エリアマーケティングラボ
人流データとは？取得方法や種類、ビジネスでの活用メリットを解説
2023年9月6日号（Vol.112）※2025年11月28日更新
はじめに
人流データは、人々がどのように移動しているかを把握できるデータです。ビジネス活用では、顧客行動の理解、マーケティング施策の立案、競合調査、店舗立地分析など様々な場面で役立てることができます。
人流データの解析には、分析手法や留意点など、一定の知識が必要です。しかし、正しく活用すれば、ビジネスの精度を大幅に向上させる強力な武器となるでしょう。
今回のコラムでは、位置情報を基にした人流データの活用について、データの種類や取得方法、業界別の利用例や実際の具体事例、無料で使えるオープンデータなどを紹介します。
※本コラムは、2025年11月に一部内容を更新いたしました。
人流データとは？人の動きをデータで可視化する仕組みを解説
人流データは、特定エリアにおける人々の動きを定量的に捉え、可視化する情報です。主にスマートフォンの位置情報を基に、特定の時間にどこにどれだけの人がいたか、どこから来てどこへ向かったかなどを把握できます。
データは、性別・年代といった属性情報を含むものや、特定の移動手段に分類されたものなど、目的に応じて様々な種類が存在します。
これらのデータは地図上のメッシュと呼ばれる区画単位で集計され、特定の地点の滞在人口や移動経路を分析することで、これまで把握が難しかった人の動きを直感的に理解できるようになります。
人流データの活用が注目されている理由
人流データの活用が注目されている主な理由は、以下の4点があげられます。
• 高精度なデータ取得
デジタル技術とモバイル端末の普及により、以前は困難だった精度の高い位置情報が容易に取得できるようになったため。
• 社会的認知度の向上
コロナ禍での混雑状況把握や行動制限の効果測定等、人流データが社会課題の解決に役立つ認知が広がったため。
• 解析の容易化
AIの進化により、専門知識がなくても大量の人流データを容易に分析できるツールが登場したため。
• マーケティングへの親和性
顧客行動の理解、商圏分析、効果測定など、マーケティング施策への応用範囲が広く、効果も期待できるため。
【関連記事】時間帯や曜日の特徴も分かる！位置情報データでひも解く観光地の人流・周遊行動
ビジネスに人流データを活用する3つのメリット
人流データをビジネスに活用することで、企業は様々なメリットを享受できます。これまで経験や勘に頼りがちだった意思決定を、客観的なデータに基づいて行うことが可能になるため、戦略の精度を飛躍的に高めることが可能です。
具体的なメリットとして、顧客の行動を深く理解した上でのマーケティング施策の立案、出店計画における商圏分析の精度向上、イベント開催時の安全対策などが挙げられます。
データに基づいたアプローチは、コストの最適化や新たなビジネスチャンスの創出にも貢献します。
メリット1：効果的なマーケティング施策を立案できる
人流データを活用することで、ターゲット顧客の行動パターンを詳細に分析し、効果的なマーケティング施策を立案できます。例えば、特定のエリアに訪れる人々の性別、年代、居住地、訪問時間帯などを把握することで、最適な広告媒体や配信時間を選定することが可能です。
また、自店舗と競合店の来客データを比較分析し、顧客がどの店舗間を移動しているかを把握する活用方法もあります。
これにより、自社の強みや弱みを客観的に評価し、品揃えの最適化や顧客体験の向上に向けた具体的な戦略を策定できます。
メリット2：新規出店や都市計画の精度が向上する
新規出店の成功確率は、立地選定が大きく左右します。人流データの使い方として、候補地周辺の通行量や滞在人口、来訪者の属性などを時間帯別・曜日別に分析することが挙げられます。これにより出店候補エリアのポテンシャルをデータに基づいて評価し、より精度の高い売上予測を立てることが可能になります。
同様に、都市計画の分野でも、住民や来街者の移動パターンを分析することで、交通インフラの整備や公共施設の最適な配置計画に役立てられます。データに基づいた計画は、無駄な投資を避け、事業の成功確率を高めます。
メリット3：イベント開催時の混雑緩和や安全対策に役立つ
大規模なイベントや商業施設では、混雑緩和と来場者の安全確保が重要な課題です。人流データを活用したユースケースとして、リアルタイムで人の流れを把握し、混雑が発生している場所や今後混雑が予想されるエリアを特定することが挙げられます。
この情報を基に、警備員を重点的に配置したり、来場者に対して空いているルートへ誘導する案内を発信したりすることが可能です。これにより、事故のリスクを低減し、来場者の満足度を向上させることができます。イベント終了後のデータ分析は、次回の計画改善にも繋がります。
人流データの主な取得方法5選
人流データの取得には多様な技術が用いられており、それぞれの取得方法によってデータの特性や精度、カバー範囲が異なります。ビジネスで活用する際は、目的に応じて最適な手法を選択することが重要です。
例えば、広域の動向を把握したい場合と、特定の店舗内の動きを詳細に分析したい場合では、適した技術が異なります。ここでは、代表的な5つの取得方法を紹介し、それぞれのメリット・デメリットを比較しながら、どのようなシーンで有効かを解説します。
方法1：携帯電話の基地局情報から位置を特定する
携帯電話キャリアが保有する基地局の通信情報を基に、利用者の位置情報を推定する方法です。この手法の最大の特長は、特定のアプリのインストールを必要とせず、キャリアの契約者全体を対象とした大規模かつ網羅的なデータを取得できる点にあります。
国内の人口動態を広範囲にわたって把握するのに適しており、都市計画や観光動態分析などで活用されます。ただし、位置の特定は複数の基地局との距離から算出するため、後述するGPSに比べると位置情報の精度はやや低くなる傾向があります。
【メリット】
1. 広域データ取得: 全国レベルでの人の流れを把握するのに適する
2. 継続的なデータ取得: 携帯電話の電源が入っていれば、継続的にデータ取得が可能
3. 匿名化データ: 通常、個人が特定できないように匿名化処理されたデータが提供される
【デメリット】
1. 精度の限界: 詳細な行動追跡やピンポイントなエリア分析は不向き
2. 屋内での精度低下: 建物内や密集地では精度が低下
【主な用途】
都市計画、地域間の動態分析、災害時の避難状況把握、マクロなエリアマーケティング分析
方法2：GPSで人工衛星から位置情報を取得する
スマートフォンに搭載されたGPS（Global Positioning System）機能を利用して、人工衛星からの電波を受信し、緯度経度情報を取得する方法です。ユーザーが許諾したアプリを通じてデータを収集します。
この手法は、数メートル単位での正確な位置情報を取得できるため、個人の詳細な移動経路や滞在場所の分析に適しています。取得された膨大な位置情報データを機械学習などの技術で解析することで、交通手段の推定や特定の施設への来訪検知など、より高度な分析が可能となります。
1. 高精度な位置情報:詳細な移動経路や特定の場所への訪問等の分析に適する
2. 多様な情報取得: 移動速度、移動方向、時間情報等も取得でき、多角的な分析が可能。
3. 広範な利用可能性: 多くのデバイスにGPS機能が搭載されており、比較的容易にデータ収集が可能
【デメリット】
1. 屋内での精度低下:屋内や地下、高層ビル街などでは精度が大きく低下
2. データサンプル数: データ取得元が特定アプリユーザーに限定され、かつ利用許諾が必要
【主な用途】
個人の移動経路分析、特定の場所への来訪分析、高精度なナビゲーション、ターゲットの行動把握等
通信キャリアのサービス例:
KDDI Location Analyzerは、GPS位置情報ビッグデータ ※ および属性 (性別・年齢層等) 情報を搭載したクラウド型GIS（地図情報システム）。定額で何度でも、店舗や施設、特定エリアの来訪者数や時間帯・平休日別傾向、来訪者属性等を分析できます。
多店舗展開のチェーン企業や消費財メーカー、各種サービス業、商業開発のデベロッパー、自治体、金融・不動産向けのコンサルタントが活用する人流分析ツールとして導入が進んでいます。
〇詳細はこちら：https://www.giken.co.jp/service/kla/
※ 位置情報ビッグデータとは、KDDIがauスマートフォンユーザー同意のもとで取得し、誰の情報であるかわからない形式に加工した位置情報データおよび属性情報 （性別・年齢層等）を指します。
方法3：Wi-Fiの接続情報から人の流れを把握する
商業施設や駅、空港などに設置されたWi-Fiアクセスポイントへの接続情報を基に、人の流れを把握する手法です。特定の施設内やエリアにおける人の動きを計測するのに適しており、特にGPSの電波が届きにくい屋内での人流分析に強みを発揮します。
来訪者の滞在時間や移動経路、リピート率などを分析し、店舗レイアウトの改善やテナント構成の最適化に活用されます。
デメリットとしては、Wi-Fiに接続しない利用者のデータは取得できないため、来訪者全体の一部しか捉えられない点が挙げられます。
1. 屋内での有効性: Wi-Fi信号は建物内でも比較的安定して受信できるため、GPSが不得意とする屋内での人流把握に適する。
2. 既存インフラの活用: 既に設置済のアクセスポイントを活用できる場合、新たな機器設置のコストを抑えらる
【デメリット】
1. カバー範囲の限定: データ収集範囲がアクセスポイントの電波が届く範囲に限られる。
2. データ精度: 電波干渉等の影響で位置情報の精度が低下する場合がある。
【主な用途】
商業施設や駅構内当での滞在時間分析/回遊分析、特定エリアへの流入・出分析、施設利用者の行動把握
方法4：Bluetoothを活用したビーコンで近距離の位置を検知する
ビーコンと呼ばれる小型の発信機を店舗や施設内に設置し、その周辺を通過するスマートフォンのBluetooth信号を検知して位置を特定する技術です。
数メートルから数十メートルという近距離での高精度な検知が可能で、特定の売り場や展示物の前に立ち止まった人数をカウントするなど、マイクロな行動分析に適しています。
データは個人を特定できないよう匿名化された上で統計情報として扱われるため、個人情報保護の観点にも配慮されています。クーポン配信など、位置情報と連動した販促施策にも応用可能です。
1. 精度:近距離での高精度な位置情報を提供できる（数ｍから数十cmの精度も可能）
2. リアルタイム性：顧客のスマートフォンにリアルタイムで情報（クーポン等）やアクション（会場誘導等）を促せる。
【デメリット】
1. 設置コスト: 機器は比較的安価だが、数や規模によって設置・管理コストがかかる場合がある。
2. デバイス側の負荷：専用アプリのインストールやBluetoothを有効にする必要がある。
3. 運用工数: ビーコンは電池で動作するものが多く、定期的な電池交換などのメンテナンスが必要。
【主な用途】
店舗内回遊分析、特定商品前での滞在時間計測、イベント会場内の行動追跡、工場内の作業員の位置管理等
方法5：カメラ映像の解析で特定のエリアの人数をカウントする
店舗の入口や通路などに設置したカメラの映像をAIで解析し、通行する人の数を計測する方法です。最新の技術では、単に人数をカウントするだけでなく、性別や年代といった属性情報を推定することも可能になっています。
この手法は、特定のエリアを通過した人数や滞在時間をリアルタイムで正確に把握できる点が強みです。
具体的な活用例として、店舗前の通行量と入店率を計測してディスプレイの効果を測定したり、時間帯ごとの客層の変化を分析して商品構成に反映させたりするなどの応用が進んでいます。
1. 非接触：包括的なデータ取得:カメラの撮影範囲内のすべての人を対象にデータを取得できる。
2. 多様な情報取得:人数、性別、年代、移動方向、滞在時間等、様々な情報を取得可能。
3. リアルタイム性:カメラ映像をリアルタイムで解析すれば、混雑状況や人の流れを即座に把握できる。
【デメリット】
1. プライバシーリスク:個人の顔等の情報が含まれるため、適切な秘匿化処理やデータ管理体制が不可欠
2. 設置場所の制約:カメラの設置場所や撮影範囲に制約があり、広域の把握には多数のカメラ設置が必要。
3. 環境条件の影響:天候、照明、時間帯等の条件により、映像の質や解析精度が影響を受ける。
【主な用途】
店舗や施設内の人数カウント、混雑度分析、顧客属性の分析、特定範囲内の異常行動検知や動線の可視化
人流データを活用する前に知っておきたい注意点
人流データはビジネスに多くの可能性をもたらす一方で、その活用にはいくつかの注意点が存在します。
特に個人情報の取り扱いについては、法令を遵守し、プライバシーに最大限配慮する必要があります。また、データから有益な知見を引き出すためには専門的な知識が不可欠です。 単一のデータだけでは分析に限界がある場合も多く、目的に応じて複数のデータを組み合わせ、多角的に分析する視点も重要になります。
これらの点を理解した上で、計画的に導入を進めることが成功の鍵です。
個人情報の取り扱いには細心の注意が必要
人流データは、その元となる情報によっては個人情報保護法における「個人情報」や「個人関連情報」に該当する可能性があります。
そのため、データの取得から活用に至るまで、法令を遵守し、個人のプライバシーを侵害しないよう細心の注意を払わなければなりません。
多くの人流データ提供サービスでは、個人が特定できないように氏名などを削除し、統計的に処理されたデータを提供しています。
自社でデータを扱う際には、匿名加工情報や仮名加工情報に関するルールを正しく理解し、適切な安全管理措置を講じることが不可欠です。
データを正確に分析するための専門知識が求められる
人流データは、その元となる情報によっては個人情報保護法における「個人情報」や「個人関連情報」に該当する可能性があります。そのため、データの取得から活用に至るまで、法令を遵守し、個人のプライバシーを侵害しないよう細心の注意を払わなければなりません。
多くの人流データ提供サービスでは、個人が特定できないように氏名などを削除し、統計的に処理されたデータを提供しています。自社でデータを扱う際には、匿名加工情報や仮名加工情報に関するルールを正しく理解し、適切な安全管理措置を講じることが不可欠です。
最適な人流データ・人流分析ツールを選択する。
最適な人流データ・人流分析ツールを選択するには、目的を明確にすることが重要です。
人流データ分析ツールは多種多様であり、それぞれ得意とする分析内容や機能が異なります。自社の課題や目的に合致したツールを選ぶことで、より効果的なデータ活用が可能になります。
最終的には、無料トライアルなどを活用して、実際にデータを分析し、使い勝手を確かめることをお勧めします。
人流データから分かること
位置情報等のデータを用いると常に最新の人流を把握できるため、人口動態の把握に最適といわれています。こうしたタイムリーな人流の把握は、民間のエリアマーケティングや官公庁・自治体の都市計画、観光分析、防災計画等において、機動的な戦略立案のためのエビデンスとして活用されています。
■ 来訪者の推移
特定の施設やエリアに来訪する人のボリュームを時系列で把握できます。 従来の人力による出口調査等と比べて、リソースを割かずに机上でデータを定点観測すれば、簡単に人流の推移を把握できるようになります。
■ どんな人が来ているか
特スマートフォンの位置情報等を活用した人流データの場合、端末の契約者情報等から性別や年代等の属性を紐づいていることがあるため、来訪者の属性を分析することも可能です。また、滞在している時間や長さにより、来街者なのか勤務者なのか居住者なのか等の推測も可能です。
■ どこから、どれくらいの人が来ているか
例えば、夜間に滞在している位置情報から推定の居住地を把握できるため、どこから来訪しているかといった分析も可能となります。また、位置情報データの移動速度等を加味し、徒歩なのか自動車なのか等の移動手段も提供サービスによっては分析可能な場合があります。
■ 施設や店舗、観光スポット等の併用状況や回遊状況
GPSデータ等の位置情報の活用で、例えば観光地にいくつかある観光スポットをどのように回遊・併用しているのか、混雑しているエリアはどこか等を把握することができます。GPSデータ等は館内のフロア毎の人流把握等は難しいとされていますが、ビーコンやカメラ等を活用すると、施設内や店舗内等の屋内の人流を細かく把握することも可能です。
【事例】人流データ活用：ビジネスでどう活かされている？
人流データは、既に多くのビジネスシーンで具体的な成果を上げています。小売店の出店戦略から観光地の活性化、広告の効果測定まで、その活用範囲は多岐にわたります。ここでは、実際に企業や自治体が人流データをどのように活用し、課題解決や新たな価値創造につなげているのか、具体的な事例を3つ取り上げて紹介します。これらの事例を通じて、自社のビジネスに人流データをどう応用できるかのヒントを得ることができます。
【飲食業界】店舗周辺の人の流れを把握し、売上予測モデルの精度をアップ
人流データは、チェーン企業の売上予測モデルの精度向上に大きく貢献する可能性を秘めています。例えば、店前をどの程度の人が通っているかを示す「店前通行量データ」が手間なくすぐに取得できるようになります。店前通行量データは来店客数の予測に有効なため、売上予測モデルの変数の一つとして活用することで予測モデルの精度をアップさせることに寄与します。
（飲食業界での具体事例）
丸亀製麺をはじめとする飲食チェーンを運営されるトリドールホールディングスでの、人流データ活用事例です。
店舗開発において、売上予測の精度向上と、より実態に即したデータ活用が課題となっていた同社は、GPS位置情報データを活用できる「KDDI Location Analyzer」を採用。これにより、商業エリアの分析精度が高まり、出店判断におけるリスク低減に貢献しています。
また、コロナ禍のような予測困難な状況下においても、エリアの変化を迅速に捉え、柔軟な対応を可能にする効果もあるとしています。エリアマーケティングにおける人流データ活用に関心をお持ちの方にとって、示唆に富む事例となるでしょう。
〇事例詳細はこちら
https://www.giken.co.jp/case-study/toridoll_kla/
【マーケティング】顧客と競合の店舗を解析し、ユーザー視点の店舗づくりを実施
人流データの活用で、自社店舗や競合店舗の来訪者分析が容易になります。性別や年代等の属性が紐づく人流データを活用すれば、どこから来ているか、どんな人が来ているかをデータで把握できるため、自店舗や競合店舗の客層・客足の違いも把握できます。
（マーケティング支援会社の具体事例）
小売・食品業界向けコンサルティングを手掛ける株式会社アットテーブルにおける人流データ活用事例です。
同社は、顧客企業の店舗と競合店の来訪者や商圏の比較が難しいという課題がありました。そこで、人流データを活用できる「KDDI Location Analyzer」の導入により、自店舗と競合店の顧客の居住地や属性情報をタイムリーに把握し、比較分析を容易に行うことが可能になりました。
この結果、データに基づいた客観的な分析を通じて、顧客視点での店舗づくりをロジカルに支援できるようになっています。
〇事例詳細はこちら
https://www.giken.co.jp/case-study/attable/
【不動産】人流データの活用で顧客ニーズに寄り添った提案を実現
エリアのポテンシャルを測る指標として、経験則や鮮度が高くない統計データだけではなく、タイムリーな人流データも合わせて活用することは、結果の納得度が違うとして注目を詰めています。特に。商業エリアなど変化の激しい場所の評価には、街の現状が捉えられる人流データの活用は不可欠となっています。
（不動産業界での具体事例）
国内外で幅広い不動産サービスを展開するシービーアールイー株式会社は、これまで人手による通行量調査に依存していましたが、調査地点や期間に制約があり、データ蓄積や比較に課題がありました。
人流データを容易に収集できる「KDDI Location Analyzer（KLA）」の活用により、継続的かつ多角的なエリア分析を実現しました。特に、KLAの通行人口データと自社の不動産賃料データを組み合わせることで、物件のポテンシャルを可視化し、顧客への提案力を向上させています。
〇事例詳細はこちら
https://www.giken.co.jp/case-study/cbre/
【総合プロモーション】店舗の客足・客層を把握し販促エリアを最適化
人流データは店舗来訪者の居住地や属性が分かるものもあります。そのような人流データを活用すれば、店舗の客足や客層を手軽に把握できるようになります。
時系列や昨対比、競合比較等も手軽に調査できるようになり、「どこにチラシや広告を打てば、効率よく顧客を獲得できるか」を分析できます。
（総合プロモーション会社の具体事例）
リテール企業向けに店舗マーケティング・プロモーションを展開する株式会社電通tempoによる人流データ活用事例です。
以前は、人流データは“データ購入方式”で活用していましたが、分析エリアや条件の変更の度にコストと時間がかかっていたため、定額制で自由に人流データを収集・分析できる「KDDI Location Analyzer」を導入。これにより、店舗の客層把握、販促エリアの最適化、キャンペーン効果測定などが容易になり、顧客への提案精度向上と、PDCAサイクルの迅速化を実現しました。
〇事例詳細はこちら
https://www.giken.co.jp/case-study/dentsu-tempo/
【自治体】観光地の混雑状況の把握と回避策の提供
人流データは店舗来訪者の居住地や属性が分かるものもあります。そのような人流データを活用すれば、店舗の客足や客層を手軽に把握できるようになります。
時系列や昨対比、競合比較等も手軽に調査できるようになり、「どこにチラシや広告を打てば、効率よく顧客を獲得できるか」を分析できます。
無料で公開されている人流データ（オープンデータ）
無料で公開されている人流データはいくつか種類があり、それぞれデータの取得方法や提供方法、カバー範囲などが異なります。ここでは、国や政府が提供している代表的なものをいくつかご紹介します。（１）「全国の人流データ（1kmメッシュ、市町村単位発地別）」
• 提供：国土交通省• データソース: 携帯電話端末などの位置情報データ
• 提供形式: 1kmメッシュ、市町村単位の発地別データ
• 期間: 2019年1月から2021年12月まで
• 特徴: 広域的な人流の把握に適している。過去のデータとなる。
• 公開サイト：G空間情報センター（外部リンク）
（２）「RESAS（Regional Economy Society Analyzing System）」
• 提供: 内閣官房、経済産業省• データソース: 政府統計、地方自治体データ等
• 内容: 人口、産業、観光、農業、地域資源、都市計画、医療・福祉など、幅広い分野のデータを提供。
• 特徴: 年単位の更新が多く、地域経済の構造を長期的な視点で分析するのに役立つ。
• 公開サイト：https://resas.go.jp/#/13/13101（外部リンク）
（３）「RAIDA（デジタル田園都市国家構想 データ分析評価プラットフォーム）」
• 提供：内閣官房• データソース: RESASデータ、公的統計、オープンデータ、民間企業データ等
• 内容: 人流データに加え、消費、観光、企業業績など幅広いデータを提供
• 特徴：データに基づいた地域課題の把握と分析を支援し、地方創生施策の効果的な実施を後押しするプラットフォーム。
RESASを基盤とし、デジタル田園都市国家構想の推進に特化した機能が追加されている。
• 公開サイト：https://raida.go.jp/（外部リンク）
おわりに
さて、本コラムでは、人流データの活用についてのほんの一部をご紹介いたしました。
人流データは、単に人の流れやボリュームを追えるだけでなく、どんな人の流れなのかといった属性や時系列での変化等、より幅広い視点で分析することで、そのエリアや施設・店舗の使われ方や来訪者のニーズ等も推測することができ、またその他のデータと組み合わせて分析することでも多くの示唆を得ることができます。
また、今回のコラムでは、当社開発の人流分析ツール「KDDI Location Analyzer」を使った具体的な事例などもご紹介しましたが、当社では他にも人流が分かる様々な位置情報データを取り扱っております。
それぞれ、用途により適するシステムやデータが変わってきますので、詳細説明をご希望の方はお問い合わせください。
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監修者プロフィール市川 史祥技研商事インターナショナル株式会社 執行役員 マーケティング部 部長 シニアコンサルタント |
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| 医療経営士／介護福祉経営士 流通経済大学客員講師／共栄大学客員講師 一般社団法人LBMA Japan 理事 1972年東京生まれ。早稲田大学政治経済学部卒業。不動産業、出版社を経て2002年より技研商事インターナショナルに所属。 小売・飲食・メーカー・サービス業などのクライアントへGIS（地図情報システム）の運用支援・エリアマーケティング支援を行っている。わかりやすいセミナーが定評。年間講演実績90回以上。 |
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