を活かし、 交通・移動に関するデータ提供・分析・コンサルティングを行っています。 ナビゲーションに加え 交通自体の最適化・地域の活性化によって移動全体を最適化します • 観光・商業施設 • 交通事業者 • 官公庁・自治体 地域各主体 • 学術・研究機関 • コンサルタント • マーケティング • ITベンダー パートナー コンシューマサービス NAVITIME ドライブサポーター カーナビタイム 乗換NAVITIME バスNAVITIME 自転車NAVITIME こみれぽ 走行実績 経路検索条件 口コミ情報 抽出 分析
  6. 6. 6 はじめに ビッグデータの種類と分析目的 ビッグデータ 携帯カーナビ プローブ 経路検索 条件 インバウンド GPS 交通 観光 自動車 公共交通 国内 外国人 データを軸に交通改善・地域活性化 組み合わせて データ提供・分析 経路選択
  7. 7. 7(C) NAVITIME JAPAN ITSってなんか… 重い 高い 遅い 古い 気がする…
  8. 8. 8(C) NAVITIME JAPAN もっと 実践的で、速くて、安くて、今どきで、 それでいて 高性能で、役に立つ モノがあるのではないか 言ってみれば カジュアルITS
  9. 9. 道路交通 (C) NAVITIME JAPAN 9
  10. 10. 道路交通 (C) NAVITIME JAPAN 10 ナビタイムのプローブ分析システム 交通調査を効果的・効率的・迅速に 携帯カーナビ の走行実績 豊富な 分析パターン 経路ID=abcxyz 経度=139.124 緯度=35.923 通過時刻=12:15:21 … 0 20 40 60 80 100 120 速度[km/h] 1秒間隔の GPSデータ … カーナビタイム ドライブ サポーター ビッグデータ 解析
  11. 11. 道路交通 (C) NAVITIME JAPAN 11 全国の信号通過時間 対象期間:2014年4-9月 交差点通過時間平均値 (t[s])別に色分け ➔:t ≦30 ➔:30<t ≦60 ➔:60<t ≦90 ➔:90<t 通過数が多いほど 線幅が太い どのエリアが混雑? どの交差点が混雑?
  12. 12. 道路交通 (C) NAVITIME JAPAN 12 都内で一番左折が混んでいる交差点(西巣鴨) 0 60 120 180 240 300 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 交差点通過時間[s] 時間帯 登下校時間帯の左折時間が長い 左折時間(平均±標準偏差) 直進時間(平均) 直進 58秒 左折 132秒 対象期間:2014年4-9月 警視庁様にて 信号渋滞対策に活用中! 交差点通過時間中央値 (t[s])別に色分け ➔:t ≦30 ➔:30<t ≦60 ➔:60<t ≦90 ➔:90<t 通過数が多いほど 線幅が太い
  13. 13. 道路交通 (C) NAVITIME JAPAN 13 圏央道の道路整備効果 東名道と東北道が結ばれて首都高混雑区間への流入が減少し、平均所要時間も短縮 開通前(2014年11月) 開通後(2015年11月) 首都高経由が 約90% 平均98分 圏央道経由が 約90% 平均70分 (28分↓) 未開通 東北道 久喜JCT 東名高速 海老名JCT 凡例 流入経路 途中経路 流出経路 数字は 流入・流出率 所要時間は 平日7-19時 の平均値 N=95 N=380
  14. 14. ショーケース 14 プローブデータを無料で見られる 全国版 移動ビッグデータ公開サイト https://consulting-app.navitime.biz/public/ 平均旅行速度 信号通過時間 ナビタイムジャパンはプローブデータの公開により 地域の渋滞解消を目指します 公開中のコンテンツ 市民が地域の 道路を知る 市民が管理者に 働きかける 管理者が 改善に動く 道路が より快適になる 市民目線のPDCAサイクル MEMO
  15. 15. 道路交通 (C) NAVITIME JAPAN 15 リアルタイムでの旅行速度のモニタリング
  16. 16. カーナビ (C) NAVITIME JAPAN 16
  17. 17. 17 カーナビの経路探索 経路検索の4大要素 (C) NAVITIME JAPAN 経路探索 アルゴリズム 最適経路を 高速に算出する技術 コスト 計算 どこを通るのが 良いか判定する 技術 ネットワーク データ 道路をリンク 交差点をノードで モデル化したデータ 交通 情報 VICS・プローブ等の 渋滞・規制情報 交通工学 情報工学 空間情報学
  18. 18. カーナビ (C) NAVITIME JAPAN 18 経路算出基準 「時間・金銭・走りやすさ」 のコスト係数調整でニーズに応じた経路を複数算出 推奨ルート 時間(推定) 金銭(近似) 走りやすさ 時間 金銭 走りやすさ 時間 金銭 走りやすさ 無料優先 高速優先 経路ごとのコスト係数(概念図) 時間価値 低↓ 時間価値 高↑ 幹線道路の優先、右左折の抑制、有料道乗り降りの抑制など カーナビの 渋滞回避 の味付け 程々に渋滞に突入するように設定している • プローブはリアルタイム性、VICSは精度と網羅性に課題 • トリッキー過ぎる回避経路はユーザに支持されない →時間コストは渋滞考慮と非考慮を混合
  19. 19. 19 カーナビ カーナビの交通情報 (C) NAVITIME JAPAN 自社プローブデータ 1秒間隔で測位したGPS座標 VICS 全国の幹線道路の渋滞情報 ユーザ端末 のGPS 緯度経度・日時 http://www.vics.or.jp/service/index.html 渋滞 情報 ルート 学習 規制 情報 交通 分析 マイ レージ 渋滞 情報
  20. 20. カーナビ (C) NAVITIME JAPAN 20 プローブで抜け道を発見! 5月5日16時 中央道の抜け道 中央道は 渋滞2時間 都留ICで 一般道へ 県道35号 相模湖ICで復帰 1時間短縮 道志みちまでは 遠回りせず 津久井湖の 渋滞も回避 大月JCTで 迂回 甲州街道も 渋滞 GWに1時間早く帰れる抜け道をプローブで発見 渋滞回避術がデータに表れる その他、関越道・東名の抜け道も発見!
  21. 21. 21 渋滞予測とプローブ交通情報を活かし、高速道路の乗り降りや遠回りをしても、 とにかく渋滞を回避し、目的地までの所要時間を短縮したルートを案内。 2015年 リリース カーナビ 超渋滞回避
  22. 22. データに基づく大胆な迂回ルートを提案 2014年開通の舞鶴若狭道を快走 三方五湖PA 宝塚トンネル 大津 四日市 豊川 東名は御殿場 でも事故渋滞通常ルート 超渋滞回避 22 近畿・東海の渋滞を日本海側まで回避し約30分短縮 カーナビ 年始のUターンラッシュの超渋滞回避ルート
  23. 23. カーナビ コスト計算自由自在 ~渋滞回避~ S 川口 G 八ヶ岳 埼玉県川口市 → 長野県茅野市(八ヶ岳) ※お盆初日(2011/08/12)のAM9時発 発着地 大胆に迂回するようになる 中央道(5時間25分) ↓ 関越道/上信越道(5時間2分) ↓ 北関東道/上信越道(4時間33分) 経路変化
  24. 24. (C) NAVITIME JAPAN 24 自分達が作っている カーナビ・プローブデータの 価値を明らかにしたい 「プローブ渋滞予測とカーナビによる 所要時間短縮効果と経路転換の実態」
  25. 25. 25 カーナビ 首都圏 拡大 (C) NAVITIME JAPAN 環八 R16 外環未開通部 多様な渋滞回避が発生 有 料 道 無 料 道 -15%以下 -5~-15% -5~5% 5~15% 15%以上 渋滞回避 による 通過増加率
  26. 26. 26 カーナビ 環八のとばっちりを受ける第三京浜・周辺道路 (C) NAVITIME JAPAN 第三京浜 ・環八 第三京浜 玉川IC 目黒通り 第三京浜 環八通り瀬田 玉川IC 多摩堤通り 多摩沿線道路 環七通り 等々力 等々力 等々力・ 目黒通り方面 は迂回ルート 目黒通り 中町通り 幹線のミッシングリンク・渋滞が 地域道路に波及 有 料 道 無 料 道 -15%以下 -5~-15% -5~5% 5~15% 15%以上 渋滞回避 による 通過増加率 R246
  27. 27. 27 カーナビ 抜け道探検隊 presented by 阪神高速 (C) NAVITIME JAPAN
  28. 28. 28 カーナビ カーナビで渋滞緩和 (C) NAVITIME JAPAN
  29. 29. 鉄道 (C) NAVITIME JAPAN 29
  30. 30. (C) NAVITIME JAPAN 30 デザイン賞
  31. 31. 電車混雑予測 31 混雑状況 首都圏 電車混雑動画 ~首都圏の朝~ Youtube: https://youtu.be/JzU6diMuExU この動画は、次のソフトウェアを使用して作成しています【Mobmap】http://shiba.iis.u-tokyo.ac.jp/member/ueyama/mm/
  32. 32. 32 鉄道 電車混雑予測 (C) NAVITIME JAPAN 空いた電車を選べるように、電車1本・1駅ごとの混雑度を予測しました。 「日本の混雑を解消したい」という思いでつくったサービスです。
  33. 33. 33 鉄道 電車混雑シミュレーション
  34. 34. 鉄道 34 現地調査 混雑度 編成長調査風景 駅に張り付き、地道な調査を行った 8両 10両
  35. 35. 35 ビジュアライズ 電車混雑ダイヤグラム (C) NAVITIME JAPAN 小田急 小田原線 東武 東上線 西武 池袋線 東急 田園都市線 準急の時間 は平準化 急行が走りだすと 間引かれ混雑 各停は 快適通勤 複々線化による 混雑緩和に期待
  36. 36. 36 鉄道 時間帯・種別毎の平均混雑度 (C) NAVITIME JAPAN 東武 東上線 志木 朝霞台 朝霞 和光市 成増 下赤塚 東武練馬 上板橋 ときわ台 中板橋 大山 下板橋 北池袋 代表 630 11.0 11.0 10.0 8.0 9.0 3.6 4.3 4.8 5.8 5.5 6.0 6.3 6.3 種別 700 12.0 11.5 10.0 10.3 11.0 4.4 5.2 5.8 6.6 6.8 7.8 7.7 7.8 混雑度 730 12.0 12.0 10.8 11.5 11.5 5.0 5.8 7.0 7.7 8.2 9.0 9.2 9.0 (時間帯別) 800 11.5 12.0 11.3 11.0 12.0 4.3 5.2 6.6 7.3 8.0 8.8 9.0 9.0 830 11.5 11.5 11.0 10.5 11.3 4.8 4.8 5.8 6.4 7.0 7.8 7.8 8.0 900 10.5 10.5 8.3 9.0 9.0 3.8 3.8 4.8 6.0 6.5 7.3 7.5 7.8 930 11.0 9.0 6.0 10.0 8.0 3.5 4.0 4.8 4.8 5.8 6.2 6.3 6.3 800-830 各停 7.9 8.3 8.0 5.3 4.6 4.3 5.2 6.6 7.3 8.0 8.8 9.0 9.0 混雑度 準急 10.7 11.3 11.3 9.7 11.0 (種別毎) 急行 11.5 12.0 11.0 12.0 西武 池袋線 ひばりヶ丘 保谷 大泉学園 石神井公園 練馬高野台 富士見台 中村橋 練馬 桜台 江古田 東長崎 椎名町 代表 630 9.7 7.5 9.0 11.0 5.5 6.0 6.8 10.0 4.6 4.4 4.6 5.0 種別 700 10.5 10.0 11.0 11.0 6.0 6.3 7.0 11.0 4.8 4.6 5.2 5.6 混雑度 730 12.0 11.0 12.0 12.0 5.9 6.4 7.0 9.5 7.0 7.3 7.3 7.2 (時間帯別) 800 12.0 10.5 11.5 12.0 6.1 7.1 7.6 10.0 6.8 7.3 7.5 7.8 830 10.0 9.0 10.0 12.0 6.8 7.8 8.4 11.0 5.6 6.0 6.3 7.0 900 8.0 6.7 8.5 9.5 4.8 5.4 5.8 9.0 4.6 4.8 5.2 5.6 930 7.0 5.0 6.5 9.0 4.3 4.4 4.5 8.0 3.4 3.8 4.3 4.5 800-830 各停 5.3 5.2 6.6 5.9 6.1 7.1 7.6 6.5 6.8 7.3 7.5 7.8 混雑度 準急 7.0 9.0 9.0 11.0 (種別毎) 通勤準急 10.0 10.5 11.5 10.0 快速 9.0 12.0 通勤急行 10.5 11.0 12.0 急行 10.0 11.0 快速急行 12.0 12.0 千鳥停車で 混雑分散 各駅停車なら 空いている
  37. 37. 鉄道 (C) NAVITIME JAPAN 37 不動産検索への応用 ユーザ投稿による混雑情報を不動産検索サイトに提供 混雑投稿アプリ 「こみれぽ」の データを提供 HOME’S(ネクスト社)の住宅検索ページ 検索結果 都心の空いている 物件を紹介される
  38. 38. ② 経路検索条件データ (C) NAVITIME JAPAN 38 経路検索条件データとは 経路検索条件データとは、発着地や日時等の条件を蓄積したデータです。 公共交通 15億件/年 自動車 1.3億件/年 (2014年度) 観光分析 移動需要ビッグデータ 交通分析 項目 備考 出発地情報 駅等の公共交通拠点,施設,座標等 到着地情報 同上 交通手段 公共交通, 自動車, 自転車, 徒歩 検索実施日時 発着指定日時 発着日時指定方法 出発日時,到着日時,始発,終電 ユーザID データの外部提供の際には削除 主な記録項目PC-NAVITIME 経路検索画面
  39. 39. 需要予測 (C) NAVITIME JAPAN 39 リアルタイム集計による近未来予測 ~突発的移動需要検出~ ヒートマップにより移動が集中する場所を見つけることができます。 2013年4月13日 描画条件: 1時間に600回以上 発着地に指定されている駅を描画。 多いほど赤い。 データ元: NAVITIME, 乗換NAVITIME, PC-NAVITIME 2013年4月13日16時台 「ももいろクローバーZ」 のライブ(開演17時)が 西武ドームで始まる 1時間前 西武球場前が 首都圏で7位
  40. 40. 需要予測 (C) NAVITIME JAPAN 40 リアルタイム集計による近未来予測 ~突発的移動需要検出~ 経路検索の際には数時間~数日先の日時を指定されることが多いため、 近未来の移動需要を検出することができます。 0 500 1000 1500 2000 2500 5 6 7 8 9 1011121314151617181920212223 累積経路検索数[件] 検索対象時刻 リアルタイム 10分前 2時間前 15時間前 4日前 定常検索数 輸送力調整、混雑回避の誘導、駅付近店舗の供給調整に活用可能 2013年4月13日に西武球場前を 到着指定した検索数 グッズ 販売前 開演前 4日前から 普段の8倍 分類 小分類 検出数 レジャー コンサート 62 スポーツ 17 その他イベント 12 行楽地・施設 28 業務・ 教育 オフィス街 36 教育イベント 47 交通 ダイヤ改正 15 空港 2 不明 - 48 合計 267 予測対象期間: 2013年3月18日~4月14日(4週間) 突発的移動需要発生回数:全12,268回 (4日前検出率2.2%) 他に検出されたイベント
  41. 41. 日本放送協会へのデータ提供需要予測 (C) NAVITIME JAPAN 41 「今週末、日本のどこが混む?」を検索ログから明らかに 『データなび』他2015年度 当日0時までの検索結果を集計し、NHK様に混雑予報を提供中! 月イチのビッグデータ解析番組にレギュラー登場 『ニュースチェック11』2016年度 4月改変のニュース新番組の目玉の一つとして採用 天気予報に続く新たな定番ニュースを目指して発展中
  42. 42. 混雑予報 (C) NAVITIME JAPAN 42 一般向け情報提供 乗客 →混雑回避 商店 →需要予測
  43. 43. 観光・商業 (C) NAVITIME JAPAN 43
  44. 44. 観光・商業 (C) NAVITIME JAPAN 44 観光分析 ~伊勢神宮・式年遷宮時の検索状況~ 地域内の概況から、スポット毎の詳細までを併せて把握できます。 0 1000 2000 3000 4000 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 1月 2月 3月 伊勢神宮・内宮 着の日別検索数 伊勢神宮・内宮 着の 経路検索出発地分布 正月 連休や遷宮行事の際に検索が急増 3大都市圏に集中 10~30 ~100 ~300 ~1000 ~3000 3001~ 出発地 二次メッシュ別 年間検索数 遷御の儀GW # スポット名 検索数 1 伊勢神宮・内宮 52,618 2 伊勢神宮・外宮 23,578 3 鈴鹿サーキット 6,838 4 ナガシマスパー ランド 6,312 5 なばなの里 5,359 三重県内の目的地検索ランキング 東海3県内でも 圧倒的1位 対象期間:2013年10月 2013年度 対象期間:2013年度
  45. 45. 観光・商業 (C) NAVITIME JAPAN 45 RESASへの掲載 「目的地分析」として使われています
  46. 46. 観光・商業 (C) NAVITIME JAPAN 46 圏央道開通区間を通る目的地検索ランキング ❷三井アウトレット パーク入間 ❸川越 ❷宇都宮 ❸佐野プレミアム ・アウトレット 桶川北本IC~白岡菖蒲ICの検索流出経路と 目的地ランキング(2015年11月2-8日) N=15772 凡例 外回り 検索流出経路 内回り 検索流出経路 丸数字は方面別の目的地ランキング 開通区間 東北道方面は 1位 日光東照宮 中央道方面は 1位 高尾山 開通区間 高尾山 圏央道の 開通区間 経由が18% 高尾山着の検索流入経路 (2015年11月2-8日) 栃木・茨城 ・埼玉に 観光圏域が拡大 凡例 高尾山への検索流入経路 数字は流入率 N=564
  47. 47. 観光・商業 (C) NAVITIME JAPAN 47 御殿場 vs 木更津 ~アウトレットの競合~ 御殿場プレミアム・ アウトレット 三井アウトレット パーク木更津 凡例 御殿場プレミアム・アウトレットの 検索回数が木更津よりも多いエリア 御殿場プレミアム・アウトレットの 検索回数が御殿場よりも多いエリア 御殿場プレミアム・アウトレットを 目的地とする検索による流入 三井アウトレットパーク木更津を 目的地とする検索による流入 ※経路は当社検索エンジンにて復元 数字は流入率[%] 横浜は 御殿場優勢 川崎は 木更津優勢 過半数が東名高速 下り方面から流入 アクアライン経由 が4分の3を超える 出発地エリア別 アウトレットモール目的地検索シェア分析 競合スポットとの商圏比較・チェーン展開の立地適正化に活用できる
  48. 48. 観光・商業 回遊行動分析 ~石川県・自動車~ 福井のハブ 東尋坊 金沢のハブ 兼六園 能登のハブ 輪島朝市 恐竜博物館と 永平寺は 近いが別客層 単独 黒部ダム 富山県東部は ハブとなる 人気スポットなし 能登⇔氷見・富山 は近いが相関なし 同じ人に設定されることが 多い目的地の組み合わせ。 線の太さが頻度を表す。 確信度(もう片方に訪れる 確率)が0.3以上を表示 アソシエーション分析とは 「観光地Aを目的地にしている人の多くが 観光地Bも目的地にしている」といった、 同じ人に表れることが多い組み合わせを割り出す手法。 ネット通販などで多用されている。 21世紀 美術館 兼六園 加賀屋 3000人10000人3000人 1500人600人 兼六園&加賀屋21美&兼六園 確信度 0.5 確信度 0.2 対象期間:2014年度 (C) NAVITIME JAPAN 48
  49. 49. 観光・商業 (C) NAVITIME JAPAN 49 四国地方のお遍路ネットワーク 施設名(検索回数) ※円の大きさは検索数 別カテゴリの検索ペア (直線距離50㎞未満) 別カテゴリの検索ペア (直線距離50㎞以上) 同カテゴリの検索ペア (直線距離50㎞未満) 同カテゴリの検索ペア (直線距離50㎞以上)
  50. 50. 観光・商業 (C) NAVITIME JAPAN 50 四国地方のお遍路ネットワーク 施設名(検索回数) ※円の大きさは検索数 同カテゴリの検索ペア (直線距離50㎞未満) 同カテゴリの検索ペア (直線距離50㎞以上)
  51. 51. 観光・商業 (C) NAVITIME JAPAN 51 旅行プランニングへの応用 立ち寄りスポットのレコメンドにアソシエーション分析を適用 https://travel.navitime.co.jp/
  52. 52. 外国人観光 (C) NAVITIME JAPAN 52
  53. 53. © NAVITIME JAPAN 対象期間:2015年1月~12月 赤:滞在 黒:移動中 ※滞在:同一1kmメッシュ内にて30分以上連続してデータを取得 利用者の同意のもと、日本全国で2分間隔のGPS測位データを取得・蓄積しています 利用者同意画面(初回起動時) インバウンドGPSデータ蓄積イメージ Japan Travelではデータ取得の同意を得たアプリ利用者から、 GPS測位データを定期的(※1)に取得し、 個人FIT客の行動分析に活用しています。 ※ バックグラウンドを含むアプリ起動時約2分間隔 データ取得期間: 2014年11月~ 把握可能なユーザ属性(※2): 国籍・性別・訪日回数・訪日目的(2015年5月~) ※2 初回起動時のアンケート回答による NAVITIME for Japan Travel 外国人観光 (C) NAVITIME JAPAN 53 アプリを活用した行動分析 サンプル数(実績): 全国年間 104,706 UU (2016年10月~9月) 全国月間 16,012 UU (2016年7月)
  54. 54. 外国人観光 (C) NAVITIME JAPAN 54 RESASへの掲載 「外国人メッシュ分析」として使われています ヒートマップ 2地点間の相関
  55. 55. 外国人観光 (C) NAVITIME JAPAN 55 滞在分析 ~人気エリア~ 訪日客ならではのホットスポットを発見することができます。 ①京都駅 京都1kmメッシュの 滞在者数 ②清水寺 ③祇園 ④金閣寺 対象期間:2014年11月~2015年4月 伏見稲荷 ※ 同一1kmメッシュ内にて30分以上連続してデータを取得 凡例(面) 1kmメッシュ内の数字: メッシュ別 滞在者数※ 30 以下 31 以上 100 以下 101 以上 300 以下 301 以上 1000 以下 1001 以上
  56. 56. 外国人観光 滞在分析 ~国籍別傾向~ (C) NAVITIME JAPAN 56 アジア系は大阪・海、欧米系は京都・山に行く人が多い アジア圏では、滞在時間の短い分かりやすい体験を求める傾向にある。 その場所に行ったという事や、写真撮影自体が体験となっているため、 フォトジェニックな場所を求める傾向にある。 欧米系では山頂付近に登るという行為自体を体験と捉えている。 また、滞在時間が結果的に長くなることから、 必然的に、1日の周遊ルートがアジア圏とは大きく異なる。 伏見稲荷大社における参道から山頂までの回遊傾向の違い
  57. 57. 外国人観光 (C) NAVITIME JAPAN 57 時間帯別・都道府県別の滞在者数 凡例 ■ 活動中 ■ 休憩・宿泊中 0 100 200 300 400 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1011121314151617181920212223 奈良県 0 500 1000 1500 2000 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1011121314151617181920212223 大阪府 (ユニーク ユーザ) (ユニークユーザ) 夕食以降 急激に落ち込む 夜に人が増え 深夜まで活動 ・宿泊客獲得? ・ワンデートリップ特化で消費狙い? 大阪府 奈良県 (時台) (時台) 奈良県の 戦略は
  58. 58. 58 外国人観光 京都の昼夜のホットスポット (C) NAVITIME JAPAN 錦小路 商店街 昼10~17時 錦小路 対象期間:2014年11月~2015年4月同一色の点は同一ユーザを表す 夜19~24時 ゲストハウス
  59. 59. 外国人観光 (C) NAVITIME JAPAN 59 流動分析(隣接自治体間の移動者数)@飛騨 回遊のハブとなっている都市からの流動を把握できます 市町村内の数字: 市町村別 滞在者数 線上の数字: 市区町村間 移動者数(左側通行) 赤点:滞在(同一1kmメッシュ内にて30分以上連続してデータを取得) 黒:移動中 凡例 2015年1月~2015年12月(1年間)対象期間 中部のハブ 高山 安房トンネル 高山本線 東海北陸道 東海北陸道 高山本線
  60. 60. (C) NAVITIME JAPAN 60 移動実績×地価 ~都内の訪日外国人向けホテル立地はどこが穴場か~外国人観光 訪日外国人滞在者数が多い割に平均地価が低い、穴場エリアを抽出します 地価公示データ 外国人滞在者が多い場所の地価 ホテルのみでなく、店舗の立地検討など 幅広く活用できます 地価 外国人滞在者数 高い 低い 多い 少ない
  61. 61. まとめ (C) NAVITIME JAPAN 61
  62. 62. 交通ビッグデータでわかることまとめ (C) NAVITIME JAPAN 62 ミクロな流れのデータ → エリアマーケ • 競合も含めた集客構造が見える • 動線マーケティング • 既存統計に表れづらい非日常(ドライブ・訪日客)の回遊行動 データマッシュアップ → ギャップを見出す • 通勤に便利なのに混雑が少ない駅に住居 • 外国人が多いのに地価が安いエリアにホテル 常時モニタリング → 日々の運用に • 渋滞のモニタリング • 混雑の予報 情報サービスと一体 → 交通制御・マーケティング • カーナビで道路の渋滞解消 • 乗換アプリで電車の混雑解消 • 回遊パターンをレコメンド
  63. 63. データと利用の多様化まとめ (C) NAVITIME JAPAN 63 対象交通……クルマ・公共交通・外国人 取得データ…移動実績・経路検索・経路選択… 時系列………過去・リアルタイム・未来 分野…………交通:道路・公共 マーケティング:観光・商業 利用方法……事業者:現状分析・プロモーション・交通制御 利用者:行き方探し・目的地探し データの多様化 利用の多様化 ビッグデータが交通・観光の意思決定を変える? 組み合わせ毎に 分析パターン
  64. 64. 64 まとめ ITSがカジュアルに (C) NAVITIME JAPAN 従来 これから 課題 交通網の整備 移動需要の マーケティング 業界 分野別 道路・鉄道・地域・観光… マルチモーダル 地域・交通一体 技術 重厚長大なハード 道路/車両/電機 ソフト中心 スマホ/ネット/データ/サービス 発言者 交通関係者 事業者/行政/専門家 IT・異分野・市民も データ 種類 交通関係者が取得した 移動実績データ 第三者が取得した 様々なデータも 重要点 プロセス・信頼性 結果・有用性 パラダイムシフトにより様々なプレーヤーにチャンスが!

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