”Pstay”～クラウドソーシングを活用した店舗等の滞在者数データ開発の試み～
秋山祐樹（aki@iis.u-tokyo.ac.jp）
マイクロジオデータ研究会
東京大学 地球観測データ統融合連携研究機構
空間情報科学研究センター
愛知大学 三遠南信地域連携研究センター

運営委員長
特任助教
客員研究員
研究員

2014/11/08 中部大学春日井キャンパス
第7回マイクロジオデータ研究会

発表の流れ1. 本研究の背景
2. データの収集と開発
3. データの検証
4. 今後の展開

第7回マイクロジオデータ研究会

2

発表の流れ1. 本研究の背景
2. データの収集と開発
3. データの検証
4. 今後の展開

第7回マイクロジオデータ研究会

3

1. 本研究の背景
まずは学術的な背景から・・・
これまでマイクロジオデータ研究会では・電話帳データ・大規模な人流データなど・・・
様々なマイクロジオデータ（MGD）を活用して、店舗や商店街の分布、またそこに滞在する人々の数を時系列的に推定する研究を行ってきた。
これまでの研究ではある地域や商店街といった「面的」な範囲の滞在者数は、ある程度推定出来るようになってきた。
しかし、ある店舗や施設といった「点」の滞在者数を把握・推定することは、既存データの集計単位や測位精度などの制約により困難だった。
第7回マイクロジオデータ研究会

4

1. 本研究の背景・目的
位置情報

時系列的分布

滞在者数

○
店舗

○

（Webから情報収集・（デジタル電話帳によっ解析することで特定・て個店単位で特定可能）推定が可能?

（岡本ほか，2012））○
商業地域・商店街（商業集積統計により特定可能（秋山ほか，2013年））○（Webから情報収集・解析することで特定・推定可能（岡本ほか，2012））○（大規模人流データより推定可能（秋山ほか，2013））

店舗単位の滞在者数をいかにして知るか？
第7回マイクロジオデータ研究会

5

1. 本研究の背景・目的
店舗単位の滞在者数をいかにして知るか？
調査会社の利用

単純だがトータルで高コストに内訳（通行料調査の例）
・調査員日給 0.7～1万円
・調査員募集に掛かる労務費
・カウンターや調査票、地図等
準備に掛かる労務費
・現地の下見にかかる労務費
・道路上で観測する場合には道路使用許可証の手数料
・調査員の教育にかかる費用
・データ打ち込みと集計に掛かる費用
http://www.facecom.co.jp/price.html
第7回マイクロジオデータ研究会

6

1. 本研究の背景・目的
店舗単位の滞在者数をいかにして知るか？
大規模人口統計の活用

継続的かつ広域をカバー。しかし高コスト。

例：NTTドコモ モバイル空間統計（2013年10月販売開始）
・ドコモの基地局利用者から人口を推計したデータ。性別・年齢層別・居住エリア別の人口の構成（人口構成）等を属性として保存。
・価格： 数百万円～数千万円程度（2013年9月現在の公開情報）
http://www.rbbtoday.com/article/2013/09/09/111503.html

第7回マイクロジオデータ研究会

7

1. 本研究の背景・目的
店舗単位の滞在者数をいかにして知るか？
範囲
大規模人流データ・プローブデータ等
既存データ

パーソントリップ

利用調査センサ・カメラ・屋内測位（IMES）等

精度

人手・時間面・ライン
広域（店舗単位は小さい困難）

コスト
極めて大きい面・ライン
広域（店舗単位はアクセス困難（一部購入可
能）
利用可能

大きい

小さい

小さい

小～大困難

大きい

大きい

容易

大きい

小さい容易困難）（研究用途）

点
狭域（店舗単位も可能）
点

調査会社の利用任意（店舗単位も可能）
点

現地調査

狭域

（店舗単位も可能）

広域を 点（店舗単位）で 人手・手間を出来るだけ小さく抑えて低コストで調査し、しかもみんなで共有できるデータを実現出来ないか？
第7回マイクロジオデータ研究会 8

1. 本研究の背景・目的
店舗単位の滞在者数をいかにして知るか？

クラウドソーシングの活用
店舗等の滞在者数を目視調査・共有し、サンプル数が統計的に一定量を越えると一日の時間帯別滞在者数の推計値を算出できるようにする。
Café Akiyama

10:30 15人
①目視確認

②携帯端末から送信
10:30
15人

91. 本研究の背景・目的
店舗単位の滞在者数をいかにして知るか？

クラウドソーシングの活用
店舗等の滞在者数を目視調査・共有し、サンプル数が統計的に一定量を越えると一日の時間帯別滞在者数の推計値を算出できるようにする。

③サーバに集約

Café Akiyama

10:30 15人
①目視確認

②携帯端末から
送信
10:30
15人

10

1. 本研究の背景・目的
店舗単位の滞在者数をいかにして知るか？

クラウドソーシングの活用
店舗等の滞在者数を目視調査・共有し、サンプル数が統計的に一定量を越えると一日の時間帯別滞在者数の推計値を算出できるようにする。

③サーバに集約

Café Akiyama

10:30 15人

10:30
15人

②携帯端末から
送信

①目視確認
11

1. 本研究の背景・目的
店舗単位の滞在者数をいかにして知るか？

クラウドソーシングの活用
店舗等の滞在者数を目視調査・共有し、サンプル数が統計的に一定量を越えると一日の時間帯別滞在者数の推計値を算出できるようにする。
Café Akiyamaの時間別滞在者数

滞在者数③サーバに集約

30

10:30
15人

20
10

9時

10時 11時 12時 13時 14時 15時 16時時間
第7回マイクロジオデータ研究会 121. 本研究の背景・目的
店舗単位の滞在者数をいかにして知るか？

クラウドソーシングの活用

店舗等の滞在者数を目視調査・共有し、サンプル ④平滑化処理を行い数が統計的に一定量を越えると一日の時間帯別滞 任意の時間の滞在者在者数の推計値を算出できるようにする。
数を推定
Café Akiyamaの時間別滞在者数

滞在者数③サーバに集約
09:15 5人
11:05 18人
12:08 28人
13:15 23人
13:29 18人
14:47 10人
15:41 12人
・・・

30
20
10

9:15
5人

9時

12:08
28人 13:15
23人
11:05
18人
13:29
18人

15:41
14:47 12人
10人

10時 11時 12時 13時 14時 15時 16時時間
第7回マイクロジオデータ研究会 131. 本研究の背景・目的
店舗単位の滞在者数をいかにして知るか？

クラウドソーシングの活用

店舗等の滞在者数を目視調査・共有し、サンプル ④平滑化処理を行い数が統計的に一定量を越えると一日の時間帯別滞 任意の時間の滞在者在者数の推計値を算出できるようにする。
数を推定
Café Akiyamaの時間別滞在者数

滞在者数⑤任意の時間の滞在者数を取得
10時の滞在者数は？
10人
空席有(余裕有）

30
20
10

9:15
5人

9時

12:08
28人 13:15
23人
11:05
18人
13:29
18人

15:41
14:47 12人
10人

10時 11時 12時 13時 14時 15時 16時時間
第7回マイクロジオデータ研究会 141. 本研究の背景・目的
店舗単位の滞在者数をいかにして知るか？

クラウドソーシングの活用

店舗等の滞在者数を目視調査・共有し、サンプル ④平滑化処理を行い数が統計的に一定量を越えると一日の時間帯別滞 任意の時間の滞在者在者数の推計値を算出できるようにする。
数を推定

クラウドソーシングを活用した店舗等の滞在者
Café Akiyamaの時間別滞在者数数のデータを開発するプロジェクト
滞在者数
12:08
＝Pstay（Personstay）⑤任意の時間の28人
13:15
30
滞在者数を取得10時の滞在者数は？
10人
空席有
(余裕有）

11:05
18人

20
10

9:15
5人

9時

23人

13:29
18人

15:41
14:47 12人
10人

10時 11時 12時 13時 14時 15時 16時時間
第7回マイクロジオデータ研究会 15

16

17

Pstayが狙うはココ！

1. 本研究の背景
社会的課題への適用可能性１：混雑情報提供
混雑が分からないまま、消費者はただ来店するしかなく、業者は立地的に良いのか正確に分からないまま出店。混雑状況が事前に分かれば、時間の浪費や非効果的な店舗営業を回避できる可能性がある。
混雑！

消費者
目線

ガラガラ・・・

評判は良さそうなので興味はあるが並びたくない穴場？すい
てるお店に入りたい

この近くにはまだ出店余地があるかもこの近くに店を出すのはやめた方がいいかも

業者
目線
18

1. 本研究の背景
社会的課題への適用可能性2：観光行動支援
Pstayデータが蓄積され，残席数などのリアルタイムな推定が可能になれば、観光地において観光客への飲食店の空席情報や空駐車場情報などの即時的な提供サービスが可能になる。
→混雑情報がリアルタイムに共有できれば、観光客を極端に混雑している店舗や通りに集まることを回避させる事ができる。
→また店舗側も混雑状況、空席状況を発信することで観光客を呼びこむことが出来る可能性がある。

第7回マイクロジオデータ研究会 19

1. 本研究の背景
社会的課題への適用可能性３：防災計画策定支援
近年では災害時に飲食店など水やトイレを提供出来る店舗・施設を「災害時帰宅支援ステーション」と称し、帰宅困難者のための一時避難・支援施設として活用する試みも始まっている。自治体による上記政策の立案の際にも時間別の店舗滞在者数情報は重要である。

災害時帰宅支援ステーションのステッカー
http://www.kouiki-kansai.jp/contents.php?id=17

災害時帰宅支援ステーションマップ（京都市）
http://www.city.kyoto.lg.jp/gyozai/page/0000108904.html

第7回マイクロジオデータ研究会 20

発表の流れ1. 本研究の背景・目的
2. データの収集と開発
3. データの検証
4. 今後の展開

第7回マイクロジオデータ研究会 21

2. データの収集と開発
2013年10月～現在まで小田急線代々木上原駅周辺を中心に、店頭や店内にて滞在者数を目視で観測し収集した。
主に飲食店（カフェ・ファーストフード・居酒屋等）、小売店（スーパーマーケット・コンビニエンスストア・ドラッグストア等）、書店を対象とした。
＜データ収集方法＞
・Googleフォームによる簡易的なデータ送信フォームを作成。
・店舗の名称と滞在人数を送信することで、店舗名称とそこの滞在者数、送信時間を記録出来るようにした。
・スマートフォン（iPhone, Android）、ガラケー、タブレット等、インターネットに接続可能な端末なら利用可能。

データ送信フォーム
第7回マイクロジオデータ研究会 22

2. データの収集と開発収集したデータ（一部）
調査日時

調査者

滞在者数

6/6/2014 22:07:38
6/9/2014 19:30:35
6/9/2014 19:42:02
6/9/2014 19:42:44
6/9/2014 19:46:18
6/9/2014 19:47:02
6/9/2014 20:03:15
6/10/2014 11:03:02
6/10/2014 11:07:17
6/10/2014 21:19:32
6/10/2014 21:23:01
6/10/2014 21:35:47
6/10/2014 21:39:40
6/10/2014 21:56:29
6/10/2014 21:56:51
6/11/2014 13:08:16
6/11/2014 13:16:37
6/11/2014 21:10:04
6/12/2014 0:58:05
6/12/2014 15:26:53
6/12/2014 22:07:21
6/13/2014 17:08:06
6/13/2014 17:08:24
6/13/2014 17:08:41
6/14/2014 9:44:29
6/14/2014 12:42:37
6/14/2014 12:46:16
6/14/2014 16:29:00

yoshio 7
akiyama 1
akiyama 13
akiyama 10
akiyama 9
akiyama 19
akiyama 5
akeyama 9
akeyama 4
akeyama 3
sengoku 9
sengoku 6
sengoku 2
sengoku 12
sengoku 6
akeyama 7
akeyama 3
akeyama 7
akeyama 3
nishimura 0
nishimura 7
akiyama 6
sengoku 47
sengoku 4
akiyama 7
yoshio 7
yoshio 15
akiyama 4

場所（店舗名称等）
サンクス 神田北口店
IL TRAMEZZINO
世田谷珈琲游
せい家 梅ヶ丘店
カルディコーヒーファーム梅ヶ丘店
名物串カツ田中
東秀 梅ヶ丘店
三菱東京UFJ銀行 笹塚支店 ATMコーナー
サンクス 笹塚二丁目店
サークルKサンクス 駒場4丁目店
まいばすけっと 東北沢店
ローソン 東北沢店
ローソン 東北沢南店
千里眼 駒場店
サークルKサンクス 駒場4丁目店
なか卯 笹塚店
サンクス 笹塚二丁目店
サークルKサンクス 駒場4丁目店
サークルKサンクス 駒場4丁目店
サンクス 柏駅前店
サンクス 神田駅北口店
サブウェイ代々木上原店
サンマルクカフェ 代々木上原店
なか卯 代々木上原店
セブンイレブン世田谷梅ヶ丘店
新潟濃厚味噌 弥彦
ラーメン 不如帰
IL TRAMEZZINO

23

2. データの収集と開発収集したデータ：サンマルクカフェ代々木上原店の場合
調査日時

調査者

滞在者数

5/10/2014 9:53:05
9/26/2013 14:43:08
4/24/2014 9:04:53
4/24/2014 10:43:56
5/9/2014 14:49:52
5/10/2014 11:09:17
5/10/2014 20:17:51
5/13/2014 19:30:40
5/13/2014 20:13:33
5/13/2014 22:51:22
5/15/2014 13:39:18
5/15/2014 13:57:56
5/17/2014 21:10:07
5/17/2014 22:58:07
5/19/2014 12:03:17
5/20/2014 17:05:42
5/21/2014 15:04:06
5/23/2014 14:57:56
5/25/2014 20:36:56
5/31/2014 22:01:10
5/31/2014 22:50:02
6/4/2014 19:49:19
6/13/2014 17:08:24
6/19/2014 20:24:50
7/4/2014 12:41:20
7/18/2014 11:07:48
7/22/2014 12:07:07
7/22/2014 19:20:32
8/14/2014 18:52:52

sengoku 18
sengoku 35
sengoku 20
sengoku 32
sengoku 37
sengoku 36
sengoku 23
sengoku 37
sengoku 50
sengoku 22
sengoku 34
sengoku 40
sengoku 36
sengoku 6
sengoku 34
sengoku 35
sengoku 44
sengoku 31
sengoku 26
sengoku 23
sengoku 17
sengoku 40
sengoku 47
sengoku 53
sengoku 62
sengoku 45
sengoku 47
sengoku 60
sengoku 49

場所（店舗名称等）
サンマルク 代々木上原店
サンマルク 代々木上原店
サンマルク 代々木上原店
サンマルク 代々木上原店
サンマルク 代々木上原店
サンマルク 代々木上原店
サンマルク 代々木上原店
サンマルク 代々木上原店
サンマルク 代々木上原店
サンマルク 代々木上原店
サンマルク 代々木上原店
サンマルク 代々木上原店
サンマルク 代々木上原店
サンマルク 代々木上原店
サンマルク 代々木上原店
サンマルク 代々木上原店
サンマルク 代々木上原店
サンマルク 代々木上原店
サンマルク 代々木上原店
サンマルク 代々木上原店
サンマルク 代々木上原店
サンマルク 代々木上原店
サンマルク 代々木上原店
サンマルク 代々木上原店
サンマルク 代々木上原店
サンマルク 代々木上原店
サンマルク 代々木上原店
サンマルク 代々木上原店
サンマルク 代々木上原店

24

23:00

22:00

21:00

20:00

19:00

18:00

17:00

16:00

15:00

14:00

13:00

12:00

11:00

10:00

9:00

8:00

7:00

6:00

5:00

4:00

3:00

2:00

]
1:00

[00:00

2. データの収集と開発収集したデータ：サンマルクカフェ代々木上原店の場合

滞在者数（実測値）

706050

滞
在 40者
数 30人

2010

時間

第7回マイクロジオデータ研究会 25

2. データの収集と開発
非連続な実測値の平滑化

・各時間の滞在者数をその時間にその店舗に滞在者がいる確率と見なし、00:00から23:59の間、1分毎にカーネル密度推定を行った（カーネル関数
はGaussian関数、バンド幅は可変（ Sheather and Jones (1991) ）） 。
・カーネル密度が最も大きくなる時刻tmaxからバンド幅以内にある観測値の平均値（ただしtmaxからの時間差により影響力を重み付けする）で、カーネル密度を拡大する。
・毎分の推定値においてその周辺（バンド幅分）の観測値の値との総和の平均を計算して推定値を補正する。

第7回マイクロジオデータ研究会 26

2. データの収集と開発収集したデータ：サンマルクカフェ代々木上原店の場合

カーネル密度に基づく推定滞在者数

滞在者数（実測値）

補正後の推定滞在者数

70
60
50

[

滞
在 40
者数 30
人]

20

23:00

22:00

21:00

20:00

19:00

18:00

17:00

16:00

15:00

14:00

13:00

12:00

11:00

10:00

9:00

8:00

7:00

6:00

5:00

4:00

3:00

2:00

1:00

00:00

10時間

第7回マイクロジオデータ研究会 27

2. データの収集と開発

推定滞在者数：代々木上原駅周辺の例

可視化ツール：Mobmap

http://shiba.iis.u-tokyo.ac.jp/member/ueyama/mm/

第7回マイクロジオデータ研究会 28

2. データの収集と開発
推定滞在者数：代々木上原駅周辺の例
サンマルクカフェ（カフェ）

文教堂（書店）

松屋（牛丼）

セブンイレブン（コンビニ）

バーガーキング（ファストフード）

小田急OX（スーパー）

60
50

[

推
定 40
滞
在 30
者
数
20
人]

10

23:00

22:00

21:00

20:00

19:00

18:00

17:00

16:00

15:00

14:00

13:00

12:00

11:00

10:00

9:00

8:00

7:00

6:00

5:00

4:00

3:00

2:00

1:00

0:00

0時間

第7回マイクロジオデータ研究会 29

2. データの収集と開発
推定滞在者数密度：代々木上原駅周辺の例
サンマルクカフェ（カフェ）

文教堂（書店）

松屋（牛丼）

セブンイレブン（コンビニ）

バーガーキング（ファストフード）

小田急OX（スーパー）

0.003
0.0025推
定 0.002滞
在 0.0015
者数
密 0.001
度0.0005

23:00

22:00

21:00

20:00

19:00

18:00

17:00

16:00

15:00

14:00

13:00

12:00

11:00

10:00

9:00

8:00

7:00

6:00

5:00

4:00

3:00

2:00

1:00

0:00

0時間

第7回マイクロジオデータ研究会 30

発表の流れ1. 本研究の背景・目的
2. データの収集と開発
3. データの検証
4. 今後の展開

第7回マイクロジオデータ研究会 31

3. データの検証
・時間別推定滞在者数の信頼性を検証するために、株式会社サークルKサンクスよりご提供頂いた店舗（都内某駅周辺9店舗）のPOSデータとの比較を実施した。
・POSデータを頂いた店舗を対象に、2014年10月7日（火）午前11時～午後7時に調査員9人体制で対象店舗を巡回・調査した。
・各調査員は概ね1時間で対象9店舗を2回調査。＝各店舗1時間に概ね18サンプルを収集。
・同時に各店舗で調査員が任意で選んだ客を対象に、入店から退店までの時間を計測した（分単位）。
・POSデータからは時間帯別（1時間毎）のレジ利用者数（買い物客数）を把握できる。
・一方、本研究で得られるデータは任意の時間の店舗内滞在者数であるため、同データを1時間毎に積分することで比較できる状態にした。
・積分の幅は店舗の平均滞在時間を採用した。＝今回は2分とした。
第7回マイクロジオデータ研究会 32

3. データの検証
某A店における推定値とPOS実測値の比較
平日平均

火曜日平均

10月7日実測

積分結果

350

11時～19時代

300
推
定時 250間
帯
別 200
滞在者 150
数・
実 100
測値
50001234567891011121314151617181920212223時間帯[時代]・多くの時間帯で本研究で得られた滞在者数とPOS実測値が近い値となる。

・調査日当日、火曜日平均、平日平均のPOS実測値の値に大きな差は無い。
第7回マイクロジオデータ研究会 33

3. データの検証
某A店における推定値とPOS実測値の比較
POS実測値（2014/10/07）
250

推定値

1.620.57
推定値/POS滞150 =0.97
在200

者 100
数

1.33

0.67

0.99

0.89

1415

16

170.720.935001112131819

時間[時代]
・12時、13時は誤差が大きくなりがちであった。
＞12時：推定値の方が大きい＝レジ待ち、または買物無しで退店する人が多い。
＞13時：推定値の方が小さい＝平均的な店舗滞在時間が2分よりも短い。
第7回マイクロジオデータ研究会 34

3. データの検証
全調査対象店舗における推定値とPOS実測値の比較
ABCDEFGHI2.0000P 1.8000
O 1.6000
S 1.4000
観 1.2000
1.0000測
0.8000値
0.6000／0.4000
推 0.2000
定 0.0000
値

111213141516171819

時間[時代]

・推定値の方が大きい＝レジ待ち、または買物無しで退店する人が多い。
・推定値の方が小さい＝平均的な店舗滞在時間が2分よりも短い。
＊H店はイートイン、喫煙コーナーがあるため推定値が常に大きい。
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発表の流れ1. 本研究の背景・目的
2. データの収集と開発
3. データの検証
4. 今後の展開

第7回マイクロジオデータ研究会 36

４. 今後の展開・本研究ではクラウドソーシングを活用して、店舗等の滞在者数を離散的に収集し、それらを時間方向に平滑化することで、任意時間の滞在者数を店舗ごとに推定する手法を提案した。
・コンビニのPOSデータで取得された店舗利用者数との比較を行い、本研究で得られた結果がコンビニの店舗利用者の実測値とある程度一致することを明らかにした。
＜今後の展開＞
・他業種、業態における推定結果の信頼性検証
・有意な推定結果を得るために必要なサンプル数の検討
・クラウドソーシングを活用して効率よく情報を収集するためのアプリケー
ション開発とアプリユーザーの獲得・複数ユーザーで収集した結果が日本全国でリアルタイムに閲覧・共有出来る環境作り
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アプリ開発状況

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そこで・・・

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皆様のご協力をお願い致します
本プロジェクトの更なる推進には、全国の店舗、通り、駐車場などの滞在者数が大量に蓄積されていく必要があります。
そこで皆様の力をお借りできればと考えています。アプリユーザーを募集しております。アプリユーザーの方は全国のみんなで集めた情報を閲覧・取得出来ます。

研究・講義・演習などで使ってみたい方も大歓迎です。興味のある方は秋山（aki@iis.u-tokyo.ac.jp）までご一報下さい。

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ご清聴頂きありがとうございました<Contact>
秋山祐樹マイクロジオデータ研究会 運営委員長
東京大学地球観測データ統融合連携研究機構 特任助教
東京大学空間情報科学研究センター 客員研究員
愛知大学三遠南信地域連携研究センター 研究員
Email: aki@iis.u-tokyo.ac.jp
URL: http://shiba.iis.u-tokyo.ac.jp/member/akiyama/（本日の資料もアップする予定です）
マイクロジオデータ研究会ホームページ
http://geodata.csis.u-tokyo.ac.jp/wp/「秋山祐樹」・” akiyama.yuuki”で検索