人流

人流とは

※「人流」は「じんりゅう」と読みます。
人流（じんりゅう）とは、特定の場所や時間における人々の移動や滞在といった「人の流れ」を指す言葉です。人が「いつ」「どこから」「どこへ」移動し、どの地点に「どれくらいの時間」滞在したかを数値化・可視化したものは「人流データ」と呼ばれ、ビジネスや社会課題解決の現場において不可欠な情報となっています。

人流データは、スマートフォンのGPS位置情報や携帯基地局、Wi-Fi、AIカメラなどのセンサーから取得され、個人が特定されないよう匿名化・統計化されたうえで分析に用いられます。

これらを活用する「人流分析」により、従来は経験則や限定的なデータに頼らざるを得なかった店舗の商圏分析、観光地の混雑傾向、都市開発計画などを、客観的なデータ（エビデンス）に基づいて捉えられるようになりました。

その活用領域は、都市の賑わい可視化や交通・防災計画、店舗の集客状況の把握、マーケティング施策の効果検証まで多岐にわたり、行政から民間企業まで幅広い分野で意思決定を支える重要な検討材料として広がっています。

2026年現在、人流データは単なる人の移動記録にとどまらず、蓄積された位置情報を解析して行動パターンや需要の兆しを読み解く「Location Intelligence（ロケーションインテリジェンス）」の中核として、その重要性はますます高まっています。

人流データの活用・人流分析が注目される理由

人流データへの関心が高まっている背景には、
テクノロジーの進化と、社会環境・プライバシー基準の大きな変化という両面が関係しています。
主な理由は以下の4点です。

技術の進化：スマートフォンの普及と位置情報技術の高度化

2026年現在、日本のスマートフォン普及率は世帯ベースで約9割（総務省「令和6年通信利用動向調査」）。GPSやWi-Fi測位の精度向上により、以前は困難だった高頻度・高精度の位置情報取得が日常的に可能になりました。これにより、従来のサンプル調査では捉えきれなかった「時間帯別」「曜日別」の人の動きを、面的かつ継続的に把握できるようになっています。

コストの低下：AIとクラウドによる解析コストの一般化

大量の位置情報データを短時間で解析するAI技術とクラウド基盤の進化により、かつては大企業しか扱えなかった人流分析が、中小企業や自治体においても導入しやすくなっています。
また、専門知識がなくてもダッシュボード上で直感的に分析できるサービスが登場し、活用の裾野が広がりました。

社会的認知：コロナ禍を契機とした社会的認知の拡大と価値の浸透

2020年以降、感染症対策の文脈で「人流」という言葉がメディアに頻出し、報道では、たとえば「渋谷スクランブル交差点の人出が緊急事態宣言発令後に前年比約75%減」など、繁華街・主要駅・観光地のリアルな増減が連日伝えられました。この流れは、それまで断片的にしか可視化されていなかった人の動きが、データによって「いま社会で何が起こっているか」を直感的に伝える指標として機能した瞬間でした。

デジタルマーケティングの変化：Cookie規制とオフライン行動の価値向上

ブラウザ各社のプライバシー保護強化やユーザー側の設定選択により、サードパーティCookieに依存したクロスサイト計測やターゲティングは、年々、規制が厳しくなっています。たとえ一部の環境でCookieが引き続き利用できる場合でも、Web業界全体としては「Cookieに頼り切らない」計測・配信設計へ移行することが現実的な課題です。

こうした流れの中、オンライン上の閲覧履歴や、広告接触やサイト回遊、コンバージョン計測といったオンライン施策の設計全体を、単一の識別子（サードパーティCookie）に依存しすぎない形へ見直す動きが進んでいます。

その代表例として、実世界の行動（来訪・滞在・移動）をシグナルとして捉え、エリアの需要把握や施策の効果検証、配信設計の判断材料として人流データを活用するアプローチが着実に広がっています。

人流が社会に広まった背景と活用の広がり

「人流」という言葉が社会的に広く知られるようになった大きな契機は、2020年の新型コロナウイルス感染拡大です。当時は外出自粛の効果を測る指標として、テレビやニュースで繁華街や観光地の人出の増減が連日報じられました。

こうした報道で用いられた人流データは、携帯電話ネットワーク（基地局）由来の統計データや、スマートフォンアプリ利用者から許諾を得て収集されたGPS位置情報を統計的に処理したデータなど、複数の系統が存在します。いずれも個人が特定されない形で集計・加工され、社会の動向を紐解く客観的な指標として活用されました。

報道現場においては複数の民間データが参照されており、当社（Location AI／旧クロスロケーションズ）も、独自のAI解析技術を用いたデータ提供および分析支援を通じて、客観的な現状把握に貢献してまいりました。

その後、人流データは感染症対策の文脈にとどまらず、経済動向の把握、観光振興、混雑緩和、防災計画などへと活用領域を大きく広げていきました。近年では「過去の振り返り」にとどまらず、日別・時間帯別といったリアルタイムに近い粒度で状況を捉え、具体的な施策の設計や効果検証に直接役立てる動きが加速しています。

「人流」を英語で表現するには｜国際的な類似表現と海外事例

ここまで見てきたように「人流」という言葉は日本独自の文脈で広まってきましたが、 国や領域によって、これに相当する表現は一つに定まっていません。

英語圏では目的に応じて言い方が使い分けられます。たとえば、移動の傾向を説明する場面では　Human Mobility Patterns、地域間の流れを示す場合は Population Flow、商業施設などの来訪や通行量を表す文脈では Foot Traffic や Footfall が用いられます。さらに、観光地における混雑状況の把握や、都市・施設内での動的な人の流れ（回遊や軌跡など）を指す際には People Flow という表現も広く使われています。

国際的な事例としては、Googleの「COVID-19 Community Mobility Reports 」が知られており、Google アカウントの「ロケーション履歴」設定を有効にしているユーザーのデータを集計・匿名化して、各地の移動変化を可視化していました。 ※本レポートは、2022年10月15日をもって更新を終了しています。

報道から実務・政策へ広がる人流データの活用

こうした流れを経て、人流データは報道用途にとどまらず、都市政策、観光分析、マーケティング、防災計画など幅広い分野へと活用が広がりました。人の動きを高頻度に把握できる特性を活かし、施策の設計や効果検証、混雑緩和といった実務の意思決定を支えるデータとして重要性が増しています。

Location AIは、位置情報ビッグデータとAIによる解析・可視化技術を基盤に、複数の位置情報や空間情報を統合し、意思決定に活かせる形で人流データを活用できる環境づくりを進めています。

人流データとは｜定義・仕組み・人口統計との違い

人流データとは、スマートフォンの位置情報などをもとに、人々の移動や滞在を推計し、「いつ・どこに・どれくらい人がいたか」「どこからどこへ移動したか」といった人の動きを可視化できるデータです。

人口統計と人流データの違い

マーケティングや都市計画でよく用いられる
「人口統計データ（国勢調査など）」と「人流データ」には、明確な違いがあります。
それぞれの特性を目的に応じて使い分けることで、より精度の高い意思決定につながります。

人口統計データは、主に居住地を基準とした「常住人口（夜間人口）」をベースにしています。国勢調査などでは、これに通勤・通学による昼間の流入人口を加え、流出人口を引いた「昼間人口」が算出され、行政計画やインフラ整備の基礎データとして活用されています。

しかし、昼間人口は通勤・通学のような定常的な移動は反映しますが、買い物客・観光客・イベント来訪者など一時的・非定常的な人の動きは十分に捉えにくいという限界があります。時間帯ごとのリアルな賑わいや、短期的な変化を詳細に把握するのは難しい側面があります。

一方、人流データは「動く人」の実態を捉える点が大きな特徴です。

スマートフォンのGPSや携帯基地局、Wi-Fi、Beaconなどのさまざまな位置情報を活用することで、通勤・通学といった日常的な移動だけでなく、観光・買い物・イベント参加など非定常的な動きも含めて、時間帯ごと・リアルタイムに近い形で人の流れと滞在を可視化できます。
これにより、夜間の居住人口だけでは見えなかった昼間の活動実態や、平日と休日の変化を正確に把握することが可能になります。

比較項目	人口統計データ（国勢調査など）	人流データ（GPS/基地局/Wi-Fiなど）
データの元（取得元）	国勢調査、住民基本台帳、行政統計 （昼間人口＝常住人口＋流入－流出）	スマホ位置情報、携帯基地局、Wi-Fi、Beacon、カメラ等から推計
何がわかるか	住民・常住人口／昼間人口など「いる人」	移動・滞在・来訪など「動く人」
含まれる人	通勤・通学など定常的な人口が中心	観光・買い物・イベント来訪など一時的な人も含む
更新頻度・即時性	低い（調査間隔が長い）	高い（短期変化を捉えやすい） 取得方法によって精度や偏りがある
主な用途	長期的な人口動態の把握、インフラ・行政計画	商圏分析、観光施策、混雑対策、短期動向の把握、施策効果検証
注意点（制約）	時間帯別の変化は見えにくい	取得手段により精度差／偏り／プライバシー配慮が必要

人流データは、通信技術の進化によって生まれた新しいデータカテゴリーであり、従来の人口統計データを補完・拡張する役割を担っています。都市政策、観光分析、マーケティング、災害対策、イベント運営など幅広い分野で活用が進んでいます。

なお、人口動態や移動を把握するデータとしては、国土交通省が扱う「ODデータ（Origin-Destinationデータ）」や、移動の目的・手段を含む「パーソントリップ調査」も代表例です。これらはサンプル調査に基づき移動の実態を精緻に捉えられる一方で、調査周期の観点からは即時性に限界があります。直近の変化や短期の施策検証が目的であれば、人流データが有効に働く場面が多いでしょう。

次に、人口・人流に関する用語（夜間人口、昼間人口、流動人口など）を整理しておきましょう。

人口・人流の分類

人口や人流に関する用語は似ているため、文脈によって混同されやすい傾向があります。
ここでは、一般的に使われる区分をベースに、Location AIが人流データを説明する際の整理も踏まえて、用語の意味と活用イメージをまとめます。

用語	定義	代表的な活用例
夜間人口（常住人口）	その地域に普段から住んでいる人の数	住宅需要の把握、防災計画
昼間人口	通勤・通学などで昼間に増減する人口 （常住人口＋流入人口－流出人口）	都市計画、交通・インフラ整備
流動人口	特定の場所・時間に存在する人（買い物や観光など一時的な来訪も含む）	商圏分析、観光客動向の把握
滞留人口	特定の場所に一定時間滞在している人の数	混雑対策、施設運営、観光施策
人流データ	位置情報をもとに、特定場所・時間における人の量や移動・滞在の傾向を推計したデータ	マーケティング効果検証、商圏分析、政策立案、観光施策など

押さえておくと分かりやすいポイントは、「夜間人口・昼間人口」は人口統計の考え方、「流動人口・滞留人口」は時間帯や場所に紐づく「人の状態」、そして人流データはそれらを位置情報から推計して活用できる形にしたデータという整理です。

人流データの種類と比較表（用途・精度・取得手段・留意点）

人流データは、計測・推計の観点からいくつかの種類に分類できます。
代表的なものは「カウントデータ」「滞留データ」「ODデータ」「移動軌跡データ」の4つで、それぞれ得意な用途や特徴、取得手段が異なります。以下の比較表で整理すると、導入目的に応じた選択の目安になります。

何を知りたいか（人数・滞在・移動の流れ・回遊）によって、
選ぶべきデータと取得手段が変わります。

データの種類	主な用途	特徴	取得手段（例）	留意点
カウントデータ	人数把握、混雑度確認	人数の変化を把握しやすい	カメラ、Wi-Fiセンサー	プライバシー配慮、設置・運用コスト
滞留データ	滞在時間、人気スポット分析	滞在の長さを推計しやすい	Wi-Fi、GPS	屋内外で精度差、環境整備が必要な場合
ODデータ	出発地と到着地の流れ（OD）分析	広域の移動傾向を把握しやすい	GPS、基地局データ	経路（どの道を通ったか）は特定できない場合がある／空間解像度は手法により差
移動軌跡データ	回遊行動、動線最適化	移動の連なり（軌跡）を捉えやすい	GPS、ビーコン、アプリ	同意取得が前提／サンプル偏りへの配慮

次に、人流データがどのような方法（GPS／基地局／Wi-Fi／カメラなど）で取得・作成されるのかを確認していきましょう。

人流データの取得方法

人流データは、スマートフォンのGPS位置情報、携帯基地局、Wi-Fi、Beacon、カメラなど、複数の技術を用いて取得・作成されます。 重要なのは「どの技術が優れているのか」ではなく、「分析の目的（どこまで細かく見たいか）」と「運用の現実性（導入コスト・設置可否・継続性）」のバランスに最適な手段を選ぶことです。

たとえば、広域の移動を捉えるならGPSや基地局データ、施設内の細かな動きならWi-Fiやカメラ、Beaconが適しています。手段の違いを踏まえて選定することで、精度の思い込みによる解釈ミスを防ぎ、施策に直結する示唆を得やすくなります。

ここからは、主要な5つのデータ取得手段（GPS／携帯基地局／Wi-Fi／Beacon／AIカメラ）について、それぞれの「得意な範囲」「粒度」「留意点」を整理していきます。

なお、国土交通省の『人流データ利活用の手引き』では、
目的に応じて人流データを適切に選定することの重要性が示されています。

出典：国土交通省「人流データ利活用の手引き」
（https://www.mlit.go.jp/tochi_fudousan_kensetsugyo/chirikukannjoho/content/001733098.pdf）

GPS：アプリの許諾を得て衛星から位置を特定

位置情報の利用に同意したスマートフォンアプリが、GPSをはじめとする複数の測位衛星（GNSS）からの信号を受信し、緯度・経度を算出することでデータを取得します。一般的には「GPSデータ」と呼ばれますが、実際には日本の「みちびき」など多様な衛星システムが組み合わせて利用されており、精度の高い位置特定が行われています。

得意なこと： 屋外での位置精度が高く（誤差数メートル程度）、移動の起点から終点や、時間帯ごとの行動傾向を約10メートル四方の解像度で捉えられます。Location AIの場合、独自AI解析により累計2兆9千億レコードのビッグデータをもとに人流を推計しています（2026年3月現在）。

留意点： 屋内や地下では電波環境により精度が低下する場合があります。また、データが特定のアプリ利用者に偏らないよう、多様なアプリから収集されたデータを統合して解析する技術が求められます。

※Location AIは、独自のAI技術を用いることで多様なアプリ由来の位置情報を統合。偏りのない信頼性の高い人流データの基盤を構築しています。

携帯基地局：通信網の接続ログから広域をカバー

携帯電話がどの基地局（アンテナ）と通信したかというネットワーク接続情報をもとに、位置を推計する手法です。

得意なこと： 携帯キャリアのネットワークを利用するため母数（サンプル数）が圧倒的に大きく、統計として安定した傾向を捉えやすい点が強みです。数百メートル〜数キロ単位の「広域マクロ分析（都市全体の人の増減や移動の方向性など）」に向いています。

留意点： 建物単体や特定の店舗のような「ピンポイントな分析」の把握には不向きです。主に自治体の都市計画や、観光地全体の入込傾向の把握など、広域の意思決定に活用されます。

Wi-Fi：アクセスポイントとの電波強度で滞在を検知

施設内に設置されたWi-Fiアクセスポイントが、スマートフォンやPCなどの端末から発信される識別信号（プローブリクエスト等）を検知することでデータを取得します。端末のWi-Fi設定がオンになっていれば、ネットワークに直接接続していなくても検知可能です。

得意なこと： 商業施設や空港、駅構内など「特定の屋内エリア」での混雑度や滞在時間の計測に強みを発揮します。

留意点： 事前に機器の設置や環境整備が必要です。また、スマートフォンのプライバシー保護機能（MACアドレスのランダム化）により、個人の継続的な追跡には高度な運用設計が必要です。また、Wi-Fi設定をオフにしているユーザーは検知できません。

Beacon（ビーコン）：Bluetoothによる超高精度な位置特定

施設内に設置した小型発信機（Beacon）が発するBluetooth信号を、
専用アプリをインストールしたスマートフォンが受信して位置を特定します。

得意なこと： GPSの電波が届かない地下街や屋内での計測に極めて強く、「何階にいるか」という階層判定や、「特定の売り場の棚前」といった数十センチ〜数メートル単位の高精度な位置特定が可能です。細かな回遊状況や滞在を捉えるのに適しています。

留意点： Beacon機器の設置・メンテナンス（電池交換）などの保守が必要です。また、ユーザーが「専用アプリをインストール（アプリ保持）」しており、かつ「Bluetoothと位置情報がオンになっている」という条件を満たす必要があるため、取得できる母数（サンプル数）は限定的です。

AIカメラ：映像解析によるリアルタイムな人数カウント

設置されたカメラの映像をAIがリアルタイムで解析し、人物の形状や動きを認識して数値化します。

得意なこと：端末の所持や設定に依存せず、その場の状況をダイレクトに捉えられる点が強みです。さらに、映像AIによる属性（性別・年代）の推計や、行列の待ち時間計測など、現場の即時運用に直結する分析にも活用されています。

留意点： 来訪者の二重カウントや死角への配慮、光の条件（逆光・夜間）など設置環境に左右されます。また、特定の個人を識別しない「マスキング処理（顔のぼかし）」や、録画データを残さない「エッジAI解析」など、プライバシーに配慮した厳格な運用が不可欠です。

人流データとプライバシー保護について

人流データの活用で最も多い懸念のひとつが、プライバシーへの配慮です。結論から申し上げますと、人流データは個人を特定するためのものではなく、許諾を得た位置情報などをもとに、匿名化・統計化したうえで「集団としての動き」を捉えるために利用されています。

ただし、安心して活用するためには「どのデータを使っているか」だけでなく、同意取得の考え方、匿名化・統計化の方法、利用範囲、保管・管理ルールなど、運用面まで含めて確認することが欠かせません。国土交通省の手引きでも、人流データの利活用における論点として、個人情報を含む場合の取扱いが明確に整理されています。

人流データは、精度の高さだけでは価値になりません。
安心して使える前提（ガバナンス）が整って初めて、施策の意思決定に耐えるデータになります。

目的別・人流データの選び方｜失敗しないための判断フロー

ここまで人流データの種類・取得方法・プライバシー対応を整理してきました。
最後に、「結局、自社はどの人流データを選ぶべきか」を判断するための実践的なフレームワークをお伝えします。

人流データには、用途に応じた最適な選び方があります。 精度が高いほど良いとは限らず、「目的に対して必要十分なデータ」を選ぶことが、コストパフォーマンスと運用の現実性を両立する鍵となります。

① 店舗の集客・商圏を分析したい場合

選定のポイント：

・店舗を中心に半径1km〜10kmの来訪者動向が把握できるか
・来訪者の居住地・属性（性別・年代）が推計できるか
・競合店舗との併用状況（A店に来た人がB店にも来訪している率）が把握できるか

② 自治体・観光地の混雑対策や政策立案に活用したい場合

選定のポイント：

・市町村単位や駅単位での来訪者数の推移が把握できるか
・イベント開催前後の比較ができる継続性があるか
・報告書として使える分かりやすい可視化（地図・グラフ）に対応しているか

③ 広告効果やプロモーション効果を測定したい場合

選定のポイント：

・来店客の居住エリアや属性（性別・年代）が把握でき、販促エリア（チラシ配布エリアなど）の選定に活用できるか
・施策実施前後で来店者数・来店エリアの変化を比較し、効果検証が行えるか
・OOH広告やデジタル広告と連動した配信・効果測定（広告ID連携、来店計測など）に対応しているか

④ 商業施設・テナント運営の最適化に活用したい場合

選定のポイント：

・施設内の階層・エリア別の滞在時間が計測できるか
・回遊パターンやフロアごとの人気エリアが特定できるか
・既存のWi-Fi設備を活用できるか（コスト効率）、運用管理面は問題がないか

人流データ選定で失敗する3つのパターンと回避策

人流データ導入で「思ったような分析ができなかった」「数字が現場感覚と合わない」という声の多くは、以下の3パターンに集約されます。

パターン1：分析目的よりもブランド名や精度表現で選んでしまう

回避策：社名やブランド名、「最大級」「数億ID」といった印象的な数字に惑わされず、「分析目的に対して、必要十分なデータを提供できるサービスか」を見極めることが大切です。可能であれば、無料体験やトライアルで実際のデータの粒度を事前に確認しましょう。

パターン2：単発の調査で終わってしまう

回避策：人流データは継続観測してこそ価値が出るデータ。「定点観測の仕組みがあるか」「データの更新頻度はどうか」を必ず確認。

パターン3：自社データと連携できない

回避策：CSV出力、API連携、BIツール連携の柔軟性を事前に確認。POSや会員データと組み合わせることで、人流データの価値は数倍になります。

Location AIでは、目的に応じた最適な人流データ活用をご提案しています。
迷われている場合は、無料相談をご利用ください。

人流データの活用事例｜業界別に解説

安心して活用できる前提が整ったうえで、実際にどのような業界・シーンで人流データが使われているのかを見ていきましょう。

人流データは、多岐にわたる業界で活用されており、その応用範囲も分野ごとに異なります。
小売・外食業界から自治体まで、代表的な活用シーンを業界別に整理しました。

業界	活用シーン
小売・外食	商圏分析、競合比較、集客、CRM、ダイナミックプライシング
広告・販促	販促エリアの最適化、キャンペーン効果測定、サーキュレーション調査
報道・メディア	混雑状況、産業情報
金融・投資	投資判断、オルタナティブデータ
交通・運輸	次世代交通システム、道路計画、都市計画
建設・不動産	まちづくり、開発計画、オフィス出社率
公共団体・自治体	都市計画、スマートシティ、公共政策、観光客誘致
学術・研究	行動経済学
医療・医学	感染症研究

小売・外食の人流データ活用事例

小売・外食業界では、商圏分析・出店戦略・集客効果の検証で人流データが活用されています。
従来の人口統計データだけでは見えなかった「実際の来店動線」「競合店との併用状況」「時間帯別の集客傾向」がリアルに把握できるため、出店判断の精度が大幅に向上したという声が増えています。

たとえば、ある居酒屋チェーンでは、人流データを使って東京都内の「未回収商圏」（自社が未進出ながら需要が見込めるエリア）を特定し、新規出店の成功率を高めた事例があります。
また、POS（販売実績）データと人流データを組み合わせることで、「集客×転換率×客単価」のボトルネックを定量的に把握できる点も、近年注目される活用方法です。

メーカーによる人流データ活用事例

メーカー業界では、フィールドセールスの効率化と量販店向け提案力の強化に人流データが活用されています。 全国の量販店ごとに「いつ・誰が・どれだけ来店しているか」を把握することで、商談時に「この店舗ではこの時間帯にこの属性のお客様が増えています」といったデータに基づく提案が可能となり、感覚や人間関係に頼った営業から脱却する企業が増えています。

特に、自社商品の棚獲得や販促企画の提案では、量販店バイヤーへの説得材料として人流データが有効に機能しています。

インバウンド（訪日外国人観光客）の人流データ活用事例

訪日外国人観光客の動向把握は、大きなテーマとなっています。 従来のアンケートや観光統計だけでは「どの国・地域から来た旅行者が、どのエリアで、どのくらい滞在し、次にどこへ向かったのか」というリアルな動線までは把握しきれないという課題がありました。

人流データを活用すれば、訪日外国人の国・地域別の来訪傾向、移動経路、滞在エリアの集中度を高精度に可視化できます。たとえば、京都の観光名所を訪れた台湾からの旅行者が、その後どの地域へ移動しているかを追跡することで、観光プロモーションの設計や交通インフラの最適化、商業施設の多言語対応の優先順位づけにも活用できます。

公共団体・自治体の人流データ活用事例

自治体では、限られた予算と人員のなかで、観光誘致・地域活性化・交通インフラの最適化・防災計画など、多岐にわたる施策をデータに基づいて進めることが求められています。 従来の住民基本台帳や観光統計だけでは、短期的な人の動きや一時的な来訪者の動向は捉えきれず、施策の効果検証も難しい側面がありました。

人流データを活用することで、イベント開催前後の来訪者数の変化、観光地の混雑度、地域間の人の流れを継続的に把握でき、施策の立案から効果検証までを一気通貫で支援できます。たとえば、横浜市みなとみらいエリアでは、夏祭りイベントの混雑対策検証に人流データが活用されており、来訪者の動線を可視化することで、より安全で効率的な運営につなげる取り組みが進められています。

観光・交通・安全対策などの人流データ活用事例

観光地の混雑緩和、交通インフラの最適化、災害時の避難計画。これらの地域課題に共通するのは、「人がいつ・どこに・どれだけ集まり、どこへ動くのか」を正確に把握することの重要性です。 従来の手動カウントや断片的な調査では、リアルタイム性や面的な広がりに限界があり、施策の意思決定スピードが追いつかないという課題がありました。

人流データを活用すれば、混雑のピーク時間帯の特定、災害発生時の避難動線の可視化、観光地と交通機関の連動分析などが可能になります。国土交通省も2024年春に「人流データ利活用事例集」を公開し、自治体による地域課題解決の実践事例を取りまとめています。観光・交通・防災といった多角的な分野で、人流データが社会基盤の整備を支える存在となりつつあります。

人流データの活用は、これまでの応用例にとどまらず、過去の行動データと気象、POS（販売データ）などの情報を組み合わせることで、将来の人の集まり方を予測するといった未来予測にも広がり始めています。

人流データ×AIの活用と未来予測

人流データの活用は、「過去の人の動きを振り返る」段階から大きく進化しています。AIとの掛け合わせにより、未来予測、高度な示唆の自動抽出、そして自社データやオープンデータとの統合分析が、専門知識がなくても行える時代に入りました。

生成AIで「誰でも高度な人流分析」ができる時代へ

従来、人流データから意味のある示唆を引き出すには、データサイエンティストやGISの専門家が不可欠でした。しかし、生成AI（Claude、GPTなど）が実務の現場で広く使われるようになったことで、この状況は大きく変わりつつあります。

当社が提供するLocation AI Platform®（LAP）には、生成AIを活用した「AIアシスタント」機能が搭載されています。ダッシュボード上で「この店舗の来訪者が減っている原因は？」「競合と比べてどの時間帯に強いか？」といった質問を自然言語で投げかけるだけで、AIが人流データを直接分析し、専門家レベルの洞察を即座に返してくれます。

これにより、マーケティング担当者や店舗開発担当者が、日々の業務の中で人流データを使いこなし、スピーディーな意思決定と柔軟な戦略立案を実現できるようになりました。人流分析の「民主化」とも言える変化が起きています。

自社データ・オープンデータとの掛け合わせで独自の分析を実現

人流データの価値は、単体で使うだけでなく、他のデータと組み合わせることで飛躍的に高まります。

LAPでは、自社が保有するデータ（ID-POSなどの購買データ、会員情報、売上データなど）をプラットフォーム上に統合し、人流データと重ね合わせた独自の分析が可能です。たとえば、「人流は増えているのに売上が伸びない」という課題を、集客（人流）×転換率（POS）×客単価に分解して原因を特定するといった高度な分析が、ダッシュボード上で完結します。

さらに、LAPの分析結果はCSVデータとしてエクスポートできるほか、APIを通じて外部システムにデータを送り込むことも可能です。

自社のBI基盤やデータウェアハウスに人流データを組み込み、気象データ、経済指標、SNSデータなどのオープンデータと掛け合わせることで、自社独自の分析モデルを構築できます。

こうしたデータ連携の柔軟性が、人流データを「見るだけのデータ」から「経営判断を動かすデータ」へと進化させています。

人流予測モデルと未来の課題解決

人流データとAIの掛け合わせは、「過去の可視化」や「現状把握」のフェーズを越え、「未来予測」へと進化しています。

当社のプラットフォームには、過去の蓄積データをもとに直近から2週間先までの日ごとの来訪数を高精度に予測する「[人流速報]デイリー来訪予測」機能を搭載しています。「いつ・どこで・どのくらいの人が集まるのか」を事前に把握できるこの予測モデルは、社会やビジネスにおける具体的な課題解決に直結します。

例えば、小売店や飲食店では、2週間先の人流予測を見越した最適なスタッフ配置や、発注量の調整・ダイナミックプライシングによるフードロス削減が可能になります。また、自治体やイベント主催者においては、事前の混雑予測に基づいた安全な誘導計画の策定や、周辺の渋滞緩和策など、後手になりがちな対応に対して「先手を打つ」ことができます。

行政の防災・都市計画から、民間企業の販促・オペレーション戦略まで。人流予測モデルは、未来のリスクを未然に防ぎ、ビジネスの効率と収益性を高めるインフラとして期待されています。

技術基盤「Location Engine™」とデータ連携

こうした人流データのAI活用を支えているのが、独自開発の位置情報データ解析エンジン「Location Engine™」です。iOS・Androidの数千種類のスマートフォンアプリから得られる位置情報ビッグデータ（MAU 9,300万規模）を、独自AI解析エンジン「Location Engine™」で解析・統計化しています。累計2兆9千億レコードのビッグデータ基盤をもとに、特定のキャリアやアプリに偏らない、信頼性の高い人流データを実現しています。

Location Engine™を基盤に、気象データ、企業データ、小売店の購買データなどを連携することで、これまで見えなかった人流変化をAI解析により「見える化」し、政策立案や事業戦略に役立てています。特に「人流予報」では、単なる過去データの振り返りではなく、将来の人出の変化を予測できる仕組みを提供しています。

人流データ×AIがもたらす可能性

AIを掛け合わせることで、人流データの活用領域は加速度的に広がっています。
来訪者予測値に客単価を掛け合わせて売上を試算する、混雑予測を基に人員配置や交通規制を改善する、競合店舗との併用パターンからマーケティング施策を設計する

こうした実務に直結した意思決定が、専門知識がなくてもAIの支援で行える環境が整いつつあります。

さらに、購買データや会員情報と統合することで「誰が・いつ・どこで・どのように動いたか」を精緻に把握でき、従来の統計調査では得られなかった粒度での活用が可能になります。

人流データを活用する強力なプラットフォーム

人流データ活用プラットフォーム「Location AI Platform®」は、利用目的や業種に対応した25種類以上の分析機能を提供しており、これまでに取り上げた課題に対して高解像度に分析できるサービスです。

また、人流分析サービスのなかでも日別や時間別の人出の変化を素早く把握できる「来訪速報」機能を、手軽に利用できるクラウドサービス「人流アナリティクス®」も提供しています。

これらの人流分析サービスには、全国のさまざまな施設や店舗情報が記録されているため、地図上から必要な情報を検索したり、そのエリアを自由に選んで分析目的に登録することができます。

人流分析を行うエリアは、地図上から店舗・施設などの建物単位での選択や、場所を指定して自由に地点を登録することができます。登録した分析地点で得られる人流データの分析結果は、ダッシュボード画面からリアルタイムに人出の変化をグラフで視覚化したり、CSVデータとして取り出し、独自の分析データとして有効活用いただくことが可能です。

FAQ：「人流」「人流データ」に関するよくある質問

Q. 人流データで個人の特定はされますか？

いいえ。人流データは匿名化・統計化されており、個人を特定するものではありません。許諾を得たスマートフォンアプリの位置情報を、個人が識別できないよう処理したうえで統計データとして活用しています。

Q. GPSとWi-Fiデータの違いは何ですか？

GPSは屋外での広域な移動分析に強み、Wi-Fiは屋内施設での詳細な滞在分析に強みがあります。目的に応じて使い分ける、または組み合わせて活用するのが一般的です。

Q. リアルタイムでデータは見られますか？

Location AIのサービスでは、「人流速報」機能を利用することで前日までの人流データが確認ができます。また、「人流予測モデル」機能も搭載されているので、推計した来訪数を最大2週間先まで見ることが可能です。

Q. 人流データと人口統計データはどう違いますか？

人口統計は「ある場所に住んでいる人の数」を示す静的なデータです。一方、人流データは「実際に人がいつ・どこに移動し、どれだけ滞在しているか」を捉える動的なデータです。前者は中長期の計画、後者は短期の施策検証や現状把握に適しています。

Q. 人流データはどのような業界で使われていますか？

小売・飲食チェーンの商圏分析・出店戦略、観光地・自治体の来訪者分析、メーカーの営業DX、広告代理店のOOH効果測定、不動産デベロッパーの立地評価など、幅広い業界で活用されています。

Q. 人流データはいくらから利用できますか？

人流データの利用料金は、データ範囲・更新頻度・分析機能によって大きく異なります。Location AIが提供する「人流アナリティクス®」では、月額1万円から導入可能なプランをご用意しており、まずは無料アカウントで2エリアを2週間お試しいただくこともできます。本格的な分析プラットフォーム「Location AI Platform®」については、個別のご相談に応じてご提案しています。

Q. 人流データを無料で試す方法はありますか？

はい、Location AIでは複数の無料サービスを提供しています。「人流アナリティクス®」の無料アカウント登録（2エリア・2週間）に加え、全国60都市・16業界の人流動向を毎日更新で公開している「人流トレンド」は、アカウント登録不要でご覧いただけます。

Q. 人流データはリアルタイムで取得できますか？

完全なリアルタイム提供は、計算処理とデータ品質の観点から限定的です。Location AIでは、前日までの人流を毎日更新で提供する「来訪速報」機能を提供しており、業界標準の中でも高頻度な更新を実現しています。さらに「人流予測モデル」では、最大2週間先の人流予測も可能です。

Q. 人流データの精度はどれくらいですか？

取得方法によって精度は異なります。Location AIが提供するGPSベースの人流データは、独自AI解析エンジン「Location Engine™」により、約10メートル四方の高精度で人の動きを推計しています。累計1兆9千億レコードを超えるビッグデータをもとに、信頼性の高い分析を実現しています（2024年10月時点）。

Q. 人流データは個人情報保護法に準拠していますか？

Location AIが提供する人流データは、許諾を得た位置情報を匿名化・統計化したうえで活用しており、個人を特定する情報（電話番号・氏名・住所等）は取得・保有していません。事業者団体LBMA（Location Based Marketing Association）の日本支部であるLBMA Japanで策定されたガイドラインに準拠しつつ、独自の厳格な情報管理・活用基準を設けています。

おわりに

人流は私たちの日常を形作り、ビジネスにおいては不可欠な情報源となっています。新たなテクノロジーの導入やデータ解析の進化により、これまでにない視点で人の動きを理解し、未来を見据えた意思決定が可能になっています。

Location AIは、独自開発の位置情報データ解析エンジン「Location Engine™」を基盤に、多種多様な位置情報や空間情報を統合・可視化し、誰もが活用できることを目指しています。人流データの価値を最大限に引き出し、ビジネスから社会課題の解決まで、幅広い領域で新たな可能性をお届けしていきます。

人流分析のサービスについて詳しく知りたい方は、以下のサービスページより詳細をご確認ください。全国各地の分析エリアや有名観光地の分析地点がプリセットで登録された「人流アナリティクス®」は、無料版でお試しいただくことも可能です。

▶ Location AI Platform®（LAP）の詳細：
https://location-ai.com/service/lap/

▶ 人流アナリティクス®（無料版あり）:
https://location-ai.com/service/jinryu-analytics/

▶ 人流アナリティクス® ツーリズム（観光地分析向け）:
https://location-ai.com/service/jinryu-analytics-tourism/

▶ 人流広告（Flow Ad）の詳細：
https://location-ai.com/glossary/what-is-jinryu-koukoku/

▶ 人流トレンド（全国60都市の人流オープンデータ）:
https://location-ai.com/solutions/jinryu-trend-opendata/

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人の流れ（人流）や特定の場所に時間に滞在している人の動き（流動人口）が位置情報データを使って把握できるようになり、人流分析サービスについて関心が高まるようになっています。
サービスに関するご相談やご質問はお気軽にお問合せください。

Location AIの人流データに関する外部での紹介

Location AI（旧クロスロケーションズ）の人流データは、
報道・公的機関・メディアでも広く参照・紹介されています。

・Wikipedia「人流」の項目において、独自の位置情報解析技術を基盤とした人流サービスとして紹介
　 →　Wikipedia「人流」：https://ja.wikipedia.org/wiki/人流

・東京都が主導するデータ流通のためのプラットフォームTDPFのコミュニティイベント登壇
　→　https://www.tdpf-hp.metro.tokyo.lg.jp/news/20260213-581/

・総務省が提供する、人流などのビッグデータの利活用事「ビッグデータ・ポータル」に掲載
　→　https://www.e-stat.go.jp/bigdataportal/dataintro/293