位置 範囲 時間で人を知る〜機械学習による位置情報分析の実例と未来〜〜DataScientist Society | 4th Symposium〜
レイ・フロンティア株式会社
代表取締役

田村 建士

http://www.rei-frontier.jp/

会社紹介
レイ・フロンティア
2008年創業
オフィスは秋葉原
行動情報,ライフログの分析（AI,機械学習）

CONFIDENTIAL

2主要株主：役 員 / 株 式 会 社 環 境 エ ネ ル ギ ー 投 資 / イ ン クル ー ジ ョ ン ・ ジ ャ パ ン 株 式 会 社 / 株
式 会 社 ア ド ウ ェ イ ズ / み ずほ キ ャ ピタ ル 株 式 会 社 / 株 式 会 社 イー ド / い わ ぎん 事 業
創 造 キ ャ ピタ ル 株 式 会 社
業務提携 / 技術提携先：
インクリメントP株式会社 / 株式会社アドウェイズ / 株式会社エルテス / 株式会社 VA Z / 東 京 大 学 / 日 本 I B M 株 式 会 社

会社概要・役員紹介
社名

レイ・フロンティア株式会社

代表取締役プロフィール

設立

2008年5月27日

大柿 徹 / CTO / Founder

所在地

東京都台東区台東2-26-8 KSビル301

資本金1億1500万円

事業内容

AIを使った行動情報の分析・調査事業
自社SDKを使った行動情報のサポート事業
ARアプリケーションの開発と運営

1975年生まれ。1997年、川田工業に入社。エンジニアとして、アプリケーションの開発およびマネジメントに従事。開発したアプリケーションは業界1位のシェアを獲得。2008年にレイ・フロンティア株式会社を立ち上げ、代表取締役に就任。ARアプリケーションの開発を足がかりに行動情報の取得・分析事業を始める。情報処理学会会員。人工知能学会会員。

田村 建士 / CEO代表取締役

大柿 徹 田村 建士

主要取引先
（提携先）

株式会社イード
株式会社アドウェイズ

株主構成

経営役員/株式会社環境エネルギー投資
インクルージョン・ジャパン株式会社
株式会社アドウェイズ
みずほキャピタル株式会社/株式会社イード
いわぎん事業創造キャピタル株式会社
須田 仁之

研究・技術提携

1978年生まれ。2002年、川田工業に入社。エンジニアとして、経験を積んだ後、2007年に家庭用ゲームやWeb構築を行う会社に入社。東京開発室長としてマネジメントに従事する。
2010年にレイ・フロンティア株式会社に入社。2011年、代表取締役に就任。自社ARアプリケーションの大手クライアントへの導入に成功する。ARに関する講演など多数。

取締役プロフィール
澤田 典宏 / CCO
1968年生まれ。1988年よりデザイナー/プランナーとしてビデオゲームの開発に携わる。役職も含めた約25年の期間に開発したゲームは60タイトル超。ゲームの要素を他分野に応用するゲーミフィケーションへの知見も高く、日経主催の講演など多数。グロービス経営大学院MBA。米国PMI認定PMP。

東京大学
日本IBM

CONFIDENTIAL

4

GIS系に関する受託開発

位置情報・AR技術を活用した
自社アプリ開発■2008年〜2010年
Windows向けのGIS系の業務系ソフトウェアの受託開発■2011年〜2014年前半
・自社ARアプリケーション開発
・位置情報に関連するアプリケー
ションの受託開発

CONFIDENTIAL

機械学習を活用した行動データ分析事業※行動誘発に必要な人や移動体のデータ分析事業■2014年後半〜現在
・SilentLogリリース
・SilentLog Analytics リリース自動車分析
イー ド 株 式 会 社
株式会社キムラユニティー

顧客分析
クロススポーツマーケティング株式会社
S O M P O ホ ー ル ディ ン グ ス 株 式 会 社
み ずほ 情 報 総 研 株 式 会 社
奈良先端科学技術大学院大学

2014年12月 制作
レイ・フロンティアが目指すライフログデータを活用した未来

CONFIDENTIAL

CONFIDENTIAL

国内活動

情報処理学会が主催する「第4回行動変容と社会システム研究会（大阪）」「スマートシティと行動履歴データの活用」
2017/6/26

CONFIDENTIAL

国内活動

東急アクセラレータプログラム最終審査会（2017/10/16）※ 138社中6社に採択

CONFIDENTIAL

海外活動

2017年4月
イスラエル国費/ヤングリーダシッププログラム選出（イスラエル訪問/技術交流）

2017年5月
工業技術研究院（ITRI/台湾）/
TiC100 日本スタートアップ選出

CONFIDENTIAL

海外活動■2017/7/6〜7/10 バンコク（タイ）「StartupThailand 2017」より招致/出展■COMPUTEX TAIPEI 2017/5/30〜6/3 台湾
招致/出展

CONFIDENTIAL

製品説明

SilentLog Analytics〜位置 人 範囲で人を知る〜
行動を可視化
機械学習などで分析をする
法人向けサービス

SilentLog Analytics
行動情報から人や乗物の動きを可視化・分析

同地区のヒートマップ表示

東京都千代田区千代田1丁目 2016年2月13日〜14日の行動情報（1268名分）

CONFIDENTIAL

同地区の流入元表示

人の行動を誘発する
個々の状態に適した情報を配信して行動を促す

行動誘発は、行動を誘発させたい対象者の行動パターンを機械に理解させるところから始まります。（こちらの例では東京都区内に居住の20代女性が対象となっていますが、誘発までの仕組みは大きく変わりません）
集計した行動情報から、よく行く場所や利用する乗り物、活動時間帯、活動傾向などが割り出されます。ここでは「昼夜スーパー」というキーワードに着目します。

CONFIDENTIAL

キーワードを元に対象者の行動に注目してみたところ、職場近くのスーパーを昼休みに高頻度で利用していました。
同時に頻度は落ちますが、自宅近くにある同系列のスーパーも利用していました。
年齢や職業から推測するに、割高なコンビニよりもスーパーの惣菜などを上手く利用していると思われます（スーパーの代替がコンビニであることから推測）

こうした分析を元に、対象者に対して「スーパーを利用する曜日を重み付け評価した上で、当人が会社員から私生活に役割が切り替わる勤務終了後で、かつ自宅近くの駅に降り立ったとき（行動誘発点）」にスーパーの情報を配信することが最適と判断し、アプリに行動を誘発する情報を表示するようにしました。
この結果、当人が店舗に入る前（意思を決定する直前）に情報が配信されます。

SilentLog Analytics
行動を分析した結果を元に利用者をモデル化
パーソナルデータ
名前：神大寺 光夫（42歳）
居住：神奈川県横浜市神奈川区三ツ沢下町
勤務：東京都江東区青海
業種：物流倉庫事業（従業員110名 / 売上72億）
月収：41万円（年収590万円 / 家庭年収790万円）
家族：妻（40歳）、娘（7歳 小2）
住居：3LDKの賃貸マンション（家賃13.9万円）

平日と休日の行動パターン
平日は朝7時30分に自宅を出て、ブルーライン三ッ沢下町駅から横浜駅に向かい、JR線に乗り換えて江東区青海にある職場に通っている。夜は18時頃に会社を出て、20時には帰宅する。このため平日における横浜駅西口との接点は、主に帰宅時に有隣堂やヨドバシカメラに寄る程度。
休日は自家用車（コンパクトカー）で、日用品の買い物に出かけることが多い。その際の利用基準は「妻が希望する日用品が売っていること」「入りやすい駐車場があること」「子どもを連れて2時間は過ごせる場所であること」という順で判断され、結果として自宅からほど近いイオン東神奈川店一帯を中心に、トレッサ横浜や川崎モアーズなど、川崎寄りの方面に出かけることが多い。
家庭では、子どもと過ごす時間を確保することと、受験準備も見据えた貯金の確保が悩みの種。

CONFIDENTIAL17SilentLog Analytics/SDK
弊社アプリSTEP2
行動情報

STEP1

行動情報データプラットフォーム
行動情報DMP
弊社アプリ
統計データ

他社サービスSilentLog SDKを組み込んだアプリやウェアラブル機器

行動情報

STEP2

他社サービス
統計データ
オープンデータ
弊社追加データ

オープンデータ
POIなど

STEP2
行動収集

CONFIDENTIAL

・行動情報（位置情報）
・個人属性データ・アプリ利用データ
・人口・地価などの公開済み動態情報

STEP3

SilentLog
Analytics
・行動誘発点の推定
・行動変異点の分析
・感情の推定・滞在時間の分析
・徒歩情報の分析
・乗物情報の分析※分析と推定の仮説構築と実証は東京大学と連携※分析の分散処理と機械学習の構築はIBMと連携人工知能で行動を分析し、誘発点を推定

通知
可視化

弊社/他社
ソリューション

・SilentLog
・顧客行動調査・DSP連携（アドテク）
・高齢者向けスマートシティの設計
・自家用車管理・道路プローブ測定
・パネルリサーチ
・労働者の遠隔管理
・屋外広告の効果測定
・健康情報管理・訪日外国人調査など

行動誘発分析している行動※一部検証中のものを含む

⼈と交通で共通する情報

⼈に関する情報

交通に関する情報

⾏動種別（歩⾏/⾛り/⾃転⾞/電⾞/⾃動⾞/滞在）

滞在場所（名称/住所）

電⾞の乗⾞区間

位置（緯度/経度/⾼度/⽅⾓）

滞在時間

到着予測時刻⼈に関する情報状態（仕事/プライベート/旅⾏/買い物/運動）
移動経路

滞在場所の訪問回数
滞在場所の訪問間隔
好んで訪れる場所の傾向
たまに訪れる場所の傾向
観光客の周遊傾向と⾏動予測（国内客/渡航客）

電⾞の運賃
バスの乗⾞区間
バスの運賃
⾃動⾞を運転中の急ブレーキポイント
⾃動⾞を運転中の急加速ポイント
⾃動⾞を運転中のスピード違反区域

移動速度

歩⾏者動態
（歩⾏者の流れ/混雑度合い）

移動速度が変化する地点

コミュニケーション度合い

歩数

感情

⾃動⾞を運転中に検出された
道路の凍結箇所歩幅

スマートフォンの場所と時間に応じた利⽤頻度

⾃動⾞を運転中に検出された
道路の冠⽔箇所

アプリ内の場所と時間に応じた閲覧状況

⾃動⾞の運転開始と運転終了の区間

年齢
性別
⾝⻑
居住地
勤務地
出⾝地

CONFIDENTIAL

場所と時間に応じた
アプリ内検索/Web検索状況
Web履歴/購買履歴とひも付いた消費⾏動予測⾃動⾞を運転中に検出された
道路のくぼみ箇所

渋滞区間

レイ・フロンティアの強み
人や乗り物の動きや位置を分析し、経営の意思決定に貢献するデータを提供

1
2
3
CONFIDENTIAL

独自かつ高度な分析ナレッジを蓄積
従来ある分析技術に加え、AI/機械学習を用いた分析手法を開発、自社独自のナレッジとしてこれを蓄積分析に適した行動データを独自で保有AI分析に適した行動データを設計、自社開発のスマートフォン向け
アプリケーションを通じて1日あたり3万人の行動データを保有

行動分析のプロセスを包括的に提供可能
課題の特定や取得するデータの選定から、独自行動データ保有に必要なSDKの提供、AIを使った分析/検証を一気通貫で提供
20

SilentLog
1日30,000人以上が毎日の行動を記録する
ライフログアプリ

SilentLog（App）
1日30,000人が利用するライフログアプリを運用■アプリケーションの特徴
・持ち歩くだけで移動手段、距離、時間、歩数、滞在場所を自動で測定・バッテリー消費の問題を独自の方式で抑制■アプリ利用者の傾向
・30代男性が中心だが、40代や50代の利用者も多い
・30日継続率が約50%と高め

CONFIDENTIAL

23

SilentLog（App）

CONFIDENTIAL

どうして行動情報が求められるのか？

行動情報とはなにか
現実世界での人の行動から取得できる情報のこと

東京都港区虎ノ門 2016年12月4日の行動情報（196名分）

CONFIDENTIAL

なぜ行動情報が求められるのか
点の情報

点と面の情報点と面と線の情報
時系列行動情報

道路、建物の基盤地図など

高齢者世帯情報1990年以前
主な情報源は台帳/紙の地図

1991年から2014年
主な情報源はGISデータ

2015年以降
主な情報源は個人行動情報

点と面をつなぐ『線』を加えて、より人を把握したいという欲求
CONFIDENTIAL

解決する問題都市計画

健康集客・IT化が進む自動車の制御・中高齢者の健康促進

・非計画購入者の取り込み

・高齢者に添うまちづくり

・労働者に対する健康管理

・回遊客の動態把握

・公共交通機関の最適化

・健康格差の是正

・サイネージの最適化

安全効率化

市場の把握

・高齢者や児童の見守り・工場、倉庫の動線改善

・災害時の情報伝達

・屋外の顧客動線改善

・労働者の安全衛生管理

・農業における動線改善

・商圏の広範囲化
・消費者の嗜好の多様化
・パネルリサーチの限界

生活者（人）を理解するソリューションにより、様々な問題を解決します。
CONFIDENTIAL

行動情報の活用が予測される市場
行動情報への関与が高く、これからIoT/IT化する市場の広がりが期待される
都市計画

動線計画

（スマートシティ）

公共施設

健康（未病対策）

行動情報への関与 高
行動情報への関与が高いほどIoT/IT化しなければ情報の精度が上げられない

商圏調査

公共交通機関遠隔労働管理

旅行・観光

安全衛生管理自動車アフター
マーケット

自動運転

カーシェア

IoT/IT化度 低

オンライン
リサーチ
IoT/IT化度 高百貨店

自賠責保険

機材管理

スーパー
マーケット

コンビニエンスストア

ショッピングセンター

見守り融資

アドネットワーク

タクシー

貸し駐車場

運動管理
行動情報への関与 低CONFIDENTIAL

IoT/IT化を果たすと行動情報を加えての分析が課題となる

eコマース

現在の社会環境

社会環境
政治的環境

・ビックデータ利活用の促進。個人情報ガイドラインの明確化。
・ビックデータに関しての独禁法対象（データ強者に対しての規制/囲い込みの禁止）。
・企業への健康促進、働き方改革。テロ対策の強化。
・EC、及び中華圏の個人情報保護方針の厳格化。

経済的環境

・位置情報分析企業との提携および買収の増加（Googleの「Urban Engines」の買収、SnapChatの「Placed」の買収）
・AmazonのWhole Foods Marketの買収などメガ企業のリアルへの進出。
・データ販売事業者への転身を示唆する企業（iRobot/マスターカード）
・車・自転車等のシェアリング経済の発達。東京オリンピック。
・東京オリンピック以降の国内経済の不安感（人口減少、少子高齢化、企業の人件費抑制、グローバル化、資産価値の減少、介護負担の増加）。2019年10月より消費税が10%へ。

社会的環境

・世界的な都市化の進行。スマートシティによる動向把握に必要性。安全・安心への高まり。
・消費者の信頼先の変化。Alibabaの芝麻（ジーマ）信用の普及。
・国内地方都市の高齢化対応、および労働人材不足による雇用難易度の高まり。
・世界的な自動運転への取り組みの加速。
・世界的なプライバシー問題に関する議論の高まり。
・国内の仲間、家族、会社と個人との関係の変化（帰属意識の変化）。
・インフラの計算スピード向上。インフラコストの低減。データ収集環境の整備。
・準天頂衛星システムによりGPS精度の向上実用化（2018年）。
・情報セキュリティ対策の必要性。5G回線（高速回線）への対応。センサーデバイスの安価化。
・位置情報収集に関してAppleの規制強化（ユーザーへ許諾）。
※アプリ利用者のログ提供の意義を伝える必要性（移動情報を収集されるメリット）。

技術的環境

CONFIDENTIAL

社会環境
■まとめ
・インターネットを中心としたサービスは「Google」「Amazon」「Alibaba」などの巨人企業で「ほぼ勝負あり」。
・ITの王者の次の主戦場は実生活に関連したリアルワールド。そこで勝者となるために、顧客理解のためのデータ獲得戦争が強まる。
・メガIT企業の大規模なリアル店舗の買収。
・新興国でのシェアリングサービスなどのリアルサービスの拡大。
・iRobotのマッピング情報販売疑惑。マスターカードの政府への消費パータン販売。
・現在、リアルワールドで事業展開を行う企業にとって、自社の競争優位性を保つために、ユーザー生活理解や継続的なユーザープロファイルデータ収集・分析は重要となる

CONFIDENTIAL

社会環境
■まとめ
・データ保有場所、権利、セキュリティ、プライバシーポリシーに関するルールの明確化と、事業者側での国内外で混在した異なるルールの理解の必要性。
・一部諸外国のデータ持ち出し規制。位置情報収集の際にユーザー許諾、とメリットを明確とする必要性。
・雇用スタイルの変化。人材不足による技術者・データサイエンティストの獲得競争の激化。ワークシェアを含めた、継続した働き方の環境を提供するための、従業員との対話の重要度が増す。また人材交流も考慮した中長期的には大学との共同研究の必要性。
・将来の漠然とした経済的や健康に対しての不安感と、会社や家族との関係性の変化（働き方の変化）。労働人材不足の定常化。
・サーバーとセンサーデバイスの低価格化による、データ収集技術を活用するサービスの普及。リアルタイム分析で必要な通信環境の整備。高精度衛星の活用。
・技術革新の加速（インフラ、センサーデバイスの低価格化、GPS精度の向上、回線ス
ピードの高速化/5G）。
CONFIDENTIAL

お客様との共創機械学習による解決

MOBILITY FRONTIER
e燃費などに採用されている移動体向けのSDKnouser̲idtimestamp

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東京都新宿区西新宿xx

2016.12.1 0:00am - 12.31 11:59pm1user @HV(N)推定自宅：静岡県周智郡
推定職場：愛知県岡崎市
燃費：19.9km/L
推定自宅の標高：4.6m
推定職場の標高：8.4m
自宅-職場間の最大勾配：8.4m
自宅-職場間の勾配数：0
2016.12.1 0:00am - 12.31 11:59pm
1user @HV(N)機械学習への取り組み

システム構成
SDK
GPS情報
慣性センサーなど

収集

Fluentd

蓄積

可視化

推定
予測（NFS）
AWS S3

SilentLog-Analytics

（バッチ）
Spark

（DB）

DeepLearning（ストリーム）Spark-Streaming（ライブラリ）MLlib, Scikit…

ElasticSearch

MongoDB

分析
PythonRRuby

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17.1

no user̲idgenderage(+-7)car̲typet̲tript̲distancet̲trip̲timet̲avg̲speedt̲avg̲distance

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male

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155

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female

31

sedan

425

12.9

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6.36

70007

male

30

minivan

62639

95.4

25.28

5.93

ç

高頻度滞在場所
人や車は、どこにとどまるのか？
とどまる場所から見えるものは？
クラスター分析でその場所を推定

2016.8.1 0:00am - 2017.2.2 11:59pm
age60users@weekendnouser̲idgenderage(+-7)

home

oﬃce

place1place2place3

10001

male

22

旭区

新宿区

イオンモール大和

二俣川駅前

西友二俣川店

20002

female

20

磯子区

豊島区

ダイエー港南台店

秋葉台公園

杉田駅

30003

male

17

栄区

栄区

マクドナルド大船店

法政大学
小金井キャンパス

飯島団地

40004

male

34

金沢区

川崎市

イオン金沢八景店

CoCo壱番屋
京急金沢八景駅前店

海の公園
バーベキュー場

50005

male

22

戸塚区

新宿区

ヤマダ電機
テラスモール湘南
テックランド戸塚店

60006

female

40

港南区

中野区

カミオ

港南台中央公園

ジアス上大岡

70007

male

28

港北区

港北区

サイゼリヤ
港北樽町店

ユニー
サンテラス日吉よみうりランド

そごう横浜店

ペルソナや行動パターンを用いて近々の行動を推測

乗り物の種類判定
距離、時間、加速度、速度から利用された乗り物を推定
車や電車の利用動態を分離する

walkbicycle

bus

bike

taxi

car

train

walk

65

5

1

10413

260.12720157

bicycle183

000211150.26774194

bus

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340.09389671

bike

00

0

8

076

150.08080808

taxi

01000

43

40

car

17

21

12

3010739176

0.97912108

train

4

11

3

00629

433

0.40092593

0.55555556

0.66666667

0.00000000

0.74712644 0.68032787

0.87529546 0.61593172

n=13229trip

taxi

train

Precision（適合率）
walk
F1-Score

0.21739130

bicyclebusbike0.38425926 0.16064257 0.14414414

Recall（再現率）

Ground Truth（正解データ）

Inferred Result（推測結果）

0car

0.92430176 0.48569826

危険運転判定
速度、進行方向、加速度、角速度やセンサー傾向の差分を使い車の状況を推定する

急加速

急ブレーキ

急ハンドル

急加速

29

2

50.74358974

急ブレーキ

227

10.75000000

急ハンドル

1

2

290.87878788

0.82857143

0.84375000

0.80555556

n=113trip

Precision（適合率）

Precision

Recall

F1-Score

急加速0.828571429

0.743589744

0.783783784

急ブレーキ

0.843750.75

0.794117647

急ハンドル

0.805555556

0.878787879

0.84057971

Recall（再現率）

Ground Truth（正解データ）

Inferred Result（推測結果）

キムラユニティー（くるまぷり）

プロファイリング事例

分析サンプル
沿線居住者の行動をアプリ/SDKを通じて把握する

2016年12月6日4:00から同年12月7日2:00の相鉄利用情報

同期間の相鉄利用者の行動情報

・サンプル数170名（弊社アプリの利用者）※徒歩や滞在など、鉄道/バス/車の移動を除いた活動

・主な滞在地点（駅での滞在＝電車待ち）は、※黄色の点は徒歩での活動を、白丸は滞在箇所を示している

海老名/大和/三ツ境/二俣川/西谷/天王町/湘南台

CONFIDENTIAL

分析サンプル
観光地などの滞在地遷移から遷移先を推測
京都駅に移動する確率：5.3%
龍安寺に移動する確率：3.6%
平野神社付近に移動する確率：2.3%
八坂神社付近に移動する確率：2.0%
北野天満宮に移動する確率：1.8%
京都市街へ移動する確率：1.8%
清水寺に移動する確率：1.3%
二条城に移動する確率：1.3%
円山公園に移動する確率：1.3%

2016年7月1日〜2017年1月1日
京都市内に滞在したユーザ数3432名

金閣寺に滞在したユーザが次にどこへ移動したかを分析し可視化

・ユーザーの滞在地点から滞在候補地（多くの人が滞在した場所）をクラスタリング
・滞在候補地から、次にどこに移動したか（滞在したか）を分析し、遷移先候補を作成
・遷移先候補にユーザのペルソナを組み合わせ、お薦めスポットリストとしてまとめる

CONFIDENTIAL

53

分析サンプル
リアルタイム性を活かし、有事の判断を助ける
博多駅前の道路陥没時の人の動き

陥没発生1週間前

陥没発生15.5時間後

福岡市街 2016年11月1日0:00から11月1日23:59の行動情報

CONFIDENTIAL

福岡市街 2016年11月8日6:00から11月8日21:45の行動情報

54

分析サンプル
熊本地震発生前後を観測し、仮説や実感と結びつける
地震発生前48時間

地震発生2ヶ月後地震発生48時間後

2016年4月12日21:20から4月14日21:20 / 同4月14日21:20から4月16日21:20

CONFIDENTIAL

55

2016年6月12日21:20から6月14日21:20の行動情報

分析サンプル
自社で保有している情報と競合の情報を比較する

A店

B店
2016年12月4日10:00から20:00の行動情報（25名分）

CONFIDENTIAL

2016年12月4日10:00から20:00の行動情報（23名/14名分）

分析サンプル親和性の高い見込み個客の動きから商圏を把握する

青：A店
橙：B店
緑：C店
黃：D店

2016.1.2 0:00am - 12.31 23:59pm
120days / 1401users
CONFIDENTIAL

分析サンプル
見込み個客の行動パターンからペルソナを作成する

2016.7.1 0:00am - 2016.12.31 23:59pm
798users(Yokohama:186]
CONFIDENTIAL

分析サンプルパーソナルデータ
名前：神大寺 光夫（42歳）
居住：神奈川県横浜市神奈川区三ツ沢下町
勤務：東京都江東区青海
業種：物流倉庫事業（従業員110名 / 売上72億）
月収：41万円（年収590万円 / 家庭年収790万円）
家族：妻（40歳）、娘（7歳 小2）
住居：3LDKの賃貸マンション（家賃13.9万円）

平日と休日の行動パターン
平日は朝7時30分に自宅を出て、ブルーライン三ッ沢下町駅から横浜駅に向かい、JR線に乗り換えて江東区青海にある職場に通っている。夜は18時頃に会社を出て、20時には帰宅する。このため平日における横浜駅西口との接点は、主に帰宅時に有隣堂やヨドバシカメラに寄る程度。
休日は自家用車（コンパクトカー）で、日用品の買い物に出かけることが多い。その際の利用基準は「妻が希望する日用品が売っていること」「入りやすい駐車場があること」「子どもを連れて2時間は過ごせる場所であること」という順で判断され、結果として自宅からほど近いイオン東神奈川店一帯を中心に、トレッサ横浜や川崎モアーズなど、川崎寄りの方面に出かけることが多い。
家庭では、子どもと過ごす時間を確保することと、受験準備も見据えた貯金の確保が悩みの種。

CONFIDENTIAL

最後に車両故障の影響で一部の交通機関で運行が乱れています

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行動誘発点は人それぞれ時間 場所 属性の理解が重要

CONFIDENTIAL

位置 範囲 時間で人を知る〜機械学習による位置情報分析の実例と未来〜
ご清聴ありがとうございました。

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