国土交通省日本版 MaaS 推進・支援事業 2021年度

大丸有版MaaS事業報告書

MaaS Tech Japan
2022年03月31日

目次
1. プロジェクト概要
2. 都市OS・データ基盤構築
2-1 都市OS・データ基盤の構成
2-2 利用データの全体像
3. 案内ダッシュボードの構築（Oh MY Map! の構築）
3-1 案内ダッシュボード概要
3-2 機能一覧・機能詳細
4. アプリの構築
4-1 アプリ概要
4-2 機能一覧・機能詳細
5. 分析ダッシュボードの構築
5-1 分析ダッシュボード概要
5-2 分析一覧・分析詳細
6. 関連データの収集
6-1 AIカメラを活用した丸の内シャトル乗降調査
6-2 MachiPassのユーザーデータ取得分析
7. 実証結果の評価・分析
7-1 評価・分析方法概要
7-2 分析ダッシュボードによる評価・分析結果
7-3 アンケートによる評価結果
8. プロジェクト まとめ2

目次
1. プロジェクト概要
2. 都市OS・データ基盤構築
2-1 都市OS・データ基盤の構成
2-2 利用データの全体像
3. 案内ダッシュボードの構築（Oh MY Map! の構築）
3-1 案内ダッシュボード概要
3-2 機能一覧・機能詳細
4. アプリの構築
4-1 アプリ概要
4-2 機能一覧・機能詳細
5. 分析ダッシュボードの構築
5-1 分析ダッシュボード概要
5-2 分析一覧・分析詳細
6. 関連データの収集
6-1 AIカメラを活用した丸の内シャトル乗降調査
6-2 MachiPassのユーザーデータ取得分析
7. 実証結果の評価・分析
7-1 評価・分析方法概要
7-2 分析ダッシュボードによる評価・分析結果
7-3 アンケートによる評価結果
8. プロジェクト まとめ

3

1.プロジェクト概要

企画概要

案内ダッシュボードやMaaSアプリを通じ交通・イベント情報の案内を行うとともに、エリア内の移動やユーザーの興味、行動変容効果を分析する分析ダッシュボードを整備し、リアルなまちへフィードバックする
2021年7月公募提案時資料
構成員

地域
課題

大手町・丸の内・有楽町地区スマートシティ推進コンソーシアム、株式会社MaaS Tech Japan【幹事】一般社団法人大手町・丸の内・有楽町地区まちづくり協議会、株式会社MaaS Tech Japan【モビリティWGメンバー】
BOLDLY株式会社、東京地下鉄株式会社、日の丸自動車興業株式会社、株式会社Luup、株式会社ドコモ・バイクシェア



事業
概要

事業
目的

2021年12月～2022年2月

エリア

大手町・丸の内・有楽町地区（大丸有地区）

MaaS
システム

•
•
•
•

交通情報の統合データ基盤の構築
交通情報の可視化する案内ダッシュボードの構築
エリマネ運営ツールとしての評価・分析ダッシュボードの構築
実証実験アプリ(既存)のMaasアプリ機能の付加

交通
サービス

•
•
•

エリア内循環バス
パーソナルモビリティ
鉄道等

交通以外の
サービス

大丸有エリアで構築を進めている「大丸有版都市OS」と連携し、エリア内の情報についても連携を行う予定



MaaSを通じて提供するサービスのイメージ「大手町・丸の内・有楽町地区スマートシティビジョン・実行計画」において、スマートシティ化により最適化
すべき課題を「区域の発展的課題」として定めている。ここで求める日常・非日常におけるエリアのポテン
シャルの拡大・レジリエンスの増強を多様なモビリティサービス提供を軸に解決する。
現在は、エリア内外の交通事業者の運行データ、混雑データや移動者の移動実態のデータを統合的に把握する手段がなく発展的課題解決のために、それらを踏まえた情報案内、施策分析・評価のできるツールが必要。

サービス開始時期



取組イメージ

大丸有エリアにおける交通データ（運行データや移動実態データ）を統合する交通情報の統合データ基盤の導入とモビリティ情報の提供を行う
MaaSアプリにより、上記モビリティ情報に加え、周辺エリアの情報を提供するサービスと一貫したハーフマイ
ル移動の支援を行う
誘発される行動変容について分析するツール(評価・分析ダッシュボード)を整備し、分析結果を踏まえたリ
アルなまちへのフィードバックにより、大丸有エリアにおいての魅力的なラストハーフマイルエリアの実現を目指
す

評価指標




案内ダッシュボードやMaaSアプリを通じてエリアの交通情報の案内を行い、ダッシュボードの利用数（アクセス数）を取得
店舗クーポン等、連携するモビリティ以外のデータの利用回数をアプリから取得
同時に、利用者アンケートでサービスの満足度や行動変容（交通手段の選択や店舗への立ち寄り）につながった割合を取得

今後の方向性

本事業の成果を踏まえながら、MaaSに特化した評価・分析ダッシュボードと、従来より大丸有スマートシティとして目指す「エリマネ・
運営ツール」とのダッシュボード間の連携・標準化の知見を得ることで、大丸有エリアで目指すエリマネDXを持続的に継続していく。
交通データのほか、施設データなどの他分野のデータを利活用し、エリアの個人・企業向けサービスやエリアマネジメントを高度化する
エリア管理者向けサービスの構築を進める

4

1.プロジェクト概要

背景と目的

多様なモビリティや目的地が多数存在する「大丸有地区」において、一連のデータ連携を通じて情報提供・分析の仕組みを構築し、さらに魅力的なハーフマイルマイルエリア実現を目指す
地域課題

事業目的

 「大手町・丸の内・有楽町地区スマートシティビジョン・
実行計画」において、スマートシティ化により最適化すべき課題を「区域の発展的課題」として定めている

 大丸有エリアにおける交通データ（運行データや移動実態デー
タ）を統合する交通情報の統合データ基盤の導入とモビリティ情報の提供を行う ここで求められる日常・非日常におけるエリアのポテン
シャルの拡大・レジリエンスの増強を、多様なモビリティ
サービス提供を軸に解決する計画である

 MaaSアプリにより、上記モビリティ情報に加え周辺エリアの情報を提供するサービスと連携し、ハーフマイル移動の支援を行う

 現在は、エリア内外の交通事業者の運行データ、混雑デー
タや移動者の移動実態のデータを統合的に把握する手段がなく、発展的課題解決のために、それらを踏まえた情報案
内、施策分析・評価のできるツールが必要である

 誘発される行動変容について分析するツール(評価・分析ダッシュボード)を整備し、分析結果を踏まえたリアルなまちへのフィードバックにより、大丸有エリアにおいての魅力的なラスト
ハーフマイルエリアの実現を目指す＜経緯補足＞• 2020年7月Tokyo Marunouchi Innovation Platform（TMIP)内に「大丸有スマートシ
ティモビリティWG」を組成。2020年度は、ループや自動運転等のモビリティ実証に加えて、「モビリティ各社のニーズと課題解決の仮説」や「データ連携」にむけた情報について議論していた。
【メンバー】（2020年度6社でスタートし、2021年4月には9社に拡充）：
大丸有協議会スマートシティ推進委員会・日の丸自動車
・東京ステーションシティ・東京地下鉄・BOLDLY・Luup
・MaaS Tech Japan・ドコモ・バイクシェア・日本信号• 2021年6月に国交省総政局「日本版MaaS推進・支援事業」の公募が開始されたが、公募要項の「公共交通とそれ以外の多様なサービスとをデータ連携により一体的に提供することで、 地域が抱える様々な課題の解決に資する MaaS 事業」の主旨に合致することから7月に応募、8月に採択され、プロジェクト化に至った。

2020年度WG活動結果資料より抜粋

51.プロジェクト概要（参考）魅力的なラストハーフマイルエリアとは・・・「魅力的な移動・活動の選択肢にあふれた徒歩圏(目的地または現在地から約800m圏)が、連担・凝縮するエリア」※2021年12月リリース時に定義
2021年7月公募提案時資料より

6

1.プロジェクト概要

構築したサービス
本年度は交通×イベントの視点で、エリアの情報案内と評価分析の2つの仕組みを実証

案内ダッシュボード/アプリ Oh MY Map!
（来街者・就業者への案内）

分析ダッシュボード
（エリマネ観点での評価・分析）

7

1.プロジェクト概要

実施スケジュール

以下のスケジュールでプロジェクトを実施した

2021年

4月

5月

マイルストーンア）事業計画

6月

7月

8月

★応募

★採択

モビリティ
WG開催

事前準備・計画期間

9月

10月

11月

12月

モビリティ
WG開催

事業準備期間

2022年

1月

2月

3月

モビリティ
WG開催

事業期間

モビリティ
WG開催
成果取りまとめ

案内・分析仕様具体化

イ）企画詳細化ウ）データ連携調整

アプリ仕様具体化

データ連携方針の調整・決定データ基盤の導入・カスタマイズ
データ受入・可視化

サービスイン
サービス設計エ）サービス準備

MaaSアプリ構築

サービス提供案内ダッシュボード構築

オ）評価・振り返り

分析ダッシュボード構築

サービスデータ取得

データ分析・評価
評価・振り返り約4か月の準備の上、2021年12月15日よりWEB/アプリを正式に公開／評価・分析ダッシュボードは2月頃より随時拡充
8

1.プロジェクト概要

実施体制

以下の体制でプロジェクトを実施した

国土交通省
補助金交付
大丸有スマートシティコンソーシアム（申請者）※代表者大丸有協議会

システム開発費システム利用料
データ連携基盤
システム案内・
分析ダッシュボード

（モビリティシステム開発事業者）

東京メトロ

運営系

連携データ構築

MaaS Tech Japan

データ
利用申請

交通分野以外のサービス
情報連携費

データ連携費用

協定

ドコモ・
バイクシェア（スマートシティシステム
とし開発事業者）
都市OS運用

協定

協定

Luup

情報連携予算NTTデータ

運営予算

パーティー
バード

トリプル
アイズ

ヴァル研

ルーデンス

（ニンジャスペー
スAPI構築）（丸の内シャトル
顔認証データ取得）（丸の内シャトル
API利用料）

アンケート・
告知物関係

BOLDLY（アプリへの実装）

天気・イベント・
施設情報関連（各エリマネ）【書面提出】
画像使用許諾書:出光美術館、インターメディアテク
API利用【書面提出】
同意書:明星電気（API）

三菱地所（Machi Pass連携・データ取得）

6.関連データの収集参照

910
https://www.tokyo-omy-council.jp/wp/wp-content/uploads/2021/12/211215_Oh-MY-Mapアプリ提供開始_リリース.pdf

11
https://www.tokyo-omy-council.jp/wp/wp-content/uploads/2021/12/211215_Oh-MY-Mapアプリ提供開始_リリース.pdf

目次
1. プロジェクト概要
2. 都市OS・データ基盤構築
2-1 都市OS・データ基盤の構成
2-2 利用データの全体像
3. 案内ダッシュボードの構築（Oh MY Map! の構築）
3-1 案内ダッシュボード概要
3-2 機能一覧・機能詳細
4. アプリの構築
4-1 アプリ概要
4-2 機能一覧・機能詳細
5. 分析ダッシュボードの構築
5-1 分析ダッシュボード概要
5-2 分析一覧・分析詳細
6. 関連データの収集
6-1 AIカメラを活用した丸の内シャトル乗降調査
6-2 MachiPassのユーザーデータ取得分析
7. 実証結果の評価・分析
7-1 評価・分析方法概要
7-2 分析ダッシュボードによる評価・分析結果
7-3 アンケートによる評価結果
8. プロジェクト まとめ

12

2.都市OS・データ基盤の構築

都市OS・データ基盤の構成
都市OS・MaaSデータ統合基盤を連携し、エリア内や広域のモビリティデータを用いた情報案内や分析を実現
大丸有アプリシリーズ
Oh MY Map!アプリ

Oh MY Map!WEB
サ
ー
ビ
ス
・
ソ
リ
ュ
ー
シ
ョ
ン

•

交通運行情報やエリアのイベント情報を案内する
案内ダッシュボード
Webでの公開••

Oh MY Map! WEBをスマホから閲覧するアプリ
Web版にプッシュ通知機
能などを追加大丸有版都市OS
SocietyOS

大丸有エリア内データ
データ

評価・分析ダッシュボード(MaaSコントローラ）
利用ログ等の連携•

基
盤

大丸有エリマネ・運営ツール

イベント情報
施設情報
天気情報 他＜モビリティ関連＞
丸の内シャトル
自動運転バス

••

新規モビリティの移動実績データを活用した、エリアマネジメント、関係者用の分析ダッシュボード
関係者での利用を想定

MaaSデータ統合基盤

連携

エリアを限定しないデータ＜モビリティ関連＞
東京メトロ LUUP電動キックボード
ドコモ・バイクシェアシェアサイクル 他

13

2.都市OS・データ基盤の構築

取得・連携データの全体像

案内ダッシュボード・分析ダッシュボードで取得・連携を行ったデータは以下の通り

1.案内ダッシュボード
#1
カテゴリ
12

サービス名
（提供事業者）

2.分析ダッシュボード

事業者データ

案内ダッシュボードの利用ログデータ

事業者データ

連携有無

データ接続方法

主なデータ項目

取得有無

受領有無

-

データ連携方法

主なデータ項目

データ受領方法

主なデータ項目

1 鉄道

東京メトロ

あり

API

リアルタイム運行情報-

2 エリア循環バス

丸の内シャトル（日の丸自動車興業/トリプルアイズ）

あり

API（一部CSV等）

バス停名、バス停位置情報・バスルート情報、リアルタイム車両位置情報、リアルタイム車両混雑 あり
情報

データ基盤による取得・連携操作ログ、位置情報あり

CSV

3 自動運転バス

BOLDLYあり

API（一部CSV等）

名称、位置情報、写真、貸出可能台数・返却可能あり
台数

データ基盤による取得・連携操作ログ、位置情報--

4 シェアサイクル

ドコモ・バイクシェア あり

API

ポート名称、位置情報、写真、貸出可能台数・返
あり
却可能台数

データ基盤による取得・連携操作ログ、位置情報あり

CSV

バイクシェア車両位置情報（ポート立寄含む）

5 電動キックボード

LUUP

あり

API

ポート名称、位置情報、写真、貸出可能台数・返
あり
却可能台数

データ基盤による取得・連携操作ログ、位置情報あり

CSV（集計データ受領予定）

6 イベント情報

-

あり

API
（一部CSV等）

イベント名、位置情報、写真、イベント概要

あり

データ基盤による取得・連携操作ログ、位置情報--

7 施設情報-あり

API（一部CSV等）

施設名、位置情報、写真、施設概要

あり

データ基盤による取得・連携操作ログ、位置情報--

8 ワークスペース情報

NINJA SPACEあり

API（一部CSV等）

スペース名、位置情報、写真、スペース概要、リあり
アルタイムマッチング可否

データ基盤による取得・連携操作ログ、位置情報

あり

CSV

乗降カウントデータ、乗降ODデータ（顔認証・一部車両のみ）

MachiPassID（Sub値）、利用スペース名、
利用時間

9

ストリートギャラ
リー情報

-

あり

CSV

アート名、位置情報、写真、アート概要

あり

データ基盤による取得・連携操作ログ、位置情報

-

-

10

自動走行ロボット
商品配送実証-あり

API

自動走行ロボットリアルタイム位置情報あり

データ基盤による取得・連携操作ログ、位置情報--

11 天気情報

-

あり

API

エリア天気情報

-

-

-

-

12 自家用車

Drive Agent Personal
・Drive Agent （東京海上日動火災保険）

-

-

あり

CSV

自家用車プローブデータ（OD形式で集計、サンプル提供）※統計データで提供

14

目次
1. プロジェクト概要
2. 都市OS・データ基盤構築
2-1 都市OS・データ基盤の構成
2-2 利用データの全体像
3. 案内ダッシュボードの構築（Oh MY Map! の構築）
3-1 案内ダッシュボード概要
3-2 機能一覧・機能詳細
4. アプリの構築
4-1 アプリ概要
4-2 機能一覧・機能詳細
5. 分析ダッシュボードの構築
5-1 分析ダッシュボード概要
5-2 分析一覧・分析詳細
6. 関連データの収集
6-1 AIカメラを活用した丸の内シャトル乗降調査
6-2 MachiPassのユーザーデータ取得分析
7. 実証結果の評価・分析
7-1 評価・分析方法概要
7-2 分析ダッシュボードによる評価・分析結果
7-3 アンケートによる評価結果
8. プロジェクト まとめ

15

3. 案内ダッシュボードの構築

案内ダッシュボード概要
来街者・就業者への案内を行う案内ダッシュボード「Oh MY Map! WEB」を構築

案内ダッシュボード Oh MY Map! WEB
リリース：2021年12月15日～2022年2月28日

16

3. 案内ダッシュボードの構築

機能概要

¥

リアルタイム情報のAPI連携によって、利用可能台数や現在位置などの案内を実施

DBS・LUUPの利用可能台数情報

エリア内イベントの開催情報

イベント
情報

利用可否

徒歩・自転車経路や天気連動情報

東京メトロ・丸の内シャトルの運行・混雑情報

位置•混雑

ほか

17

3. 案内ダッシュボードの構築

調べられるモビリティ
エリア内の以下のモビリティ情報やイベント情報を連携し、1つのアプリで情報案内を実施「Oh MY Map! 」で調べられるモビリティ

 大手町・丸の内・有楽町エリアには、鉄道、地下鉄・路線バス・シャトルバス・観
光バス・シェアサイクル・電動キックボー
ドなどの様々な移動手段があります。
 「Oh MY Map!」は、エリア内の以下のモ
ビリティの情報やイベントの情報を連携。
1つのアプリで、好きなイベント、好きな行き方を選ぶことができます18

3. 案内ダッシュボードの構築

ユースケースモビリティ横断のリアルタイム情報案内により、その時々に応じた好きなイベントや行き方を選べるように「Oh MY Map! 」の利用場面（例）BeforeAfter

19

3. 案内ダッシュボードの構築

Web配信・施設への設置
Webページでの配信、アプリでの配信に加え、大丸有の関連施設におけるタブレット設置も実施

Webでの配信

大丸有関連施設のタブレット設置

20

3. 案内ダッシュボードの構築

機能一覧

主要機能と行った情報案内は以下の通り

#

カテゴリ
1 鉄道

サービス名

機能概要

公開期間

主要な情報案内項目

東京メトロ

・リアルタイム情報案内

2021年12月～2022年2月（全期間）

リアルタイム運行情報2

エリア循環バス（Shuttle Bus）

丸の内シャトル・リアルタイム情報案内

2021年12月～2022年2月（全期間）

バス停名、バス停位置情報・バスルート情報、リアルタ
イム車両位置情報、リアルタイム車両混雑情報

3

自動運転バス（Automated Shuttle）

BOLDLY・リアルタイム情報案内

2022年2月18日～22日（実証期間のみ）

名称、位置情報、写真、貸出可能台数・返却可能台数、予約ページ遷移リンク

4

シェアサイクル（Bicycle）

ドコモ・バイクシェア

・リアルタイム情報案内

2021年12月～2022年2月（全期間）

ポート名称、位置情報、写真、貸出可能台数・返却可能
台数、予約アプリ遷移リンク

5

電動キックボード（eScooter）

LUUP

・リアルタイム情報案内

2021年12月～2022年2月（全期間）

ポート名称、位置情報、写真、貸出可能台数・返却可能
台数、予約アプリ遷移リンク

6

イベント情報（Event）-

・情報案内

2021年12月～2022年2月（全期間）

イベント名、位置情報、写真、イベント概要、詳細ペー
ジ遷移リンク

7

施設情報（Place）-

・情報案内

2021年12月～2022年2月（全期間）

施設名、位置情報、写真、施設概要、詳細ページ遷移リ
ンク

8

ワークスペース情報（Work）NINJA SPACE

・リアルタイム情報案内*

2021年12月～2022年2月*（全期間）

スペース名、位置情報、写真、スペース概要、リアルタ
イムマッチング可否情報*、詳細ページ遷移リンク

9ストリートギャラリー（StreetGallery）

-

・情報案内

2021年12月～2022年2月（全期間）

アート名、位置情報、写真、アート概要

10

自動走行ロボット
商品配送実証-・リアルタイム情報案内

2022年1月21日～25日（実証期間のみ）

自動走行ロボットリアルタイム位置情報-

・リアルタイム情報案内

2021年12月～2022年2月（全期間）

エリア天気、気温

11 天気* 12月～1月は情報案内のみ、2月からリアルタイム情報案内開始

21

3. 案内ダッシュボードの構築

機能詳細 – モビリティ情報案内¥

鉄道、循環バス、ラストワンマイル交通、自動運転車両などエリア内モビリティのリアルタイム案内を実施

丸の内シャトル
東京メトロ

 リアルタイム位置情報 リアルタイム運行情報

 リアルタイム
混雑情報

LUUP

ドコモ・
バイクシェア リアルタイムポート情報
 リアルタイム
ポート情報

BOLDLY リアルタイム
位置情報22

3. 案内ダッシュボードの構築

機能詳細 – イベント・施設情報案内¥

イベント、施設、ワークスペースのほか、リアルタイムの天気案内や配送ロボット位置情報の案内を実施

ワークスペース情報
天気情報

 エリア天気情報（イベントのおすすめ順と連携）
 リアルタイム
マッチング可否情報

配送ロボット
実証情報
イベント・
施設情報

 イベント
開催情報

 実証ロボット
リアルタイム位置情報

徒歩・サイクル
経路情報
 移動経路情報（徒歩・サイクル所要時間）

23

目次
1. プロジェクト概要
2. 都市OS・データ基盤構築
2-1 都市OS・データ基盤の構成
2-2 利用データの全体像
3. 案内ダッシュボードの構築（Oh MY Map! の構築）
3-1 案内ダッシュボード概要
3-2 機能一覧・機能詳細
4. アプリの構築
4-1 アプリ概要
4-2 機能一覧・機能詳細
5. 分析ダッシュボードの構築
5-1 分析ダッシュボード概要
5-2 分析一覧・分析詳細
6. 関連データの収集
6-1 AIカメラを活用した丸の内シャトル乗降調査
6-2 MachiPassのユーザーデータ取得分析
7. 実証結果の評価・分析
7-1 評価・分析方法概要
7-2 分析ダッシュボードによる評価・分析結果
7-3 アンケートによる評価結果
8. プロジェクト まとめ24

4-1. アプリ概要
概要

ランディングページ(トップ)※ 対応OS・バージョン• iOS14以降• Android9以降
 のべダウンロード数: 986件
• iOS:820件• Android:166件
 アプリ独自機能• プッシュ通知(GPSプッシュ、リモートプッシュ)• MachiPassログイン※ランディングページ
https://maas-info.tokyo-omy-w.jp/

大手町・丸の内・有楽町地区

まちづくり協議会

ストア掲載のスクリーンショット

4-2. 行動変容ナビSDKによるプッシュ通知の実装
行動変容ナビSDKをアプリに組み込むことで、開発の効率化・品質の向上を実現しました。
プッシュ通知の配信例
今回活用

１

行動変容ナビSDKの特徴

２

狙い撃ちプッシュ配信

広範囲データ取得

特定エリアや時間に対してプッシュ通知が可能

専用設置ビーコン以外にも、
BeaconBank登録済の全国210万個のパブリックビーコンにも反応３４

高セキュアなデータ保持

高度なデータ分析

取得した行動データは個人を特定出来ない状態で統計情報化

人数集計だけでなく、
AI解析で抽出された行動特徴の分析※が可能※例:美術館や博物館等の文化的な施設が好き、行動量が多くアクティブなど

大手町・丸の内・有楽町地区

まちづくり協議会

(参考)アプリ画面遷移
スプラッシュ
画面

操作

ログイン済みログイン済みで
位置情報の設定をOFFにした人は?
→もう1回までｈ出る

ロ
グ 設定不要の場合
アウ
ト 設定がアプリ規約・
済 必要な場合

位置情報の
許諾
端末の
設定画面

ログイン
なし

WEB view(OhMYMap!)

アンケート
サービス
連携

ハンバーガーメニュー

ホーム画面
ログイン
位置情報の許可依頼のポップアップ
プッシュ通知のポッ
プアップ

ログイン
(SSO機能は削除)

アプリ規約
参照画面

MachiPass連携（共通認証基盤）※プッシュ通知の許可
・iOSはダイアログで許可するかどうかを確認
・AndroidはデフォルトでONのため、表示しない。

画
面

大手町・丸の内・有楽町地区

まちづくり協議会

27

目次
1. プロジェクト概要
2. 都市OS・データ基盤構築
2-1 都市OS・データ基盤の構成
2-2 利用データの全体像
3. 案内ダッシュボードの構築（Oh MY Map! の構築）
3-1 案内ダッシュボード概要
3-2 機能一覧・機能詳細
4. アプリの構築
4-1 アプリ概要
4-2 機能一覧・機能詳細
5. 分析ダッシュボードの構築
5-1 分析ダッシュボード概要
5-2 分析一覧・分析詳細
6. 関連データの収集
6-1 AIカメラを活用した丸の内シャトル乗降調査
6-2 MachiPassのユーザーデータ取得分析
7. 実証結果の評価・分析
7-1 評価・分析方法概要
7-2 分析ダッシュボードによる評価・分析結果
7-3 アンケートによる評価結果
8. プロジェクト まとめ28

5. 分析ダッシュボードの構築

評価・分析ダッシュボード概要
エリアマネジメントの観点で、閲覧数や利用者数、施策効果を評価・分析するダッシュボードを構築

評価・分析ダッシュボード

29

5. 分析ダッシュボードの構築

機能概要

アプリログデータや事業者提供データによって、モビリティを横断してユーザーの需要や移動実態を可視化

モビリティ・イベント別 閲覧数・利用者数

アプリ別・ポート別 送客数(どのモビリティが注目され利用されているか)(予約に進むために、どのポートから何人アプリに飛んだか)

ポート別
・アプリ別
送客数

注目度・
利用者数

※

ユーザー位置情報

イベント・モビリティ人気（+相関）（ユーザーがどこからどこへの移動を調べているか）

位置情報
分析

(どのイベントが人気か、相関がありそうか)

イベント
人気比較

30

5. 分析ダッシュボードの構築

分析ダッシュボードの使用データ

分析ダッシュボードで取得・連携を行ったデータは以下の通り

分析ダッシュボード
#

カテゴリ

サービス名
（提供事業者）

案内ダッシュボードの利用ログデータ
取得有無

データ連携方法

事業者データ
主なデータ項目

受領有無

データ受領方法

主なデータ項目

1 鉄道

東京メトロ

-

-

2 エリア循環バス

丸の内シャトル（日の丸自動車興業/トリプルアイズ）

あり

データ基盤による取得・連携

操作ログ、位置情報あり

CSV

3 自動運転バス

BOLDLYあり

データ基盤による取得・連携

操作ログ、位置情報--

4 シェアサイクル

ドコモ・バイクシェア

あり

データ基盤による取得・連携

操作ログ、位置情報あり

CSV

バイクシェア車両位置情報（ポート立寄含む）

5 電動キックボード

LUUP

あり

データ基盤による取得・連携

操作ログ、位置情報あり

CSV（集計データ受領予定）

6 イベント情報-あり

データ基盤による取得・連携

操作ログ、位置情報--

7 施設情報-あり

データ基盤による取得・連携

操作ログ、位置情報--

8 ワークスペース情報

NINJA SPACE

あり

データ基盤による取得・連携

操作ログ、位置情報

あり

CSV

乗降カウントデータ、乗降ODデータ（顔認証・一部
車両のみ）

MachiPassID（Sub値）、利用スペース名、利用時間

9ストリートギャラリー情
報

-

あり

データ基盤による取得・連携

操作ログ、位置情報

-

-

10

自動走行ロボット
商品配送実証-あり

データ基盤による取得・連携

操作ログ、位置情報--

11 天気情報

-

-

-

-

-

12 自家用車

Drive Agent Personal
・Drive Agent （東京海上日 動火災保険）

あり

CSV

自家用車プローブデータ（OD形式で集計、サンプル
提供）※統計データで提供

31

5. 分析ダッシュボードの構築

レポート・分析一覧(1/5)

分析ダッシュボードのレポート・分析項目は以下の通り#

大分類
1 レポート

中分類

小分類

チャート

ユーザー別レポート

ユーザー別

ユーザー数

2

月間アクティブユーザー数（MAU）

3週間アクティブユーザー数（WAU）

4

MachiPassログインユーザー数

5

ユーザー数 時系列推移

6

操作回数別 ユーザー数7

操作回数別 ユーザー数 比率

89

操作項目レポート

設置タブレット別

設置タブレット操作数

操作全体

操作数

10

操作数 内訳11

操作数 時系列推移

12

人気コンテンツタイトル

13

アイコン操作14

アイコンクリック数
アイコンクリック数 内訳

15

POI操作

POI閲覧数16

POI閲覧数 内訳

17

画像クリック数

18

画像クリック数 内訳

19

画像お気に入り数

20

画像お気に入り数 内訳

21

モビリティ別レポート

モビリティ全体

モビリティ 閲覧数 合計

22

モビリティ 前日の閲覧数

23

モビリティ 閲覧数 内訳

24

モビリティ 閲覧数 時系列

25

モビリティ 閲覧数 時間帯別

26
27

モビリティ 閲覧数 曜日別
ドコモバイクシェア

ドコモバイクシェア ポート閲覧数 合計

28

ドコモバイクシェア 前日のポート閲覧数29

ドコモバイクシェア 閲覧ポート 内訳

30

ドコモバイクシェア 時系列推移

32

5. 分析ダッシュボードの構築

レポート・分析一覧(2/5)

分析ダッシュボードのレポート・分析項目は以下の通り#

大分類
31 レポート

中分類

小分類

チャート

モビリティ別レポート

ドコモバイクシェア

ドコモバイクシェア 前日のポート閲覧数

32

ドコモバイクシェア 閲覧ポート 内訳

33

ドコモバイクシェア 時系列推移

34

ドコモバイクシェア アプリ移動数

35

ドコモバイクシェア 経路表示数

36

ドコモバイクシェア 説明ページ移動数37

ドコモバイクシェア ポート別閲覧数/アプリ移動数/経路表示数/説明閲覧数比較表

38

LUUP ポート閲覧数 合計

LUUP

39

LUUP 前日のポート閲覧数

40

LUUP 閲覧ポート 内訳

41

LUUP 時系列推移

42

LUUP アプリ移動数

43

LUUP 経路表示数

44

LUUP 説明ページ移動数

45
46

LUUP ポート別閲覧数/アプリ移動数/経路表示数/説明閲覧数比較表
丸の内シャトル

丸の内シャトル バス車両閲覧数

47

丸の内シャトル バス停閲覧数

48

丸の内シャトル 前日の閲覧数

49

丸の内シャトル 閲覧車両

50

丸の内シャトル 閲覧バス停

51

丸の内シャトル 閲覧バス停 時系列

52

丸の内シャトル 時系列推移

53

丸の内シャトル 経路表示数5455

丸の内シャトル バス停別 閲覧数/経路表示数 比較表
BOLDLYBOLDLY バス車両閲覧数

56

BOLDLY バス停閲覧数

57

BOLDLY 前日の閲覧数

58

BOLDLY 閲覧車両

59

BOLDLY 閲覧バス停

60

BOLDLY 閲覧バス停 時系列

33

5. 分析ダッシュボードの構築

レポート・分析一覧(3/5)

分析ダッシュボードのレポート・分析項目は以下の通り#

大分類
61 レポート

中分類

小分類

チャート

モビリティ別レポート

BOLDLYBOLDLY 時系列推移

62

BOLDLY 予約ページ移動数

63

BOLDLY 経路表示数

64
65

BOLDLY バス停別 閲覧数/予約ページ移動数/経路表示数 比較表
エリア情報別レポート

エリア情報全体

エリア情報全体 閲覧数 合計

66

エリア情報全体 前日の閲覧数

67

エリア情報全体 閲覧数 内訳

68

エリア情報全体 閲覧数 時系列

69

エリア情報全体 閲覧数 時間帯別

70

エリア情報全体 閲覧数 曜日別

71

エリア情報全体 アプリ移動数 時系列推移

72

エリア情報全体 経路検索数 時系列推移

73
74

エリア情報全体 説明ページ移動数 時系列推移
Event

Event 閲覧数 合計

75

Event 前日の閲覧数

76

Event 閲覧内訳

77

Event 閲覧イベント 時系列

78

Event 閲覧 時系列推移

79

Event 経路表示数

80

Event 説明ページ移動数81

Event 閲覧数/経路表示数/説明閲覧数 比較表

82

StreetGallery

StreetGallery 閲覧数 合計

83

StreetGallery 前日の閲覧数

84

StreetGallery 閲覧内訳

85

StreetGallery 閲覧アート 時系列

86

StreetGallery 閲覧 時系列推移

87

StreetGallery 経路表示数

88

StreetGallery 説明ページ移動数8990StreetGallery 閲覧数/経路表示数/説明閲覧数 比較表
Place

Place 閲覧数 合計

34

5. 分析ダッシュボードの構築

レポート・分析一覧(4/5)

分析ダッシュボードのレポート・分析項目は以下の通り#

大分類
91 レポート

中分類

小分類

チャート

エリア情報別レポート

Place

Place 前日の閲覧数

92

Place 閲覧内訳

93

Place 閲覧アート 時系列

94

Place 閲覧 時系列推移

95

Place 経路表示数

96

Place 説明ページ移動数

97

Place 閲覧数/経路表示数/説明閲覧数 比較表

98Work 閲覧数 合計

Work

99

Work 前日の閲覧数

100

Work 閲覧内訳

101

Work 閲覧スペース 時系列

102Work 閲覧 時系列推移

103

Work アプリ移動数

104

Work 経路表示数

105

Work 説明ページ移動数

106

Work 閲覧数/アプリ移動数/経路表示数/説明閲覧数 比較表

107
108 分析

Robot
位置情報分析

-ロボット実証 位置表示回数
全体 アクセス元座標

109

ドコモバイクシェア アクセス元座標（ポート別）

110

LUUP アクセス元座標（ポート別）

111

丸の内シャトル アクセス元座標（バス停別）

112

Event アクセス元座標（イベント別）

113

Place アクセス元座標（施設別）

114

Work アクセス元座標（スペース別）

115

StreetGallery アクセス元座標（アート別）

116

イベント×モビリティ相関分析-

相関表（モビリティ種別×イベント種別）

117

相関グラフ（モビリティ種別×イベント種別）

118

相関グラフ（モビリティ種別×イベントタイトル）

119

相関グラフ（モビリティポート×イベント種別）120

相関グラフ（モビリティポート×イベントタイトル）35

5. 分析ダッシュボードの構築

レポート・分析一覧(5/5)

分析ダッシュボードのレポート・分析項目は以下の通り
#

中分類

小分類

チャート

121 分析

大分類

人気ポート比較分析-

サービス横断 人気ポート比較（閲覧数/アプリ移動数）

122 エリアサービス実績

丸の内シャトル実績-

丸の内シャトル（トリプルアイズ）実績マップ

123

丸の内シャトル（トリプルアイズ）乗車バス停内訳

124

丸の内シャトル（トリプルアイズ）降車バス停内訳

125

丸の内シャトル（トリプルアイズ）乗降リンク分布

126
127

丸の内シャトル（トリプルアイズ）乗降バス停内訳
NINJA SPACE実績-NINJA SPACE 利用ユーザー数（MachiPass利用者）

128

NINJA SPACE 利用スペース数（MachiPass利用者）

129

NINJA SPACE 利用時間平均（MachiPass利用者）

130

NINJA SPACE 利用スペース内訳（MachiPass利用者）

131
132

NINJA SPACE 利用スペース数 時系列推移（MachiPass利用者）
ドコモバイクシェア実績-

ドコモバイクシェア 移動ヒートマップ

133

ドコモバイクシェア 流入ポート集計

134

ドコモバイクシェア 流出ポート集計

135

ドコモバイクシェア エリア内人気ポート集計36

5. 分析ダッシュボードの構築

機能詳細 – ユーザー別レポート
ユーザー別レポートは、基礎情報として、案内ダッシュボードの利用者動向の把握を行うことができる

評価・分析ダッシュボード ー ユーザー別レポート

目的• アクティティブユーザーの数やその利用頻度の分布を把握する
わかること（例）• 一定の操作を行っているヘビーユーザーはどれくらいいるか？
• MachiPassによる利用ユーザー
は何人、何割いるか?

37

5. 分析ダッシュボードの構築

機能詳細 – 操作項目レポート
ユーザー別レポートでは、案内ダッシュボードの操作分布から、人気コンテンツや機能の把握ができる

評価・分析ダッシュボード ー 操作項目レポート目的• 本サービスの操作項目や操作数を把握する
わかること（例）• 本サービスの人気コンテンツ、
人気機能はなにか？

38

5. 分析ダッシュボードの構築

機能詳細 – モビリティ別レポート
モビリティ別レポートでは、交通手段別や停留所・ポート別の閲覧数やアプリ送客数などの把握が可能

評価・分析ダッシュボード ー モビリティ別レポート

目的• 閲覧数やアプリへの移動数など
モビリティ（全体・個別）への関心の傾向や差異を把握する
わかること（例）• 午前中の通勤時間帯にはどのモビリティが人気か？
• 閲覧やアプリへの移動が多いのはどのポートか？

39

5. 分析ダッシュボードの構築

機能詳細 – エリア情報別レポート
エリア情報別レポートでは、イベントや施設について、閲覧数や経路表示数など関心傾向の把握が可能

評価・分析ダッシュボード ー エリア情報別レポート

目的• 閲覧数やアプリへの移動数など
イベントや施設への関心の傾向や差異を把握するわかること（例）• 休日午後の閲覧が多い、人気なイベントはなにか？
• 行き先としての経路表示の数が多いのはどのイベントか？

40

5. 分析ダッシュボードの構築

機能詳細 – ポート別比較分析
ポート別比較分析では、モビリティをまたいで人気ポートやアプリ移動の多いポートを比較することができる

評価・分析ダッシュボード ー ポート別比較分析

目的• モビリティ横串で、人気ポートやアプリ移動が多いポートを把握する
わかること（例）• モビリティ横串で、最も閲覧されているポートはどこか？
• 特に実際のアプリへの移動が多いポートはどこか？

41

5. 分析ダッシュボードの構築

機能詳細 – 位置情報分析
位置情報分析は、ユーザー位置情報から、ポート商圏や移動需要発生多発地点の把握に役立てることが可能

評価・分析ダッシュボード ー 位置情報分析

目的•

停留所・ポート毎やイベント毎に、どこから調べられているかを把握する
わかること（例）• ユーザーがどこ（現在地）からどこ（目的地）への移動を調べているか？
• 各モビリティポートの商圏範囲
は概ねどの範囲か？

42

5. 分析ダッシュボードの構築

機能詳細 – イベント×モビリティ相関分析
相関分析は、近い時間の閲覧履歴から、エリア内のイベントとモビリティの相性把握に役立てることができる

評価・分析ダッシュボード ー イベント×モビリティ相関分析

目的• 近い時間に閲覧されている、イベントとモビリティの相関関
係(共起関係）を把握する
わかること（例）• このイベントに来ている人は、その前後にどのモビリティの情報を調べているか？
• このポートの利用者はどの施設に行こうとしていると考えられるか？

43

5. 分析ダッシュボードの構築

機能詳細 – モビリティ利用実績比較
利用実績は、一部モビリティ・施設の実際のサービス利用者実績を確認することができる

評価・分析ダッシュボード ー 利用実績・利用軌跡

目的• 事業者提供データをもとに、モビリティ・施設の実サービ
ス利用者実績を確認する
わかること（例）• 実際のサービス利用者はどれくらいの数がいるか？
• 各モビリティサービスの利用
ポート全体の分布はどうか？

44

目次
1. プロジェクト概要
2. 都市OS・データ基盤構築
2-1 都市OS・データ基盤の構成
2-2 利用データの全体像
3. 案内ダッシュボードの構築（Oh MY Map! の構築）
3-1 案内ダッシュボード概要
3-2 機能一覧・機能詳細
4. アプリの構築
4-1 アプリ概要
4-2 機能一覧・機能詳細
5. 分析ダッシュボードの構築
5-1 分析ダッシュボード概要
5-2 分析一覧・分析詳細
6. 関連データの収集
6-1 AIカメラを活用した丸の内シャトル乗降調査
6-2 MachiPassのユーザーデータ取得分析
7. 実証結果の評価・分析
7-1 評価・分析方法概要
7-2 分析ダッシュボードによる評価・分析結果
7-3 アンケートによる評価結果
8. プロジェクト まとめ45

6. 関連データの収集

AIカメラを活用した丸の内シャトル乗降調査実証

実施概要
大丸有エリア内を循環する無料シャトルバス「丸の内シャトル」に利用者属性・乗降場所傾向をAIカメラを用いて把握する
実証期間:2022年1月17日（月）～1月28日（金）※開始前日、終了翌日に日の丸自動車興業東京営業所にて設置・撤去

実証方法:①乗車口、降車口に顔認証用のカメラ端末を設置②乗客の顔認証データを属性（性別、年代）データとして記録③認証場所（乗降口）と認証時刻をバスの運行記録と照合し、乗降バス停と特定④③データを活用し、乗降傾向を分析
設置車両:運行する３台中、朝の大手町ルートも走行する車両１台に設置
告知事項:カメラを用いた個人の顔認証行為であった為、個人を特定する情報取得ではない旨を事前告知して実施に至った（三菱地所法務相談）
告知方法:事前告知…大丸有協議会HPでのお知らせ（https://www.tokyo-omy-council.jp/topics/news/1889/）告知物を掲出
当日告知…車内への告知物掲出
バス停での告知物配布（1/19~1/21 8:00~13:00 新丸ビル前にて、認知度向上のために実施）※別途、トリプルアイズ社HPでもお知らせ（https://www.3-ize.jp/information/16/）
実施主体:一般社団法人大手町・丸の内・有楽町地区まちづくり協議会、株式会社トリプルアイズ
協

力:日の丸自動車興業株式会社

実施にあたってのクレーム・問い合わせ等:なし

46

6. 関連データの収集

AIカメラを活用した丸の内シャトル乗降調査実証【告知物】【利用目的】
・乗降時のサーモカメラにて、お客様の乗降車情報等を取得します。
・取得した情報を分析し大丸有エリア内の交通やサービスの利用実態を把握し、よりよい大丸有地区のまちづくりに生かします。
【取得する情報】
・乗降車履歴＊乗降車履歴は、乗降時のサーモカメラから取得した顔の特徴点（人間には判別できない符号に変換、個人識別符号に該当）にて把握するものです。お客様の顔画像は保存しません。
・顔画像＊取得した顔画像は保存はいたしません。顔画像以外には個人を特定する情報（氏名等）は取得しません。
・推定される属性（性別・年代）【取得する情報の取り扱い】
・取得する情報は取得者内のみで活用し、法令に基づく場合を除き、第三者提供はいたしません。
また、会員情報との紐付けや、共同利用もいたしません。
【保存期間】
実証実験終了時（2022/1/31 を想定、実証実験が終了次第遅滞なく削除します）【取得者】 大手町・丸の内・有楽町地区まちづくり協議会、株式会
社トリプルアイズ、株式会社MaaS Tech Japan【本システムに関するお問い合わせ先】 株式会社トリプルアイズAIZE
営業部・丸本（電話03-3526-2201）

47

6. 関連データの収集

AIカメラを活用した丸の内シャトル乗降調査実証
【乗車口】

【降車口】

48

6. 関連データの収集

AIカメラを活用した丸の内シャトル乗降調査実証【バス車内における告知設置場所】

49

6. 関連データの収集

AIカメラを活用した丸の内シャトル乗降調査実証

データ取得結果サマリー

12日間で、319人のユニークユーザーが認証を実施。男女年代やリピーターの存在を確認した。バス全数への設置ができれば実態をより把握可能と思料。また、乗車・降車を紐づけたデータ取得と、全数把握にむけたデータ取得率向上が継続課題。
※バス内で、適切なカメラ設置場所や向きを確保することができず、ウォークスルー方式を採用できなかった。乗車もしくは降車の片方での協力が多く、乗車・降車位置を紐づけた
有効なデータ数の取得には至らなかった(20件のみ)。完全無償ではあったが、一定数の協力を得られることは確認できた。（現状が無償で誰でも乗れるバスであり、ウォークスルー
方式以外では利用者にとって手間が増えざるを得ないため、より多くのデータ取得・⾧期間の協力を得るためにはインセンティブ設計が必要。）

人感センサーデータ参考値 ※２
1/17（月）～ 1/28（金）顔認証データ1/17（月）～ 1/28（金）319人

総顔認証人数（ユニーク人数）

認証内訳

乗車顔認証人数204人

乗降車顔認証人数20人※１

降車顔認証人数135人

乗降車顔認証者率

6.27%

リピート数

新規

241人

リピーター

78人

乗車センサー人数2488人

降車センサー人数2588人

協力者割合参考値 ※3
1/17（月）～ 1/28（金）総認証協力者割合

15.96%(参考)
最終日のリピーター割合54％

データ出力方法
性別

年代

男性

173人

女性

146人

0代

0人

50代

74人

10代

0人

60代

35人

20代

27人

70代

14人

30代

89人

80代

1人

40代

79人

90代

0人

※１ 顔認証データにおける認証内訳
総顔認証人数＝乗車顔認証人数＋降車顔認証人数－乗降車顔認証人数※２ 人感センサーデータ
丸の内シャトルが設置しているセンサーデータによる乗降車センサーの反応数。
最大バス3台分が走行している合計（平日8時～10時は1台、10時～20時は3台、土日祝日は10時～20時 2台）の反応数のため、参考まで、トータルを2.5で割った
数字を出力※3 協力者割合
総認証協力者割合＝（総顔認証人数＋リピート数）÷乗車センサー人数

6. 関連データの収集

AIカメラを活用した丸の内シャトル乗降調査実証
データ集計結果 - ユニークユーザー319人の男女比率・年代比率

データサマリー1/17（月）～ 1/28（金）データサマリー1/17（月）～ 1/28（金）
年代
性別

男性

173人

女性

146人

0代
10代
20代
30代
40代

0人
0人
27人
89人
79人

50代
60代
70代
80代
90代

74人
35人
14人
1人
0人

※ＭＴＪによる評価分析ダッシュボードでも可視化検討を実施

6. 関連データの収集

AIカメラを活用した丸の内シャトル乗降調査実証
データ集計結果 – 乗降集計

①新丸ビル
57
17
74
④三井物産
1
1
2
⑦読売新聞
7
6
13
⑩丸の内マイプラザ②大手町タワー
5
18
23
⑤日経ビル
53
11
64
⑧三井住友銀行
4
8
12
⑪東京會舘

③東京サンケイビル
16
17
33⑥経団連会館・ＪＡビル
13
4
17
⑨郵船ビル
1
9
10
⑫第一生命

乗車合計

1

2

2

降車合計

4

10

8

乗降車合計

5

12

10

⑬日比谷

⑭新国際ビル

⑮三菱ビル

乗車合計

26

9

7

降車合計
乗降車合計

10
36

6
15

6
13

乗車合計
降車合計
乗降車合計
乗車合計
降車合計
乗降車合計
乗車合計
降車合計
乗降車合計

⓭

⓬
⓮

⓫

❿
⓯

❾

❽
➊

❼
❷

❺
❹
❻

❸

6. 関連データの収集※ＭＴＪによる評価分析ダッシュボードでも可視化検討を実施

AIカメラを活用した丸の内シャトル乗降調査実証 データ集計結果 – 乗車位置・降車位置

⓭

⓬
⓮

⓫

❿
⓯

❾

❽
➊

❼
❷

❺
❹
❻

❸

乗車人数 1/17（月）～ 1/28（金）①新丸ビル②大手町タワー③東京サンケイビル
57人
5人
16人
④三井物産
⑤日経ビル
⑥経団連会館・ＪＡビル
1人
53人
13人
⑦読売新聞
⑧三井住友銀行
⑨郵船ビル
7人
4人
1人
⑩丸の内マイプラザ
⑪東京會舘
⑫第一生命
1人
2人
2人
⑬日比谷
⑭新国際ビル
⑮三菱ビル
26人
9人
7人

降車人数 1/17（月）～ 1/28（金）①新丸ビル②大手町タワー③東京サンケイビル
17人
18人
17人
④三井物産
⑤日経ビル
⑥経団連会館・ＪＡビル
1人
11人
4人
⑦読売新聞
⑧三井住友銀行
⑨郵船ビル
6人
8人
9人
⑩丸の内マイプラザ
⑪東京會舘
⑫第一生命
4人
10人
8人
⑬日比谷
⑭新国際ビル
⑮三菱ビル
10人
6人
6人

6. 関連データの収集※ＭＴＪによる評価分析ダッシュボードでも可視化検討を実施

AIカメラを活用した丸の内シャトル乗降調査実証 データ集計結果 – 乗降車場所 比率

⓭

⓬
⓮

⓫

❿
⓯

❾

❽
➊

❼
❷

❺
❹
❻

❸

乗降車人数 1/17（月）～ 1/28（金）①新丸ビル②大手町タワー③東京サンケイビル
74人
23人
33人
④三井物産
⑤日経ビル
⑥経団連会館・ＪＡビル
2人
64人
17人
⑦読売新聞
⑧三井住友銀行
⑨郵船ビル
13人
12人
10人
⑩丸の内マイプラザ
⑪東京會舘
⑫第一生命
5人
12人
10人
⑬日比谷
⑭新国際ビル
⑮三菱ビル
36人
15人
13人

6. 関連データの収集

AIカメラを活用した丸の内シャトル乗降調査実証 データ集計結果 – 乗降車場所 比率

⓭

⓬
⓮

⓫

❿
⓯

❾

❽
➊

❼
❷

❺
❹
❻

❸

乗降車認証人数は全体で20人となっております6. 関連データの収集

MachiPassユーザーデータの取得分析
Oh MY Map!単体利用のユーザーが約3分の2を占めるが、他サービスを利用しているユーザーも一定数見られた

56

6. 関連データの収集

MachiPassユーザーデータの取得分析
他サービスの内訳としては、オフィスワーカー向けupdate! Maruhouchiや、丸の内ポイントアプリの比率が多い

57

目次
1. プロジェクト概要
2. 都市OS・データ基盤構築
2-1 都市OS・データ基盤の構成
2-2 利用データの全体像
3. 案内ダッシュボードの構築（Oh MY Map! の構築）
3-1 案内ダッシュボード概要
3-2 機能一覧・機能詳細
4. アプリの構築
4-1 アプリ概要
4-2 機能一覧・機能詳細
5. 分析ダッシュボードの構築
5-1 分析ダッシュボード概要
5-2 分析一覧・分析詳細
6. 関連データの収集
6-1 AIカメラを活用した丸の内シャトル乗降調査
6-2 MachiPassのユーザーデータ取得分析
7. 実証結果の評価・分析
7-1 評価・分析方法概要
7-2 分析ダッシュボードによる評価・分析結果
7-3 アンケートによる評価結果
8. プロジェクト まとめ

58

7. 実証結果の評価・分析

評価・分析の視点整理
魅力的なラストハーフマイル実現にむけた本プロジェクトを、ユーザー・エリアサービス提供者・モビリティ提供
者・MaaS活用事業者目線での視点をまとめた。

ユーザー

エリア
サービス
提供者

モビリティ
提供者

MaaS活用
事業者

役割

当事者

目的

まち・モビリティをつかってもらうユーザー

既存のエリアサービスの利用者（Ninja Space・
micro・イベント来街者）
モビリティに関心がある
ユーザー

魅力的なラストハーフマ
イルエリアと感じる

ユーザー向けのサービスを提供する事業者

店舗・美術館事業者
エリマネ（イベント・道路
活用他）
Ninja Space
イベント実施者
ストギャラ主催者…

【行動変容】
アクティブな人を更にア
クティブへ
ルーティンな人をアドホック・アクティブへ

MaaSを実現するためのモビリティサービス事業者

モビリティ事業者
エリマネ（リガーレ：丸の内シャトル）
大丸有協議会（BOLDLY）

MaaSを実現するためのコー
ディネーター

MTJ（モビリティデータ活用事業者）
エリアデベ (三菱地所)
エリマネ（まちの価値向上、
都市OS所有者）

・認知がすすむ
・少し遠くても来てもらえる・モビリティによりもっと遠くへ、あるいは速くいける

魅力的なラストハーフマ
イルエリアの実現

視点
ユーザーからみた満足度は高かったか
行動変容を起こしたか（日常的な利用等）

認知・行動変容による利用促進・販売促進になったか意味のあるマーケティングができるか（直接的な来客増加効果、他との相性の良し悪しがマーケティングにつながるか）
認知・行動変容による利用促進・販売促進になったか意味のあるマーケティングができるか（直接的な各モビリティの利用者数増効果、他との相性の良し悪しがマーケティングにつながるか）
エリア内の回遊性向上や都市活動・滞在促進につながったか、つながりそうか
施策の発見につながったか、つながりそうか（モビリティ事業者やエリアサービス提供者に有益な情報を返せるか、魅力的な貢献ラス
トハーフマイルに向けた施策につながるか）
継続的な事業運営ができるか59

7. 実証結果の評価・分析

評価・分析の取得指標

以下の指標を取得することで、それぞれの目線から網羅的に評価・分析を行った
指標

#

取得指標

評価・分析の視点との対応

特記事項

利用者
目線

店舗
目線

交通事業
者目線

運営者
目線

指標の内容

取得方法

1 サービス満足度

MaaSアプリ/MaaSダッシュボードについてのサービス満足度

アンケート

✓

✓

2 モビリティサービス満足度

各モビリティについての利用ユーザーの満足度

アンケート

✓

✓

3 ユーザー別利用回数

ユーザーの利用回数、操作回数、アクティブ率

分析ダッシュボード（ログデータ）✓

4 各モビリティ情報閲覧回数

各モビリティの情報閲覧回数

分析ダッシュボード（ログデータ）✓✓

5 各モビリティ情報閲覧詳細

各モビリティはどの曜日、時間に閲覧が多いか

分析ダッシュボード（ログデータ）✓✓

6 各モビリティアプリ移動回数

各モビリティの詳細ページやアプリ、予約ページへの遷移回数

分析ダッシュボード（ログデータ）✓✓

7 各モビリティ利用回数増加(1)

各モビリティのアプリ/案内DBをきっかけとした実際の乗車回数

Beacon✓✓8 各モビリティ利用回数増加(2)

各モビリティの利用回数に増加は見られたか

アンケート

✓

✓

9 各モビリティ利用詳細

各モビリティの出発/目的ポート、乗車/降車バス停、曜日時間帯、属性などの内訳

分析ダッシュボード（事業者提供データ）✓✓

10 各モビリティ検索地点

各モビリティページを見たユーザーがどこにいるか

分析ダッシュボード（ログデータ）✓✓

11 各モビリティ利用軌跡

各モビリティの移動軌跡(OD)はモビリティ毎に違いがあるか

分析ダッシュボード（事業者提供データ）

12 各エリア情報閲覧回数

各イベント・施設の詳細ページの閲覧回数/外部ページへの遷移回数

分析ダッシュボード（ログデータ）✓✓

13 各エリア情報閲覧詳細

各イベント・施設はどの曜日、時間に閲覧が多いか

分析ダッシュボード（ログデータ）✓✓

14 各エリア施設アプリ移動回数

各イベント・施設の詳細ページやアプリ、予約ページへの遷移回数

分析ダッシュボード（ログデータ）✓✓

15 各エリア施設訪問回数

各イベント・施設のアプリ/案内DBをきっかけとした訪問回数

アンケート

✓

✓

16 各エリア施設訪問増加

各イベント・施設の訪問数に増加は見られたか

分析ダッシュボード（事業者提供データ）

NINJA SPACEのみ✓✓

17 各エリア施設利用詳細

各イベント・施設の利用時間、曜日時間帯などの内訳

分析ダッシュボード（事業者提供データ）

NINJA SPACEのみ✓✓

18 各エリア施設検索地点

各イベント・施設ページを見たユーザーがどこにいるか

分析ダッシュボード（ログデータ）✓✓

19 閲覧地点ヒートマップ

全体ヒートマップや最多移動ユーザーのヒートマップ

分析ダッシュボード（ログデータ）

✓

✓

✓

20 閲覧地点の分布詳細

どの曜日/時間にどのあたりへの移動が多いか

分析ダッシュボード（ログデータ）

✓

✓

✓

21 行動変容効果(1)

通知をきっかけに閲覧、行動変容につながった数（ログデータ）

店舗集計データ+分析ダッシュボード（ログデータ） BOLDLY実証における店舗誘導検証

✓

✓

✓

22 行動変容効果(2)

アプリによる行動変容効果を感じたユーザー数(アンケート）

アンケート

✓

✓

✓

23 イベント・モビリティ人気

各モビリティ・イベントの中で人気のある強いコンテンツはなにか

分析ダッシュボード（ログデータ）

✓

✓

✓

24 イベント×モビリティ相性

各モビリティページを見たユーザーがどのイベントページを見ているか

分析ダッシュボード（ログデータ）

✓

✓

✓

25 自家用車移動

各モビリティの他、自動車ではどのような移動があるか

分析ダッシュボード（事業者提供データ）

✓

✓

✓

丸の内シャトル、DBS、LUUPのみ

DBS、LUUPのみ

東京海上日動 提供

✓

✓

✓

60

7. 実証結果分析・定量的評価

分析評価の前提条件

以下の前提条件で、大丸有版MaaS事業の結果に関する分析・評価を実施した

利用データ

集計・分析方法

対象期間

案内ダッシュ
ボード
ログデータ

事業者提供
データ

アンケート
データ

対象ユーザー• 2021年12月15日～2022年2月28日（実証期間）• 案内ダッシュボードの利用ユーザーのうち、案内ダッシュボードにてログ
データの取得について許諾を頂いた方

対象人数• 1,699人

対象期間• 2021年12月15日～2022年2月28日（実証期間）

対象サービス• ドコモ・バイクシェア、NINJA SPACEを利用頂いた方

対象人数

• -

対象期間

• 2021年12月15日～2022年2月28日（実証期間）

対象ユーザー
対象人数

分析ダッシュボードで取り込み・分析• WEB版/アプリ版すべてのユーザーおよびHaNTでのタブレット版体験者に対して配信を行い、回答頂いた方• 106人

別途 集計・分析
対象期間

Beaconデータ

対象ユーザー
対象人数• 2021年12月15日～2022年2月28日（実証期間）• アプリ版のユーザー• 986人61

7. 実証結果分析・定量的評価

分析ダッシュボードによる評価結果 – ユーザー別利用回数

1,100人超による約1.7万の操作があり、比較的高い機能利用率が確認される

指標・分析

評価・示唆

実際に案内ダッシュボードで操作を行ったユーザーは1159人
で、計1万7000超の情報閲覧操
作が見られる※アクセスユーザー数は1,699名

2回以上の操作ユーザーが85%

操作回数別では、2回以上の操作を行ったユーザーが85%を占め、高い機能利用率が確認できる

62

7. 実証結果分析・定量的評価

分析ダッシュボードによる評価結果 – 各モビリティ情報閲覧回数

DBS・LUUP・丸の内シャトルはほぼ均等の興味関心が伺え、実証開始後はBOLDLYの閲覧が増加

指標・分析

評価・示唆

DBS・LUUP・丸の内シャトルがほぼ均等に閲覧された

初期は丸の内シャトル、DBS、
LUUPの閲覧が多いが、自動運
転実証開始以降はBOLDLY情報の閲覧の割合が増加した

63

7. 実証結果分析・定量的評価

分析ダッシュボードによる評価結果 – 各モビリティ情報閲覧詳細

日中の利用が多いことから、通勤以外の来訪者の閲覧が多い可能性が示唆される

指標・分析

評価・示唆

日中の利用が多いことから、通勤等の利用は少なく、来訪者の閲覧が多い可能性が示唆される

平日×日中の利用が多く、土日の利用は少ない（視察等関係者の影響可能性も)64

7. 実証結果分析・定量的評価

分析ダッシュボードによる評価結果 – 各モビリティアプリ移動回数

いずれのモビリティにおいても、アプリへの移動が一定数（15%強）見られた

指標・分析

評価・示唆

501回の閲覧のうち、81回（16%）のアプリ移動、25回（5%）の経路表
示が見られ、一定の移動につながったと思われるログがある
丸ビル（視察影響可能性）を除くと、永代通りやミッドタウン日比谷のアプリ移動が多い

482回の閲覧のうち、89回（18%）のアプリ移動、19回（4%）の経路表
示が見られ、一定の移動につながったと思われるログがある
丸ビル、新丸ビル（視察影響可能性）を除くと、交通会館やオアゾ、
トラストタワーのアプリ移動が多い

65

7. 実証結果分析・定量的評価

分析ダッシュボードによる評価結果 – 各モビリティ検索地点
丸の内シャトルは循環経路周辺からの閲覧が多いが、バイクシェアはそれ以外の施設からの閲覧もある

指標・分析

評価・示唆

循環バス経路周辺の施設からの閲覧が分散して見られる（バス利用者による閲覧と考えられる）

エリア内外に関わらず、特定施設からの閲覧に偏りが見られる（視察等の影響可能性もあるが、一箇所から複数ポートを閲覧比較している可能性も）66

7. 実証結果分析・定量的評価

分析ダッシュボードによる評価結果 – 各エリア情報閲覧回数

初期を中心にイベントの閲覧が多く、タイミングごとにコンテンツが変わるイベントの閲覧割合が高い

指標・分析

評価・示唆

イベントの閲覧が最も多く、つ次いでワークスペース、施設の閲覧がほぼ均等に分布し、次にストリートギャラリーの順

初期は丸の内シャトル、DBS、
LUUPの閲覧が多いが、自動運
転実証開始以降はBOLDLY情報の閲覧の割合が増加した

67

7. 実証結果分析・定量的評価

分析ダッシュボードによる評価結果 – 各エリア情報閲覧詳細

イルミネーション、アーバンテラス、スカイホップバスなど屋外コンテンツの人気の高さが伺える

指標・分析

評価・示唆

イベント、施設では、イルミネー
ションやアーバンテラス、スカイ
ホップバスなどの屋外・アウトドア
コンテンツの閲覧が相対的に多い

ワークスペースについては閲覧先のワークスペースは広く分散している
ストリートギャラリーも広く均等に見られる傾向がある68

7. 実証結果分析・定量的評価

分析ダッシュボードによる評価結果 – 各エリア施設 アプリ移動回数

アプリのあるワークスペースでは、9%の閲覧がアプリ移動につながった（ほかイベントはアプリなし）

指標・分析

評価・示唆

イベントについては、900強の閲覧の内、65回（6%）の経路表示が見られ、一定の移動に繋がった可能性ある

ワークスペースについては、557の閲覧の内、48回（9%）のアプリ移動
が見られる

69

7. 実証結果分析・定量的評価

分析ダッシュボードによる評価結果 – 各エリア施設 訪問増加数/利用詳細
Machi Passを利用してNINJA SPACEを活用しているユーザーは6人と相対的に少ない

指標・分析

評価・示唆

Machi Passを利用してNINJASPACEを活用しているユーザーは6人と相対的に少ない状態（Oh MY Map! WEBからのアプリ移動は46件）

70

7. 実証結果分析・定量的評価

分析ダッシュボードによる評価結果 – 各エリア施設 検索地点

コンテンツにより、近隣からの検索やエリア外からの検索など傾向に差。イルミは強い誘客性を確認できる
指標・分析

評価・示唆

イルミネーション

エリア外からの閲覧も多く見られ、エリア外からのイベントへの来訪可
能性やコンテンツの強い誘客性が伺える

ワークスペース

エリア内/周辺からの閲覧が多く見られ、エリア近隣の方がワークスペー
スを探している可能性が伺える

ストリートギャラリー

エリア内からの閲覧が多く見られ、エリア内の方がストリートギャラ
リーを閲覧している状況が伺える71

7. 実証結果分析・定量的評価

分析ダッシュボードによる評価結果 – 各モビリティ利用軌跡
データ提供企業のモビリティサービスや自家用車の移動軌跡を見ると、各モビリティ毎に違いがあることがわかる

指標・分析

評価・示唆

ドコモ・バイクシェア

有楽町の国際フォーラムのポート利用が最も多く、次いで丸の内、大手町での移動が見られる
大丸有エリア内での移動の偏りは少ないが、エリア外では京橋エリアの移動も多い傾向

自家用車

大手町サンケイビル、JPタワー、グ
ラントウキョウ、丸ビルの停車が最も多く、有楽町は相対的に少ない

72

7. 実証結果分析・定量的評価

分析ダッシュボードによる評価結果 – 閲覧地点ヒートマップ
大丸有エリア内では比較的広く閲覧地点が分散し、外部からの閲覧も広く見られる

指標・分析

評価・示唆

大丸有エリア内における閲覧が多く見られ、エリア内では比較的広く閲
覧地点が分散している
エリア外では近隣エリアからの閲覧も見られるほか、特定施設勤務者からの閲覧と見られる箇所もある

73

7. 実証結果分析・定量的評価

分析ダッシュボードによる評価結果 – 閲覧地点の分布詳細
平休日別では、平日は広くエリア内で利用される一方、休日は周辺施設からの閲覧割合が多い旨が確認できる

指標・分析

評価・示唆

平日

エリア内にいる人からの閲覧が相対的に多く広く分布し、勤務者や来訪者によるものと想定される

土日

国際ビル、郵船ビル、八重洲側ビルなどのエリア内外の施設からの閲覧割合が相対的に多い

74

7. 実証結果分析・定量的評価

分析ダッシュボードによる評価結果 – 行動変容効果（自動運転走行→店舗誘導検証）

自動運転走行との連動検証では、自動走行体験参加者向けに近隣施設への来店を促すプッシュ通知を行い、プッシュ通知対象者の約17-42%の方が店舗に来客する行動変容が見られた
指標・分析

評価・示唆

有楽町側降車（micro）

丸の内側降車（HAPP）

BOLDLY乗車数

予約枠:190人

予約枠:190人

プッシュ通知送信ユーザー数57人（100%）

63人（100%）

チケット閲覧
ユーザー数

22人（38.5%）

31人（49%）

施設利用者数

10人（17.5%）

27人（42.9%）

ファネル

検証モニタ

自動走行実証終了時に実際にプッシュ通知を受け取ったユーザーのうち、約17%が施設への立寄り
を行った

75

7. 実証結果分析・定量的評価

分析ダッシュボードによる評価結果 – イベント・モビリティ人気

イルミネーションやアーバンテラスなどのコンテンツのほか、自動運転バス実証も注目を集めた

指標・分析

評価・示唆

コンテンツとしては、イルミネー
ション、自動運転バス実証、アーバ
ンテラスが人気コンテンツとなっている※ワードクラウド…文字の大きさが相対的閲覧数の多さを表す

76

7. 実証結果分析・定量的評価

分析ダッシュボードによる評価結果 – イベント×モビリティ相性(1/3)
例えばLUUPはレジャー系との相関を確認。モビリティによりイベントとの相性関係が異なることが伺える。

aaaaa

丸の内シャトルは、イベント・施設との関係に偏りがなく分散傾向

LUUPは、イルミネーション、アーバンテラス、スカイホップ
バスなどレジャーイベントとの相関の強さが確認できる

77

7. 実証結果分析・定量的評価

分析ダッシュボードによる評価結果 – イベント×モビリティ相性(2/3)
エリア内のサービスやアートでも、前後の閲覧ポートの偏りやモビリティの傾向に若干の違いがある

NINJA SPACEはポート/バス停に若干の偏りが見られ、交通会館、丸ビル、三菱ビルのポート/バス停が多い

ストリートギャラリーは、広く分散傾向だが、丸の内シャトルよりもDBS、LUUPの紐付きが強い78

7. 実証結果分析・定量的評価

分析ダッシュボードによる評価結果 – イベント×モビリティ相性(3/3)
例えばワークスペースの中でも、場所によって前後で閲覧されている交通手段や停留所・ポートが異なる

スペース「中華そば ふくもり」の前には比較的近隣のミッドタウン日比谷や交通会館を閲覧「ランプラント 肉ビストロ」の前後には比較的近隣の丸ビル・新丸ビル周辺のバスやポートを閲覧79

7-3. アンケート結果(基本情報について）
回答者様の大丸有エリアとの関係について教えてください

人数

大手町で働いている

15

丸の内で働いている37

有楽町で働いている

5

公用で来街している

17

私用で来街している31

日常的な来街はしていない

15

総計

120

回答者様のMaaSアプリとの関係について教えてください

人数

関係あり（構築関係者から依頼がありデータ提供を行った等）

14

関係なし

92

総計

106

来街の頻度について教えてください

人数

月に一回以上28

週に一回以上64

初めて

1

年に一回以上

13

総計

106

大手町・丸の内・有楽町地区

まちづくり協議会「私用で来街している」と答えた方にお聞きします。どなたとこの街に人数訪れましたか。
その他

9

一人

31

家族

13

友人

10

総計

63

「私用で来街している」と答えた方にお聞きします。来街の目的を教え
人数てください。
食事
買い物
施設利用
運動
イベント
街歩き
その他
総計

38
37
22
2
15
25
11
150

80

7-3. アンケート結果(基本情報について）「職業」についてお聞かせください。

人数「職階」についてお聞かせください。

人数

その他

21

一般社員

70

会社員

79

管理職

11

学生

2

役員

8

専業主婦

4

総計

89

総計

106

「職種」についてお聞かせください。

人数

営業

20

事務

27

専門職

13

販売

1

飲食

2

サービス・警備・清掃

11

教育

4

医療

2

ドライバー・配達

1

IT

6

その他

21

総計

108

大手町・丸の内・有楽町地区

まちづくり協議会「年齢」についてお聞かせください

人数

20代

24

30代

29

40代

26

50代

22

60代

4

70代

1

総計

106

「性別」についてお聞かせください

人数

回答しない

1

女性

50

男性

55

総計

106

81

7-3. アンケート結果（アプリ・サービスについて）
アプリを活用した際のワクワク度を教えてください。

Oh MY Map!は、魅力的なラストハーフマイルを目指すため、エリア内のモビリティやサービスの情報を一元化して表示する取り組みです。 エリアの 人数
様々な情報が一元化されたことは良かったと思いますか。
いいえ

9

はい

97

総計

106

Oh MY Map!サービス全体の満足度を教えてください。

3

2

5

3

49

4

26

5

23

総計

106

4

2

5

3

53

4

26

5

18

総計

106

まちづくり協議会

4

2

6

3

51

4

26

5

19

総計

106

Oh MY Map!をみて表示されるイベントやサービス・施設に行きたいと思い
ましたか。
いいえ

人数
17

はい

89

総計

106

人数

1

大手町・丸の内・有楽町地区

1

人数

1

アプリの使いやすさを教えてください。

人数82

7-3. アンケート結果（モビリティについて）
Oh MY Map!をきっかけに利用したモビリティはありますか。

人数

丸の内シャトルの満足度を教えてください。

人数

ドコモ・バイクシェア

9

1

3

LUUP(電動キックボード）

12

2

1

丸の内シャトル

30

3

14

自動運転バス（2月実施予定）

24

4

11

どれも利用していない

47

5

21

総計

122

利用していない

56

総計

106

ドコモ・バイクシェアの満足度を教えてください。

人数2

自動運転バス（２月実施予定）の満足度を教えてください。

2

2

1

2

3

15

3

11

4

10

4

11

5

6

利用していない

71

5

15

総計

106

利用していない

67

総計

106

1

LUUP（電動キックボード）の満足度を教えてください。

人数

1

3

2

1

3

11

4

4

5

3

利用していない

84

総計

106

大手町・丸の内・有楽町地区

まちづくり協議会

人数83

7-3. アンケート結果（サービス・イベントについて）
Oh MY Map!をきっかけに認識・利用したサービスはありますか。

Oh MY Map!をきっかけに認識・訪れたイベントはありますか。

人数

人数

丸の内ストリートギャラリー

20

夕学五十講

4

ニンジャスペース(WORK)

13

9

天気情報

17

BRIGHT CHRISTMAS
イルミネーション

26

どれも利用していない

68

スカイホップバス

6

総計

118

皇居ラン

6

上記で回答いただいたサービスの満足度を教えてください。

人数

丸の内ストリートパーク

19

行幸マルシェ

18

TOKYO TORCH Market
アーバンテラス11

micro FOOD & IDEA MARKET
エコキッズ探検隊

3

東京ミチテラス

14
0

11

1

2

3

15

4

22

5

20

どれも利用していない

47

CADAN
三菱一号館美術館

総計

106

21

出光美術館

4

上記で回答いただいたイベントの満足度を教えてください。
1
2
3
4
5
どれも利用していない
総計

大手町・丸の内・有楽町地区

まちづくり協議会

人数
2
1
19
22
22
40
106

1

インターメディアテク

1

丸紅ギャラリー

4

獅子舞演舞

1

アーバンテラスミュージック

4

アートコンクール作品展

1

ロボット配送実証

9ビジネス体力測定

3

プラネタリアTOKYO

3

どれも訪れていない

42

総計

221

84

7-3. アンケート結果（プッシュ通知・アプリ機能について）/ アプリのプッシュ通知がきっかけで、大丸有の知らない一面（施設・イベ
人数
ント・その他情報）を知ることはありましたか?
プッシュ通知を受け取っていない46

あなたの日常をサポートするアプリとして活用できると思いますか。
（大丸有エリア外における活用も含む）
いいえ

知らなかった情報を知り、関心を持った

19

はい

91

知らなかった情報を知るきっかけになった

29

総計

106

特に知らない情報はなかった

12

総計

106

アプリのプッシュ通知がきっかけで普段とは違う場所へ出かけたりしました人数か?
特に普段とは違う場所へ出かけなかった
27

人数
15

イベント時に活用するモビリティ利用の案内機能として活用できると思い
人数
ますか?
いいえ
12
はい

94

総計

106

アプリで表示されたイベントに行ってみた15

気分転換にNINJA SPACEを活用してみた

3

皇居ラン（サイクル）をやってみた

4

天気情報を見て散歩に出かけた5

今後、日常の混雑回避や誰でも快適に移動できるルートの表示などの提案
人数をしてくれるとしたら、有用だと思いますか?
いいえ
9

プッシュ通知を受け取っていない

57

はい

97

総計

111

総計

106

アプリのプッシュ通知がきっかけで普段のルートから変化は起こりましたか?
特に移動ルートの変化は起こらなかった人数
28

通勤ルートを変えてみた（イベントや店舗への寄り道など）

12

目的地まで徒歩ではなくモビリティで移動した

11

プッシュ通知を受け取っていない

58

総計

109

大手町・丸の内・有楽町地区

まちづくり協議会

857-3. アンケート結果（アプリ機能について、自由回答抜粋）
今後、災害時にこのアプリが避難ルートなどの提案をしてくれるとした
ら、有用だと思いますか?
いいえ

＊自由回答

満足度の理由をお聞かせください。（抜粋）

人数
10

はい

96

総計

106

エリアにはアプリが多いので統一化はありがたいです。
地図で見れるのでわかりやすくてとてもいいと思います。
新しい取り組みを体験できたため新しい発見もあったため知らなかったことばかりだったので、知る良い機会になりました。
プラットフォームとしてわかりやすく活用できるため今後もアプリを使い続けようと思いますか?

人数

鉄道などとのデータ連携がもっと進んでいると良い

いいえ

17

はい

89

総計

106

アプリに追加でどんな機能があると良いと思いますか?（抜粋）レストランなどとのコラボ
お店の混雑具合、モバイルオーダー機能

アプリ利用料が有料でも使い続けたいですか?

人数

いいえ

89

はい

17

総計

106

丸の内アプリと連動して、セールやポイントアップ期間などの表示
イベントや交通機関の予約
口コミ・オリジナルのピン止め

アプリで使いにくかった部分を教えてください。（抜粋）
データ量が重いせいか、動きが遅かったです。
複数アイコンを表示すると見辛くなる。
見にくさ。同じアプリ内で予約状況や予約などが完結するといいなと思う。
ループが近くにあるのを理解できたのは良かったが、行き先を、考えたいのでもう少し広い範囲でみたい。

大手町・丸の内・有楽町地区

まちづくり協議会

86目次
1. プロジェクト概要
2. 都市OS・データ基盤構築
2-1 都市OS・データ基盤の構成
2-2 利用データの全体像
3. 案内ダッシュボードの構築（Oh MY Map! の構築）
3-1 案内ダッシュボード概要
3-2 機能一覧・機能詳細
4. アプリの構築
4-1 アプリ概要
4-2 機能一覧・機能詳細
5. 分析ダッシュボードの構築
5-1 分析ダッシュボード概要
5-2 分析一覧・分析詳細
6. 関連データの収集
6-1 AIカメラを活用した丸の内シャトル乗降調査
6-2 MachiPassのユーザーデータ取得分析
7. 実証結果の評価・分析
7-1 評価・分析方法概要
7-2 分析ダッシュボードによる評価・分析結果
7-3 アンケートによる評価結果
8. プロジェクト まとめ

87

8. プロジェクトまとめ

まとめ – 各章別
都市OS・
データ基盤構築

案内
ダッシュボード（Oh MY Map! WEB）



都市OS・MaaSデータ統合基盤を連携し、エリア内や広域のモビリティデータを用いた情報案内や分析を実現した

2か月半の実証期間中、約1,700名のユーザーのアクセスがあり、全体で17,000を超える多くの操作利用（1人あたり10回以上の操作）が確認できた

モビリティ関しては、170（ドコモ・バイクシェア81、LUUP89）のアプリへの移動が見られたほか、経路検索など移動につながったログを一定確認できた

2か月半の実証期間中、のべダウンロード数986件（iOS：820件、Android：166件）と一定の利用が
確認できた



自動運転走行実証と連動した行動変容の検証施策によって、施設によっては10%以上の一定の行動変容が生じ、今後のエリアとしての行動変容施策の可能性についての検証を行うことができた



ユーザーの偏り等は想定されるものの、案内ダッシュボードのログ（+事業者様からの受領データ）
によって、モビリティの種類やイベントをまたいでエリア内のデータを収集することで、モビリティ
毎の人気の特徴や、閲覧の傾向、位置的な受容性、イベントとの相関関係を把握することができた

まずは取組みの第一歩として、今後のデータ利用の発展可能性にもつながる有効な結果を得られた

AIカメラを活用した丸の内シャトル乗降調査・MachiPassのユーザーデータ取得分析を実現した

アプリ（Oh MY Map! App）

評価・分析
ダッシュボード

関連データの収集

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8. プロジェクトまとめ

まとめ – 各関係者別
サマリ

視点



Oh MY Map! 全体に対し、95%の方がエリアの情報が一元化されてよかったと回答。日常をサポートするアプリとして利用できると回答した方が85.8%、イベント時のモビリティの案内機能として活用できると回答した方が88.7%と、高い利用意向を確認できた。（「地図でみれるわかりやすさ」「新しい発見」などの声コメント有。ただしアプリの満足度を高いとする回答は57.8%→UX・UI設計工夫要）
プッシュ通知を通じ45.3%の方が大丸有の知らない一面を知るきっかけになった/関心を持ったと回答



行動変容も確認 (以下エリアサービス・モビリティ提供者欄参照）

Oh MY Map! をきっかけに、35.8%の方がサービスを、60.4%の方がイベントを認識・利用したと回答。Oh MY Map! を通じて、84.0%の方が、表示されたイベントやサービス・施設に行きたいと回答
し、高い態度変容を確認。
実際の分析ログでは、イベントや施設については、100を超える経路表示やアプリ移動が見られ、一定の移動に繋がったと考えられる
データによる分析結果に対しては、個別のサービスでは把握しきれないデータへの関心を確認した



ユーザー

エリア
サービス
提供者

満足度
行動変容

利用促進
・販売促進
マーケ
ティング





モビリティ
提供者

MaaS活用
事業者

利用促進
・販売促進
マーケ
ティング

回遊性向上や
都市活動・
滞在促進
施策の発見
継続的な
事業運営




Oh MY Map! をきっかけに56.6%の方が新しいモビリティを利用したと回答。最も利用が多かったのは
丸の内シャトルで、次いで自動運転シャトル、LUUP、ドコモ・バイクシェアの利用が多かった
実際の分析ログでは、170（ドコモ・バイクシェア81、LUUP89）のアプリへの移動が見られたほか、経路検索など移動につながったログを確認できた
データによる分析結果に対しては、 「（相性の良い）イベントとの連携」「（相性の良い）他のモビ
リティとの連携」の可能性について前向きな言及が見られた。



エリア固有のログインID（MachiPass）に対し、新規に201のユーザーが登録

エリア内のイベントや実証の連携ツールとしての可能性を確認した（自動運転実証期間中、位置情報を利用して120回プッシュ通知を行いクーポンを配布したところ、実利用が37回と30％が立ち寄り。）



エリアの交通施策のためのデータの在り方の変化について知見が深まった

有料でも使い続けたいと回答したユーザーは16%となり利用者負担以外の運営モデルが必要。

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