Rei Frontier Tech Blog

人工知能を活用した位置情報分析プラットフォーム「SilentLog Analytics」を運営する、レイ・フロンティア株式会社のエンジニアメンバーで運営する技術ブログです。

2020年2月の人々に起きた行動変化とは

レイ・フロンティアの佐藤です。

 レイ・フロンティア株式会社では、自動車や鉄道などの交通分野、人流データ等のマーケティング・リサーチ、人の動態分析を必要とするヘルスケア、観光など、多様な分野に対して、データと技術の力で、世界中の人々へ感動体験を提供していきます。

 

2月に入り外出を控えている方が多いかと思います。どれぐらい行動量に変化があったのかを調べてみました。

 

■対象エリア

東京23区

 

■期間

・前月比:2020/1/11~2020/1/13(成人の日3連休)、2020/2/22~2020/2/24(天皇誕生日3連休)
・年別比:2018/2/10~2018/2/12(建国記念日3連休)、2020/2/22~2020/2/24(天皇誕生日3連休)

※【年別比の比較対象を2019年では無く2018年とした理由】

2020年2月東京都心の3連休の天候は晴又は曇。対する2019年2月は2日間が雪で積雪や路面凍結による行動量の減少が考えられます。特に車や自転車移動に影響してしまい、比較対象として妥当では無い為、2020年同様晴又は曇だった2018年と比較しました。

 

■天候

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■行動量
※分析値は1ユーザーあたりの合計値です。

 

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移動距離では外気に触れずに移動出来る車が前月比8.7%、年別比26.1%延びています。それに対して外気に触れる自転車は前月比-6.1%、年別比-45.4%と移動距離が減少しています。
徒歩での移動は天候に影響されやすいようですが、乗り物を使用した移動は外気との接触が大きく影響しているようです。

 

※2020年3月5日追記
JR東日本から2月の新幹線利用者数が1割減少したと発表があり(注1)、弊社では新幹線を含む「電車」の利用者数を調査しました。
■期間:1/11~1/13 2/22~2/24
【1月の数値を100とした場合の相対値】
・2月(月)91
・2月(土)88
・2月(日)92
月曜日-9.3%、土曜日-11.9%、日曜日-7.6%と約1割減少という結果でした。やはり外気に触れやすい外出は控えているようです。

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 2月に入り行動量が減少し飲食店を初めとしたサービス業や百貨店などの小売り業、観光業などに大きく影響してきます。1日も早い回復と終息をお祈りいたします。


最後まで読んで頂きありがとうございました。

 

■(注1)情報元:【JR東、2月の新幹線利用者1割減と発表】

https://www.nikkei.com/article/DGXMZO56324620T00C20A3X12000/

 

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SilentLogがバージョンアップしました

こんにちは!レイ・フロンティアの佐藤です( ^ω^ )

レイ・フロンティア株式会社ではヘルスケアや観光などの分野においてデータと技術の力で、世界中の人々へ感動体験を提供していきます。

 

今回は弊社アプリSilentLogがバージョンアップしましたのでアップデートした内容をいくつかご紹介致します🤗 

 

①背景に反映される写真が選択可能になりました

今までiPhoneに保存されている写真全てがアプリに表示されていましたが、「背景に表示したくない写真がある」というご要望にお応えして非表示にしたい写真を選択出来る機能を追加致しました。

 【非表示の方法】

1.タイムラインを表示し写真をタップする。

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2.非表示にしたい写真を長押しする。

 

3.右下に「非表示にする」と表示されるのでここをタップすると非表示になります。

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②場所の名前やあったことを複数入力出来るようになりました

地図を表示し、名前を入力したい場所のピンマークをタップ。「名前を編集」をタップすると文字を入力出来ます。場所の名前やあったことなどを自由に登録出来ます。飲食店の名前と食べた感想を登録したり旅行先の観光名称と特徴を登録したり、使い方は様々です。

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③メニューを開くボタンが設置されました

今まで画面上部を指でなぞってメニューを開く仕様でしたが、ボタンが設置され何処にメニューがあるのか分かりやすくなりました。

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④カレンダー下部に検索窓が追加されました(プレミアムチケット購入で使える機能です)

検索窓に登録済みのタグを入力すると該当するログの一覧が表示されます。この画面ではカレンダーの日付をタップ又はタグを入力の2パターンでログを検索出来ます。

【タグの検索方法】

1.検索したいタグを検索窓に入力

 

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2.入力したタグに該当するログ一覧が出てきます。

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⑤タイムラインから「日記」「タグ」を追加出来るようになりました(プレミアムチケット購入で使える機能です)

左上の日記、タグのマークをそれぞれタップすると文字の入力が可能です。

日記にその時の気持ちや出来事を綴ったり、タグで思い出を管理したり、記録の整理に最適な機能です。

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■日記

日記をタップするとこのようにお好きなコメントを入力出来ます。

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■タグ

タグをタップすると四角い枠が出てくるので追加したいタグ名を入力してください。

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先ほど追加したタグが表れました。

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アプリを快適にお使い頂けるよう日々研究、機能開発を行って参ります。

今後もSilentLogを宜しくお願い致します。

 最後まで読んで頂きありがとうございました。

 

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SilentLogのプレミアム機能のご紹介

こんにちは!レイ・フロンティアの佐藤です( ^ω^ )

レイ・フロンティア株式会社では行動データを基に様々な分析、可視化、統計データのレポーティング、機械学習を用いた推定レポートなどを行っております。

 

今回は弊社アプリSilentLogの4つのプレミアム機能をご紹介します😊アプリをより便利に使える有料機能です。

 

①パスコードロック機能

アプリの起動時にパスコードロックをつける事が可能です。大切な記録を守ってくれて安心ですね✨解除はTouchld,Faceldなどでも行えます。

設定は「全般」→「パスコード」より行えます。

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②天気表示機能

天気(予報)と気温が画面左上に表示されます。「あの日は雨だったからいつもとは別のルートを歩いたんだ」など出来事をより鮮明に思い出せます。

ちなみに天気は20種類の中から予報されます🌞☔

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③まとめ機能

・1日のすべての行動経路の地図の表示

・メモ管理

・タグ管理

ができます。

まとめた記録は保存・転送が可能です。

 例えば、「旅行へ行った日の行動経路の地図を友達とLINEでシェアしたい!」時は次の手順で転送出来ます。

1.転送したい日付のログを表示します。

2.右下の「まとめ」をタップする。

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3.選択した日付の1日の行動経路の地図とタグが表示されます。

地図は拡大・縮小が可能で、地図下部の「タップしてメモを記入」をタップするとコメントを入力する事もできます。

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4.「画像共有」→「LINE」→共有したい人を選択→右上の「転送」をタップ

これで友達へ画像の転送が完了です🤗

 

④検索機能

タグで見たいログが検索ができます。

例えば「ジム」のタグを作成していた場合、検索スペースに「ジム」と入力すると該当する記録一覧が表示されます。「先週何回ジムに通ったかな~」と思い出したい時にさっと調べる事ができます。

●タグの作成方法

1.タグをつけたい地図を表示し該当の場所をタップ。(ピンマークがある場所にタグをつけられます。)

2.「名前を編集」をタップ。

3.タグとして表示したい名前を入力。

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●検索方法
1.画面右上の「検索」をタップ。

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2.検索窓に見たいタグ名を入力すると該当のログが出てきます。

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プレミアムチケットは「アカウント」より購入が可能です。

 ~料金はこちらです~

・30日間:250円

・90日間:610円(1か月あたり約203円に✨)

・1年間:1,960円(1か月あたり約163円に✨)

 

日記として、旅行の記録として、お気に入りの飲食店のメモとして、便利で楽しいアプリです。是非お試しください✨

 

最後まで読んで頂きありがとうございました。

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東京都でクリスマスに人口密度の高まるエリア

こんにちは!レイ・フロンティアの佐藤です( ^ω^ )

レイ・フロンティア株式会社では行動データを基に様々な分析、可視化、統計データのレポーティング、機械学習を用いた推定レポートなどを行っております。

 

今月はクリスマスという事で、都内でクリスマスに人口密度が高まるのは何処なのかを調べてみました🎄✨

データの計測は昨年【2018年12月17日(火)と2018年12月24日(火)】の比較です。

 

まず、東京都を区画ごとにグループ化し各日付の人口数を抽出しました。次に2018年12月17日(火)と2018年12月24日(火)の人口数の差分を出し、1以上のエリアをクリスマスの方が人口が多いエリアとし、可視化しました。それがこちらです。

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青色が濃い程、人口密度の高いエリアです。

データから池袋、新宿、渋谷、上野、浅草、東京スカイツリー駅、田町、江東区、銀座辺りの人口密度が高い事がわかります。

各エリアを拡大した図がこちらです。

【池袋】百貨店のある駅周辺や、西口のグルメ通り付近、商業施設サンシャインシティのある東池袋方面に人が集まっています。

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【新宿】駅はもちろんの事、南新宿に人が集まっています。南口から代々木方面に広がる遊歩道のサザンテラスでは昨年に引き続き今年もイルミネーションが演出されるようです。

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【渋谷】渋谷から原宿の間に人が集まっている様子です。この辺りは遊歩道のキャットストリートがありオシャレなカフェや個性的なショップが並びます。

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【上野、浅草、東京スカイツリー駅、田町】上野の動物園通り、観光スポットでもある浅草の浅草寺付近や東京スカイツリー、田町は浅草~上野間の移動で通過している人が多そうです。

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【江東区】レストランやイルミネーションで人気のスポットお台場、有明。そして有明から繁華街の錦糸町にかけても賑わっているようです。

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【銀座】メインストリートの中央通りに面している銀座四丁目、五丁目付近は飲食店や商業施設GINZASIXもあり人が集中しています。また、バス停のある銀座西六丁目付近も人口密度が高まっています。

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都内のクリスマスに人口密度が高まるエリアのご紹介でした。

皆様、楽しいクリスマスをお過ごしください✨

 

最後まで読んで頂きありがとうございました。

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人流データのご紹介

こんにちは!レイ・フロンティアの佐藤です( ^ω^ )

レイ・フロンティア株式会社では行動データを基に様々な分析、可視化、統計データのレポーティング、機械学習を用いた推定レポートなどを行っております。

今回は「渋谷スクランブルスクエア」へ行った人はその後どこへ向かうのかを可視化しましたのでご紹介致します💁‍♀️

こちらの施設は2019年11月1日に開業したばかりの施設で渋谷駅直結と立地が良好。オフィスやショップ、屋上には展望台もあり、地元の人から観光まで幅広い需要がありそうです😊

 

 【データ計測期間  2019/11/1~2019/11/10】

■施設の場所は渋谷駅JR線の東口方面に位置します。

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■渋谷スクランブルスクエアを出て1時間後に滞在していた場所を可視化しました。

山手線沿線へ移動している印象です。

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■駅ごとにみてみると新宿、東京、恵比寿、五反田、品川、大崎、を利用している人が多いです。

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 ■平日と休日の比較では平日の滞在者が多く、平日1に対して休日が約0.7でした。 また、スクランブルスクエアを出発して1時間後の移動先である新宿や東京、大崎といった駅と併せて考えると、平日はスクランブルスクエア近隣での商談後に同施設に立ち寄り、その後それぞれのオフィスに戻る為にこれらの駅で乗り換えた。
休日はこれらの駅を中継して帰宅したという行動が考えられます。

 

 もちろん最も多い滞在場所は渋谷駅近郊です。引き続き同エリア内に滞在している様子です。例えば渋谷駅周辺では、ハチ公前へ流れている人が多いようです。知人と待ち合わせをしてさらに別の目的地へ移動するのかもしれません。

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開業後4日間で33万人もの方が来館している渋谷スクランブルスクエア。今後も賑わっていきそうですね✨

 

最後まで読んで頂きありがとうございました。

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SilentLogをカスタマイズしてみた

こんにちは!レイ・フロンティアの佐藤です( ^ω^ )

 今日は弊社アプリSilentLogの画面をカスタマイズしてみたいと思います🤗✨

 

アプリ画面上部を下向きにシュっとなぞると設定画面が出てきました。

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「全般」で設定を変更出来ます。

早速やってみましょう🎵🎶

 

 ◾︎カラー

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ここでは歩数を表示している丸い部分の縁取りのカラーを自分好みに設定できます。
女子らしくFlowerPinkにしてみました👩

 

◾︎バッテリー

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バッテリーの消費を抑える事ができます。
スマホの使用頻度が高い方は低消費モードがオススメです👍

 

◾︎消費カロリー

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身長と体重を入力すると1日の消費カロリーを自動で計算してくれて、タイムラインに表示する事が可能です。
ランチを食べ過ぎてしまった日は帰り道に沢山歩いて消費カロリーUP😉✨

 

 ◾︎背景写真

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デフォルトの写真もありますが、私はお気に入りを数枚設定🥰

 

では設定した画面をみてみましょう💁‍♀️

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選んだ写真が背景にゆ〜ったり流れてきました。いつでもお気に入りの写真が見れて癒されます。
ピンクの配色で女性らしい印象に変わりましたね✨

カロリーも表示されてヘルスケアもばっちり✌

引きこもりぎみの佐藤は自分好みにカスタマイズされたSilentLogで楽しく日々の運動不足を解消していこうと思います😉🙌

 

■SilentLogの公式サイトはこちらです↓💁‍♀️

SilentLog | 毎日の振り返りをもっと楽しくするアプリ

 

最後まで読んで頂きありがとうございました。

機械学習とデータ分析

レイ・フロンティア株式会社 アルバイトの古川です。

今日はこちらで機械学習についての記事を書かせていただくことになりました。

 

突然ですが「統計学」と「機械学習」の関係についてどう考えているでしょうか。

 

「統計学と機械学習」は全く別のようですが、背景にある数学的な道具立ては「全く一緒」と言っても過言ではありません。

統計解析手法と機械学習手法を数学的に記述するやり方は「基本的に全く同じ」だそうです。機械学習を学ぶ上で、統計学を学ぶことは大きな意味があると思います。

知識は浅いですが、このブログを通して代表的なデータ分析手法を紹介していけたらと思います。

 

今回の分析手法は・・・アソシエーション分析

 

associationの直訳は提携,関連。アソシエーション分析とは「条件Aに当てはまるうち○○%が条件Bに当てはまる」という関連を分析する手法です。アソシエーション・ルールでは「Aという条件の時にBが起こる確率は○○という表現をします。({A}⇒{B})。またアソシエーション・ルールは、必ずしも1項目どうしのルールに限らず{AかつB}⇒{C}というルールもあります。

二つ以上の事物の互いの関係を表す相関と似ていますが、アソシエーション分析の場合は「{A}⇒{B}」の場合と「{B}⇒{A}」の場合では、結果が異なります。(相関係数は同じになります。)

 

表記法:{A}⇒{B}

左辺:条件部(left-hand-side:LHS)

右辺:結論部(right-hand-side:RHS)

評価法:

支持度(support)

全データの中で{A}⇒{B}というルールが出現する割合です。この指標が大きいほど、全体の中でそのルールが出現する割合が高くなります。ネットショップのレコメンドで表示される商品は支持度(検索した商品⇒レコメンド商品) が高いと言えるでしょう。逆に小さいと、利用し難い指標となります。

計算方法

支持度({A}⇒{B})=条件部Aと結論部Bをともに含むデータ数/全データ数

 

確信度(confidence)

信頼度とも言います。条件部(A)の項目が出現する割合の中で、条件部(A)と結論部(B)が同時に出現する割合です。この指標が大きいほどA,Bの項目は関連が強いということになります。このため、相関係数に近い意味を持つ指標とも言えます。

計算方法

確信度(A⇒B)=条件部Aと結論部Bをともに含むデータ数/条件部Aを含むデータ数

A,Bという2つの項目の関連性は確信度で把握できますが、解釈には注意が必要です。「支持度」が低くても、「確信度」が高い場合は、条件Aの時は殆ど条件Bになります。条件Bが多い場合は、「確信度」も「支持度」も上がり、条件Aも条件Bも満たすことが多くなります。逆に、条件Bが少ない場合は、「確信度」が低下します。

 

リフト値(lift)

リフト値とは、条件A(前提部)を満たすうち条件B(結論部)を満たす割合が、全てのデータの中で条件B(結論部)を満たす割合よりどれだけ多いかを倍率で示したものです。

計算方法

リフト値=確信度(A⇒B)/(結論部Bを含むデータ数/全データ数)

リフト値が低ければ、条件Bを満たす割合は単独で大きく、条件Aとの関連性が少ないと考えられます。つまり、条件Aと条件Bの確信度が高くても、その関連性は少ないという解釈になります。一般的な目安として、リフト値が1より大きい場合は有効なルールとされています。

 

アソシエーション分析では抽出されたアソシエーション・ルールが全て有益な示唆になる訳ではなく、3つの指標を相互に確認しながら判断します。また、そのルールが分析の目的に合致しているか、現場で再現させることが可能かどうかも考慮して、最終的にいくつかのルールを採用します。

実用例としては「商品B の単独の売れ行きがあまり良くないが商品Aを買う人が高確率で商品Bを買うことがわかった時、商品Bを商品Aの隣に置く」というようなことです。主にマーケティングの手法として用いられることが多いようです。スーパーの商品陳列に統計学が利用されていて、消費者は統計通りにカゴに商品を入れていく・・・なんだか少し操られているようですね。

 

最後までお読みいただきありがとうございました。