「GISデータ分析・AI活用の最前線」セミナーレポート

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皆様、こんにちは。データデザイン部の加藤博基です。

弊社では1/24に、エリアマーケティング領域のGISデータ活用の具体的な事例をご紹介する『GISデータ分析・AI活用の最前線というセミナーを、商圏分析ツールのリーディングカンパニーであるマップマーケティング様とご一緒に開催させていただきました。

今回はこのセミナーについて振り返っていきたいと思います。

目次

GISデータとは

GIS(Geographic Information System : 地理情報システム)とは、その名の通り地理情報を扱うシステムや地理情報自体を指します。地理には「山や川、市区町村、道路」など様々なデータが存在します。この地理情報に「〇〇市には5万人の人口がいる」「〇〇市にはレストランが30店舗ある」というような国勢調査等のデータを合わせて分析をすることで、「新規店舗を出店する最適な場所」や「ある地域の店舗の売上の予測」など様々な予測や傾向を掴むことができるため、非常に利用価値のあるデータとなっています。本セミナーでは、地理情報にマーケティングを結びつけた、「エリアマーケティング」についてご紹介致しました。

Session1 エリアマーケティングのGISデータ活用

Session1では「エリアマーケティングのGISデータ活用」というテーマで、マップマーケティング株式会社の山野辺 誠氏にご登壇いただきました。

セミナーの様子(Session1)

「エリアマーケティングでは、『駅には何もない』というような主観に基づいた判断ではなく、データを用いて判断することが重要である。しかし実際には、『データを集める』→『データを可視化する』→『可視化したデータがどのような意味を持つか解析する』という工程を踏まなければならず、非常に大変である。」と解説されていました。

筆者もオープンデータを収集している際、「データがPDF形式で解析ソフトで扱えない」「データに欠損や推測値が多く使えない」という困難な過程を得た後で、どのデータが使えるか、例えば人口データなのか、年齢データなのかといった判断をしなければならないため、非常に共感致しました。

Session2 GISとAIで見えるもの

Session2の登壇者は、弊社プランナーの金岡とデータサイエンティストの衛藤です。

Session1での「GISデータを集めるのは大変だが非常に有益なデータである」という話を受けて、Session2では「GISデータとAIを活用することで何が見えてくるのか」について解説致しました。

セミナーの様子(Session2

せっかくデータを集めて使えるようにしても、活用しなければ意味がないですよね。そこで「人工衛星から得られた夜間光のデータとGISデータ」を用いて、ファストフード店の新規出店場所の発見というテーマでデータサイエンティストが実際に行っていることをご紹介しました。

簡単にまとめますと、

・国勢調査データ(年齢層、男女比等)
・夜間光(夜間に光が強い=経済が活性化している領域)  →弊社サービス「Starflake」より

これらのデータを使用して、「顧客層が多く、集客が見込めそうな場所」を探します。

しかしこのままでは、どの要素が新規出店に適しているのかわかりません。人口が多くて、地価が安くて、夜間光も強くて、年齢層も若めで、、、と関係しそうな要素が多すぎて判断することができません。また、例えば「30才未満の人数が多く、若者が立ち寄ってくれそうだから出店に適しているだろう」と判断してしまうとSession1でもあったように、基準が主観的になってしまいデータ分析としては良くありません。

そこでAIの出番です。今回はデータをAIが判断する基準によって分類する、「クラスタリング」という手法を用いました。これによって子持ち世帯が多い地域、若者が集中している地域等の分類が可能になりました。

クラスタリングの流れ

このような手順を繰り返し行うことで、勝浦エリアが夜間光は少ないが人口が集中しており、ファストフード店がまだ出店されていない場所であることが分かりました。そこでこの勝浦エリアに絞って、上の図の用に更にクラスタリングを行い顧客層が存在するか確認してみます。

千葉の出店に適した場所

すると、若者が集中して居住している場所が存在することが分かりました!従って勝浦を新規出店の候補地とすることができそうです。

セミナー当日ではこのような発表に加え、参加者様からの質問も多く、

・経済センサスのデータを入れたらどうなるか?
→今回は使用していないが、雇用統計等を入れることで新たな出店候補地の選定等を考えている。

・企業側のデータとこのようなオープンデータを組み合わせてモデルを構築したことはあるか?
→お客様のデータと自社のデータを合わせて新たなAIモデルを構築している。

・人工衛星のデータは、海外も網羅できるのか?
→できるが、データ量が非常に多くなる点に注意が必要である。

など、意欲的で活発な質問が出ました。

まとめ

今回は1/24に行われたセミナー「GISデータ分析・AI活用の最前線」についてレポートしました。GISデータの収集・整形→目的に合うようにデータの意味を考えるというGISデータの分析の流れや、エリアマーケティングを行う大変さと重要性について理解いただけたら幸いです。

弊社では今回紹介したような、

・収集するのが大変なデータ(国勢調査・人工衛星による夜間光)を、すぐに使えるcsv形式での販売
・お客様のデータと上記のような弊社が持つデータと合わせたAIによるデータの分析

など、お客様のデータ活用・AI活用をご支援するサービスやプロダクトのご提供を行っていますので、ご興味ございましたら是非こちらからご相談ください。

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WRITER
加藤 博基

Hiroki Kato

加藤   博基 加藤 博基

2020年度富士通クラウドテクノロジーズ株式会社新入社員(予定)。現在FJCTでアルバイトをしながらデータサイエンスについて鋭意勉強中。修士時代は人工衛星の開発、データ解析について研究していた。

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