「エリアデータ分析・AI活用の最前線」セミナーレポート【第2弾】

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皆さん、こんにちは。データデザイン部データサイエンティストの深町です。

弊社では2/14に、「エリアデータ分析・AI活用の最前線」セミナーを開催致しました。
観光・公共分野などでデータ分析を手掛けるナイトレイ様に登壇いただき、地球上に存在している様々なデータをかけあわせて地域の特徴を分析した事例やデータ活用をご紹介いただきました。弊社からは、エリアデータとBI、AIを組み合わせたさらなる業務高度化の事例と観光分野でのデータ活用デモなどをご紹介させていただきました。

今回はこちらのセミナーについてレポートして行きます。

1/24に行われた前回のセミナーの様子は、こちらをご覧ください。
『GISデータ分析・AI活用の最前線」セミナーレポート』

目次

Session1 ロケーションデータをかけ合わせると分かること

Session1では「ロケーションデータをかけ合わせると分かること」というテーマで、株式会社ナイトレイの山口 翔氏にご登壇いただきました。

Session1「ロケーションデータをかけ合わせると分かること」の様子

「ロケーションデータの強みは、地図上で可視化することでデータの特徴を一目で把握することができる点である」というお言葉と共に、ロケーションデータにビックデータをかけあわせて地域の特徴を分析した事例についてご紹介していただきました。
ナイトレイ様の観光ビッグデータ分析ソリューション「inbound insight」では、ロケーションデータに携帯電話のローミングデータをかけ合わせた訪日旅行客の滞在・周遊ルートの分析や、ロケーションデータにSNS解析データをかけ合わせた訪日外国人の口コミ、周遊動向、人気施設の把握などを行うことが可能です。
「ロケーションデータ×滞在情報×SNS投稿」のように、「複数のデータを組み合わせる」ことで新たな価値を生むことが可能になります。「『滞在する人は多いが、SNSに投稿されることの少ない場』は観光地としてはポテンシャルが低い」など、地域の特徴を把握することも可能になります。

ナイトレイ×Starflake nightview

ナイトレイ様が分析された夜間滞在データと、弊社データサービスStarflake nightviewの比較結果が示されました。「夜間光が大きいエリアに、人が滞在している」という、滞在データと夜間光の相関関係も見られることが分かりました。

Starflakeシリーズ:人工衛星取得データから情報を抽出、CSV化

Starflake」は人工衛星で撮影された画像をディープラーニング(深層学習)などのデータサイエンス技術を用いて分析し、地表のさまざまな物体・現象の大きさや時系列での変化量をCSVファイルに加工するサービスです。「Starflake nightview」は「都市の夜間光」データを集計したサービスで、「生の経済活動」を示すデータであり、地価や人口と相関を持つ上、その他の統計データと比べて高頻度(月次)で更新されます。

Session2 エリアデータとAIで見えるもの

Session2では「エリアデータとAIで見えるもの」というテーマで、弊社プランナーの金岡が登壇致しました。

Session2「エリアデータとAIで見えるもの」の様子

顕在化していな観光資源の把握をテーマに、「Starflake nightview」を中心に複数データを組み合わせて分析するデモを行いました。
ターゲットは北海道で、「星空」を新たな観光資源として提案するため、星空がきれいに見られるエリアがどこか調べました。
星空がきれいに見える条件のひとつに、「星空以外の明かりが少ない場所」が考えられます。実際に、Starflake nightviewを用いて夜間光の弱い場所を探してみました。

夜間光の可視化の様子

「夜間光が弱い」以外にも、星空がきれいに見られる観光スポットの条件として、「標高が高い」「交通のアクセスに優れている」「宿泊施設数が多い」という条件が挙げられ、条件を満たす地域は富良野市であることが分かりました。

標高の高いエリアをプロット

 

交通アクセスおよび宿泊施設数をプロット

このようにStarflake nightviewと複数のオープンデータを用いて可視化することで、ここまで分析することが可能になります。

まとめ

今回は、弊社が株式会社ナイトレイ様と共に2/14に開催した「エリアデータ分析・AI活用の最前線セミナー」についてレポートしました。
Session1、Session2を通して、『複数のデータを組み合わせることが重要』であるということがお分かりいただけたかと思います。

弊社では今回ご紹介したような、

・収集・整形をするのが大変なデータ(人工衛星で取得した夜間光データ)を、すぐに分析に使える
csv形式で提供するサービス

・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。

関連ブログ記事のご紹介

・今回のセミナーのSession2で紹介した「星空観光」スポットの調査について、詳しくはこちらのブログ記事をご覧ください。

【前編】非エンジニアだけど人工衛星データを可視化して分析してみた
【後編】非エンジニアだけど人工衛星データを可視化して分析してみた

・夜間光の取り扱い方とは?衛星データの加工方法について、詳しくはこちらのブログ記事をご覧ください。

衛星データの扱い方
衛星データの扱い方 夜間光編

・夜間光を用いた地域特徴の把握について、詳しくはこちらのブログ記事をご覧ください。

夜間光で見る都市と経済―Starflake nightview

・北海道の観光需要を分析!北海道の動物園の来場者傾向を分析してみました。詳しくはこちらのブログ記事をご覧ください。
需要・来客分析には必須!?気象データで動物園の来場者傾向を分析してみた(前編)

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WRITER
Yuka Fukamachi

データサイエンティスト

深町   侑加 Yuka Fukamachi

AI・データ活用プロジェクトにて、前処理からモデリングまでのデータサイエンスを担当。 JDLA Deep Learning for GENERAL 2019 #2

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