KDDI Location Analyzer（KLA）とは
auスマートフォンの位置情報データを用いることで、任意の場所における人流解析が、時系列や性・年代別、曜日別などの細かな属性で分析できるセルフ分析ツールです。
キャンペーン実施前後のボリュームや、その属性を調査でき、民間企業や地方自治体の観光施策をはじめ、小売流通店舗のイベント企画や、不動産企業の街づくり企画など、幅広い業界・業種でデータに基づく戦略的な意思決定に活用されています。

■人気の高い3つの城でキャンペーン効果を検証

今回は下記３つの城に絞り、キャンペーン期間中の人出を前年同期間対比でみていきます。

［分析地］
　関東・甲信越エリア：小田原城（神奈川県）
　北陸・東海エリア　：名古屋城（愛知県）
　近畿エリア　　　　：姫路城（兵庫県）
　
［集計条件］
［ 期間：2021年11月12日～2022年1月31日　と　前年度同期間で比較
時間：各城の営業時間
属性：20代～40代の男性、来街者のみ（お城のある町以外からの来訪者）
人数：期間内の1日あたり平均で算出


KLAは、分析したいエリアを自分で細かく設定できます。
まず、お城周辺を分析地として設定。設定したエリアの中に15分以上滞在した人口を、通常営業時とキャンペーン期間中のそれぞれで抽出し比較しました。



ポイントとなるのが、属性の絞り込みです。
今回は、比較的ドラゴンクエストウォークの利用者が多い、20～40代の男性に絞り込みました。
また、今回は観光へのインパクトを検証するため、お城のある街以外からの来訪者（来街者）に絞って調査をしてみました。（このほかにも、“勤務者”や“居住者”に絞っての調査もできます！）

ちなみに、位置情報データを収集する期間も、2年3か月間まで自由に遡って設定できるため、今回は昨対比で検証しましたが、前月比でも検証できますし、比較的コロナ禍の影響が少ない通常時期を選んで設定することも可能です。

このように、分析する対象の特性によって、条件を細かく設定し分析できることは、KLAの強みのひとつです。

■小田原城で分析

小田原城での検証結果をグラフにしました。


通常営業時に比べ、キャンペーン期間中のほうが人出の山が鋭くなり、日中11時～15時の時間帯に人出が集中しているのが見て取れます。
来訪者を年代別に見てみると、20代、30代、40代ともに概ね20％台の増加。強いて言えば40代の増加率が高く出る結果となりました。

■名古屋城で分析

名古屋城での検証結果のグラフは、下記となります。


こちらは、通常営業時と比べて人出が大幅に増加しており、特に10時～16時台での増加が目立ちます。

また、人出における年代の差も明確に出ており、20代が42%と大幅増、30代は8％と微増という結果になりました。

■姫路城で分析

最後に、姫路城における検証結果のグラフです。


他のお城に比べると、人出は微増となっています。
また、年代別の比較は、40代が25％増となるも、20代・30代は10％台の増加に留まる結果となりました。

■都道府県別来訪者から読み解くキャンペーンの影響

では、この3地点において、どこからの来訪が多かったのかを見ていきましょう。

KLAでは、「どこから来たのか」を都道府県別に把握できます。
今回は、それぞれの城のある関東エリア（一都三県）、東海エリア（静岡、愛知）、近畿エリア（大阪、京都、兵庫）の主要都道府県に絞って調べてみました。

キャンペーン中の人出を昨年同期間と比較した増減表が、下記となります。

小田原城は、県外からの来訪は、どのエリアからも大幅に上がっていることが見て取れます。
また、名古屋城は近隣の静岡県からの来訪が突出して増えています。
姫路城は、増加率はほかのお城と比べると高くはないものの、県内（兵庫）の来訪者が高く出ており、今回のキャンペーンで地元民から再注目をされる観光スポットになったという仮説を立てることもできます。

■さいごに

このように、KLAを活用することで任意の観光スポットのイベント前後の人出を、より具体的な数字で測ることができるようになります。

KLAで調べた人出の増減が、すべてイベントに起因するものではありませんが、どんな人が多く来たのか、どこから来たのかを具体的に把握することで、イベント効果の仮説立案をロジカルに進めることができますし、今後の集客施策にも活用できます。

今回ご紹介した事例は、KLAでできることのほんの一部となります。
今後も別の業界や施策のケースで活用例をご紹介できればと思います。

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