ビッグデータによる地域課題の分析手法と事例研究

ー「ビッグデータの実践的な利活用への手引き」の使い方ー
2024年 3月17日㈱ケー・シー・エス 技術顧問

岩﨑 裕直

本日の発表ポイント「ビッグデータの実践的な利活用への手引き」とは？
令和３～４年度国土交通省総合政策局所管の｢ビッグデータ活用による旅客流動分析実証実験事業｣(17事業)に基づき、交通課題などの解決手法ガイドとして取りまとめたもの

1 実証実験事業のあらまし

2 「ビッグデータの実践的な利活用への手引き」の特色と構成

3 ビッグデータの特徴と留意すべき点

4 実証実験事例(表紙)

２

1 実証実験事業のあらまし(1) 実施個所(2) 17事業の内容別分類(3) 検討体制

1 実証実験事業のあらまし

2 「ビッグデータの実践的な利活用への手引き」の特色と構成

3 ビッグデータの特徴と留意すべき点

4 実証実験事例３

(1) 実施個所
実施した17個所は大都市から地方の町など規模も大小さまざま
北海道道北地域(旭川市、上川町)

実施個所位置図

山梨県甲府市

山梨県富士山周
辺市町村
宮城県石巻市

滋賀県日野町ほか
鳥取県東部地域

福島県須賀川市

広島県庄原市

茨城県境町

佐賀県嬉野市

埼玉県さいたま市
愛知県岡崎市

神奈川県川崎市

大分県中津市、宇佐市、豊後高田市
香川県高松市

神奈川県横浜市

愛媛県松山市４

(2) 17事業の内容的分類
目的・課題などから、交通施策関連分野(６事業)、観光関連分野(６事業)そしてまちづくり関連分野(５事業)に概ね分類される

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(3) 検討体制
・概ね自治体を含む、協議体制を組織しながら検討している・学識経験者が加わると検討面でアドバイスや知見が得やすい

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２ ビッグデータの実践的な利活用への手引
きの特色と構成(1) 手引きの特色(2) 手引きの構成

1 実証実験事業のあらまし

2 「ビッグデータの実践的な利活用への手引き」の特色と構成

3 ビッグデータの特徴と留意すべき点

4 実証実験事例
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(1) 手引きの特色
ビッグデータを扱うための準備や分析の流れを17事例を捉えて提示している点に本手引きの特色がある
利活用の手順分析の流れ

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(2) 手引きの構成

手引きの目次【序章含む４章構成】
第１章 どのような課題に取り組むことができるのか
第２章 どのようなビッグデータが使えるのか
第３章 課題に対してどのように解決していくのかなど一連の流れに沿って、17事業を事例として解説
巻末に法制度、用語集、関連ガイドラインなどの参考資料を掲載
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３ ビッグデータの特徴と留意すべき点(1) ビッグデータの特徴(2) 留意すべき点

1 実証実験事業のあらまし

2 「ビッグデータの実践的な利活用への手引き」の特色と構成

3 ビッグデータの特徴と留意すべき点

4 実証実験事例
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(1) ビッグデータの特徴①携帯電話位置情報データは電話会社が所有し使用には有料となるが、国内全域で最大約８千万ユーザーのデータ(性別・年齢別・居住地別)が得られる②概ね500mメッシュ内において1時間単位で24時間、365日の調査データが得られる③GPS位置情報であればさらに10m単位の細かい位置情報が得られる④建物内や地下ではデータ取得できないため何らかの補完方法が必要⑤複数の位置情報データを掛合せることなどが分析面で精度の確保を考慮する上で望ましい11(2) 留意すべき点①メッシュデータとして取得しようとする場合、郊外部で10単位のデータを取得しようとする場合、個人情報保護のため秘匿処理をするのでデータとしては０となるので注意を要する②人などの動きを把握する際にメッシュの区切り方に配慮が必要である③交通関係では、通常ビッグデータの通信時間は概ね１時間であるため、移動時間が１時間以内で移動する場合把握できない可能性がある。そのため時間解像度に限界がある。したがって「移動」なのか「滞留」なのか判定が弱いところだが今後改善される可能性がある。
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４ 実証実験事例(1) 山梨県甲府市の事例(2) 香川県高松市の事例(3) 神奈川県川崎市の事例

1 実証実験事業のあらまし

2 「ビッグデータの実践的な利活用への手引き」の特色と構成(4) 北海道道北地域の事例
3 ビッグデータの特徴と留意すべき点

4 実証実験事例
13(1) 山梨県甲府市の事例【事業の目的】STEP１

携帯電話の位置情報から得られる観光客や生活者の動きのビッグデータの可視化、分析し地域の課題解決や政策立案につなげる【解決したい課題】
STEP２

地域の課題解決や政策立案に資するため携帯電話の位置情報から得られる観光客や生活者の動きを可視化し新たな分析手法を開発する必要がある・パケットセンサ観測データ、モバイル空間統計データ
及び目視交通量調査データをTableauでダッシュボード化し可視化・リアルタイム表示

STEP５・各エリアに複数センサ設置し人流の時間帯別流動を把握したモバイル空間統計も併用し分析

【仮説】
STEP３

【データ分析】

・センサデータのWeb可視化と総合的な分析のためのダッシュボードができる
・人口動態データのリアルタイム表示できる・モバイル空間統計とセンサデータ組合せでメッシュ狭域の人口動態推計ができる
・歩行者交通量調査とセンサデータ組合せで群流分析ができる【データの検証】【収集データ】
・NTTドコモのモバイル空間統計

STEP４

広域情報が得られるほか属性情報も収集可能だがデー
タ自体は電話会社に依存する（1時間ごとのデータが得られる）・群流センサ(Wi-Fi/BLE）
狭域に適し比較的低コストで増設可能なおキャプチャ
ー性能は機器の設置環境に依存する

STEP６・BLE測定データ(30-50m範囲)からモバ空(500mメッシュ)を推定し有意と判定できた・機械学習により可能と判ったがセンサ設置個所や数により経路選定誤差が生じることも判明

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(1) 山梨県甲府市の事例

甲府市位置図対象都市：県庁所在市人口約18万人、面積約210㎢
実施主体：エリアポータル株式会社
特徴：モバイル空間統計とBLEデータの扱い方に工夫(クラスター分析やランダムフォレスト回帰分析を加えている)
BLE：Bluetooth Low Energyの略

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(2) 香川県高松市の事例【事業の目的】STEP１

携帯基地局データをベースとした新たな移動データの構築と都市ＯＳへの安定的なデータ供給及び汎用性の高いシステムの構築【データ分析】
・総トリップ数は携帯基地局データとする・ＯＤの単位は500ｍメッシュ
・手段判定は、航空・鉄道は携帯基地局データ、バスはIruca(IC乗車券)データ、その他はＰＴデータから按分するが、按分単位は時間帯別年齢階層別ODごとに設定

STEP５【解決したい課題】
STEP２

都市政策で活用しているパーソントリップ調査(PT)データは経年に伴い鮮度が劣化し精度が悪くなる傾向があり、その更新までの期間を補完するデータの構築及び新たな移動データの有用性検証と安定的な供給へのロードマップ

【仮説】
STEP３

・ローコスト、高頻度、ビッグデータの特性を採り入れた新たな純流動データベースの構築(携帯基地局データ、交通系IＣデータの特性を生かす)
・移動データを兼ね備えた都市ＯＳ構築により行政内外での各種対策検討の基礎データとする【データの検証】
・ＰＴでは面積が大きなゾーンの発生集中量が多くなる傾向があるが、新たな移動データでは同面積ゾーニングのため、ＰＴと比較すると代表交通手段の鉄道と自動車が増加、バス・二輪車・徒歩が減少
・広域の流動データによる把握も可能

STEP６

全手段発生集中量

バス発生集中量【収集データ】
・全国うごき統計(携帯基地局データ)

STEP４

ソフトバンク社提供携帯電話位置情報

・IruCa交通系IＣカードデータ（補助・検証のためにＰＴデータ）

16高松市位置図(2) 香川県高松市の事例
対象都市：県庁所在市人口約41万人，面積約375㎢
実施主体：パシフィックコンサルタンツ㈱四国支社
特徴：①PTデータ・ICカードデータ・携帯基地局データはODゾーン単位が異なるため、携帯基地局で統一②PTデータのメッシュ化に当たっては、ゾーンごとの発生集中量を被説明変数、ゾーンごとの人口・従業者数を説明変数とした回帰式を構築し、メッシュ単位に分割・統合する。
③交通手段別では、鉄道、その他手段において、多くなったPTでは細かなトリップをアンケートで答えないケースが多いため、データ上潜在化していたトリップが顕在化したためと推測される

ＯＤ割合

自転車(新たな移動データ) 徒歩(新たな移動データ)

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(3) 神奈川県川崎市の事例【事業の目的】STEP１

ビッグデータを用いて川崎市の交通動態を明らかにしたうえで、交通に伴うCO2 排出量を推計するモデルを構築し、川崎市の目指す交通課題解決と脱炭素を推進するための施策を検討【解決したい課題】

18【データ分析】

・ＯＤの単位は500ｍメッシュ
・対象地区を都心部(川崎区)、市街地(中原区～高津区)及び低層住宅地域(麻生区)より選出

STEP５・地域公共交通の活性化

STEP２

公共交通が減少する中、公共交通への転換による持続可能な地域交通環境実現

・脱炭素社会の実現に向けた取り組み
CO₂排出量を定量的に示す指標のモデル構築

【仮説】
STEP３

・交通手段の判別が可能なビッグデータ及び各種統計データ、バスＯＤデータ等を用いて交通動態を精緻に推計する。また、道路交通によるCO₂排出量を推計し、さらに公共交通へ転換可能な移動量からCO₂排出量の削減ポテンシャルを推計する。これにより、公共交通への転換による持続可能な地域交通環境の向上および脱炭素戦略の推進の両立させる。

【収集データ】【データの検証】・携帯基地局データにＰＴ調査や既往調査データ等を補完し分析が可能となり、交通動態の把握やCO₂排出量/削減ポテンシャルの推計が有用なものとなった。３地区のＣＯ₂排出量・削減量(平日)STEP６・全国うごき統計(携帯基地局データ)：2022年

STEP４

主要交通手段別ＯＤデータ作成(ＰＴ調査分担率で補正)
・川崎市バスＯＤデータ：2019年
・パーソントリップ調査データ：2018年

自動車利用者数(発生)平日
３地区のＣＯ₂排出量・削減量(休日)自動車利用者数(発生)休日

川崎市位置図(3) 神奈川県川崎市の事例

対象地域位置図

対象都市：川崎市人口約154万人，面積約143㎢
実施主体：ソフトバンク株式会社
特徴：交通手段別の移動量と移動距離から各エリアのCO₂排出量を推計する
さらに公共交通転換可能な移動を抽出し転換によるCO₂排出削減量のポテンシャルを推計するモデルを構築
対象地域CO₂排出量推計①都心部及び市街地分析結果から導かれた課題

公共交通転換によるCO₂排出削減ポテンシャルの推計

課題の解決方策

CO2削減量とその効果

・両エリアには主要駅付近に大型商業施設が立地
・当該施設への移動手段として自動車が多く利用
・公共交通の利便性が高く、公共交通へ転換しやすい②低層住宅地域
・鉄道沿線でも自動車分担率が高いメッシ
ュがある※一般的には鉄道に近い地域では自動車分担率は減少

自動車分担率が高い要因を調査し、取大型商業施設への移動手段として、自動組を進めることが必要
車を利用している市民の行動変容を促すことが必要
・アンケート結果では適切な情報提供によ ・自動車の利用用途を「送迎」と回答してり公共交通いる市民のへ利用転換できる可能性あり割合が多い
・公共交通に置き換えられる外出として※新百合ヶ丘駅の駅前は地域特性で送迎のための自動車が集中「買物」を選択した市民が多い
既存の路線バスやタクシーとあわせて大型商業施設と連携した啓発活動により、 デマンド交通等の新たな交通手段を活用して送迎需要に対応することで自動車市民の行動変容を促すことができるもの
利用の削減に繋がるものと考えられると考えられる「川崎市地球温暖化対策推進基本計画」における「川崎市地球温暖化対策推進基本計画」における削減目標の約5.9％削減目標の約4.9％

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(4) 北海道道北地域の事例

20【データ分析】【事業の目的】STEP１

事業対象地域において重要性の高い２つの課題「新たな顧客層の来訪喚起」及び「来訪のための足の確保」について、ビッグデータを活用し実効性の高い解決策を導く

STEP５【解決したい課題】
STEP２

層雲峡温泉は、大雪山系の自然に囲まれ１００年を超える歴史を有する道内有数の温泉地であるが、最盛期に比べると客足は低迷しており、「北の山岳リゾート」としてのリブランディングを図っているところ【データの検証】

【仮説】
STEP３

①”検索×位置情報”の分析により、「興味を持ったが来なかった」逸失顧客の特性や逸失要因を把握でき、今後の施策検討に役立つ分析結果が得られるのではないか。
②”属性別“に”交通手段判定”可能な人流データにより、二次交通ニーズを把握でき、ニーズに従った改善施策や主要拠点間の二次交通確保を行うことで、非来訪客の取り込み、特に積雪期に道外客の来訪増を狙う施策検討を進めることができるのではないか。

【収集データ】

STEP４1）全国うごき統計(ソフトバンク株式会社）
数千万台のソフトバンク個人端末の基地局位置情報に、代表企業が有する交通工学のノウハウ(特許技術)に基づいた手段判定等の技術を加えた新たな人流統計データサービスにより当該地域の人流データを収集・活用する。
2) 検索×位置情報ビッグデータ(ヤフー株式会社)
数千万人の豊富なユーザー数に基づき、ヤフーの“検索履歴”と、ヤフーアプリ導入済スマホの“位置情報”を同一IDで紐づけたビッグデータを収集・活用する。

STEP６
非来訪客の逸走先(積雪期道外客)

【調査対象ポイント】(4) 北海道道北地域の事例
対象都市：旭川市人口約32万人、面積約747㎢
実施主体：北の山岳リゾートS-DXコンソーシアム
特色：調査対象ポイントを絞って、全く異なる２つのビッグデータで特徴を活かして分析しかつ課題も整理している
全国うごき統計

検索×位置情報データ

数千万のサンプルを全人口拡大し、属性分析・トリップデータの特長 分析・前後泊地分析など多様な旅客流動分析が可能な、他に類を見ない高機能基地局人流データ

数千万のサンプルから、来訪客の関心事・周遊先のほか、非来訪客の逸失原因・逸失先までも属性別に分析可能な、本邦初の“検索×位置情報”の紐づけデータ

来訪客の流動について多面的に分析することで、他地点と比べた属性や圏域の強み弱み、需要の見込める二次交通得られた成果
ルートと移動需要量、相互連携・差別化の対象として意識すべき他の観光地・宿泊地を導き出せた

これまで調査困難であった非来訪客の逸失原因や逸失先について属性別に分析できたことで、需要の見込める二次交通ルートや相互連携・差別化の対象として意識すべき他の観光地を導き出せた

属性やトリップチェーンなど、細かい情報を追おうとするほどデータ留意点・課題 が分岐し秘匿閾値に近づきやすくなるため、分析目的と仕様の過不足ない一致が重要

左記に加え、検索ワード分析においては“ご当地ワード”を理解した
うえでのクレンジングが必要

性別（留意点のイメージ）

年代別
20代

男性
女性

30代
・・・

居住地別

トリップチェーン

人数（例）

旭川市

旭川市-札幌市

20

札幌市

旭川市-千歳市

＊

・・・

・・・

＊

旭川市

取得情報を細分化するほど、秘匿の可能性が高まる

・・・

クレンジング後（例）クレンジング前（例）
検索割合

検索語29%
20%
12%

amazon
楽天市場
定山渓温泉

11%

唐田えりか

8%

シャトレーゼ6%

旭山動物園

ご当地ワード例：「シャトレーゼ」が札幌のスパリゾートを示すと推定したうえでクレンジングせず

検索
割合

検索語

29%
20%
12%

amazon
楽天市場
旭山動物園

11%

唐田えりか

8%

シャトレーゼ

6%

定山渓温泉

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終わりに
・携帯電話の位置情報はビッグデータと呼ばれ有償だが、様々な捉え方により高額なデータのほか低廉なデータもある
なお、分析方法も目的と利活用するデータにより多様である
・したがって、このような取組みに携わる方々は、データサイエンティストとしての知識を習得しておくことが望ましい
・最近では情報公開から国や多くの自治体でオープンデータとする事例も目にするようになったので、本手引きを参考に更なるビッグデータの利活用を今後とも期待したい22

謝辞：本手引きは国土交通省総合政策局総務課(総合交通体系)の皆様のご尽力により公表されました。御礼申し上げます。

ご清聴ありがとうございました