進化する！人流データの最前線 (4/22・5/14 セミナー開催レポート)

4月22日及び5月14日に開催したGEOTRA単独ウェビナー「進化する！人流データの最前線」の概要をお届けします。

今回のセミナーでは、最新の製品アップデート情報や、複雑な位置情報データを実用的な価値へ変える「統計的前処理アルゴリズム」の仕組みを解説しました。

登壇したのは、GEOTRAのプロダクト開発とビジネス展開の最前線を走る、執行役員の煤田遼祐とプロダクトマネージャーの蓮子亜依の2名です。まずは、本セミナーをナビゲートした二人のバックグラウンドと人柄についてご紹介します！

■登壇者紹介

・煤田遼祐（執行役員 / Product Development ユニット長）

「一歩ずつの地道な技術開発が、社会を支える基盤になる」

学生インターンからGEOTRAに関わり始め、データサイエンティストとして人流シミュレーションモデルの開発やデータ生成プロセスの改善を一手に担ってきた煤田。大学・大学院で培った数理統計や位置情報分析の深い専門性を武器に、新卒第1号として入社後、2026年4月には当社最年少で執行役員に就任しました。

社内からは「寡黙で実直。与えられた役割を妥協なくやり切り、その内側には強い情熱がある」と評されるタイプ。一つひとつのアウトプットを正確かつスピーディに生み出し、GEOTRAのコア技術を技術面から力強く牽引しています。

・蓮子亜依（Product Development ユニット / プロダクトマネージャー）

「自分が本当に誇れるサービスを、お客様の手に届けたい」

前職のデジタル地図・人流データ企業で営業やカープローブ分析Webツールの企画を経験し、2025年1月にGEOTRAへ参画。現在は建設コンサルタントや戦略コンサルタント様向けのプレセールス・新規開拓を担当しながら、現場で汲み取った生の顧客ニーズを新規プロダクトの企画へとダイレクトに反映させています。

「自社サービスを愛し、スピード感を持ってアウトプットを出す」ことを大切にし、チーム内でもプロフェッショナルとしての確固たる姿勢と明るい推進力で信頼を集める存在。顧客目線とプロダクト視点の両方を繋ぐ架け橋として活躍しています。

■GEOTRAの事業概要

GEOTRAは、三井物産の都市開発・公共インフラのネットワークと、KDDIのビッグデータ・通信・AIモデルの知見を融合した合弁会社です。位置情報ビッグデータのプロフェッショナルとして、まちづくり、土木、観光、防災など、幅広い領域で政策の高度化や意思決定を支援しています。

■人流データ「GEOTRA Activity Data (GAD)」

GEOTRAのコアプロダクトであるGADは、生活者ひとりひとりの動線がわかる高粒度な「非集計トリップデータ」です。個人の属性（性別・年代）、移動目的、移動手段、始点・終点の詳細な経緯度などを網羅し、人の移動やまちの状況などに関するお客様の様々なご要望に応えてきました。

■最新アップデート：マルチデータソース化

一方で、消費者行動の多様化に伴い、よりミクロなアクティビティ分析（詳細な滞在地や回遊、滞在人数などのピンポイント把握）のニーズが高まっています。

これに対応するため、現場でお客様の声を直接聞いてきた蓮子らが中心となり、従来のGPSデータに加え、精緻な移動経路分析を得意とする「アプリデータ」や「インバウンドデータ」を元にした人流データもラインアップに加え、GADを大幅強化すべく取り組んでいます。

■多種多様なデータ活用における課題と対策

上記のようにGPS、アプリ、インバウンドなど多様なデータを利用できるようになったものの、それぞれのデータは生データのままでは「形式」や「精度」が不揃いのままです。各企業はこうしたデータを取得しても事前処理の負荷が大きく、これは非常に重要なボトルネックになっていました。

この課題に対し、数理モデルのプロフェッショナルである煤田らは、各データソースの特性に合わせ、AIやアルゴリズムを用いて偏りを補正し、複数種類のGADを共通フォーマット化して顧客に提供可能としました

◾︎実行動を再構成するデータ加工・処理パイプライン

更にGADの生成においては、実際の社会における人流を再現し、また様々な分析やシミュレーションで活用できるように情報を付加する4つの主要ステップを適用しています。

① 拡大推計：サンプルの性別・年代・居住地の偏りを、地域別の人口構成に合わせて補正。母集団スケールでの意思決定を可能にします。
② 滞在判定：短時間の停止ノイズを除外し、位置の空間的なまとまりと時間経過から実態に即した滞在区間を特定。
③ 移動手段判定：速度だけでなく地理情報を活用し、渋滞時の車が徒歩に誤分類されるのを防ぎ、移動全体で自然な手段（鉄道・バス・徒歩等）を推定。
④ 移動経路推定（マップマッチング）：前後のつながりを踏まえ、道路単位で自然な移動経路を推定。リンク交通量や渋滞ボトルネックの把握に貢献します。

こうした取り組みの中で、これまでは分析しきれなかった幾つかの属性や可視化手法についても対応できるようになっています。

10代データの追加
バス・自転車利用者の特定
実態に即した歩行者経路の可視化

■まとめ

本セミナーでは、GEOTRAが展開する高粒度人流データ「GEOTRA Activity Data」のマルチデータソース化による最新アップデート情報と、多様な生データの偏り・ばらつきをAIで補正し実態に即した移動・滞在を精密に再現する「統計的前処理アルゴリズム」の仕組みについて、プロダクト開発とビジネスの最前線を担うメンバーから解説いたしました。

また本記事を通じて、様々な企業や自治体での人流データ活用の最新事例や、位置情報領域における市場トレンドなどについて、より深く知りたいと思っていただいた方々に向けて、過去のセミナー動画を限定公開しております。詳細は、以下のリンクよりご確認いただけますので、ぜひご覧ください。