まちづくりのための人流ビッグデータ活用入門 [単行本]

まちづくりのための人流ビッグデータ活用入門 [単行本] の 商品概要

• 目次

  ■ 第1章　なぜ人流データが注目されるのか？
  ◎ 1｜人流は都市活動の基礎となるデータ
  ― 私たちの生活を支える都市
  ― 都市や暮らしをより良いものにするために課題を知る
  ― 近代Census（センサス）の誕生
  ― 人流・交通流調査の始まり
  ― 人流・交通流調査はどのように使われてきたのか？
  ◎ 2｜動態調査の歴史
  ― 代表的な人流調査
  ― パーソントリップ調査について
  ― 全国旅客流動調査について
  ― FF 調査について
  ― 代表的な交通流調査 ──道路交通センサス
  ◎ 3｜動態調査におけるビッグデータ活用の台頭
  ― 既存の動態調査における課題
  ― ビッグデータ活用の台頭
  ― ビッグデータを活用した動態調査のメリット
  ― 携帯人流ビッグデータ
  ― 車両プローブデータ
  ― ビッグデータを活用した動態調査のユースケース
  ― 従来型の調査とビッグデータの関係性
  ◎ 4｜人流データへの社会的な注目の高まり
  ― 新型コロナウイルス流行時における人流データの活用
  ― コロナ禍を境としたライフスタイルの変化
  
  ■ 第2章　人流データとは何か? まず押さえたい基礎知識
  ◎ 1｜人流ビッグデータとは？
  ◎ 2｜人流ビッグデータの種類と違い
  ― センサーから収集される人流ビッグデータ
  ― カメラから収集される人流ビッグデータ
  ― スマートフォンから収集される人流ビッグデータ
  ― データの特徴を踏まえた活用方法を考える
  ◎ 3｜スマートフォンから収集される人流ビッグデータの種類と特徴
  ― 携帯基地局データ
  ― GPS データ
  ― Wi-Fi アクセスポイントデータ
  ― Bluetooth ビーコンデータ
  ◎ 4｜人流ビッグデータの収集・可視化・分析の基本ステップ
  ― 必要なデータの要件や前提条件を整理する
  ― データを収集（調達）する
  ― データを可視化・分析する
  ◎ 5｜個人情報の取り扱いとプライバシー保護の重要性
  ― 人流ビッグデータとプライバシー保護
  ― 同意に基づくデータの取得・管理
  ― 秘匿化処理について
  ― 電気通信事業者に求められる「十分な匿名化」について
  ― データを適切に扱ううえで大事なこと
  
  ■ 第3章　何がどうわかるのか? 人流データの分析手法
  ◎ 1｜基礎的な分析項目
  ― 滞在人口の推移と属性別分析 ──誰がどこに何人いるのか？
  ― 移動 (OD) データ分析 ──どこからどこへ移動するのか？
  ― 移動手段別の人流分析 ──人はどのように移動するのか？
  ◎ 2｜応用的な分析項目
  ― 滞留時間の分析 ──滞在時間がエリアの賑わいや経済活動を表す
  ― 移動経路の分析 ──エリアの移動需要や接続性を評価する
  ― 周遊・回遊パターンの分析 ──人々はどのように特定エリアを回遊するか?
  ― 移動目的 ──通勤・帰宅・買い物などの目的別の行動を分析する
  ◎ 3｜分析軸でのデータの深掘り
  ― データは「比べる」ことがとても重要
  ― 時系列分析によるトレンドを把握する
  ― 地理空間的に人流を比較する
  
  ■ 第4章　実例でわかる人流ビッグデータ活用のケーススタディ
  ◎ まちづくりにおける人流ビッグデータの活用シーン
  ◎ Part 1｜都市計画 ・まちづくり
  Case 1 エリアマネジメントにおけるウォーカビリティ向上施策の効果を検証する
  Case 2 エリア内の人流を把握し滞在・交流拠点として再評価する
  ◎ Part 2｜交通・土木
  Case 3 渋滞緩和に向けた交通施策を検討する
  Case 4 橋梁・道路などインフラの修繕に向けたトリアージ分析を行う
  ◎ Part 3｜防災・減災
  Case 5 災害時の道路復旧の優先順位付けに役立てる
  Case 6 都市全体を対象とした避難行動をシミュレーションする
  ◎ Part 4｜観光・地域活性
  Case 7 観光客の行動変容を捉えた回遊施策を推進する
  Case 8 大規模ナイトタイムイベント来訪者の回遊促進と混雑緩和に活かす
  ◎ Part 5｜エリア開発・マーケティング
  Case 9 潜在顧客を可視化して精緻な出店戦略を構築する
  Case 10 折込広告と屋外広告の販促効果を最適化する
  
  ■ 第5章　どうすれば実践できる? 人流データ活用のポイント
  ◎ 1｜人流データの活用時に検討するべき重要な要素
  ― データを活用する目的を定める
  ― 知りたいことや仮説をリストアップする
  ― 目的に応じたデータの選定・入手の方法を検討する
  ◎ 2｜人流データの価格はどう決まる? データ調達の費用感
  ― 人流データのコストの基本的な決まり方
  ― 人流データの費用感
  ― 人流データプロバイダーのコスト
  ◎ 3｜データの分析と示唆の抽出をするためのコツ
  ― 仮説（＝問い）を立てる
  ―「問い」を立てる力を養うには
  ◎ 4｜分析を意思決定に役立てるためのアプローチ
  ― 分析結果をエビデンスに昇華させる
  ― エビデンス化のステップ
  ― エビデンスとしての「確からしさ」
  ― エビデンスを活用した意思決定の文化をつくる
  
  ■ 第6章　今後のトレンドはどうなる? 人流ビッグデータ活用の未来予測
  ◎ 1｜人流ビッグデータ活用の広がり
  ◎ 2｜インバウンド人流分析 ── 訪日外国人の動きを捉える
  ― インバウンドを取り巻く環境
  ― データに基づく観光戦略の必要性と人流ビッグデータ活用の広がり
  ― インバウンド人流ビッグデータの種類
  ― インバウンドビッグデータの活用例 ──訪問・移動・消費を可視化する
  ◎ 3｜決済データと人流データで経済活動を分析する
  ― 決済データの活用状況や種類
  ― 決済データの活用例
  ― 決済データを扱う際の留意点と今後の展望
  ◎ 4｜モビリティに関する移動データの活用
  ― モビリティを取り巻く環境
  ― モビリティデータの種類
  ― モビリティデータの活用例
  ◎ 5｜3D 都市モデルと人流データの連携
  ― 広がりを見せる3D 都市モデルの活用
  ― 三次元人流ビッグデータの展開
  ― 3D 都市モデル・3D 人流ビッグデータの活用可能性
  ◎ 6｜機械学習と人流データによる分析の高度化・発展
  ― 機械学習×人流データでできること
  ― 個人の活動を単位とするActivity Based Model
  ― 実データを模倣して生成する合成データ（Synthetic Data）
  ― 都市単位での人流シミュレーション
  ◎ 7｜生成AI による人流データ分析の自動化・高度化への期待
  ― 生成AI がどのように役立つか？
  ― 生成AI を用いた人流予測

• 出版社からのコメント

  スマホの普及やIoTの技術革新で注目が高まる「人流ビッグデータ」初の入門書。種類や分析手法、意思決定の要点から活用例まで解説

• 内容紹介

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  街中の“にぎわい”はいつ・どこに生まれている？
  観光客の導線を効果的に設計するには？
  修繕の優先度が高い道路・橋はどこか？
  
  施設開発・都市計画・交通・観光・土木・防災――
  企業･自治体による最先端の活用例から
  AIとの連携のヒントまで
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  スマホの普及やビッグデータ・IoTの技術革新とともに本格的な社会実装が始まった「人流ビッグデータ」初の入門書。データの種類や分析手法、意思決定に活かすポイントから、再開発プロジェクトや交通・防災計画、インフラのメンテナンス、インバウンド観光戦略など、公共事業や企業ビジネスで拡大する活用事例まで易しく解説
  
  図書館選書
  スマホの普及やビッグデータ・IoTの技術革新で注目される「人流ビッグデータ」初の入門書。データの種類や分析手法、意思決定のポイントから、再開発プロジェクトや交通・防災計画、インバウンド戦略などでの活用例まで解説

• 著者について

  陣内 寛大 (ジンナイ ノブヒロ)
  株式会社 GEOTRA 代表取締役社長 CEO
  大阪大学基礎工学研究科卒。学生時代はデータサイエンティスト。2018 年に三井物産に新卒入社し、Digital Transformation(DX)取り組みの立ち上げや全社戦略の立案を主導。また、東南アジアにおけるスマートシティ開発案件に複数従事。2021 年より三井物産×KDDI の共同プロジェクトを立ち上げ、2022 年にGEOTRAを設立。29歳で代表取締役社長に就任（三井物産の関連会社社長として当時、最年少）。
  
  樋田 英能 (ヒダ ヒデタカ)
  株式会社 GEOTRA プロジェクトマネージャー
  2018年早稲田大学商学部卒。2019年同大学院商学研究科修了。大学ではマーケティングコミュニケーションを専攻。KDDIに新卒入社後、キャリアデータを活用した新規ビジネスの企画部門に所属し、位置情報ソリューションの企画・プロモーション・アライアンス推進を担当。2022年にGEOTRAに参画し、主にマーケティングの企画・推進に従事。現在はプロダクト企画やアライアンスを担当。
  
  株式会社 GEOTRA (カブシキガイシャ　ジオトラ)
  GEOTRAは、「データの力で社会を前に進める」をミッションに掲げる、三井物産とKDDIの合弁会社です。ビッグデータ、特に人流データなどの位置情報の取り扱いに深い知見を有し、AI技術も駆使して世の中の様々な事象や組織内の動きを詳細に可視化、分析、シミュレーションすることを主な事業としております。特に、ヒト1人1人、車1台1台の高粒度な人流を再現する人流データを「GEOTRA Activity Data（ジオトラアクティビティデータ）」と呼び、まちづくりや観光、交通、土木などの様々な分野でご活用いただいています。
  2022年4月の設立以降、多くの大手企業・団体・自治体様にご活用いただき、お客様からの期待値が益々高くなっており、海外展開も始まっています。

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