夜間光で見る都市と経済―Starflake nightview

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弊社では、人工衛星で取得されたデータをディープラーニング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の大きさや時系列での変化量をCSVファイルに加工・ご提供するサービス「Starflake(スターフレーク)」を2019年7月より開始しました。

本稿は、都市の夜間光である「Starfake nightview」をBIツール「Tableau」で分析した場合どんなことが分かるのか、可視化デモ多めでお送りいたします。

アジェンダ

  • 都市部エリア
  • 工場エリア
  • 地価と夜間光の関係性
  • まとめ

都市部エリア

類似エリアの可視化

こんにちは。データデザイン部で自社プロダクト開発の責任者をしております金岡と申します。Starflakeの企画・開発PMを担当しました。Starflake nightviewでは「day/night band」という「夜間光の強さ」を定量化した値をエリアごとに集計、販売しています。「夜間光」はエリアの夜間の経済活動を示すと考えられ、可視化することで様々なことが分かります。早速可視化したいと思います。
以下、2018年12月12日19時48分時点の夜間光データを可視化しています。

ではまず、東京駅周辺エリアの夜間光と同じくらいのエリアを抽出してみたいと思います。夜間光が同じ、ということは同程度の経済活動が行われていると考えられ、出店戦略や地価査定の際の参考情報として活用することができます。

新宿御苑の周辺エリア、秋葉原が同程度の夜間光と分かります。

皇居、代々木公園など、緑地の多いところは大幅に夜間光が落ちますね。閑静な住宅街エリアを定義する際にも使えそうです。なお、弊社ではStarflake forestという植生指数データもご提供しております。もう少し他のエリアも見てみましょう。
新宿御苑の周辺エリア、秋葉原が同程度の夜間光と分かります。

このような形で、特定の鉄道沿線エリアで同じ程度の夜間光を可視化することができます。
たとえば「各駅停車のみ停車・同程度の人口規模の駅周辺」を再開発する際の基準の1つとして使えるのではないかと思われます。駅ビルやショッピングモール開発の商圏分析としても効果がありそうです。

夜間光が特に強いエリアは?

では、特に突出して夜間光のエリアを可視化してみたいと思います。
23区ごとに集計し、箱ひげ図を描いてみます(StarflakeシリーズはCSVでのデータ提供なので集計や可視化も簡単です)。


都内で一番夜間光の強いエリアを持つのは新宿エリアだと分かります。ただ、中央区と比べると分散が大きく、意外と暗いエリアもあるようです。


都内で最も夜間光の強いエリアを可視化すると、新宿駅前周辺であることが分かりました。歌舞伎町やアルタ前などですね。東京駅の3倍近いDNBがあります。

工場エリア

工場夜景の可視化

都市部以外のデータを可視化するとどうなるでしょうか。工場夜景で有名な京浜工業地帯をの夜間光を可視化してみましょう。

稼働しているエリアがある程度可視化されていることがお分かりいただけると思います。例えば稼働実績の類推による株価の予測、CO2排出量との相関分析ができるかもしれません。
人工知能学会の論文で、製造業の生産量を示すマクロ経済指標「鉱工業指数」とも相関があることが発表されていました(水門 善之, 福馬 智生(2019) 人工衛星の夜間光画像を用いた製造業の業種別の生産活動分析,人工知能学会誌)

地価と夜間光の関係性

ここまで、都市部や工場の稼働を夜間光で可視化してみました。それでは、夜間光はどの程度実際の経済活動を反映できているのでしょうか。各市区町村の公示地価平均値と夜間光平均値で散布図を描いてみたいと思います。繰り返しになりますが、Starflakeシリーズは整形済みテーブルデータをCSVで提供します。他の関連データとのマッシュアップも容易です。

湾岸エリア、高級エリアが若干外れていますが、ほぼ正の相関がありそうです。
例えば

  • 湾岸エリアを抜き出し、ミクロに分析
  • 用途地域(例:商業エリア、工業エリア)別に分析

といった形で細かくエリアを切るとまた見えてくるものがあると思われます。夜間光は公的統計より高頻度で更新されるため、「よりリアルなトレンドに即した調査情報」として不動産や流通業の様々な用途にお使い頂けると思われます。

まとめ

「Starflake nightview」の夜間光データを用いると、都市の経済活動を高頻度・包括的にとらえることができます。様々なマーケティング活動、不動産資産の価値査定、出店戦略の参考と、有用な調査データとしてお使いいただけるのではないでしょうか。また、POSデータやCRM、過去の取引実績、ドライブレコーダーデータなどと組み合わせが強力です。Starflake nightviewに興味をお持ちの方は、ぜひ一度お問い合わせくださいませ。

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WRITER
Ryo Kaneoka

プランナー

金岡   亮 Ryo Kaneoka

複数の新規AI・データ活用サービスの企画およびPMを担当する。大手広告代理店様/メーカー様のビッグデータ活用の支援等の実績あり。   JDLA Deep Learning for GENERAL 2018、上級ウェブ解析士

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