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。

幸福度ランキング上位 都道府県の行動傾向

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「人間の無意識を、行動データで見える化する」事業を展開しています。

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2020年9月4日に発売された「全47都道府県幸福度ランキング2020年版」。※1

今回は総合ランキング上位5 都道府県の昨年2019年の行動を調査しました。

1位の福井県の傾向を中心に見ていきます。

 

【総合ランキング】
1位:福井県

2位:富山県

3位:東京都

4位:石川県

5位:長野県

 

【都道府県名】
推定居住地(機械学習で居住地だと推定された場所)の都道府県

 

 【期間】
2019年6月1日(土)~2019年8月31日(土)

※雪の影響が無い6月~8月の3か月間を調査対象期間としました

 

【調査元】
弊社アプリSilentLogより収集したデータに匿名化処理を施したもの

 

まずは1日の平均歩数です。

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東京都が他の地域を大きく引き離し最も歩数が多く約3800歩です。幸福度ランキング1位の福井県は約2000歩でした。

 

平均歩数 性別データです。

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男性の方が歩数が多い傾向。また、2位以下の順位に男女で違いが見られます。福井県は男性が5位、女性が2位でした。

 

平均歩数 年代別データです。

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どの地域も最も歩数が多かったのは20代30代でした。また、福井県は年代による歩数の差がほぼ無く約2100歩でした。

 

次に推定勤務地(機械学習により勤務地と推定された場所)平均滞在時間です。

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滞在時間が最も長かったのは長野県の約420分(7時間)でした。福井県は約390分(6時間30分)で長野県よりも約30分少ない傾向でした。

 

推定勤務地の平均滞在時間 性別データです。

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福井県は性別による平均滞在時間の差はほぼありませんでした。

 

推定勤務地の平均滞在時間 年代別のデータです。

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福井県は年代とともに平均滞在時間が短くなる傾向でした。

 

最後に平日午前6時~午前10時の電車・平均乗車時間です。

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最も平均乗車時間が長かったのは石川県で約34分。東京都の平均乗車時間は短い傾向で約19分。福井県は東京都と4分差の約23分でした。

 

年代に関係無く適度な運動、女性が働きやすく更に年齢に対する負担が少ない職場環境、利便性の高い交通機関が福井県の幸福度を高めているのかもしれません。

 

※1 参考記事

令和初公表!47都道府県「幸福度」ランキング(東洋経済オンライン) - Yahoo!ニュース


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としまえん閉園直前の来館者の傾向

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2020年8月31日に遊園地としまえんが94年の歴史に幕を下ろしました。今回は閉園直前のとしまえんに訪れた人の傾向を調査しました。

 

 【期間】
2020年8月16日(日)~2020年8月29日(土)

【調査元】
弊社アプリSilentLogより収集したデータに匿名化処理を施したもの

 

こちらは来訪者数の推移です。

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後半にかけて徐々に来訪者が増加し、8月29日(土)に最も多くの人が訪れていました。

 

こちらは来訪者の年齢です。

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30代、40代が多く訪れていました。

 

こちらは来訪者の性別です。

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男性が約6割と男女に差がありました。

 

こちらは来訪者の推定居住地(機械学習で居住地だと推定されたエリア) 上位10(同じ数値は同順位)です。

f:id:reifrontier-blog:20200901171410p:plain大半がとしまえんの所在地と同じ練馬区在住者でした。その他はとしまえん周辺の板橋区、中野区、新宿区からの来訪が多い傾向でした。

 

こちらは来訪した日に利用した路線で、豊島園駅に到着した人の出発駅 上位5(同じ数値は同順位)です。

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池袋駅が最も多く、2位以下は練馬駅、東中野駅など推定居住地同様、練馬区や中野区、新宿区にある駅を主に利用していました。

 

こちらは来訪者が普段、高頻度に訪れる場所です。

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保育園や幼稚園に通う小さなお子様をお持ちの方、車を所有している人が多い傾向でした。

 

多くの人に愛されてきたとしまえん、施設の象徴回転木馬の最終営業終了時は自然と拍手が発生したようです。


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渋谷のランドマークRAYARD MIYASHITA PARKの人流

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渋谷の宮下公園がリニューアルし、渋谷の新たなランドマークRAYARD MIYASHITA PARKが誕生しました。芝生の広がる公園の他にスポーツや飲食、ショッピングが楽しめるようです。今回はこちらの施設の人流を2020年8月8日から8月21日の2週間調査しました。

 

 【期間】
2020年8月8日(土)~2020年8月21日(金)

【調査元】
弊社アプリSilentLogより収集したデータに匿名化処理を施したもの

 

最初に来訪者数の推移です。

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土日祝よりも平日の来訪者が多いようです。

 

次に平均滞在時間です。

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どの日も平均30分未満で全期間中の平均滞在時間は約16分でした。

 

こちらは来訪者の推定勤務地 上位10です。※機械学習によって推定された勤務地。

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港区が渋谷区と同じぐらいの比率でした。また、東京23区の北側に勤務地がある来訪者は少ない傾向でした。

 

こちらは来訪者の推定居住地 上位10です。※機械学習によって推定された居住地。

 

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渋谷区に隣接しているエリアが上位を占めており、最も多かったのは世田谷区でした。

 

こちらは来訪者の年齢別・推定年収です。渋谷駅に訪れた人とRAYARD MIYASHITA PARKに訪れた人を比較しました。

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50代以外はRAYARD MIYASHITA PARKに訪れた人の方が年収が高く、30代は約100万円高い傾向でした。

 

晴れた日にはコーヒー片手に公園の芝生でのんびり過ごすのも良さそうです。


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2020年8月お盆期間中の東京からの移動

レイ・フロンティアの佐藤です。

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お盆期間中に帰省等で移動をした方がいらっしゃったのでは無いでしょうか。今回は東京都からの県またぎの移動を調査しました。

 

 【期間】
2020年8月14日(金)~2020年8月16日(日)

【調査対象者】
居住地が東京都と推定された人

【調査元】
弊社アプリSilentLogより収集したデータに匿名化処理を施したもの

【来訪者の人数】
最も多い人数を100とした時の相対値

 

まずは東京都からの県またぎの移動先を都道府県別に出しました。(上位20)

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神奈川県、埼玉県、千葉県、一都三県に隣接した地域が上位です。その他は愛知県や大阪府、遠方では北海道への移動がありました。

次に先ほどのグラフ上位6の地域の内訳を市区町村単位で出しました。

来訪者が多かった地域と滞在時間の長かった地域のグラフです。

滞在時間は1日の平均滞在時間で、滞在時間30分以上を対象としています。

 

【神奈川県】

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来訪者が多かったのはショッピングエリアなどがある横浜市西区。

滞在時間が300分(5時間)以上だったのは神奈川県の中心に位置する綾瀬市、高座群寒川町でした。

 

【埼玉県】

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来訪者が多かったのはレジャーランドなどがある所沢市。

滞在時間が250分(4時間10分)以上だったのは埼玉県中部の比企郡小川町、衣料の街 羽生市、業務核都市の春日部市でした。

 

【千葉県】

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来訪者が多かったのは商業都市の船橋市。

滞在時間が300分(5時間)以上だったのはベッドタウンの四街道市でした。

【静岡県】

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来訪者が多かったのは富士山周辺・箱根観光への交通拠点となっている御殿場市。

滞在時間が300分(5時間)以上だったのは漁業が盛んな焼津市でした。

 

【山梨県】

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来訪者が多かったのは富士登山の玄関口 南都留郡富士河口湖町。

滞在時間が250分(4時間10分)以上だったのは観光地 猿橋のある大月市でした。

【長野県】

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来訪者が多かったのはリゾート地の北佐久郡軽井沢町。

滞在時間が200分(3時間10分)以上だったのは軽井沢から気軽に訪れる距離に位置する小諸市でした。

 

お盆期間中も圧倒的に一都三県への移動が多い様子でした。まだ暑い日が続くようです、外出時は熱中症に気を付けてお出かけください。


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通勤動態の可視化

レイ・フロンティア データアナリストの久保です。

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するヘルスケア、観光など、多様な分野に対して、データ分析力とシステム企画・開発力の両軸で、世界中の人々へ感動体験を提供していきます。

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今回は通勤圏の可視化を行いました。

 

 【用いたデータ】
推定勤務地
推定居住地
都道府県/市区町村境界データ

 

【調査元】
弊社アプリSilentLogより収集したデータに匿名化処理を施したもの

 

まずは首都圏(東京都、神奈川県、千葉県、埼玉県)を見てみましょう。

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点が居住地、色が勤務地の都道府県。

東急東横線や埼京線、東武東上線の沿線上に近隣県から東京都への通勤者が広がっているのが確認できます。

 

東京都居住者を省いた図がこちらになります。

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東京都居住者を省いた場合。

 

近隣県で特に埼玉県が気になったので、埼玉県からのアクセスが良いとされる池袋(豊島区)に絞りました。

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 色は居住都道府県。

 

首都圏の通勤構造は有名なので、今度は大阪府を中心として見てみることにします。

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点が居住地、色が勤務地の都道府県。

首都圏と違い、大阪府「から」近隣県への通勤もみられます。特に兵庫県が顕著ですね。

  大阪府に通勤している人の分布も見てみることにしましょう。

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色は居住都道府県。

 

 

今年は色々あって通勤が当たり前という定説が崩れつつあります。この騒ぎが収まった後に通勤動態がどう変化しているのか気になるところです。


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2020年2月~7月の勤務時間の変化

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テレワークや時短勤務など2020年は勤務時間、勤務スタイルに変化のあった人が一定数いらっしゃるのでは無いでしょうか?今回は弊社推定データの1つ、推定勤務地をつかって勤務時間の変化を調査しました。勤務時間は機械学習を用いり独自の方法で推定しています。

 

 【期間】
2020年2月~2020年7月

【推定勤務地】
東京都 世田谷区(勤務地が世田谷区と推定された人)

【年齢】
25才以上60才未満 

【曜日】
平日

【調査元】
弊社アプリSilentLogより収集したデータに匿名化処理を施したもの

 

推定勤務地 滞在時間を密度曲線で表しました。山が高いほど、対象の滞在時間に該当する人の割合が多いという事になります。

まずは月別のデータです。

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見やすいように3か月ずつに分けました。

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2月3月はほぼ同じ傾向です。4月は2月3月と比較して500分(8時間20分)前後の人が微増しています。

残業せずに定時で帰宅した人、やや早めに帰宅した人が微増したのかもしれません。

5月~7月にかけては200分(3時間20分)~250分(4時間10分)の人が増加、500分(8時間20分)~650分(10時間50分)の人が減少しています。

 

次に男女別の違いをみました。

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男女共に4月は500分(8時間20分)前後の人が増加しています。増加の割合は女性の方が大きく、早め、もしくは定時で帰宅した人が多かったのかもしれません。

 

後半の6月7月は男女共に200分(3時間20分)~250分(4時間10分)の人が増加。

500分(8時間20分)を超えると男女の動きに差が出てきます。

男性は一定の動きをしており、6月7月に500分(8時間20分)以上の人が減少。

女性は500分(8時間20分)前後の人が6月に減少しましたが、7月になると再び増加します。

また、700分(11時間40分)以上の人は6月7月共に減少傾向です。
 

半日程の時短労働が大きく増加し、逆に1日8時間を超える労働を選択している人は減少しています。女性に関しては定時上がり、又はやや時短労働の層が6月に一度減少していますが、7月に再び労働時間を短くする人が増加していました。

 

それぞれの生活に合った働き方で8月の猛暑も頑張っていきましょう。

 
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2020年6月開業 虎ノ門ヒルズ駅の人流

レイ・フロンティアの佐藤です。

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2020年6月6日に日比谷線、虎ノ門ヒルズ駅が開業しました。既存の虎ノ門駅と直結しており銀座線へ乗り換えが可能です。また、2020年6月11日に駅直結の虎ノ門ヒルズ ビジネスタワーも誕生し今、注目のエリアです。そこで今回は虎ノ門ヒルズ駅の人流を調査しました。

 

 【期間】

虎ノ門ヒルズ駅へ訪れた人の推移

虎ノ門ヒルズ駅 時間帯別 利用者数推移

虎ノ門ヒルズ駅利用者の推定勤務地

2020年6月6日(土)~2020年7月26日(日)

 

虎ノ門ヒルズ森タワーへ訪れた人の推移

2019年5月1日(水)~2019年7月26日(金)

2020年5月1日(月)~2020年7月26日(日)

 

【エリア】

虎ノ門ヒルズ駅

虎ノ門ヒルズ森タワー

 

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こちらは虎ノ門ヒルズ駅へ訪れた人の推移です

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平日は土日祝の2~3倍程の利用者がいます。

 

こちらは虎ノ門ヒルズ駅の時間帯別 利用者数推移です。平日と土日に分けて調査しました。時間帯は6時~23時です。

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平日は9時、12時、17時~18時にピークがあります。土日は12時に最も混み合うようです。

 

こちらは虎ノ門ヒルズ駅利用者の推定勤務地です。(上位20)

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東京23区以外では神奈川県西区、神奈川県港北区が入っています。

 

最後に虎ノ門ヒルズ森タワーへ訪れた人の2019年と2020年の推移です。虎ノ門ヒルズ駅の開業後、人流に変化は起きたのかを調査しました。

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2019年5月1日の人数を基準にしたグラフです。2019年はほぼ一定の推移に対し、2020年は駅が開業した6月6日以降は増加しています。ただ、増加しているものの2019年の来訪者数までは戻っておらず昨年の3分の1程度です。

 

利便性が良くなった虎ノ門エリアに今後も注目です。

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