技研商事が街の性格を分類するエリアデータ「c-japan® Dynamics」を提供開始

企業のデータ活用が高度化する中、分析担当者は集計済みの統計表ではなく、自社データと即座に結合できる分析素材を求めています。しかし従来のエリアデータは単一指標が中心で、場所ごとの使われ方の違いを機械的に表現するには膨大な前処理が必要でした。技研商事インターナショナルは、長年の商圏分析で培ったノウハウをデータに埋め込み、街の文脈を引き出せる形に仕上げました。これがAI-Readyデータシリーズの考え方で、c-japan® Dynamicsはその第一弾です。

本データは、株式会社Agoopが保有する位置情報データから、平日・休日×24時間帯ごとの滞在人口を全国125mメッシュ単位で集計した平均滞在人口データを活用しています。人の集まり方のパターンを統計分析し、「繁華街型」「オフィス型」「休日レジャー型」「交通・物流型」「生活活動型住宅地」「ベッドタウン型」の6タイプ・23分類に振り分けました。各メッシュには分類ラベルに加え、オフィス寄りか住宅寄りか、平日に強いか休日に強いかを示す数値スコアと、人の集まりやすさを表す密度データも付与されています。分類で直感的に把握し、数値で定量比較するという両方の使い方が可能です。

データサイエンティストや分析担当者にとって、本データは前処理なしで特徴量として使える点が大きな利点です。主成分得点は連続値で、回帰・分類・クラスタリングの各モデルにそのまま投入できます。また、125mメッシュの高解像度により、従来の町丁目単位では見えなかった区画ごとの特性差を説明変数として活用できます。さらに、時間帯による街の表情の変化を数値化しているため、朝型か夜型かを定量的に比較し、出店予測や配送最適化などに役立てられます。セグメントコードによるラベリングで、分析結果の社内説明コストを下げる効果も期待できます。

出店・商圏分析では、セグメントとボリュームを組み合わせて候補地をスコアリングし、同じ駅前でも朝型・夜型・休日型を区別して業態適性を判定できます。広告・販促最適化では、ジオターゲティング広告のセグメント別配信が可能で、繁華街には認知型、住宅地にはリピート型クーポンといった出し分けができます。物流・配送効率化では、日中不在型のエリアには夜間便や置き配を優先するといった設計で再配達率の低減に活用できます。需要予測モデルでは、4軸の主成分得点を説明変数として投入し、店舗売上や来店数の予測精度向上に役立てられます。

導入を検討している企業向けに、本番同等のデータを1か月間無料で利用できるトライアル版が用意されています。実際の分析環境で、セグメント分布や時間帯別の滞在リズム、主成分得点の活用感を確認できます。申し込みは技研商事インターナショナルのウェブサイトから受け付けています。

A. 人流データから街の性格を6タイプ・23分類に分けたエリアデータで、125m単位で場所ごとの使われ方を把握できます。

A. 従来はヒートマップで人の量を示すだけでしたが、本データは時間帯別の集まり方のパターンから街の性格を分類し、数値スコアも提供します。

A. 出店判断や商圏分析、広告配信の最適化、物流の効率化、需要予測モデルの精度向上など、多様な業務に利用できます。

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• 第1回：街には"リズム"がある？人口だけでは見えないエリアの話
• 第2回：眠らない街、昼に集中する街、夜に帰る街
• 第3回：お店を出すなら、街の"リズム"も見てみよう
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O!Productニュース編集部からのコメント

125m単位で街の性格を数値化できるので、出店候補地の比較が今よりずっと楽になりそうです。分析担当者が前処理なしでモデルに投入できる点も刺さりますね。

引用元：PR TIMES