神戸三宮における人流データのオープンデータサービス実証実験の実施～まちのデータを活用した賑わい創出に向けて～
２０２４年８月７日
神戸市
関西電力株式会社
神戸市および関西電力株式会社（以下、関西電力）は、２０２４年８月７日から２０２５年３月３１日の約８か月間、神戸三宮周辺の人流データのオープンデータサービス実証実験を行います。
神戸市は、「三宮周辺地区の『再整備基本構想』」※１（２０１５年９月）
および「神戸三宮『えき≈まち空間』基本計画」※２（２０１８年９月）に基づき、歩くことが楽しく巡りたくなるまちを目指し、三宮周辺地区の再整備を推進しています。
また、関西電力は２０１８年から神戸市と協力し、主に三宮周辺エリアの主要な通り（歩道上１００か所以上）に設置した人流センサーからリアルタイムに得られる通行者数のデータ（以下「人流データ」）を計測・分析し、再整備による人流の変化等の効果検証に取り組んでいます※３。
今回の実証実験では、この取り組みにより取得している２０２４年の人流データ（２０２３年のデータも一部含む）を公開します。このデータと地域事業者等の実証参加者が保有する独自のデータ（イベント実施日、イベント動員数、入店者数、家賃、売上等）を掛け合わせて分析・活用することで、地域の魅力向上や賑わい創出につながる施策を創出することを目的としています。
今後、実証を通して得られたデータの利活用方法や知見を基に、地域事業者等と協力し、地域活性化につながる活動を進めてまいります。

【神戸三宮における人流データのオープンデータサービス実証実験の実施概要】
１．実施期間２０２４年８月７日～２０２５年３月３１日（データ配信完了は２０２５年 1 月まで）
２．オープン化するデータ
２０２４年の人流データを測定ポイント毎に単位時間あたりで集計したデータ（データの詳細については、添付資料に記載）
３．参加申込https://forms.office.com/r/Q3XZXXZ2t4
・上記フォームにて、申込受付いたします。
（申込受付期間： ２０２４年８月７日～２０２４年１２月２７日）
・データと利用規約・仕様・事例等を同梱してメールにて配信いたします。
・データの利用にあたっては、アンケートにご回答をお願いいたします。
・また、データの利活用方法についてディスカッションさせて頂く場合がありますので、ご協力をお願いします。
４．実施主体神戸市
関西電力(事務局)
５．添付資料
神戸三宮における人流データのオープンデータサービス実証実験の概要
以上※１：神戸の玄関口である三宮周辺地区について、民間活力の導入を図りながら、魅力的で風格ある都市空間を実現すべく策定した基本構想※２： 「三宮クロススクエア」をはじめとする公共施設の計画や、民間施設に期待される 機能や設えなどについて、官民共通の具体的な目標像及びその実現に必要な取り組みを示すことを目的とした計画※３：プレスリリース「神戸市 三宮周辺地域におけるデータ利活用型スマートシティの実現に向けた「街なかの人流見える化実証実験」の開始について」
https://www.kepco.co.jp/corporate/pr/2018/1218_1j.html

添付資料

神戸三宮における人流データのオープンデータサービス実証実験の概要～まちのデータを活用した賑わい創出に向けて～2024年 8月 7日

実証実験の概要

1【実施目的】
三宮周辺エリアの主要な通り（歩道上100か所以上）に設置した人流センサーからリアルタイムに得られる通行者数のデータ（以下「人流データ」）について、地域への認知度向上を図り、人流データと地域事業者等の実証参加者が保有する独自のデータ（イベント実施日、イベント動員数、入店者数、家賃、売上等）を掛け合わせて分析・活用することで、地域の魅力向上や賑わい創出につながる施策の創出に繋げていく。
【実施時期】 2024年8月7日 ～2025年3月31日【実証参加費】

無料

実証参加者保有の独自データ

データ活用例

人流データ
人流データ

×

イベントプログラム（場所別）＝広域でのイベント効果の可視化※1※1：参考資料の分析事例①参照

×

イベントプログラム（タイムテーブル）＝会場でのイベント効果の可視化※2※2：参考資料の分析事例②参照

人流データ

×

入店者数

＝マーケティングへの活用※3※3：参考資料の分析事例③参照

人流データの計測ポイント

2・主要な通り（歩道）の始点・中点・終点に人流センサー（赤外線検知型）を設置し、通行者数を計測
主要な通り（１０か所）
生田新道
サンキタ通り三宮センター街
三宮中央通り税関線（フラワーロード）
葺合南54号線（磯上ロード）
京町筋
仲町通り
鯉川筋
中央幹線

毎月の配信ファイル（1/2）
配信ファイル・人流データ（csv形式）およびサマリーペーパーを毎月配信（各利用者の初回配信時は、前月分までのデータをまとめて配信）
人流データの概要

対象データ

主要な通りの歩道に設置した人流センサーによって計測された通行者数を、測定ポイント毎に単位時間あたりで集計したデータ

ファイル形式 CSV形式
オープン化
対象期間2024年の1年間のデータ（2023年は参考データ)

集計単位

・２０２４年前半（１月～６月分） ：各月、各測定ポイント毎に３時間単位※４・２０２４年後半（７月～１２月分）：各月、各測定ポイント毎に３時間単位
ならびに１時間単位【参考】・２０２３年（１月～１２月分）：各月、各測定ポイント毎に、３時間集約値を平日・休日別に平均化※４：3時間の区切りは0:00を始まりとして、３時間毎とする。

3

毎月の配信ファイル（2/2）
サマリーペーパー概要

・主要な通りの、過去１週間の1日あたりの人流を可視化
・週ごとのサマリーペーパーを月例配信のタイミングで、前月分を集約して配信
サマリーペーパー（サンプル）

4

申込方法

5

参加申込

https://forms.office.com/r/Q3XZXXZ2t4
上記URLおよび下図2次元コードの受付フォームにて、申込受付（申込受付期間： 2024年8月7日～2024年12月27日）
フォームに記載いただいたメールアドレスにデータと利用規約・仕様・事例等を同梱してメールにて配信。※5

オープンデータの利用にあたっては、利用者名/利用目的/利用方法等のアンケートにご回答をお願いします。
また、データの利活用方法についてディスカッションさせていただく場合がありますので、ご協力をお願いします。

※5：申込後のスケジュールについては、p６に記載。

実証のスケジュール

6

・申込完了通知：申込が正式に受理された方へは、5営業日以内に事務局よりメールにて通知
・初回配信：申込翌月の10営業日目までに2024年の1月から申込月までの人流データとサマリーペーパーを配信（2023年の参考人流データも含む）
・月例配信：毎月の人流データおよびサマリーペーパーを翌月の10営業日目までに配信

2024年
8月

9月

2025年

10月

11月

12月

1月

2月

3月

実証実験期間
参加申込受付期間
データ配信期間

実証のまとめデータ利活用に関するディスカッション【８月参加申し込みの場合の例】
初回配信
月例配信
参加申込

月例配信

月例配信

（2025年4月以降も、必要に応じて継続）

月例配信

・2024年９月分の人流データデータ及びそのサマリーペーパー
・2024年1月~8月分の人流データ
及びそのサマリーペーパー
・2023年1月~12月分の参考人流データ【10月参加申し込みの場合の例】
参加申込

初回配信

月例配信

月例配信

・ 2024年11月分の人流データデータ及びそのサマリーペーパー
・2024年1月~10月分の人流データ
及びそのサマリーペーパー
・2023年1月~12月分の参考人流データ

7

参考資料（分析事例）

分析事例①（広域でのイベント効果の可視化） 人流データ×イベントプログラム8

2023年12月に三宮エリア内複数地点の屋外で開催されたイベントについて、平常時の休日とイベント時の時間帯別通行者数増減率を比較。
【分析結果と得られた考察】
・三宮中央通りでは他地点には見られない通行者数の大きな増加が見られた。
→三宮中央通りで開催されたイベントプログラムに集客性があったと考えられる。

時間帯別 平均通行人数（人）

時間（時）イベント効果分析事例②（会場でのイベント効果の可視化）人流データ×イベントプログラム

9

2021年10月に葺合南54号線で開催されたイベントについて、平常時とイベント時の時間帯別通行者数を比較。
【分析結果と得られた考察】
・人気プログラムの可視化
・休日は平日より、通行者数のピークが遅い。
→昼食時間等行動が後倒しになっていると考えられる。

【イベント】■ イベントなし■ イベントあり※

10月22日(金)【比較】■ 平常時の同時間帯※
当イベントでは、キッチンカーとにぎわいコーナーが終日出展。並行して、時間別のプログラムも開催。

2,537
2,286

14時は人流のピーク

10月23日(土)10月24日(日)

4,729
3,054

14時は人流のピーク（時間限定プログラム“キャラバン隊イベント”が開催）

分析事例③（マーケティングへの活用）

人流データ×入店者数

通りに面している飲食店について、通りの通行者数と入店者数の相関を分析。
【分析結果と得られた考察】
・休日平日ともに約５割(２人に1人)の通行者が入店している。
・特に、飲食店の近隣でイベントが開催された日は１日あたりの入店数が最大となった。
→イベント実施が入店者数増加に寄与していると考えられる。
・売上データとの相関分析により更なるマーケティングへの活用可能

1日の平均入店者数

平日

休日

傾き=1

入店者数最大傾き=1

1日の平均通行者数

1日の平均通行者数10