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3月二部グラフによる都道府県間の人口動態調査

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。
なお、現在では時勢を鑑み、COVID-19の感染防止に有用となる行動分析データを公開しております。

 

今回は都道府県間の移動者数を比較しました。

■エリア
全国
■日付
2020年3月2日(月)~2020年4月5日(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
■都道府県別人口参照元
統計局ホームページ
https://www.stat.go.jp/data/nihon/02.html

 

まず5週間の各都道府県の移動者数を出しました。
期間中に移動が多かったTOP20都道府県を表示しています。理由は断定出来ませんが、報道にもあった地方への移動も見受けられます。

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ちなみに、移動者数上位にある東京、京都、神奈川、滋賀、三重あたりはこの時期に限らず日頃から移動が多い地域のようです。

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※参考データ1

 

続いて移動者数が多かった都道府県TOP20のうち上位10エリアの流出移動者数、流入移動者数を週ごとに確認しました。

※移動者数を都道府県人口で割り、各都道府県最も高い数値を100とした
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3月16日~3月22日の週に最も移動者数が増加している事がわかります。ここは春分の日を含む3連休(3月20~3月22日)のあった週で、COVID-19に対する気の緩みが一部の報道で指摘されていました。データより連休中の一定数の移動が確認でき、外出自粛が呼びかけられていましたが帰省や旅行へ出かけていた可能性も考えられます。

 

ブログを通じていくつか行動データを公開して参りましたので、ここで少し技術的な話もご紹介します。
今回都道府県間の移動者数を抽出しましたが、それを機械的に抽出する方法です。
A県からB県を経由しC県に移動した場合、A県からC県に移動したと抽出しています。
途中経由する都道府県の数は1県でも2県でも何県でも可能です。

方法としては以下の流れになります。

(ステップ1) ユーザーが滞在した地点の緯度経度から都道府県名を抽出します。

緯度経度から住所を抽出することを逆ジオコーディングと言います。
(ステップ2) 抽出した都道府県名を時系列に並べて配列にします。
(ステップ3) 全ユーザーに対して抽出した都道府県名の配列を「グラフ」という構造にモデル化します。
「グラフ」とは、頂点と頂点間の連結関係を表す枝で構成されるデータ構造です。
詳しくは以下をご参照ください。
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%95_(%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E6%A7%8B%E9%80%A0)

今回は、

  • 頂点を都道府県
  • 頂点(都道府県)間をユーザーが移動したら枝を設定

によりグラフを定義します。

この方法により、何万とある都道府県名の配列を、

  • 頂点数 = 47個 (都道府県数)
  • 枝数 = 47×46個 (双方向あるので都道府県数の組み合わせ数×2)

に縮小化できることになります。
また、グラフには数々のアルゴリズム(各種値を計算する方法)が存在しますので、それらを有効に利用することができます。

(ステップ4) 2頂点間の経路を抽出するアルゴリズムを利用し、頂点間(都道府県間)の移動したユーザーを抽出します。
2頂点間の経路抽出には、幅優先探索と呼ばれる手法を用いています。

都道府県間の移動者数を抽出する方法としては以上になります。

 

最後まで読んで頂きありがとうございました。

 
※参考データ1
【日本交通公社_旅行年報2018】

 

 

 

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