社外秘情報

LINE ヤフーに蓄積される位置履歴情報の解析
LINEヤフー株式会社 LINEヤフー研究所

上席研究員© LY Corporation

坪内孝太

お願い

• スクリーンショットをSNS等でシェアするといった行為はお控え下さいます
よう宜しくお願い致します。

自己紹介
坪内孝太

1981年8月19日生（４２歳）

LINEヤフー研究所 上席研究員
専門・コンテキストアウェアコンピューティング
・位置情報解析、センサー情報解析・機械学習、最適化

２０１２年からYahoo! JAPAN 研究所に所属。
２０２３年１０月からLINEヤフー研究所に変更。
２０１６年から福井からリモートワーク。

4社外秘情報

コンテキストアウェア© LY Corporation

少し前＝PC主流
ユーザのログを解析し、最適なコンテンツを届ける。
どんなサイトをみたか
地図で何をしらべたか
どんな物をかっているか
どんな検索をしているか
・・・

利用のログ

ヤフーのサーバ
Aさんのログユーザに最適なサービス

Bさんのログ
Cさんのログ・・・今＝スマホ！
どんなサイトをみたか
地図で何をしらべたか
どんな物をかっているかどんな検索をしているか・・・＋
センサーデータ
利用のログ

ヤフーのサーバ
Aさんのログユーザに最適なサービス

Bさんのログ
Cさんのログ・・・

今＝スマホ！

コンテキストどんなサイトをみたか
地図で何をしらべたかどんな物をかっているかどんな検索をしているか・・・＋
センサーデータ
利用のログ

ヤフーのサーバ
Aさんのログユーザに最適なサービス

Bさんのログ
Cさんのログ・・・

社外秘情報位置情報解析

© LY Corporation13

スマートフォン（例：iPhone11）に内蔵されているセンサ□位置に関係するセンサー
GPS (Assisted GPSおよびGLONASS)
デジタルコンパス
Wi-Fi
携帯電話通信iBeaconマイクロロケーション□その他センサー

Touch ID指紋認証センサー
気圧計
3軸ジャイロ
加速度センサー近接センサー
環境光センサーapple iPhone 7 HPより引用（XはFaceID）

得られる位置情報（イメージ）

timestamp,lat,lon,accuracy

2018/8/19 13:01:02,
2018/8/19 13:05:22,
2018/8/19 14:21:11,
2018/8/19 16:16:13,
2018/8/19 16:32:53,
2018/8/20 00:49:07,
2018/8/20 07:03:08,
・・・・

35.643636,
35.631961,
35.661874,
35.668464,
35.664539,
35.665489,
35.665489,

139.671106,
139.646553,
139.697825,
139.678670,
139.731157,
139.731715,
139.731716,

65
2002
2043
79
65
65
65

得られる位置情報（イメージ）
timestamp,

lat,

lon,

accuracy

2018/8/19 13:01:02,
2018/8/19 13:05:22,
2018/8/19 14:21:11,
2018/8/19 16:16:13,
2018/8/19 16:32:53,
2018/8/20 00:49:07,
2018/8/20 07:03:08,
・・・・

35.643636,
35.631961,
35.661874,
35.668464,
35.664539,
35.665489,
35.665489,

139.671106,
139.646553,
139.697825,
139.678670,
139.731157,
139.731715,
139.731716,

65
2002
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65
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？

今、ヤフーにたまる位置情報の何日分？

19

ヤフーの位置情報
現在ヤフーに集まるログの１０分の１を白い紙にプロット• 位置情報ログ蓄積数• > 20M / day (2013)• > 150M / day (2017)• > 200M / day (2020)定期的に取得し、サーバーで大切に保存マスタータイトルの書式設定
これだけのデータを解析すれば街のことがわかるだろう！
Population

5000
4000
3000
2000
1000
0

6:00 12:00 18:00 24:00

Timeマスタータイトルの書式設定
これだけのデータを解析すれば街のことがわかるだろう！
Population

5000
4000
3000
2000
1000
06:00 12:00 18:00 24:00

Timeいつものパタンいつものパタンと異常
3000
2000

異常！

1000
006:00 12:00 18:00 24:00

いつものパタン？

• 簡単な統計処理の求め方ではうまくいかない！

いつものパタンの導出
Masamichi Shimosaka, Yuta Hayakawa, Kota Tsubouchi. Spatiality preservable factored Poisson regression for large-scale finegrained GPS-based population analysis. In Proceedings of the Thirty-Third AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-19),
Honolulu, HA, USA, February 2019.
Spatialな制約をスマートに与える
Masamichi Shimosaka, Takeshi Tsukiji, Hideyuki Wada, Kota Tsubouchi. Predictive Population Behavior Analysis from Multiple
Contexts with Multilinear Poisson Regression. In Proceedings of the 26th ACM SIGSPATIAL International Conference onAdvances in Geographic Information Systems (ACM SIGSPATIAL GIS 2018), pp. 503--507, Seattle, WA, USA, 11 2018.

Muliti-linearで解く
Masamichi Shimosaka, Keisuke Maeda, Takeshi Tsukiji, and Kota Tsubouchi. 2015. Forecasting urban dynamics with mobility
logs by bilinear Poisson regression. In Proceedings of the 2015 ACM International Joint Conference on Pervasive andUbiquitous Computing(UbiComp '15). ACM, New York, NY, USA, 535-546.

事例：熊本震災＋隠れ避難所問題

通常の避難所の様子
The Page news (https://thepage.jp/detail/20160422-00000003-wordleafv)

グランメッセ熊本の駐車場（非公式避難所）での混雑(source: fuji newspaper)• 9

隠れ避難所を検出できないか。

• 「いつものパタン」から大きく外れているところが、避難所
3000
2000

異常！

1000
0

06:00 12:00 18:00 24:00

４月１日＝たまにオレンジが見られる程度

• 避難所はうまく見つかりそう。
• 隠れ避難所は？

異常混雑メッシュと「公式避難所」を重ねると。。
Map：© OpenStreetMap contributors

青い点は熊本市が指定した「公式避難所」

真っ赤だが、公式避難所がない場所＝隠れ避難所？
Map：© OpenStreetMap contributors
SchoolHospital

SchoolHospital

Hospital

HospitalCity Hall

Tax Office

HospitalPark

Baseball field
SchoolSchool

SchoolSchool

SchoolSports CenterSchoolSchoolSchool
SchoolShrine

これらのメッシュは「隠れ避難所」の可能性

City Office

City Hall

どのような施設が「隠れ避難所」として利用されたのか？
空地・更地

Aerial Images：© Google Map

学校の校庭
航空写真を用いて異常混雑を観測したメッシュをチェックした。
⚫ 空地・公共施設の駐車場・学校等の校庭など
これらの避難場所は特定が困難であった。

→ 本手法を用いることで容易に特定をすることが出来た。

②

隠れ避難所検出• 「いつものパタン」との差異で避難地域を特定• 公式避難所との差分で、隠れ避難所を検出• 解析自体は数時間程度で可能
Takahiro Yabe, Kota Tsubouchi, Akihito Sudo, and Yoshihide Sekimoto. 2016. Predicting irregular individual
movement following frequent mid-level disasters using location data from smartphones. In Proceedings of the24th ACM SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems (GIS '16). ACM,New York, NY, USA, Article 54

コロナ禍の人流解析

画像はwikipediaより引用

図・写真：aflo

39

図・写真：aflo

40

図・写真：aflo

41

多くのコロナ人流解析

“ヤフーならでは”の解析

Yahoo! JAPAN ID

43

対象検索クエリの選定••

感染した人はどんなワードを検索する？
専門家の人のアドバイスを受けて、対象クエリを選定

イメージ（実際に使ったものとは限りません）

コロナにかかったら？
味がわからない

コロナ 37.5度が続く
新型肺炎 胸が痛むなど

2月中旬

45

赤：増加トレンド、 青：減少トレンド
円の大きさ： トレンドの強さ

3月上旬

46

赤：増加トレンド、 青：減少トレンド
円の大きさ： トレンドの強さ

3月中旬

47

赤：増加トレンド、 青：減少トレンド
円の大きさ： トレンドの強さ

4月上旬

48

赤：増加トレンド、 青：減少トレンド
円の大きさ： トレンドの強さ

4月中旬

49

赤：増加トレンド、 青：減少トレンド
円の大きさ： トレンドの強さ

5月上旬

50

赤：増加トレンド、 青：減少トレンド
円の大きさ： トレンドの強さ

5月中旬

51

赤：増加トレンド、 青：減少トレンド
円の大きさ： トレンドの強さ

5月下旬

52

赤：増加トレンド、 青：減少トレンド
円の大きさ： トレンドの強さ

密度（位置情報）× リスクレベル（検索情報）53検索データを用いた「ハイリスクユーザー」の抽出
分析対象の検索データ：• 「咳」「熱」「コロナ」などの症状単語• 「病院」「医院」などの医療機関に関する単語54ハイリスクコンタクト指数 (high risk social contact index)••

55「ハイリスクユーザー（HRU）」が何人とコンタクトをしているかを計算する「コンタクト数」＝同じ時間帯 (30分区切り) に同じ空間メッシュ (125mメッシュ) 内に滞在しているユーザー数

ハイリスクコンタクト指数は第２波の更なる感染拡大も捉えている
ハイリスク
ユーザー数

総コンタクト数

ハイリスク
コンタクト数56

ハイリスクコンタクト指数は感染者数推移とのラグ相関も最も高い
ハイリスク
ユーザー数

総コンタクト数

ハイリスク
コンタクト数57

都内全体の感染者数だけでなく、局所的なクラスターも予測可能

感染流行期

感染流行前に、他メッシュとの相対的なHR-SCI（赤）が上昇
58

59https://about.yahoo.co.jp/pr/release/2020/04/13b/

200611 SFC1-10© Kazuto Ataka, Kota Tsubouchi 2020 不許複製

CSO

6060

能登震災（2024)

共同通信社（https://news.yahoo.co.jp/articles/be165de8b7e70c7ccc7c66492c7dddce8861374a/images/000）

能登震災の被災地域のニーズ解析
2/5 発表1/5 発表出典：NHK Web(https://www3.nhk.or.jp/)

1/22 発表能登震災の被災地域のニーズ解析登震災の63
出典：NHK Web(https://www3.nhk.or.jp/)

社外秘情報まとめ© LY Corporation64

社外秘情報LINEヤフーの位置情報解析• １日２億ポツポツを活用し、解析。
• 「いつものパタン」が大事。
• 「いつものパタン」を使って、位置情報から知見を得ている。
• 「いつものパタン」の研究とその成果の実装。

• 解析事例の紹介• 熊本震災• コロナ• 能登震災© LY Corporation65

ご清聴ありがとうございました！
ktsubouc@lycorp.co.jp

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