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。

週末わたしたちはどこに寄り道してから帰宅しているのか。2024年2月のデータを用いて無意識の行動に迫る

 

1. 外出先から帰宅まで

突然ですが、みなさん週末はどのようにお過ごしですか?
3年前に都内から群馬県へ移住した筆者は週末の過ごし方がガラリと変わりました。具体的には、都内で生活しているときは駅ビルのショップや新店舗に立ち寄ったり、友人と晩ごはんを一緒に食べてから帰宅したりしていましたが、現在はリモート勤務のため仕事中は家で過ごすことが多く、週末はほぼ家族でショッピングモールやキャンプなどのアウトドアに行くことが中心となりました。
また、移動方法も都内では徒歩、自転車、電車移動でしたが、現在は自動車移動が中心となりました。

さて、みなさんに質問です。
目的地での予定が終わったあと、帰宅までの間にどこか寄り道をしますか?

今回のブログでは「週末の外出時、帰宅までの間に寄り道をするかどうか」に焦点を当て、時間別、曜日別、目的地別に調査してみました。
弊社に蓄積されているデータを用いて、無意識の行動や傾向について考えてみましょう。

2. 調査元データ

データは弊社アプリ「SilentLog」から匿名化されたものであり、推定情報に基づいています。

SilentLog:日々の歩数や移動などの位置情報と写真を自動的に記録するライフログアプリ
※データはあくまで弊社サービスで収集したもので、実際とは異なる場合がございます

<データ概要> 

調査対象期間 2024年2月の金土日(午後の移動データのみ)を対象
[ 2/2, 2/3, 2/4 ]、[ 2/9, 2/10, 2/11 ]
[ 2/16, 2/17, 2/18 ]、[ 2/23, 2/24, 2/25 ]
調査対象エリア 47 都道府県
調査対象者 期間内に帰宅の履歴があるユーザー
※外出していないなど帰宅のデータがない方は除外
調査対象者数 調査期間中の対象ユーザーデータを100とした時の比率
推定年齢
推定居住地
弊社アプリSilentLogより収集したデータに独自の機械学習推定処理を利用

<寄り道の定義>

今回の調査で扱う「寄り道」の仮定

「職場 or 最長滞在場所」から自宅の経路における以下の条件に合致する滞在地を寄り道先とする。
・午後(12時~23時59分)の移動を対象
・3分以上60分未満の滞在
・1分あたり平均20歩以上

除外される例 ・営業など移動ばかりの人
・自宅に帰らない人
・長時間滞在(目的地であって寄り道先とは考えない:飲み会など)
・3分以上滞在するがほとんど歩かない(カフェで時間つぶしなど)
・直帰「職場 or 最長滞在場所」から自宅の経路において寄り道がない(検知されない)経路の場合

今回の調査で扱う「直帰」の仮定 [職場 or 最長滞在場所] から自宅の経路において寄り道がない(検知されない)経路を直帰とする。
滞在場所について 自宅・職場:推定データ
最長滞在場所:自宅、職場以外の滞在のうち、1時間以上の滞在場所
寄り道先の業種 寄り道先とOSM(OpenStreetMap)データとのPOIマッチングによるOSMカテゴリ値
※GPSのズレで寄り道先や商業施設に違いがある可能性がございます。
※OSMカテゴリは登録した方の情報で表示されるため表記ブレがある可能性がございます。

OSM(OpenStreetMap):誰でも自由に地図を使えるよう、みんなでオープンデータの地理情報を作るプロジェクトです。地図のWikipediaとも言われています。

【結果まとめ】
・自動車生活圏の地域の方が寄り道をしている割合が多い
・女性の方が若干多く寄り道をしている
・金土日それぞれに寄り道先の特徴が見られた

 

3. 調査対象について(都道府県・年代・性別)

はじめに、SilentLogユーザー全体を調査しました。

寄り道と直帰のユーザーを比較したところ、寄り道比率(全対象日)は11.1%でした。

次に、曜日別で見ると寄り道ユーザーの方は土曜、日曜の比率が高くなっています。
金曜は飲み会などを寄り道先の条件から除外したことが寄り道率の減少に影響している可能性が考えられます。

調査期間中に寄り道データのある11.1%の対象ユーザーデータを100とした時の比率で【都道府県別】【年代】【性別】をそれぞれグラフ化しました。

【都道府県別】

SilentLog利用ユーザー数に比例した結果となり、関東首都圏のユーザーが多いです。

【年代別】

50代が最も多い結果となりました。

【性別】

男性が3/4を占めています。

 

今回調査に使用したライフログアプリ『SilentLog』はこちら

silentlog.com

このブログは位置情報からアプリ利用者の生活スタイルを解析しているレイ・フロンティア株式会社の提供でお送りしています。

www.rei-frontier.jp

 

4. 寄り道してる人ってどんな人?

【都道府県別】

青森県、福井県、富山県、香川県、秋田県、岩手県、徳島県、宮城県
など、主に自動車が主要な移動手段と考えられる地域で寄り道率が高いです。
自宅職場間の移動距離が大きい、週末に自動車で移動することが多い地域で寄り道率が上がる可能性があるのかもしれません。

【年代別】

対象ユーザー全体では50代が多かったですが、寄り道ユーザーの結果から20代、30代、40代の寄り道率が高いです。70代は少ないサンプルでしたが、調査対象者がアクティブな高齢者だった可能性を推測します。

【性別】

対象ユーザーは全体で男性が3/4を占めていましたが、寄り道ユーザーの結果から僅かな差ですが女性の方が寄り道をする傾向があると分かりました。

 

5. 曜日別の寄り道先ってどんなところ?

【曜日ごとの寄り道先ランキング】

曜日ごとに対象者を100とした場合の寄り道先トップ15の割合を出してみました。

<金曜日>

金曜は「保育園・幼稚園」がランクインしています。
これは、働き世代が退勤後にお子さんを迎えに行っているのだと推測します。

<土曜日>

土曜は「公園」がランクインしています。
長時間滞在ではなく、お散歩ついでに1時間未満のちょっとした休憩などで立ち寄っているのかもしれませんね。

<日曜日>

日曜は「教会・寺院」「ホームセンター」「観光地」がランクインしています。
ホームセンターや観光地はどこか別の目的地があり、その道中もしくは帰りに近くを通るため、ついでに寄り道しているのかもしれません。

どの曜日も「デパート・モール」「商業施設など」「店舗」といった買い物ができる場所への寄り道が多いことがわかりました。
曜日ごとに特徴のある寄り道先をオレンジ色のグラフ、金曜にランクインしていなかった病院を水色のグラフにしています。

【曜日と時間別の寄り道先ランキング】

次に時間ごとにどこへ寄り道しているかトップ3でまとめてみました。

<金曜日>

金曜は平日なのでどの時間帯も「駅」が1位にランクインしています。
夕方あたりから「商業施設」「デパート・モール」が1位にランクインしていることから、仕事終わりや昼の予定が終わって帰宅までの間に買い物などで寄り道をしている様子が推測できます。

<土曜日>

土曜は「観光地」「空港・バスターミナル等」が上位にランクインしています。
休日なので遠出や、そのための移動をしているのだと推測できます。
また、金曜と日曜にランクインしていない「スポーツ施設」が22時台に1位になっています。もしかすると、土曜は一通り予定を終わらせて帰宅前にジムなどで鍛えてから帰宅する方が多い傾向にあるのかもしれません。
23時台の3位にランクインしている「ファーストフード店」ですが、次の日は日曜なので、ファーストフードを夜食に夜更かしを楽しむのでしょうか。興味深い結果が出ました。

<日曜日>

日曜はお昼に「ファーストフード店」が1位にランクイン。
それ以外の時間帯に「観光地」「オフィス」「駅」が上位に入っています。
ここに出てくるオフィスは、必ずしも勤務先のオフィスという訳ではなく、OSM(OpenStreetMap)上でオフィスとして登録されている場所となります。そのため、もしかすると何かしらの店舗である可能性もありますが、日曜は特にオフィスへの寄り道が多く見られました。
また、23時台の「空港・バスターミナル等」は次の日から平日のため居住地に帰宅するために利用しているものだと推測できます。

 

6. まとめ

週末の寄り道について調査してみましたがいかがだったでしょうか。
土日は商業施設や観光地などへの寄り道が若干増加傾向にあったり、金曜は保育園・幼稚園がランクインしていたり曜日ごとの特徴が出ていたように感じます。
※ データはあくまで弊社サービスで収集したもので、実際とは異なる場合がございます

今回の調査にPOIマッチングを活用して寄り道先を推定しましたが、GPSや基地局を使った移動データの収集は人混みや地下鉄、屋内や建物が密集しているところなど電波状況によってズレが生じるため、まだまだ完全一致できるほどの精度ではないことが課題です。しかし、将来的に自動運転の導入を目指し、今よりも精度の高い測位システムが導入されていくことでGPSや基地局による補正の精度が上がっていく未来に期待したいと思います。

さらに技術が進歩して「商業施設や高層ビルなど高さのある建物の何階のどのあたり」というところまでデータが収集できるようになったら、複合施設のテナントごとやホテルの空室などもっと細かい分析で社会課題解決に貢献できそうなのでわくわくします!

レイ・フロンティアは今後も位置情報からわかる人の行動データを活用し、年代や地域ごとの特性や関心のあることなどを分析し、より効果的な施策やサービスの提供に貢献してまいります。最新技術を取り入れ、地域社会と協力しながら、より良い未来の構築に挑戦していきます。
 
以上、ここまでお読みいただきありがとうございました。

 

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2023年のデータをもとに歩行速度を調査 /年代・地域別

 

 

1. 2023年の歩行傾向を振り返る

健康志向の皆さん、こんにちは。
今回は、身体に良いとされる徒歩やウォーキングに焦点を当て、年代や都道府県別に歩行速度や歩いた距離について調査しました。

歩くことは単に足の運動だけでなく、健康に様々な利点があることが知られています。果たして異なる年代や地域での歩行習慣にはどのような違いがあるのでしょうか?

昨年も同様の調査を行っておりますが、2023年は新型コロナウイルスの制限が解除された年でもあります。
2020年1月から新型コロナウイルスの脅威により、三密回避、不要不急の外出禁止、マスクの着用など様々な行動制限がありましたが、2023年5月8日からは新型コロナウイルスが感染症法上の位置づけがインフルエンザウイルスと同じ「5類」に位置づけられることになりました。

そこで弊社に蓄積されているデータを用いて2023年の傾向を調査してみました。
歩行速度や歩いた距離には年齢や地域性が影響を与える可能性があり、私たちがより健康的な生活を送るために「日常的に歩くこと」について考えていきましょう。

昨年の調査はこちらから↓
『2022年のデータをもとに歩行速度を調査 /年代・地域別』
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000152.000011357.html

 

2. 調査元データ

データは弊社アプリ「SilentLog」から匿名化されたものであり、推定情報に基づいています。
SilentLog:日々の歩数や移動などの位置情報と写真を自動的に記録するライフログアプリ
※データはあくまで弊社サービスで収集したもので、実際とは異なる場合がございます

<データ概要>

【歩行速度と推定属性情報】

移動時間によって次の通りに仮定
30分以上:ウォーキング(ランニングも含む)
30分未満:徒歩

【対象期間】

2023年1月1日(日)〜 12月31日(日)の1年間

【対象エリア】

47都道府県

【調査対象者】

期間内にログがある方

 

3. 年代別(平均歩行速度・距離・歩行時間)

【平均歩行速度】

まずは年代別で平均歩行速度・距離をみていきたいと思います。

次の図は年代別での平均歩行速度を表しています。

ウォーキングの方が徒歩よりも平均歩行速度が速い傾向を示しています。

細かく見ると、徒歩の方は各年代で差があまりなく時速 4 kmほどですが、ウォーキングでは各年代に差があり時速 5km付近で幅があります。

今回の結果も、ウォーキングにおいては 50代が最も速く移動していることが示されています。
2022年の結果も同様の結果が出ており、やはり若い年代の方が速いというわけではないようです。

徒歩では 70代以降になると遅くなっていますが、ウォーキングになると速い方もいることがわかります。
70代が 20代よりも速くウォーキングしていることがわかります。

2022年と比較し、2023年は
・ウォーキング、徒歩:10%程度の速度上昇がみられる
・80代のウォーキングにおいて速度低下がみられる

 

【平均歩行距離】

次の図は年代別での平均歩行距離を表しています。

ウォーキングと徒歩を 30分を境に分けているのでウォーキングと徒歩の距離に差が出ています。

傾向としては歩行速度の時と同様に、徒歩の方は各年代で差があまりないようですが、ウォーキングでは各年代に差があります。

速度と異なり、若い方が長い距離を歩いていないことがわかります。
同じくらいの速さだった 20代と 70代で 500mほど差があります。

2022年と比較し、2023年は
・ウォーキング:10%程度の移動距離が伸びている
・徒歩:大きく変わらない
・80代のウォーキング:移動距離の減少がみられる

こちらの関係性を確認するために歩行時間も見ていきます。

 

【平均歩行時間】

次の図は年代別での平均歩行時間を表しています。

ウォーキングに費やしている時間は、若い方ほど少なく、高齢になると多く費やしていることがわかります(散歩が含まれている可能性もございます)。
徒歩に関しては、各年代で差があまりないです。

2022年と比較し、2023年は
・ウォーキング・徒歩:大きな変化なし

 

4.地域別(平均歩行速度・距離・歩行時間)

ここまでは年代別で見てきましたが、地域別でも見てみたいと思います。

【平均歩行速度】

次の図は地域別の平均歩行速度になります。

ウォーキングと徒歩の速さに地域差があることがわかります。
ウォーキングは地方が速いですが、徒歩に関しては関東圏や 6 大都市といわれる地域の方が速い傾向を示しています。

ウォーキングの中でも福井県、富山県は時速 6kmを超えています。

2022年と比較し、2023年は
・ウォーキング:全体的に速度上昇
・ウォーキング:県別ランキング
 1.福井(31位) 2.富山(3位) 3.鳥取(最下位) ※括弧前年

・徒歩:全体的に速度上昇
・徒歩:県別ランキング
 1.千葉(2位) 2.埼玉(1位) 3.東京(4位)※括弧前年

県別ランキングにおいて、徒歩は前年とそこまで大きな変化はないですが、ウォーキングは前年31位の福井県、最下位の鳥取県がランクインしています。
また、1位の福井県は2位の富山県と時速0.5kmの差があることがわかります。

これは仮説ですが、福井県が参加している「オクトーバー・ラン&ウォーク2023」が影響しているのではないかと推測します。福井県ではこちらのイベントとコラボし、福井県内全17市町の住民対抗戦「福井県大会」を開催しておりました。
https://f-sports.pref.fukui.lg.jp/october_fukui_2023

鳥取県も健康づくりの一手法として、県民が日常的にウォーキングに取り組む「ウォーキング立県」を推進していくため、「ウォーキング立県19のまちを歩こう事業」を実施しています。
https://www.pref.tottori.lg.jp/19machi/

このように地域の取り組みが数値として現れてくると、PFS(成果連動型民間委託契約方式)やEBPM(エビデンスに基づく政策立案)への展開にも繋がっていきそうです。

 

【平均歩行距離】

次の図は地域別の平均歩行距離になります。

年代別と同様にこちらもウォーキングと徒歩を 30分を境に分けているのでウォーキングと徒歩の距離に差が出ています。

歩行速度と同様に距離に関してもウォーキングは地方が、徒歩に関しては関東圏や6大都市といわれる地域の方が長い傾向を示しています。

2022年と比較し、2023年は
・ウォーキング:全体的に移動距離が延びる
・ウォーキング:県別ランキング
 1.秋田(9位) 2.高知(13位) 3.福井(44位) ※括弧前年

・徒歩:大きく変わらない
・徒歩:県別ランキング
 1.千葉(4位) 2.東京(1位) 3.神奈川(2位)※括弧前年

県別ランキングにおいて、平均歩行速度と同じく徒歩は前年とそこまで大きな変化はないですが、ウォーキングは前年44位の福井県が平均歩行距離にもランクインしていることが興味深いです。

先程の「オクトーバー・ラン&ウォーク2023」の取り組みも理由のひとつかもしれませんが、福井県は2024年3月16日に北陸新幹線「金沢駅 - 敦賀駅」が開業予定です。
来月の開業に向け、福井県では2023年から様々なイベントやキャンペーンが行われています。これまで東京駅と福井駅間は金沢駅にて乗り換えが必要でしたが、北陸新幹線「金沢駅 - 敦賀駅」が開業することにより、都心からアクセスしやすい身近なスポットになりそうですね。
https://www.pref.fukui.lg.jp/doc/tokyo/2023tsunagaru.html


年代別と同様に、ウォーキングに費やす時間が異なるのかもしれませんので、地域別でも平均歩行時間を確認していきたいと思います。

 

【平均歩行時間】

次の図は地域別の平均歩行時間になります。

ウォーキングに費やしている時間は、秋田県、佐賀県、宮崎県、鳥取県の 4県が 50分を超えています。

福井県に関しては 42分ほどになっています。
このことから速度と距離で上位ランクインしていた福井県が平均歩行時間において上位ではなくなったことがわかります。

徒歩に関しては、速度・距離と同様に関東圏や 6大都市といわれる地域の方が長い傾向を示しています。

2022年と比較し、2023年は
・ウォーキング:大きく変わらない
・ウォーキング:県別ランキング
 1.秋田(17位) 2.佐賀(3位) 3.宮崎(1位) ※括弧前年

・徒歩:大きく変わらない
・徒歩:県別ランキング
 1.東京(1位) 2.神奈川(2位) 3.埼玉(3位)※括弧前年

地域ごとの歩行速度や距離の差には、地域独自のインフラや産業構造の影響も考えられます。
昨年から速度・距離を大幅に伸ばした福井県については、「オクトーバー・ラン&ウォーク2023」や新たに開業する北陸新幹線「金沢駅 - 敦賀駅」の影響も考えられます。

 

5. まとめ

<年代別>
・歩行速度
  ウォーキング > 徒歩
  徒歩:各年代で差があまりなく時速 4 kmほど
  ウォーキング:各年代に差があり時速 5 kmの付近で幅あり
  ウォーキングにおいては 50 代が最も速く移動している
  若い年代の方が速いというわけではない
  70 代が 20 代と同じくらいの速度でウォーキングしている

・距離
  徒歩:各年代で差があまりない
  ウォーキング:各年代に差がある
  若い方が長い距離を歩いていない
  同じくらいの速さだった 20 代と 70 代で 500 mほど差がある

・時間
  ウォーキング:若いほど短く、高齢になるほど長い
  徒歩:各年代で差があまりない


<地域別>
・歩行速度
  ウォーキングと徒歩の速度に地域差がある
  ウォーキングは地方が速いが、徒歩は関東圏や 6大都市といわれる地域の方が速い傾向
  ウォーキングの中でも福井県、富山県は時速 6kmを超えている

・距離
  ウォーキングは地方が、徒歩に関しては関東圏や 6大都市といわれる地域の方が長い傾向

・時間
  ウォーキング:秋田県、佐賀県、宮崎県、鳥取県の 4県が 50分を超えている
  福井県に関しては 42分ほど
  速度と距離で 1位だった福井県が時間では上位ではなくなったことがわかる
  徒歩:速度・距離と同様に関東圏や 6大都市といわれる地域の方が長い傾向

※ データはあくまで弊社サービスで収集したもので、実際とは異なる場合がございます


平均寿命が伸びていくことと共に、私たちの健康寿命も重要なテーマとなっています。自治体のウォーキング大会や住民のヘルスケアへの関心は、健康促進の重要性を示しています。この流れに合わせ、個人が自身の健康情報を電子的に管理・保存するための記録システムである「PHR(パーソナルヘルスレコード)」にも注目が寄せられています。

レイ・フロンティアは今後も位置情報データを活用し、年代や地域ごとの歩行速度、距離、時間などを分析し、より効果的な施策やサービスの提供に貢献してまいります。また、最新技術を取り入れ、地域社会と協力しながら、より良い未来の構築に挑戦していきます。
 
以上、ここまでお読みいただきありがとうございました。


昨年も同様の調査を行っております。こちらもよろしければご覧ください。
『2022年のデータをもとに歩行速度を調査 /年代・地域別』
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000152.000011357.html

 

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「豊洲 千客万来」オープン!開業前後で来場者の傾向を調査

 

 

1.豊洲の新しい観光名所「豊洲 千客万来」

2024年2月1日(木)10時に開業した豊洲 千客万来。
当初は2018年の豊洲市場開場と同時に開業する予定でしたが、事業者の撤退や新型コロナウイルス感染拡大などの理由で延期され、約5年遅れの開業となりました。
豊洲 千客万来は豊洲市場本体施設と連携し、豊洲ならではの活気や賑わいを生み出すことで豊洲エリアの活性化が期待されています。
新鮮な食材での食事を味わえるほか、温浴施設で癒されるひと時を過ごすことができます。

 

2.調査元データ

データは弊社アプリ「SilentLog」から匿名化されたものであり、推定情報に基づいています。
※データはあくまで弊社サービスで収集したもので、実際とは異なる場合がございます

<データ概要>

【調査対象期間】

2024/1/1   − 1/7
2024/1/8   − 1/14
2024/1/15 − 1/21
2024/1/22 − 1/28 
2024/1/29 − 2/4  
※2024年1月1週目から開業週の月曜から日曜まで

【調査対象エリア】

豊洲 千客万来周辺(マップ範囲内に行動データがあるユーザー)

【来訪者数】

2024/1/1 − 1/7(1月1週目)の来訪者数を100とした時の比率

【推定年齢】

弊社アプリSilentLogより収集したデータに当社独自の機械学習推定処理を利用

【推定居住地】

弊社アプリSilentLogより収集したデータに当社独自の機械学習推定処理を利用

【結果まとめ】

・開業前と比較して開業週は千客万来周辺に立ち寄る来場者数が増加。
・幅広い年代と、関東だけでなく遠方からの来場者も見られた。
・連日メディアでの特集もあり、開業前から期待や関心を抱いている来場者が立ち寄っていたと推測される。

 

3.豊洲 千客万来の開業前後の差異

弊社で取集したデータはAI(機械学習)を用いて各種移動方法を自動で判別して記録しております。この技術はスマートフォンのGPSとセンサーから元となるデータを細かく取得しているので、どういった手段で移動しているか、移動距離や速度、経路をもとにユーザーの行動種別を推測するものです。
マップ上のオレンジの点は「車」、緑の点は「徒歩」、白い点は「滞在」を示しています。

1月14日までは施設周りに点がありますが、施設内の点はほとんど見られません。
しかし、15日の週から施設内にも徒歩をはじめとした行動データが見られました。
恐らくこちらは開業に向け、スタッフや関係者が出入りしているものと推測します。
そして、29日の週は開業週であり、プレオープンがありました。
ユーザーの滞在や徒歩が他の週と比較して圧倒的です。

 

1月1週目の来場者数を100とした場合、それぞれの週における来場者数を比較しました。

開業前週と比較すると約3倍近くの人が豊洲 千客万来周辺に立ち寄っています。

 

4.来場者の推定年齢

弊社は位置情報データを匿名化した形で収集し、推定情報に基づいて分析を行っています。
それぞれの週を来場者の年代別でデータを見ていきましょう。

開業週は前週と比較して、幅広い年代の来場者が増加しています。開業前からメディアでの露出や豊洲エリアの新しい観光施設としての期待が高まり、豊洲 千客万来周辺に幅広い層の人々が訪れたと推測されます。

 

5.来場者の推定居住地

弊社は位置情報データを匿名化した形で収集し、推定情報に基づいて分析を行っています。
1月1週目と開業週である29日の週を比較してみましょう。

開業週では、関東だけでなく遠方からの来場者も確認されました。これは豊洲 千客万来が広範囲なエリアから集客できる観光施設として注目されていることが期待されます。

 

6.結論と今後の展望

新型コロナウイルス感染拡大や事業者の撤退などの理由で延期され、約5年遅れの開業となった豊洲 千客万来。開業初期のデータを見ると、豊洲 千客万来は幅広い年代や遠方からの観光客を呼び込める新しい観光施設だと期待できますね。

新しい観光施設開業前後の来場者数の変化や属性を分析することで、企業誘致や新しい施設の効果測定など様々な施策に活用することができます。

今後も位置情報データを活用し、各種施設の利用傾向や地域の特性を探ることで、より効果的な施策やサービスの提供に貢献していきます。レイ・フロンティアは、最新の技術を駆使し、地域社会と連携しながら、より良い未来の構築に取り組んでまいります。

 

 

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トップシーズン到来!群馬県の人気スキー場とGALA湯沢、初雪観測前後で来場者の傾向を調査

 

 

1.初雪観測の遅れとスキー場来場者の変動

気象庁の発表によれば、今年の群馬県の初雪観測は例年よりも遅く、1月7日に確認されました。スキー場来場者の動向にどのような影響をもたらしたのか見ていきましょう。

出典:気象庁ホームページ -群馬県の気象特性(https://www.jma-net.go.jp/maebashi/kishou/gunmakikou.html

 

2.調査元データ

データは弊社アプリ「SilentLog」から匿名化されたものであり、推定情報に基づいています。
※データはあくまで弊社サービスで収集したもので、実際とは異なる場合がございます

<データ概要>

【調査対象期間】

12月(2023/12/6−12/31)、1月(2024/1/1−1/26)
※年末年始を起点として前後26日間

【調査対象エリア】

丸沼高原スキー場(群馬県)、たんばらスキーパーク(群馬県)、ガーラ湯沢駅周辺(新潟県)

【来訪者数】

12月の来訪者数を100とした時の比率

【推定居住地】

弊社アプリSilentLogより収集したデータに当社独自の機械学習推定処理を利用

【結果まとめ】

スキー・スノボのトップシーズンは年明けから2月頃と言われており、弊社の人流データからも年明けの来場者数が増加していることが明らかとなりました。
トップシーズンの同時期に調査してもGALA湯沢スキー場の来場者数は圧倒的であり、理由としてはガーラ湯沢駅に直結しているアクセスの良さと推測されます。
車やバスが必須となる群馬県のスキー場と比較すると2倍以上の来場者数がありました。

 

3.スキー場来場者の初雪観測前後の差異

弊社で取集したデータはAI(機械学習)を用いて各種移動方法を自動で判別して記録しております。この技術はスマートフォンのGPSとセンサーから元となるデータを細かく取得しているので、どういった手段で移動しているか、移動距離や速度、経路をもとにユーザーの行動種別を推測するものです。

マップ上の黄色い点は「自転車」、オレンジの点は「車」、緑の点は「徒歩」、白い点は「滞在」を示しています。

スキー場のゲレンデにおける「車」「自転車」はコースを滑走していたり、リフトに乗っているユーザーと推測できます。

丸沼高原スキー場

たんばらスキーパーク

群馬県に位置するたんばらスキーパークおよび丸沼高原スキー場において、初雪観測前後の来場者数に差異が見られました。特に初雪観測後の1月において来場者数が増加しています。この傾向は、冬季スポーツのシーズン到来に伴い、スキーヤーやスノーボーダーが増加する傾向があることがわかります。

群馬の沼田をさらに北へ進むと新潟県に突入します。
そこには利便性がよく、人気のスキー場『GALA湯沢スキー場』があります。

GALA湯沢スキー場(ガーラ湯沢駅周辺)

GALA湯沢スキー場(ガーラ湯沢駅周辺)では、群馬県のスキー場には見られなかったマップ上の赤い点があります。これは「電車」を示しており、線路沿いに点在しています。このことから来場者は電車で来ている方も多いということがわかります。

 

12月来場者数を100とした場合、それぞれのスキー場における1月来場者数を比較しました。

丸沼高原スキー場:1月の来場者数、300%増加
たんばらスキーパーク:1月の来場者数、250%増加
GALA湯沢スキー場(ガーラ湯沢駅周辺):1月の来場者数、14%増加

群馬県のスキー場と比較するとGALA湯沢スキー場は来場者の増加率が低めですが、こちらのスキー場は駅から近く、都心から最短71分という電車でのアクセスも容易であるため、トップシーズン前から多くの人々に利用されています。電車を利用することで、冬の交通渋滞を避けながら気軽に訪れることができ、来場者数の増加に影響していると考えられます。

今回はGALA湯沢スキー場という駅直結のスキー場という特性をお伝えするため、ガーラ湯沢駅周辺という広い範囲でのデータを公開しております。こちらにはGALA湯沢スキー場に立ち寄らず、ガーラ湯沢駅を利用している方のデータも含まれています。

 

4.来場者の自宅推定

弊社は位置情報データを匿名化した形で収集し、推定情報に基づいて分析を行っています。特に来場者数の多いGALA湯沢スキー場(ガーラ湯沢駅周辺)に焦点をあて、どの地域からスキー場へ来ているかを見てみましょう。

GALA湯沢スキー場

12月も1月も東京からの来場者が1番多いですが、2番目に多い来場者の自宅推定を見ると、12月は地元の新潟県が多く、トップシーズンに入った1月は神奈川県からの来場者数が上回りました。

県外に居住のある方はトップシーズンに入ってからスキー場へ行く傾向が見えました。

群馬県のスキー場も12月と比較して他県からの来場者数が増加しています。

丸沼高原スキー場

たんばらスキーパーク

 

5.結論と今後の展望

初雪観測前後でのスキー場来場者数の変化を分析することで、季節や気象条件がスポーツ施設の利用に与える影響を理解する一助となります。また来場者がどの地域から多く来ているかを理解することで、効果的な広告の配信やイベントの企画、観光バスの調整など様々な施策に活用することができます。

今後も位置情報データを活用し、各種施設の利用傾向や地域の特性を探ることで、より効果的な施策やサービスの提供に貢献していきます。レイ・フロンティアは、最新の技術を駆使し、地域社会と連携しながら、より良い未来の構築に取り組んでまいります。

 

【追記】
2024年1月29日に公開した記事ですが、一部GALA湯沢スキー場のデータ概要について詳細を追記して2024年2月1日に再度公開しました。

 

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神々の集う地、出雲市で過ごす特別な体験。『神在月』の魅力をAI位置情報解析のレイ・フロンティアが人流分析データで見る

 

 

神秘的な始まり

毎年、日本の古い暦において10月(旧暦)は「神在月(かみありづき)」と呼ばれます。これは、全国の神々が出雲大社に集まり、来年の運命を協議するための特別な月です。

この特別な行事について、独自の技術でAI位置情報を解析する当社”レイ・フロンティア"の保有する行動データと照らし合わせながら見てみましょう。

 

神秘的な始まりと歴史の深さ

毎年、日本の古い暦において10月(旧暦)は「神在月(かみありづき)」と呼ばれます。これは、全国の神々が出雲大社に集まり、来年の運命を協議するための特別な月です。全国の八百万(やおよろず)の神々が出雲の国に集まるため、他の土地では神様が留守になるので神無月といいますが、ここ出雲では神在月と呼びます。

 

神秘的な始まりと歴史の深さ

神々が集う出雲の各神社では「神迎祭(かみむかえさい)」に始まり、「神在祭(かみありさい)」そして、全国に神々をお見送りする「神等去出祭(からさでさい)」が行われます。 2023年は11月22日の神迎神事(かみむかえしんじ)・神迎祭(かみむかえさい)で始まりました。稲佐の浜で神迎神事を行なったのち、出雲大社までの「神迎の道」を練り歩きます。

稲佐の浜にある弁天島。神迎神事で全国の八百万の神々をお迎えします。

 

神迎の道ルート

出雲大社神楽殿において神迎祭(かみむかえさい)が執り行われ、この儀式によって、ようやく神々は旅(宿)社である東西の十九社に鎮まられます。

このあと、約1週間に渡って、神在祭(かみありさい)・縁結大祭(えんむすびたいさい)が行われ、11月29日・12月8日に行われる神等去出祭(からさでさい)で、神々がそれぞれの国へお帰りになるそうです。

出雲市はこの時期、神々のエネルギーに満ち溢れ、訪れる人々にもその特別な空気を感じさせます。

 

出雲大社 - 神々が集う聖地

出雲大社は、日本神話において中心的な役割を果たす大国主大神(おおくにぬしのおおかみ)を祀っています。神在月の間に行われる神事は、日本全国の神々が集まるとされ、参拝者は神々の強力なエネルギーを体感できると言われています。大社の境内は、静寂に包まれ、訪問者は自然との一体感や心の平穏を感じることができます。

 

位置情報から見る出雲の魅力

位置情報分析を利用することで、神在月に出雲市への訪問者がどのくらい増加するかが明らかになります。特に出雲大社周辺では、参拝客の密集度が他の月と比較して顕著に高く、この期間の特別な意義が強調されます。出雲市内の他の観光スポットやイベント会場も、神在月中は訪問者で賑わい、出雲の文化と歴史が生き生きと伝わります。

出雲大社周辺マップ

 

通常月、2023年7月の出雲大社周辺

 

神在月期間、11月の出雲大社周辺

 

観光のハイライト(歴史的なスポットと自然の魅力)

神在月には、出雲大社の神事だけでなく、地元の神社で様々な祭りや儀式が行われます。これらの行事は、日本の伝統と文化に触れ、参加することで豊かな精神性を体験できます。また、地元の食文化を紹介するイベントや伝統音楽、舞踊の公演も開催され、出雲の文化をより深く知る機会となります。

 

1. 歴史と神話の探訪

•出雲大社: 神在月の中心地であり、古代日本の神々が集うとされる聖地。特に神在月中は、全国からの参拝者で賑わい、位置情報分析でもその人気が窺えます。神事や神社の歴史を学びながら、静かな境内で心の平和を見つけることができます。

出雲大社周辺は年間を通して賑わいます。

•古代出雲歴史博物館: 出雲の豊かな歴史と神話を深く理解できる場所。展示物やインタラクティブな展示を通じて、地域の歴史に触れることができます。

 

2. 伝統文化の体験

•地元神社の祭事: 出雲大社だけでなく、市内の他の神社でも様々な行事が開催されます。これらの祭事は、日本の伝統と文化を体験する絶好の機会です。

•伝統芸能の公演: 神在月には、地元の音楽や舞踊が披露されることが多く、これらは訪問者に人気です。

 

3. 自然とのふれあい

•日御碕(ひのみさき): 壮大な海岸線と自然の景観を楽しむことができる場所。心を落ち着かせる静寂と美しい景色は、訪問者にとって特別な体験となります。

 

•宍道湖(しんじこ): 美しい湖の景色と周辺の自然を散策することで、リラックスした時間を過ごせます。特に夕日の景色は絶景です。

 

4. 地元グルメの探求

•出雲そば: 出雲市の代表的なグルメ。多くのそば店が市内に点在しており、人気の店舗は常に賑わっています。

•地元の食文化イベント: 神在月中は、地元の食文化を紹介するイベントが多く開催されます。地元の食材を使った料理を楽しむことができます。

 

5. 地域の隠れた魅力を発見

•小さな神社や寺院の訪問: 大規模な神社だけでなく、地元に根付いた小さな神社や寺院も魅力的です。観光客にまだあまり知られていない神社や寺院は、静かで落ち着いた雰囲気の中で訪問できます。

 

•地元アートと工芸: 出雲市内には、地元のアートや工芸品を展示するギャラリーやショップがあります。地元の芸術家による作品を通じて、出雲の文化の深さを感じることができます。

 

出雲市の隠れた魅力

出雲市の魅力は、神在月のイベントだけに留まりません。春には美しい桜が市内を彩り、夏には涼しい海辺でリラックスすることができます。出雲そばや地元の神楽のような独特の食文化や芸能も、訪問者に新たな発見を提供します。これらの魅力は「出雲市」を、年間を通じて訪れる価値のある目的地として位置づけています。

斐伊川堤防桜並木(ヒイカワテイボウサクラナミキ)

 

まとめ

神在月、特に特別な神事が行われる時期は、出雲市にとって非常に特別な意味を持ちます。出雲市への訪問は、日本の神話に触れ、地元の文化を深く体験する、心に残る一生の記憶となるでしょう。神々と共に過ごすこの貴重な時期を、出雲市で体験してみませんか?

レイ・フロンティアはAIアプリケーションを通じて、観光情報を整理し、瞬時にアクセス可能な形で提供する技術を開発しています。思い出の記録だけではなく、家族や友人とお互いの位置情報共有をしながら観光地を巡ることもできます。AIの導入は観光の未来を豊かにする鍵です。レイ・フロンティアは最新AI技術を駆使し、観光をさらに特別な体験に変えることを目指しています。

 

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【人流データが紐解く京都観光】レイ・フロンティアのAIによる動向調査

 

 

1.人流データが映し出す京都の姿

京都は、美しい景観と豊かな歴史で知られており、年間を通じて多くの人々を魅了します。人々の活動量や移動状況についてデータを元に調査することで、観光や地域経済への影響を見ることができます。特に注目すべきは8割を占める観光客(図1)の行動であり、彼らの行動データは、京都が持つ魅力に好奇心を刺激され、そこに息づく経済活動を明かしています。今回の調査では、京都市を訪れる観光客の行動パターンと、世代別・時間別の活動量に焦点を当て、11/3-11/5の連休期間中に収集した位置情報データを基に分析します。

 

 

 

2.調査元データ

データは弊社アプリ「SilentLog」から匿名化されたものであり、推定情報に基づいています。
データはあくまで弊社サービスで収集したもので、実際とは異なる場合がございます

【データ概要】

調査対象期間:3連休(2023/11/3−11/5)
天気:11/3晴れ [ 26.2℃/13.1℃]、11/4晴れのち曇り[ 25.2℃/14.4℃ ]、11/5晴れ[ 26.5℃/15.1℃ ]
調査対象エリア:京都の分析(京都盆地周辺) 
歩行、電車、車移動と推定属性情報 

【定義】

京都住民:京都府内に自宅があると推定されるユーザー
観光客:京都府外に自宅があると推定されるユーザー
アクティビティ:1つ目の場所から次の滞在までの移動活動
※推定処理は当社独自の機械学習推定処理を利用

【結果まとめ】

観光客の行動パターン: 11月の3連休を利用して訪れた観光客は、地元住民と比較して2倍以上活動的であり、特に徒歩での観光が多いことが明らかになりました。

移動量と年代別データ: 年代別に見ると、50代の観光客が最も多くの距離を移動しており、20-30代は短距離を移動する傾向がありますが、歩数の平均はこの年代が最も高く、活動的な観光を好むことが示されています。

時間帯と移動手段: 観光客は主に朝7時以降に活動を開始し、夜7時以降は活動が減少します。これは京都の寺院や観光スポットの開閉時間に合わせたものです。京都駅から始まる多くの観光ルートが確認でき、様々な目的地への分散が見られました。

文化的参加: 観光客は京都の自然の美しさや歴史的建造物を訪れることで、地域の文化に深く参加しています。紅葉スポットへの動きは、簡単な移動だけでなく、多様なルートを通じて行われています。

 

3.観光客による驚異の移動量と年代別データ

まずは京都住民および観光客の時間帯移動種別アクティビティ*件数をみていきます。11月の3連休を利用して京都を訪れる観光客は、地元の方と比較すると2倍以上に活動的であり、特に徒歩での観光が多いことが分かりました(図2)。

* SilentLogアプリでは1つの移動から次の滞在までをアクティビティと定義します

 

   図2. 時間帯移動種別アクティビティ件数


次に年代別に移動距離をみていきます。年代別の人数割合を図3に示します。表1は20代から70代の年代別での平均移動距離、平均移動時間、最大移動距離、最大移動時間を示しています。
年代別のデータでは50代の観光客が最も多くの距離を移動しており、20-30代は比較的短距離の移動に留まっていることが示されています。
 

   図3. 年代構成比
 

表1. 年代別での平均移動距離、平均移動時間、最大移動距離、最大移動時間


ここから徒歩についてみていきます。表2は歩数データになります。歩数でみると、20-30代の平均歩数が他年代と比べて高くなります。20-30代は徒歩で観光し、移動距離は少ないようです。先ほど移動距離が最大であった50代の観光客をみると、歩数は40-70代と同等であり、適度に歩きながら場所を移動し観光していることが分かります。ただし中には一日に最大で約2.2万歩を踏み出し、その歩数は他のどの年齢層よりも多い方もいることが分かります。図3に示されるように11月の三連休を利用して京都を賑わす観光客の約4割は50代であり、アクティブに活動していることがわかります(表1,2)。

表2. 年代別 歩数平均、歩数中央値、歩数最大値

 

補足情報として京都住民と観光客の平均歩数を日別で確認します。 次の表4は3連休の日程別での平均歩数および最大値を表しています。京都住民、観光客ともに連休初日11/3の歩数が1番高くなっています。 

表4 日別の歩数平均、歩数中央値、歩数最大値

 

4.人流データで見る旅の形

地図データを通じて、京都駅からの観光客の行動パターンを調査しました(図4)。円の大きさは移動徒歩比を示しています。徒歩範囲ではありません。円中心座標は移動の始点となります。京都駅を中心に、多くの人々が名所へ向かい、名所周辺を徒歩で観光していることが分かります。名所から紅葉スポットへの行き方も単純移動するだけでなく色々回りながら辿り着いているようです。観光名所がなく外れにある紅葉スポットは比較的空いています。紅葉の名所を巡る観光客の歩みは、京都が持つ自然の美しさと歴史的建造物の魅力を最大限に享受している様子を映し出しています。このデータからは、ただ徒歩移動量が多いというだけでなく、その背後にある物語性と、文化や自然への深い敬意が感じられます。

図4. 徒歩移動 歩数

 

5.人々の歩みが映し出す京都の姿

観光客の方の時間別の行動について、地図上で確認していきます。以下に3時間おきの地図データを示します。円の大きさは移動距離比を示しています。絶対距離ではありません。円中心座標は移動の始点となります。
早朝は車移動の方が活動をし始めますが、7時までは観光客は活動していないようです。徒歩による移動は7-9時から増加し19時以降に減少します。 京都駅周辺を起点とした、乗り物移動(車、タクシー、バス、電車など)を利用した長距離移動距離がみられます。 金閣寺周辺でも車移動がみられるが、移動距離は大きくありません。19時以降の夜間は徒歩者がほぼいません、これは寺院が多い京都では観光できる場所が閉まってしまうため人通りが少なくなる傾向にあると考えます。

 

移動種別 4-6時 


移動種別 7-9時

 

移動種別 10-12時


移動種別 13-15時

 

移動種別 16-18時

 

移動種別 19-21時

 
移動種別 22-23時

 

6.AIで観光をより豊かに

京都はただ美しいだけでなく、歴史と文化の宝庫です。レイ・フロンティアはAIアプリケーションを通じて、観光情報を整理し、瞬時にアクセス可能な形で提供する技術を開発しています。旅の途中で仲間とはぐれても、位置情報共有アプリが迅速な再会を可能にし、安心して街を楽しむことができます。さらにお気に入りの場所をアプリに記録することができるため、旅が終わってからも思い出を振り返り、充実感を感じることができるでしょう。AIの導入は観光の未来を豊かにする鍵です。レイ・フロンティアは最新AI技術を駆使し、観光をさらに特別な体験に変えることを目指しています。

 

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阪神タイガースの18年ぶりリーグ優勝とオリックスバファローズの逆転によるリーグ3連覇で、大阪府民と兵庫県民はどう動いた?

レイ・フロンティア株式会社(本社:東京都台東区、代表取締役:田村建士 以下、レイ・フロンティア)は、阪神タイガースが18年ぶりリーグ優勝した時とオリックスバファローズのリーグ3連覇した時の人流分析をしましたので、その結果を公表します。

今回は、次の3種類の分析を行いました。

  1. 阪神タイガースが優勝を決めた日とその前後の日の時間ごと滞在ユーザー数の分析
  2. 阪神タイガースが優勝を決めた日の阪神甲子園球場周辺の時間ごとヒートマップ分析
  3. 阪神タイガースとオリックスバファローズが優勝を決めた日の大阪市中心部の時間ごとヒートマップの比較分析

両チームが優勝を決める前、決めた時間、決めた後で、人流の変化を分析できました。

では早速、結果を見ていきましょう。

分析について

3種類の分析

次の3種類の分析について、順に結果を示します。

  1. 阪神タイガースが優勝を決めた日とその前後の日の時間ごと滞在ユーザー数の分析 (分析①)
  2. 阪神タイガースが優勝を決めた日の阪神甲子園球場周辺の時間ごとヒートマップ分析 (分析②)
  3. 阪神タイガースとオリックスバファローズが優勝を決めた日の大阪市中心部の時間ごとヒートマップの比較分析 (分析③)

分析データ

弊社アプリ「SilentLog」から収集した滞在と徒歩のデータで、匿名化処理を施したものです。

自宅推定

弊社では毎日、SilentLogアプリユーザーごとに、過去一定期間内の滞在データを時間帯ごとに集計し、自宅の場所を推定しています。今回はこの結果を利用し、大阪府民と兵庫県民を抽出しています。

ヒートマップ分析

調査データを地図上にヒートマップとして描画し、時系列で人流を分析しました。
ベースとなる地図は、Open Street Map ( https://www.openstreetmap.org/about/ ) を使用しました。
ヒートマップの色はその地点の人数を表していて、肌色が一番少なく、赤色に色が濃くなるにつれて多くなることを表しています。
なお、ヒートマップから個人を特定できないように、行動履歴が少ない地点は、ヒートマップから除外しています。従って、地図上にヒートマップの色が描画されていない地点は、人数が少ないために無視された地点になります。

分析①

分析の概要

【内容】

阪神タイガースが優勝を決めた日とその前後の日の時間ごと滞在ユーザー数の分析

【対象期間】

2023年9月9日(土) 〜 9月18日(月・祝)

【調査対象者】

自宅推定で大阪府民または兵庫県民と推定されたユーザー

対象期間内に滞在データが存在するユーザー

平日の結果

阪神タイガースが優勝を決めた日は9月14日木曜日でした。その週の月曜日から金曜日までの平日で、15時から24時まで10分ごとに滞在ユーザー数を集計して可視化したのが、次のグラフです。

阪神タイガースが優勝を決めた日の9月14日を緑色の太線で描画していますが、優勝を見届けるためでしょうか、15時くらいから滞在ユーザー数の減少が始まり、移動が始まっているのが分かります。試合は18時から21時まで行われていましたが、その時間帯の滞在ユーザー数は、前日の9月13日に及びませんでしたが、滞在して優勝を見届けるユーザーが多かったと分析できます。優勝を決めた21時以降は、他の日と比較して滞在ユーザー数が少なく、移動しているユーザーが多い状況となっていました。優勝に関するイベントに参加したり、人が集まる場所で優勝の喜びを分かち合うために、外出が多くなったと推測できます。
前日に関しては、マジックナンバーを1に減らせるかどうかを見るために、滞在してゲームの戦況を見守っていたと推測できます。
翌日に関しては、阪神タイガースは試合を行っていますが、試合中の時間帯では、滞在ユーザー数が減少し、優勝に関するイベントに参加するために、多くの人が外出した結果と推測できます。

土日祝日の結果

阪神タイガースが優勝を決める直線の土日の9月9日(土)と10日(日)、優勝を決めた直後の土日祝日の9月16日(土)と17日(日)と18(月・祝)で、7時から20時まで10分ごとに滞在ユーザー数を集計して可視化したのが、次のグラフです。

優勝後の3連休初日の9月16日の滞在ユーザー数は、優勝する前と同じ水準でしたが、9月17日と18日は、前週より滞在ユーザー数が減少し、優勝に関するイベントに参加するために、多くの人が外出したと推測できます。

分析②

分析の概要

【内容】

阪神タイガースが優勝を決めた日の阪神甲子園球場周辺の時間ごとヒートマップ分析

【対象期間】

2023年9月14日13時0分 〜 9月15日0時59分 

【対象エリア】

兵庫県

 西宮市

 尼崎市

【調査対象者】

上記対象期間・対象エリアに滞在または徒歩の行動履歴があるユーザー

13時台から17時台の結果

最初は、試合が始まる前の13時台から17時台を確認していきます。場所を明確化するために、甲子園球場にボールのアイコン、西宮駅と尼崎駅にピンのアイコンを配置しています。

【13時台】

【14時台】

【15時台】

【16時台】

【17時台】

14時台から甲子園球場周辺にヒートマップの色の濃いエリアが存在し、人が集まり始めています。優勝の瞬間を球場で見たい人たちが集まり始めていると推測できます。

18時台から21時台の結果

次に、試合開始から試合終了して優勝を決めるまで、18時台から21時台までを確認していきます。

【18時台】

【19時台】

【20時台】

【21時台】

甲子園球場周辺にヒートマップの色の濃いエリアが存在しています。優勝の瞬間を球場で見た人たちの人流であると推測できます。

22時台から翌日0時台の結果

最後に、優勝を決めた後の22時台から翌日0時台までを確認していきます。

【22時台】

【23時台】

【0時台】

22時台でも甲子園球場にヒートマップの色の濃いエリアが存在していますが、23時台以降は存在していません。23時台以降は、尼崎駅や西宮駅にヒートマップの色の濃いエリアが存在しています。阪神タイガースの優勝を甲子園球場で見届けた人は、尼崎駅や西宮駅方面に移動したと推測できます。

分析③

分析の概要

【内容】

9月14日 : 阪神タイガースが優勝を決めた日

9月20日 : オリックスバファローズが優勝を決めた日

の大阪市内中心部の時間ごとヒートマップ比較分析

【対象期間】

2023年9月14日13時0分 〜 9月15日12時59分 

2023年9月20日13時0分 〜 9月21日12時59分 

【対象エリア】

大阪府

 大阪市西区

 大阪市天王寺区

 大阪市浪速区

 大阪市北区

 大阪市中央区

【調査対象者】

上記対象期間・対象エリアに滞在または徒歩の行動履歴があるユーザー

13時台から17時台の結果

最初に、試合が始まる前の13時台から17時台を確認していきます。場所を明確化するために、京セラドーム大阪にボールのアイコン、道頓堀と梅田駅にピンのアイコンを配置しています。2つのヒートマップを並べて表示していますが、左側は阪神タイガースの優勝時、右側はオリックスバファローズの優勝時を表しています。

【13時台】

【14時台】

【15時台】

【16時台】

【17時台】

15時台から京セラドーム大阪周辺にヒートマップの色の濃いエリアが存在し、人が集まり始めています。オリックスバファローズ優勝の瞬間を球場で見たい人たちの人流であると推測できます。なお、9月14日は、京セラドーム大阪では試合が行われなかったため、その周辺にはヒートマップの色の濃いエリアが存在しませんでした。

18時台から21時台の結果

次に、試合開始から試合終了して優勝を決めるまで、18時台から21時台までを確認していきます。

【18時台】

【19時台】

【20時台】

【21時台】

阪神タイガース優勝時は、梅田エリアやなんばエリアにヒートマップの色の濃いエリアが存在しています。
オリックスバファローズ優勝時は、梅田エリアやなんばエリアに加え、京セラドーム大阪周辺にヒートマップの色の濃いエリアが存在しています。

22時台から翌日0時台の結果

次に、優勝を決めた後の22時台から翌日0時台までを確認していきます。

【22時台】

【23時台】

【0時台】

オリックスバファローズ優勝時は、22時台でも京セラドーム大阪周辺にヒートマップの色の濃いエリアが存在していますが、23時台以降は存在していません。両チームの優勝時で、23時以降は、梅田エリアや道頓堀、心斎橋、なんばエリアにヒートマップの色の濃いエリアが存在しています。

翌日9時台から12時台の結果

最後に、優勝を決めた翌日の9時台から12時台までを確認していきます。

【9時台】

【10時台】

【11時台】

【12時台】

阪神タイガースが優勝した時には、梅田エリアに加え、なんばエリアや本町エリアにヒートマップの濃いエリアが存在しています。セールなどの優勝に関するイベントに参加している人たちの人流であると推測できます。

結果のまとめ

いかがだったでしょうか?

今回は、次の3種類の分析を行いました。

  1. 阪神タイガースが優勝を決めた日とその前後の日の時間ごと滞在ユーザー数の分析
  2. 阪神タイガースが優勝を決めた日の阪神甲子園球場周辺の時間ごとヒートマップ分析
  3. 阪神タイガースとオリックスバファローズが優勝を決めた日の大阪市中心部の時間ごとヒートマップの比較分析

両チームが優勝を決めるまでは、試合の戦況を見守り、優勝を決めた後は、優勝に関するイベントなどに参加するといった人流の変化を分析できました。

今回のヒートマップを時系列に並べて動画化したものをYouTubeにて公開しております。合わせてご参照いただけますと幸いです。

youtu.be

※ データはあくまで弊社サービスで収集したもので、実際とは異なる場合がございます。

以上、ここまでお読みいただきありがとうございました。

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