データセキュリティ

コロナ禍でも大活躍!人流データとは?

はじめに

突然ですが、人流(じんりゅう)という言葉をご存知でしょうか。

実は、人流という言葉は辞書に載っていません。物流が物の流れを表すように、人流はその言葉通り、主に人の流れを示す言葉として使われています。

各主要都市で外出自粛要請が連続するここ最近(2021年6月現在)、ニュース等で見聞きすることが急激に増えた言葉であり、「人流を抑制」のように使われています。

検索トレンドをチェックできるGoogleTrendsによると、検索キーワード「人流」は、2021年4月以降、急上昇しており、人々の関心が高まっていることが分かります。

前置きが長くなりましたが、この記事では、人流に関する情報である、人流データについて、以下の3つのセクションにわけて解説します。

人流データとは?

人流が辞書に載っていないのと同様に、人流データについても厳格な定義はありません。

国土交通省のプレスリリースから言葉を借りると、人流データとは「人がいつどこに何人いるのか」を把握できるデータのことを指します。

加えて、世の中のIoT化やスマート化で急増するビッグデータのひとつであり、マーケティングのみならず、防災・まちづくり・観光などの様々な分野における活用が期待されています。

人流データの元となっているのは、GPSやBluetoochビーコンを通した、スマートフォンなどの端末の位置情報(デバイスロケーションデータ)や、カメラ映像などです。

位置情報は、データの収集・分析を行うデータプラットフォーム企業により、スマートフォンやタブレット、その他スマートデバイスから、ユーザの同意の上で収集されています。

例えば、データプラットフォーム企業と提携するスマホアプリを使用するユーザーから、同意を得た上で端末の位置情報を収集するといった形で行われています。

この記事を読んでいるあなたも、スマホアプリから位置情報の取得許可を求められたことがあるのではないでしょうか。

カメラ映像から人流データを取得する際には、AIによる画像認識が用いられています。

人流データで何ができる?

人流データは、実にさまざまな領域・場面で役に立ちます。

店舗や施設における人の流れや混雑状況がリアルタイムでわかるという点で、人流データそのものが価値となる場面もあります。

一方、政策や施策の効果を測定できる点で、人流データをある事象の説明変数あるいは目的変数とすることで新たな知見を得られることもあります。

例えば、マーケティングや行政サービスの分野では、以下のような事例があります。

マーケティング

  • 人流データと売上データとの関係性をAIに学習させ、出店候補地の選定
  • カメラで取得した店舗内の人流データと、客の属性データをAIに学習させ、売り場構成・人員配置の効率化

行政サービス

  • カメラで取得した役所内の人流データをもとに混雑状況をリアルタイムで公開
  • COVID-19による自粛要請に関連する、人々の移動の変化状況の公開
  • 災害時の人流データを利用した、避難経路や物資運搬ルートの表示

人流データ活用の今後と課題

急速な情報化社会の進展を背景に、ビッグデータとしての人流データの価値は今後も高まっていくでしょう。

しかし先程述べたように、人流データの基は、プライバシー性の高い、ユーザーが保有する端末の位置情報であったり、カメラで撮影された映像です。

こうした情報の取り扱いには細心の注意が求められ、これらを収集・分析するデータプラットフォーム企業は、データの抽象化などの秘匿化処理を行っています。

2020年には、位置情報マーケティングのガイドラインを制定する業界団体LBMA Japanも発足しています。

人流データを複数組織間で連携して統合・分析することで、予測精度の向上などが見込めます。

しかし、他の情報と組み合わせることで個人が特定される可能性が上がってしまう人流データの性質上、人流データを組織間で連携することには、個人情報保護の観点で課題があるといえます。

弊社Acompanyでは、そのようなプライバシー性の高いデータの組織間連携を安全に実現する、秘密計算技術の開発を行っています。秘密計算を用いると、データを暗号化したまま統合・分析できるため、安全な組織間データ連携が可能となります。

秘密計算についてより詳しく知りたい方は、以下の記事をご覧ください。

【超入門】秘密計算って何?図で概要をわかりやすく解説!

まとめ

  • 人流データは、人がいつどこに何人いるのかを把握できるデータのこと。
  • 人流データはスマホの位置情報やカメラ映像をもとにつくられる。
  • 人流データはマーケティング・観光・行政サービス・防災等に役立つ。
  • 一方で、プライバシー性が高いので、慎重な取り扱いが求められる。

参考

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