人流データ活用事例7選！ビジネスで成果を出すためのポイント

1.はじめに：人流データ活用でビジネスを加速

現代ビジネスにおいて、顧客行動の理解は成功に不可欠です。インターネット上の行動データに加え、現実世界での人々の動き、すなわち「人流データ」が近年ますます注目されています。

人流データとは、特定のエリアにおける人々の流れや滞在状況、属性などを捉えたデータです。これを活用することで、これまで見えなかった顧客の行動パターンやニーズを把握し、ビジネス戦略をより精緻に、効果的に立案することが可能になります。

例えば、以下のような課題解決に役立ちます。

• 店舗集客の最大化
• 最適な出店戦略の策定
• 効果的な広告・プロモーション
• 都市計画や交通改善

本記事では、この人流データがなぜ重要視されるのか、どのような種類があるのかといった基礎知識から、具体的なビジネスでの活用事例、そして実際に成果を出すためのポイントまでを詳しく解説していきます。人流データを活用し、新たなビジネスの可能性を切り開きましょう。

2.人流データとは？基礎知識

人流データが注目される背景

人流データが近年、ビジネスや社会課題解決の分野で注目を集めている背景には、いくつかの要因があります。

まず、スマートフォンの普及やIoTデバイスの進化により、人々の移動に関するデータを大量かつ詳細に取得することが可能になりました。これにより、これまで捉えにくかった現実世界の「人の動き」を定量的に把握できるようになっています。

次に、データ分析技術の発展が挙げられます。ビッグデータを効率的に処理し、高度な分析を行うためのAIや機械学習技術が進歩したことで、人流データから有用なインサイトを引き出すことが容易になりました。

また、ビジネス環境の変化も大きな要因です。特に、

• 消費行動の多様化: オンラインとオフラインが融合した購買行動が増加
• 競争の激化: 顧客理解に基づいた緻密な戦略が不可欠

といった状況下で、実店舗への来店状況や競合店の動向、最適な出店立地の選定などに人流データが有効であることが認識されてきました。

さらに、防災計画、都市計画、観光戦略など、公共分野においても人流データを活用することで、より科学的で効果的な施策立案が可能になる点も、注目度を高める要因となっています。

分野	活用ニーズ
ビジネス	顧客理解、マーケティング、店舗戦略
公共	都市計画、防災、観光振興

これらの背景から、人流データは現代社会において非常に価値のある情報資源として認識され、様々な分野での活用が進んでいます。

人流データの主な種類

人流データには、取得方法によっていくつかの種類があります。ビジネス活用においては、それぞれの特性を理解し、目的に合ったデータを選択することが重要です。主な種類は以下の通りです。

種類	取得方法の例	特徴
モバイル空間統計	携帯基地局の電波を検知した位置情報に基づき統計処理	大規模なエリアの人口分布や流動傾向を把握しやすい。個人を特定しない統計データ。
GPSデータ	スマートフォンアプリなどから取得されるGPS情報	個人のより詳細な移動経路や滞在場所を把握できる可能性がある。同意取得が重要。
Wi-Fiプローブ	Wi-Fi電波を発信する端末を検知	特定施設や店舗周辺での通行量や滞在時間を把握しやすい。
ビーコンデータ	Bluetoothビーコンの電波を検知	施設内での詳細な移動経路や滞在時間を把握しやすい。
カメラ映像解析	防犯カメラなどの映像から通行量や属性を解析	特定地点の通行人数や性別・年齢層などを把握しやすい。プライバシーに配慮が必要。

これらのデータは単独で利用されることもありますが、組み合わせて分析することで、より多角的で精緻な人流の状況を把握することが可能になります。

人流データを活用するメリット

人流データを活用することで、ビジネスにおいて様々なメリットが得られます。主なメリットは以下の通りです。

• 精度の高い現状把握:
  • 特定の場所や時間帯における人の動きや混雑状況を正確に把握できます。
  • 顧客の行動パターンや属性（年齢層など）を推測し、ターゲット層の理解を深められます。
• データに基づいた意思決定:
  • 経験や勘に頼らず、客観的なデータに基づいて出店計画、販促施策、人員配置などの意思決定を行えます。
  • 効果測定が容易になり、施策の改善サイクルを回しやすくなります。
• 新たなビジネス機会の発見:
  • 競合店舗や周辺施設の状況と比較することで、自社の強みや弱みを特定できます。
  • 未開拓のエリアやニーズを発見し、新たな商品・サービスの開発や提供につなげられます。
• コスト削減と効率化:
  • 無駄な広告宣伝費や人件費を削減し、リソースを最適に配分できます。
  • サプライチェーンや物流の効率化にも貢献する場合があります。

メリット項目	具体的な効果
現状把握の精度向上	顧客行動の見える化、混雑状況の把握
意思決定の質向上	客観的データに基づく戦略策定、効果測定
新規機会の創出	未開拓市場の発見、競合分析
コスト削減・効率化	販促費・人件費の最適化、リソース配分の効率化

これらのメリットを活かすことで、より競争力の高いビジネス展開が可能になります。

3.ビジネスにおける人流データ活用事例

小売・商業施設での活用事例

小売店や商業施設では、人流データを活用することで、来店客の行動や店舗周辺の状況を詳細に把握し、売上向上や顧客体験の改善につなげることができます。

主な活用事例は以下の通りです。

• 来店客数・滞在時間の把握:
  時間帯別、曜日別の来店客数や滞在時間を分析し、ピークタイムに合わせた人員配置や販促施策を計画できます。
• 顧客動線の分析:
  店内のどこに人が集まりやすいか、どのようなルートで移動しているかを把握することで、商品配置や陳列方法の最適化が可能です。
• 競合店舗・周辺施設の分析:
  競合店や周辺施設への人の流れを把握し、自店舗の集客戦略立案に役立てます。
• 新規出店・移転候補地の選定:
  候補地の通行量や属性、競合店の状況などをデータに基づいて評価し、最適な場所を選定します。

活用目的	人流データによる分析内容	期待される効果
販売促進	来店客数、属性、購買行動	効果的なキャンペーン実施
店舗運営効率化	滞在時間、店内動線	レイアウト改善、人員最適化
エリアマーケティング	競合店の状況、周辺施設の利用状況	出店戦略、集客施策

このように、人流データは小売・商業施設において、データに基づいた意思決定を可能にし、効率的な運営と売上最大化に貢献します。

飲食・サービス業での活用事例

飲食業やサービス業においても、人流データは顧客理解と店舗運営の最適化に役立ちます。

• 顧客行動の把握:
  • 来店客の属性（年齢層、性別など）や居住地傾向を把握し、ターゲット層に合わせたメニュー開発やサービス提供に活かせます。
  • 競合店の来店者数や滞在時間と比較することで、自店舗の強み・弱みを分析できます。
• 出店戦略・マーケティング:
  • 新規出店候補地の通行量や周辺施設の利用状況を分析し、集客ポテンシャルの高い場所を選定できます。
  • 特定の時間帯に人流が多いエリアを特定し、効果的なポスティングやデジタル広告の配信エリア設定に活用できます。
• 店舗運営の効率化:
  • 時間帯ごとの来店者予測に基づき、最適な人員配置や仕入れ計画を立てることで、コスト削減と顧客満足度向上を図れます。
  • テイクアウトやデリバリー需要が高いエリアを特定し、サービス展開の優先順位付けに役立てられます。

例えば、以下のような活用が考えられます。

活用目的	人流データの活用例	期待される効果
メニュー開発	周辺住民の年齢層・ライフスタイル分析	顧客ニーズに合った商品提供
販促キャンペーン	特定施設利用者の多い時間帯に合わせたクーポン配布	集客効果の最大化
人員配置の最適化	時間帯別・曜日別の人流ピーク予測	労働コスト削減、サービス品質維持

このように、人流データは飲食・サービス業の様々な課題解決に貢献します。

交通・MaaS分野での活用事例

交通・MaaS分野では、人流データを活用することで、より効率的で利用者のニーズに合ったサービス提供が可能になります。

主な活用事例は以下の通りです。

• 最適な運行計画・ダイヤ作成: 利用者の移動パターンや混雑状況を分析し、需要に合わせた運行計画を策定します。これにより、無駄な運行を削減し、効率を高めることができます。
• 新しい交通サービスの検討: 未開拓エリアや特定の時間帯における移動ニーズを把握し、オンデマンドバスやシェアサイクルなどの新しいモビリティサービスの導入可否を判断します。
• MaaSプラットフォームの高度化: 複数の交通手段の連携や最適ルート提示において、リアルタイムの人流データを反映させることで、より利便性の高いサービスを提供します。

活用例	期待される効果
運行計画の最適化	コスト削減、定時性向上
新規サービス開発	利用者満足度向上、新たな収益源確保
MaaSプラットフォーム強化	利便性向上、多様な移動ニーズへの対応

このように、人流データは交通ネットワーク全体の最適化や、新たなモビリティサービスの創出に不可欠な要素となっています。

不動産・都市開発での活用事例

不動産や都市開発の分野では、人流データは土地や物件の価値評価、開発計画の策定に不可欠な情報源となっています。

• 物件・土地の価値評価:
  • 特定の地点周辺の通行量、滞在時間、属性（年齢層、性別など）を分析することで、店舗用地や商業施設の立地としてのポテンシャルを評価できます。
  • これにより、適正な賃料設定や売買価格の算定に役立てられます。
• 開発計画・エリアマーケティング:
  • 新規開発エリアにおける将来的な人口動態や人の流れを予測し、商業施設、住宅、公共施設などの最適な配置を検討できます。
  • 例えば、以下のような分析が可能です。

分析内容	人流データからの示唆
通勤・通学ルート	オフィスビルや学校周辺での商業施設ニーズ
休日・夜間の滞在者	娯楽施設や飲食店、居住施設の需要ポテンシャル
特定イベント時の変化	一時的な集客力やインフラへの負荷予測

• 不動産投資判断:
  • エリアの活性度や将来的な成長性を人流データから読み解き、投資リスクの評価や収益性の予測精度を高めることができます。

このように、人流データは客観的な根拠に基づいた意思決定を可能にし、より効果的な不動産戦略や都市計画の実現を支援します。

自治体・官公庁での活用事例

自治体や官公庁でも、人流データは多岐にわたる行政サービスの向上や政策立案に活用されています。

主な活用事例は以下の通りです。

• 都市計画・まちづくり：住民や来訪者の動きを把握し、公共施設の配置計画や交通網の整備計画などに役立てます。特定のエリアへのアクセス状況や滞在時間などを分析し、より魅力的なまちづくりに繋げます。
• 防災・減災対策：災害発生時や避難訓練時における避難経路上の人流を分析し、避難計画の最適化や危険箇所の特定を行います。リアルタイムの人流データを活用し、避難指示の発令判断や誘導に役立てることも可能です。
• 観光振興：観光客の周遊ルートや滞在時間、訪問施設などを分析し、効果的な観光プロモーションや新しい観光ルートの開発に活用します。特定のイベント開催時の人流を把握し、混雑緩和策を検討することも可能です。
• 住民サービス向上：行政手続きのために来庁する人のピーク時間帯や、特定の窓口への集中状況などを分析し、窓口業務の効率化や人員配置の最適化に役立てます。

このように、人流データは客観的なデータに基づいた政策決定を支援し、より効率的で住民ニーズに合致した行政サービスの提供に貢献します。

観光・イベントでの活用事例

観光地やイベント会場における人流データ活用は、来訪者の行動理解と満足度向上に大きく貢献します。

具体的な活用例

• 混雑緩和と分散化:
  • 時間帯別の来訪者数を分析し、混雑ピークを予測します。
  • リアルタイムの人流データを活用し、混雑状況を可視化して情報発信します。
  • これにより、観光客の分散を促し、快適な観光体験を提供できます。
• プロモーション効果測定:
  • 特定イベント実施前後の来訪者数や滞在時間の変化を分析します。
  • 特定の広告やキャンペーンが、どの地域からの来訪者増加に繋がったかなどを把握できます。
• 新たな観光ルート開発:
  • 観光客の主な回遊ルートや滞在時間の長い場所を分析します。
  • 隠れた人気スポットや、複数の施設を効率的に回れるルート開発に役立てます。
• イベント会場の最適化:
  • 会場内の人の流れや滞留地点を分析し、ブース配置や動線を改善します。
  • トイレや飲食エリアの利用状況を把握し、配置や数を見直します。

活用目的	具体的な効果
混雑緩和	観光客の満足度向上、事故リスク低減
プロモーション効果	費用対効果の高い広告戦略立案
ルート開発	新規顧客獲得、地域経済活性化
会場最適化	来場者の快適性向上、運営効率化

このように、人流データは観光・イベント分野において、より魅力的で効率的な体験提供のための強力なツールとなります。

防災・減災での活用事例

人流データは、災害発生時やその前後の状況把握において、防災・減災対策に貢献します。

• リアルタイムな避難状況の把握:
  • どの地域に人が多く滞留しているか
  • 避難所への移動状況はどうか
  • 避難ルートの混雑状況
    などのデータをリアルタイムに把握することで、適切な避難誘導や支援物資の配備計画に役立てられます。
• 災害発生時の影響分析:
  • 特定のエリアにどれくらいの人がいたか
  • インフラ被害による人流の変化
    などを分析することで、被害状況の推定や復旧計画の策定に活用できます。
• 平時の防災計画策定:
  • 災害リスクの高いエリアにおける日常的な人流パターン
  • 避難経路周辺の人の動き
    などを事前に分析し、より効果的な避難計画や防災マップの作成に活かすことが可能です。

活用シーン	具体的な効果
災害発生直後	迅速な安否確認、避難指示の最適化
避難所運営	収容人数の予測、物資・人員配置の効率化
復旧・復興段階	影響を受けた地域の人口動態把握、生活再建支援

このように、人流データは、平時からの備えから緊急時の対応、そして復旧段階まで、防災・減災のあらゆるフェーズで重要な役割を果たします。

4.人流データ活用で成果を出すためのポイント

目的設定と課題の明確化

人流データをビジネスで有効活用するためには、まず「何のためにデータを使うのか」「どのような課題を解決したいのか」を具体的に定義することが非常に重要です。漠然とデータを収集・分析するだけでは、期待する成果を得ることは難しいでしょう。

例えば、

• 小売店の場合:
  • 目的：新規顧客の来店促進
  • 課題：競合店に顧客が流出している
• 飲食店の場合:
  • 目的：ランチタイムの売上向上
  • 課題：周辺の通行量が売上に繋がっていない

といったように、具体的な目標と現状の課題を明確にすることで、必要な人流データの種類や分析方法が見えてきます。

業種	目的例	課題例
小売・商業	来店者数増加	特定層の顧客が少ない
飲食・サービス	混雑緩和	ピークタイムの待ち時間が発生している
不動産・都市開発	適切な立地選定	出店候補地のポテンシャルが不明確

このように、具体的な目的と課題を設定することで、データ活用の方向性が定まり、効率的な分析と効果的な施策実行に繋がります。

適切なデータソースの選定

人流データを活用する上で、目的に合った適切なデータソースを選定することが非常に重要です。データソースによって、取得できるデータの種類や粒度、精度、コストなどが異なります。

主なデータソースとしては、以下のようなものがあります。

• GPSデータ: スマートフォンアプリやカーナビなどから取得される位置情報データです。移動経路や滞在時間の把握に適しています。
• Wi-Fi/Bluetoothデータ: 商業施設やイベント会場などに設置されたセンサーで、周辺のデバイスを検知するデータです。特定のエリア内の人数や混雑状況の把握に役立ちます。
• 基地局データ: 携帯電話基地局が取得する位置情報データです。広範囲の人の流れやエリア間の移動動態の把握に適しています。

これらのデータソースは、それぞれ得意とする分析内容やカバー範囲が異なります。例えば、特定の店舗内の詳細な行動を分析したい場合はWi-Fiデータ、広域の人の移動パターンを把握したい場合は基地局データやGPSデータが有効です。

データソース	特徴	分析対象
GPSデータ	移動経路、滞在時間	個人の詳細な移動、特定の地点への訪問分析
Wi-Fi/Bluetooth	特定エリア内の人数、混雑度	店舗・施設内の行動、イベント参加者の把握
基地局データ	広範囲の人の流れ、エリア間移動動態	都市レベルの人口動態、広域の交通量分析

目的や分析したい内容に合わせて、複数のデータソースを組み合わせることも効果的です。データの特性を理解し、最適なものを選択することが、分析結果の精度を高め、ビジネス成果に繋げるための鍵となります。

高度な分析手法の活用

人流データをビジネスに最大限に活かすためには、高度な分析手法が不可欠です。単に人の動きを把握するだけでなく、その背景にある意図や将来の行動を予測することで、より精度の高い意思決定が可能になります。

例えば、以下のような分析手法が活用されます。

• 時系列分析: 時間の経過に伴う人流の変化パターンを把握し、トレンドや季節性を分析します。
• クラスター分析: 類似した行動パターンを持つ人々のグループ（クラスター）を特定し、ターゲット層を絞り込みます。
• 回帰分析: 人流と売上、広告効果などの関係性を数値化し、影響度を測定します。
• 機械学習・AI: 過去の人流データから将来の混雑予測や最適な店舗配置などを自動的に導き出します。

これらの分析手法を用いることで、以下のようなインサイトが得られます。

分析手法	期待されるインサイト
時系列分析	特定時間帯の来客数のピーク、イベント前後の変化
クラスター分析	購買意欲の高い層の行動パターン、競合との差別化
機械学習・AI	将来の需要予測、最適なリソース配分

専門的な知識やツールが必要となる場合が多いですが、外部の専門家や分析ツールの活用も有効な手段となります。高度な分析を通じて、データが持つ潜在的な価値を引き出し、具体的な施策へとつなげることが成功の鍵となります。

分析結果の実践と効果測定

人流データ分析で得られた知見は、あくまで意思決定のための材料です。重要なのは、その分析結果を具体的な施策として現場で実践することです。例えば、「特定の時間帯に〇〇エリアの人流が増加している」という分析結果が得られた場合、その時間帯に合わせて販促イベントを実施したり、人員配置を最適化したりといったアクションに繋げます。

実践した施策の効果を測定することも不可欠です。施策実施前後の売上変化、顧客数、滞在時間などを比較分析することで、人流データ活用の成果を定量的に評価できます。効果測定の結果に基づき、施策の改善や次のアクションを検討するPDCAサイクルを回すことが、継続的な成果に繋がります。

効果測定の例：

施策内容	施策実施期間	施策実施前 売上	施策実施後 売上	効果（売上増減率）
特定時間帯の店内誘導強化	1週間	100万円	120万円	+20%
最適な人員配置	1ヶ月	500万円	550万円	+10%

このように、分析・実践・測定・改善のサイクルを回すことで、人流データ活用の精度を高め、ビジネス成果を最大化することが可能になります。

プライバシーへの配慮

人流データを活用する上で、最も重要かつ慎重な対応が求められるのがプライバシーへの配慮です。個人の位置情報を含むデータは、適切に取り扱わないとプライバシー侵害につながる可能性があるため、以下の点に十分注意する必要があります。

• 匿名化・統計化の徹底:
  特定の個人を識別できないよう、データを匿名化・統計化することが不可欠です。多くの人流データ提供サービスでは、この処理が施されています。
• 利用目的の明確化と合意形成:
  データを何のために利用するのかを明確にし、必要に応じて利用者の同意を得るプロセスも重要です。
• セキュリティ対策の強化:
  収集・分析したデータの漏洩を防ぐため、厳重なセキュリティ対策を講じる必要があります。

個人情報保護法などの関連法令を遵守することはもちろん、企業倫理としても高い意識を持つことが、人流データ活用の大前提となります。適切な配慮を行うことで、データ活用のメリットを享受しつつ、社会的な信頼を損なわないように努めましょう。

5.人流データに関する主要サービス・ツール

ソフトバンク

ソフトバンクは、携帯電話基地局の情報を活用した人流データサービスを提供しています。これは、広範なエリアの人々の動きを把握できる点が大きな特徴です。

提供されるデータの主な種類は以下の通りです。

• 指定エリアへの来訪者数
• 来訪者の属性（年代、性別など推定）
• 滞在時間
• 出発地・目的地

これらのデータは、商業施設の集客分析、店舗出店計画、イベントの効果測定など、多岐にわたるビジネスシーンで活用されています。例えば、特定の商業施設にどのような層が、どこから、どれくらいの時間滞在しているかを詳細に分析することで、より効果的なマーケティング施策の立案や、サービス改善につなげることが可能です。

活用事例としては、以下のようなものがあります。

活用分野	具体的な利用例
小売・商業施設	競合店の分析、販促効果測定
自治体・観光	観光客の動態把握、混雑緩和対策
不動産・開発	開発予定地のポテンシャル評価、最適なテナント誘致

このように、ソフトバンクの人流データは、大規模な人流を把握し、様々なビジネス課題の解決に貢献しています。

KDDI Location Analyzer

KDDI Location Analyzerは、KDDIが提供する人流データ分析サービスです。auスマートフォンの位置情報ビッグデータを活用し、特定のエリアにおける人流を詳細に分析できます。

主な特徴は以下の通りです。

• 高精度なデータ: auユーザーの位置情報に基づき、年齢層や性別といった属性情報と紐づけて分析が可能です。
• 多様な分析機能:
  • エリアへの来訪者数推移
  • 来訪者の属性分析（性別、年代など）
  • 滞在時間分析
  • 来訪者の出発地・目的地分析
  • 競合店舗との比較分析
• 使いやすいインターフェース: Webブラウザ上で直感的に操作し、レポート作成が容易に行えます。

これらの機能により、小売店の出店戦略における候補地の評価、イベント開催時の来場者動態把握、観光地の誘客施策の効果測定など、幅広いビジネスシーンでの活用が期待できます。例えば、特定の商業施設への来訪者属性を分析し、ターゲット層に合わせたプロモーション施策を検討するといった活用が可能です。

クロスロケーションズ株式会社

クロスロケーションズ株式会社は、位置情報ビッグデータを活用した様々なソリューションを提供しています。特に「Location AI Platform®」は、人流データを高度に分析し、ビジネス課題の解決を支援する主力サービスです。

このプラットフォームでは、以下のような機能が利用可能です。

• エリア分析: 特定のエリアの来訪者属性や行動パターンを詳細に分析できます。
• 競合分析: 競合店舗や施設の集客状況との比較分析が可能です。
• 効果測定: 広告施策や店舗改装などの効果を人流データから測定できます。

また、多様なデータソースを統合し、独自のAI技術による高精度な分析が強みです。

分析項目	提供情報例
デモグラフィック	年齢層、性別などの推計
行動履歴	来訪頻度、滞在時間、移動経路など
居住・勤務エリア	普段生活しているエリアの推計

小売、飲食、不動産など幅広い業界で、出店戦略、販促効果測定、エリアマーケティングなどに活用されています。精緻なデータに基づいた意思決定をサポートするサービスと言えるでしょう。

6.まとめ：人流データ活用で新たな可能性

人流データは、現代ビジネスにおいて重要な意思決定を支援する強力なツールです。本記事では、人流データの基礎から、小売、飲食、交通、不動産、自治体、観光、防災といった多岐にわたる分野での具体的な活用事例をご紹介しました。

人流データを活用する際には、以下のポイントを押さえることが成功の鍵となります。

• 目的・課題の明確化: 何を解決したいかを定める。
• データソース選定: 目的に合った最適なデータを選ぶ。
• 高度な分析: 専門的な知識やツールを活用する。
• 実践と評価: 分析結果を行動に移し、効果を測定する。
• プライバシー配慮: 個人情報保護に最大限配慮する。

ポイント	重要性
目的設定	分析の方向性を定め、無駄を防ぐ
分析手法	より深い洞察を得る
実践と効果測定	改善サイクルを回し、成果を最大化する

人流データを適切に活用することで、顧客理解の深化、最適な出店戦略、効率的な人員配置、効果的なプロモーションなど、新たな可能性が開かれます。ぜひ、貴社のビジネスにおいても人流データの活用をご検討ください。