＜混雑統計活用事例＞防災
帰宅困難者予測【ゼンリンデータコム自主調査】
本調査では、カウント調査や公的統計では調査が難しい帰宅困難者の推定を「人流データ」を活用し実施しました。
平日・休日、季節性なども考慮した分析や、年齢データと掛け合わせた重点支援エリアの割り出しが可能です。
導入前の課題
近年大規模災害の発生が増加傾向にあり、帰宅困難者対策の重要性が高まっているが、
実際にどのエリアでどのくらいの帰宅困難者が発生するのか予測ができていない
混雑統計🄬を選んだポイント
人の動きや滞在時間から居住地エリア、勤務・通学エリアなどを推定できるため、推定居住地や推定勤務地への距離を考慮して、帰宅困難者の発生予測が立てられる
24時間365日データを取得しており、季節性や大型連休等の災害発生を考慮した予測も可能
納品データ
1.推定居住地への距離
2.推定勤務地への距離
3.年齢を考慮した混雑度
帰宅困難者把握の手法
データからの示唆
- 自宅や勤務地への距離を考慮にいれることで、カウント調査や公的統計では調査が難しかった帰宅困難者数の推定が可能になった
- 自宅や勤務地までの距離だけではなく年齢データと掛け合わせることで、移動できる距離であっても高齢者が多い「重点的な支援が必要になるエリア」の把握ができた
関連事例
お役立ち資料
おすすめ記事
位置情報ビッグデータ活用支援「混雑統計®」とは
「混雑統計🄬」はおよそ700万台の携帯電話のGPSから数分間隔で得られる豊富な位置情報を独自のノウハウで高精度解析し、お客様のニーズに合わせた独自の人流統計データをオーダーメイドで作成します。
「混雑統計®」データは、NTTドコモが提供するアプリケーションの利用者より、許諾を得た上で送信される携帯電話の位置情報を、NTTドコモが総体的かつ統計的に加工を行ったデータ。位置情報は最短5分毎に測位されるGPSデータ（緯度経度情報）であり、個人を特定する情報は含まれない。
サービス詳細、導入についてお気軽にお問い合わせください。
＼ 導入効果がわかる ／
＼ ご相談はこちらから／