NTTデータとunerry、人流情報を高度に推計する技術を共同開発

本技術は、株式会社NTTドコモ（以下、ドコモ）が提供する人口統計情報「モバイル空間統計」とunerryが提供するリアル行動データプラットフォーム「Beacon Bank」の位置情報データに、NTTデータとunerryが共同開発した拡大推計技術を掛け合わせることで実現している。今後NTTデータは、本技術を位置情報サービスにおける人流推計サービスとして展開することにより、コロナ禍における混雑の緩和や観光回遊の促進等、社会への貢献を目指すとのことだ。

東京都オリンピック・パラリンピック準備局が整備した「明日の混雑予報ポータル」は、イベント当日と前後1日の街の混雑予報と実績を地図上に表示するもので、イベント期間中の混雑回避を目的に、運用された。これまで、混雑度を予測するのは単一の人流データソースからでは難しいという課題があったという。今回の共同開発では、リアル行動データプラットフォーム「Beacon Bank」の位置情報データとドコモ携帯電話ネットワークのしくみを使用して作成される人口統計情報である「モバイル空間統計」データを統合的に処理し、それぞれのデータの強みを生かし、弱みを相補することで本課題を解決したとのことだ。

本技術では、時間的・空間的分解能の高い「Beacon Bank」のデータを用いてイベント会場などの「特定エリア来訪者」を検出し、来訪前後の位置情報を補間処理することで前後行動を推定する。推定された前後行動に該当する地域メッシュ（500m四方）での集計値に対して「モバイル空間統計」による高精度滞留人口を掛け合わせることで、「エリア来訪者」数の拡大推計を行う。

2020年に行われたプロ野球の試合日の来場者データを対象として、検証を実施し、試合が行われた日と試合が行われていない日での球場周辺の混雑状況を比較し分析したところ、本技術を活用して算出した推定来場者数が来場者数の実績とおおよそ一致。また、試合が行われた日の混雑状況から来場者数分の差分をとった数値が、試合が行われていない日の滞留人口と同じ傾向になるという結果が得られたという。このことから、来場者による人流・混雑状況が高い精度で抽出できたと評価できた。この結果、「明日の混雑予報ポータル」において本技術が採用されたとのことだ。

大規模なスポーツイベントなどで競技会場などの特定エリアへの来訪者の移動実績を、実際の人数レベルで推定することは、データの空間的分解能やデータ総量の問題があり、単一の人流データソースでは、実現が難しいという課題があったという。NTTデータは、「明日の混雑予報ポータル」における明日の混雑予報サービスの運用にあたって「Beacon Bank」の位置情報データと「モバイル空間統計」データの統合的な処理による混雑推計データの提供と、明日の混雑予報のWEBサイト上での地図描画機能を実装し、イベント期間における、都内の混雑緩和に貢献したとのことだ。