「オルタナティブデータ」という言葉をご存じでしょうか。
これは、従来の経済統計や財務情報といった「トラディショナルデータ」以外の新しい情報源から得られるデータを指します。
スマートフォンの普及やAIテクノロジーの進化により、日々生み出される膨大なデジタルデータが、金融・投資分野のみならず、マーケティング、不動産、商業施設開発、観光施策など幅広いビジネス領域で「次の一手を決める重要な判断材料」として急速に普及しています。
本記事では、経営層の高度な意思決定から現場担当者のマーケティング施策、そして実社会における消費者のリアルな行動変化までを紐解きながら、オルタナティブデータの基礎知識からLocation AIの人流データを活用した事例までを分かりやすく解説いたします。
オルタナティブデータ（代替データ）とは？
オルタナティブデータ（Alternative Data）は、銀行・証券・保険（BFSI）などの金融業界や投資家が従来の経済統計・財務情報以外の情報源から取得する非伝統的なデータの総称です。これらのデータは「代替データ」とも呼ばれ、金融領域にとどまらず事業会社の経営戦略から顧客と直接向き合うマーケティングの現場にいたるまで広く活用されています。
データの種類は非常に多岐にわたり、以下のようなものが代表例として挙げられます。
- スマートフォンの位置情報（人流データ）
- クレジットカード決済情報やPOSデータ
- SNSの投稿データ
- 気象データ、衛星画像
- 求人情報やWebサイトのトラフィックデータ
これらの多種多様なデータを解析することで、これまで可視化されにくかった「消費者の生活に根ざしたリアルな行動変化」や「街の微細なトレンド」「企業の業績推移」を、高い解像度で捉えることが可能になります。
結果として、トップマネジメントが市場の先を読み解く「高度な投資・経営判断」から、現場のマーケティング担当者が日々の顧客動向に合わせて即座に手を打つ施策立案」まで、企業のあらゆる階層における意思決定プロセスに大きな革新をもたらすデータとして、活用の幅が広がっています。
トラディショナルデータ（伝統的データ）の役割と限界
オルタナティブデータが持つ「先行指標」としての真価を深く理解するために、まずはその対極にある「トラディショナルデータ」の特性を整理しておきましょう。
トラディショナルデータ（Traditional Data）は、国勢調査や商業動態統計といった政府発表の経済指標、あるいは企業の決算書や財務報告書など、公的機関や企業によって定期的に発表される構造化データを指します。
これらは、経済や社会の全体像（マクロトレンド）や歴史的な傾向を正確に把握するうえで、極めて信頼性の高い不可欠な情報源です。
しかし、トラディショナルデータには「情報の鮮度」という構造的な弱点があります。データの調査・収集・集計から監査を経て一般に公開されるまでに多大な時間を要するためです。そのため、「数ヶ月前の確定した過去」を知ることはできても、「今、まさに消費者の生活や街の中で何が起きているのか」というリアルタイムな実態を捉える機動力には欠けてしまいます。
オルタナティブデータとトラディショナルデータの違い
オルタナティブデータの特徴を深く理解するためには、従来の「トラディショナルデータ」と比較することが有効です。両者の決定的な違いは、「情報の取得源」と「データ更新の頻度・粒度」にあります。
| 比較項目 | オルタナティブデータ （代替データ、非伝統的データ、高頻度データ） | トラディショナルデータ （伝統的データ） |
|---|---|---|
| 主なデータ例 | スマートフォンの位置情報、クレジットカード決済情報、POS、SNS、気象、衛星画像、求人情報、など | 企業決算情報、政府統計データ（国勢調査、家計調査、商業動態統計など）の経済指標 |
| データ特性 | ・高頻度・即時性 ・個別性・詳細性（細かな単位・メッシュ） | ・数カ月ごとに公開 ・統計調査から数か月後 ・マクロデータ（都道府県別、月別、企業単位など） |
| 主な効用 | ・デジタル化され大量に扱うことが可能 ・AI・ビッグデータ分析に活用 ・他のデータとの掛け合わせが容易 | ・歴史的傾向の把握、マクロ経済分析 |
| 課題点 | ・非構造化データが多く、高度な解析技術（AI等）が必要 | ・集計から公開までにタイムラグがあり、リアルタイム性に欠ける |
トラディショナルデータ（公的統計や企業業績などの伝統的なデータ）は、「過去の事実の積み重ね（実績）」を正確に把握するものです。現状を評価・確認するための土台として、過去を映す「バックミラー」のような役割を果たします。
一方、オルタナティブデータは、実世界で日々刻々と変化する人の動きや購買行動をピンポイントかつリアルタイムに捉えることができます。先の見えない現代のビジネス環境において、将来の動きをいち早く読み解くための「先行指標（未来の動きを読むシグナル）」として、オルタナティブデータが極めて高い戦略的価値を持っているのはこのためです。
オルタナティブデータがもたらす3つのビジネスメリット
オルタナティブデータをビジネスに組み込むことで、具体的にどのような優位性が生まれるのでしょうか。
１．高頻度・リアルタイム性による迅速な意思決定
数日〜数カ月の遅延が発生する公的統計データに対し、オルタナティブデータは日次や時間単位で即座に変化を捉えられます。これにより、競合他社に先んじた市場変化の検知や、施策の軌道修正が可能になります。
２．高い詳細性と柔軟な分析軸（粒度の細かさ）
国勢調査などのマクロデータでは「都道府県や市区町村単位」でしか把握できない情報も、オルタナティブデータであれば「特定の店舗・施設・交差点単位」といったピンポイントなエリアでの分析が可能です。
３．AI活用による高度な予測と相関分析
大量のデジタルデータをAIに学習させることで、売上や来訪傾向の予測が可能になります。たとえば、Location AI株式会社（旧社名：クロスロケーションズ株式会社）が提供する独自開発の解析エンジン「Location Engine™」を活用することで、人流データと気象条件などを掛け合わせ、特定の条件下での来訪数を高精度に予測することができます。
人流データのデジタル化
オルタナティブデータはひとつの現象についての結果（ただの１と０）ではなく、個々の記録が集まったビッグデータとして処理されています。また、それぞれのデータに複数の項目（ディメンション）が付与されていることも多く、解析の切り口も無数にあります。
また、データがデジタル化され大量に扱うことができると、AIでの分析も可能になります。AIは過去の傾向から将来を予測したり、関連性を見つけたりすることが得意なため、ビッグデータから示唆に富むインサイトを提示してくれます。
人流データにおけるオルタナティブデータの特徴と実例
Location AIが提供するオルタナティブデータは、スマートフォンの位置情報ビッグデータをAIで解析した「人流統計データ」です。クラウド型人流データ活用プラットフォーム『Location AI Platform® (LAP)』を通じて、実世界の人の動きを直感的に可視化します。
【売上予測の先行指標としての実証】
当社では、この人流データを活用した特定のホームセンターへの来訪数（人流データ）と経済産業省「商業動態統計」の販売額データの比較分析を実施しております。その結果、両者の相関係数が「0.87」という非常に高い水準であることを確認しています。人流データは売上統計が発表されるよりも早くリアルタイムに入手できるため、「業績予測の先行指標」として有効に機能することが実証されています。
人流データ分析特徴例
- 特定エリアの訪問者数を日別・時間帯別に把握
- 訪問者の性別・年代・推定居住地を分析
- 来訪トレンドをリアルタイムにモニタリング
こうした位置情報を基にしたオルタナティブデータの活用では、データが日次で更新されるために日々の人の流れの変化を追いかけることができます。そのため、戦略や施策を即座に判断するための重要な情報として注目されております。また、オルタナティブデータの強みは粒度の細かさにもあります。
国勢調査などのマクロデータでは都道府県単位でしか把握できない情報を、店舗単位などのピンポイントなエリアで分析が可能です。
オルタナティブデータ（人流データ）の活用事例
オルタナティブデータは、欧米のヘッジファンドが衛星画像や位置情報を活用して企業の業績を予測したことで大きな注目を集めました。現在、日本国内でも金融機関、シンクタンク、事業会社による高度な分析・活用が進んでいます。
活用事例：ニッセイ基礎研究所による時系列予測分析
最先端のデータ分析を行う研究機関においても、当社の人流データが活用されています。時系列予測モデル（Prophetモデル）を用いた将来の動向を予測する有益なレポートなどが公開されています。
記事レポートはこちら
活用事例：海外人流データによるオルタナティブデータ活用例
オルタナティブデータの有名な活用例として、2018年11月のウォール・ストリート・ジャーナル紙で掲載された、”テスラ社の工場の人流をスマートフォンの位置情報から解析して増産を予測し、その情報をヘッジファンドが数億円で購入した” という記事(参考１)が、世界中の投資家たちを驚かせたことは記憶に新しいところだと思います。
また、同じ頃から位置情報オルタナティブデータは不動産投資やREITにも活かせるということで、数々の分析や指標が公表されてきました。(参考２)
日本では2020年に流行した新型コロナウイルスの影響で、人々の生活様式がそれまでのものから急激に変化し、経済・社会情勢の先行きが不透明になる中、従来の統計調査ではないデータを見る動きが活発化してきました。日本銀行は2020年7月の展望レポートの中で”Google COVID-19 Community Mobility Reports”を引用し、家計調査との相関を示唆しています。(参考3)
・参考１：THE WALL STREET JOURNAL, Nov. 2, 2018
https://www.wsj.com/articles/your-smartphones-location-data-is-worth-big-money-to-wall-street-1541131260
・参考２：Thasos Group, 2019 Retail REIT Performance Update
・参考３：日本銀行.“経済・物価情勢の展望”.2020年７月
このように、学術的・専門的なリサーチの分野でも、オルタナティブデータの高い信頼性と予測価値が証明されつつあります。
オルタナティブデータの未来とLocation AIの取り組み
Location AIは、人流データと他のオルタナティブデータ（気象・曜日・感染症動向など）を組み合わせた人流の予測モデルの開発を行っています。
「特定地点の来訪数がどのような条件で変化するのか」をAIが分析し、将来の動きを予測することができます。
近年では、生成AI機能の導入により、自然言語での指示による人流分析や回帰・クラスタ分析の実行も進化しています。
人流予測モデルの取り組みは長く、コロナ禍には、曜日別に特定の場所の来訪数や気象情報（天気、最高気温、体感温度）、新型コロナウイルス（COVID-19）の感染状況などさまざまな要因（説明変数）のデータを多数活用し他のデータと掛け合わせることで、予測の精度を上げるように取り組んだ分析結果をプレスリリースで公開いたしました。
業界動向とLocation AIの取り組み
2021年、データ利活用の健全な発展を目的に「一般社団法人オルタナティブデータ推進協議会」が発足致しました。
Location AIは、位置情報ビッグデータ解析企業として同協議会の創設メンバーにも参加しています。
金融・商業・観光・自治体など幅広い領域で会員企業が増加し、オルタナティブデータ市場は拡大を続け、いまやオルタナティブデータは金融業界だけにとらわれず、データの提供側・活用側、産業・学術問わず、さまざまなジャンルの企業・団体が会員となっており、今後オルタナティブデータの市場、そして活用の場が広がることが期待されます。
Location AIのオルタナティブデータ活用サービス
Location AIでは、位置情報ビッグデータをもとにしたオルタナティブデータをお客様のニーズに合わせて柔軟に提供しています。
Location Data Service（LDS）
業界やテーマに合わせて最適化された人流データの提供およびレポートサービスです。特定エリアやチェーン店舗の日別・時間帯別の来訪傾向、居住地別の流入状況などをデータとして提供し、TableauなどのBIツールとの連携にも対応。企業の事業戦略、出店計画、投資判断の精度向上を強力にサポートします。
ビジネスを動かす確かな「先行指標」として、オルタナティブデータの導入をご検討の際は、
ぜひお気軽にご相談ください。
