GPS位置情報データの分析事例｜KDDI Location Analyzer活用

2.位置情報データを使った、イベントの人流分析

今回は2019年7月27日(土)に東京で開催された第42回隅田川花火大会を例に、KDDI Location Analyzerでどのような分析ができるのか見ていきます。

隅田川花火大会の開催日を指定し、花火打ち上げ会場周辺1kmの滞在人口を取得したのが図2です。125mメッシュという細かい粒度で区分けされており、滞在人口の多い順に赤、黄色、緑という3色の色分けで表示されます。
比較のために、前週同曜日の滞在人口マップも取得しました（図3）。

明らかに違いが分かると思います。両日とも、浅草駅前・押上駅前・東京スカイツリーといったエリアはやはり赤く（滞在人口が多く）表示されていますが、それに加えて花火大会当日は、花火打ち上げ会場の隅田川沿いが黄色くなっています。それだけ多くの人が隅田川沿いで花火を楽しんだということでしょう。

もう少し詳しく見て見ましょう。道路ごとの通行量を表示する「主要動線分析」機能で、会場付近の道路通行人数を可視化しました（図4）。

こちらは、花火が打ち上げられた時間帯、2019年7月27日 18時-21時の徒歩通行者客のデータです。隅田川沿いや橋の上など、花火の見やすい場所が赤くなっていることが分かります。特に、メイン会場目の前の道路の通行人数はわずか3時間で7,068人と、相当の人出であったことがうかがえます。

では、どんな人が花火を見に来たのでしょうか。時間帯別・年代別の来訪者の滞在人口を調べることで、その手掛かりが見えてきます。
ここでは、地元以外の地域からの流入の実態を見える化しました。居住者（周辺住民）や勤務者（周辺勤務者）を除いた「来街者※2」 に絞って時間帯別・年代別の花火大会会場周辺の滞在人口を集計したのが以下のグラフです（図5、図6）。

※2　KDDI Location Analyzerでは、GPS位置情報データの提供者ごとに、推定居住地（直近数ヶ月の夜間に最も長時間滞在した場所）や推定勤務地（直近数ヶ月の昼間に最も長時間滞在した場所）という情報を付与しています。ここでは、花火大会会場付近に推定居住地も推定勤務地もない「来街者」の動態を可視化しています

人の動きが全く違っています。平時は昼間の滞在が最も多いのに対して、花火大会当日は、花火の打ち上げ時刻(18:15-20:30)に合わせて、滞在人口がピークに達しています。花火大会が終わると人が一気に引くことも見て取れます。
さらに、年代別の傾向を見て見たいと思います。平時に比べて、花火大会開催時に何倍の人数が来訪したのか、年代ごと・1時間ごとに可視化したのが以下のグラフです（図7）。

20代の来訪が花火打ち上げ前・花火打ち上げ中とも突出しています。隅田川沿いの浅草・向島エリアというと、若者の街というイメージはあまり高くありませんが、これだけの数の若者が押し寄せるとなると、地元としても地域をアピールするチャンスといえます。