LocationMind xPop™ for Transportationにより、週ごとの鉄道利用客の動向を把握した業界最先端のメディア提案、検証を実現

コロナ禍により、日々変動する鉄道利用客数の最新動向を捉えたOOHメディア提案の方法に課題を抱えていた、交通広告大手代理店NKB。当初は、xPop以外の汎用的な人流ダッシュボードを活用されていましたが、クライアントからの要望の高度化に伴い、LocationMindにご相談いただきました。

LocationMindでは、鉄道駅のリアルな利用者数ならびに乗降人数の状況を把握したいというNKBからの高度な要望に応えるため、GPSデータに交通モード推定(注１)を行い、さらにマップマッチング処理(注２)をした加工済データを準備しました。

次に、GPSデータの匿名化が十分担保される分量のあるデータに限定して、ある鉄道路線上を移動しているGPSデータ群の中で、途中の駅で交通モードが徒歩に変わった、などの情報を統計処理して、駅での乗降客数や乗換客数を推定するダッシュボード「LocationMind xPop™ for Transportation」を開発しました。

ダッシュボードの数値は毎週更新され、NKBでは、このダッシュボードを活用したコロナ禍前と比較した人流の状況を踏まえたクライアントへの効果的なメディア提案と事後の検証レポートでクライアントからの信頼を得ています。

(注１) 交通モード推定とは、GPSデータの移動軌跡が、徒歩、クルマ、または鉄道のどの交通手段による移動であるか、を機械学習により推定するものです。
(注２) マップマッチング処理とは、GPSデータがもつ位置情報のゆらぎ（誤差）を、実際に地図上の道路、鉄道ネットワーク上に修正し直す処理です。