混雑統計®
大学・研究機関向け
位置情報ビッグデータ提供

横浜みなとみらい地区の観光課題の明確化と、観光客のリアルな動きを把握することでニーズを掴むためのデータとして混雑統計データを利用。エリア内を訪れる観光客の「移動方法」や立ち寄り場所・滞在時間などの「周遊データ」を用いた研究・分析を実施。

<抄録>
感染拡大が続く新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の流行制御と経済活動を両立するために、集中的に感染が発生している地区に対象を限定した介入政策が求められている。しかし、多くの陽性者について感染経路の特定が出来ておらず、感染源となっている場所を特定することは難しい。専門家による人手調査の負荷を軽減するために、本研究では、携帯電話人口統計データと市区町村単位の陽性者数時系列を用いて、感染源となっている可能性がある場所、すなわち感染リスク地区を抽出する手法を提案する。提案手法は、感染リスク地区の人口の増減が新規陽性者数の増減に反映される、及び人口変動と感染症の実効再生産数の変動の関係が近似的に線形である、という2つの仮定の下で、人口変動と実効再生産数の相関が大きいメッシュを感染リスク地区として抽出する。実際の時系列には非線形な摂動が含まれるため、単純な相関係数の代わりに、動的時間伸縮法に基づく方法で相関を求める。東京都渋谷区を対象にした実験の結果、夜の繁華街の人口と区の実効再生産数の相関が大きいことが確認された。

<抄録>
携帯電話位置情報は、大量の人々の移動情報を高頻度かつ継続的に取得している情報であり、災害時などの被災・行動状況をこれまでとは異なった視点からリアルタイムに把握できる可能性が高い。本研究では、「災害時に都市機能・人々の生活行動パターンがどのように低下し、回復してきたのか？」という情報に着目し、携帯電話位置情報からこれらの情報を得る方法を提案した。そしてこの方法を、平成28年熊本地震時の混雑統計®データに適用した結果、避難者数のデータともおおむね整合性が取れているもので、十分に災害時の情報を把握できることが確認された。この情報は、モニタリング・データ提供の体制を整備することで、リアルタイムに得ることが可能であり、外部からの支援物資の量や支援内容を検討する際に活用が期待できる。