データ分析 2017/03/24
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「東京マラソンをコース付近で観戦した外国人旅行者は、その夜をどこで過ごしたか」……そんな情報がすぐに把握できる解析手法が開発された。発表したのは大学共同利用法人情報・システム研究機構(NII)の曽根原登教授らのチーム。従来、政策・意思決定のための調査・分析は年単位や月単位で行われてきたが、この新手法ではそれが週単位・日単位・時間単位でできるようになり、政策・意思決定までの時間を劇的に短縮できる可能性があるという。 |
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「ビッグデータの中でも特に公共性があり、社会的課題の解決や新たなサービスの創出などに貢献できるものがソーシャル・ビッグデータである」曽根原教授の研究チームは中でもWi-Fiのログと各種Webサービスから抽出できる情報に注目し、観光客の宿泊状況の把握や、移動状況を「群流」として高速に把握・追跡できるシステムを構築した。
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同チームの小出哲彰特任研究員は「きめ細かい意思/政策決定には科学的根拠=エビデンスとなるデータが必要。しかしそのデータを収集・分析・活用する基盤がこれまでなかった。また集団の動き(群流)を把握することも難しかった」という。それらの課題をクリアし、従来は1年あるいは月単位でまとめられる政策決定のための統計・調査を、週・日・時間単位にまで期間短縮し、リアルな現状に即した意思・政策決定を支援するのがこの研究の目的だ。特に観光客に着目しているのは、「産学官連携による地方創生・地域活性化政策を支援する」ことを1つの目標にしているからだ。 |
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現在、研究の材料にしているのは、ホテル予約やチケット販売などのWebサービスからのデータと、外国人向け無料Wi-Fiサービス(FREE Wi-Fi PASSPORT サービス)のWi-Fiアクセスポイントのログデータである。アクセスポイントのログは共同研究パートナーであるソフトバンクの外国人向け無料Wi-Fiサービス(FREE Wi-Fi PASSPORT サービス)から収集する。それらのビッグデータを収集して統合データベースに蓄積、分析・可視化を行う。同時に、自治体や大学、企業のシステムとの連携基盤を構築し、研究開発支援、政策立案支援、アプリ・サービス開発支援、データ活用人材育成支援に活用できるオープンプラットフォームに育てていく(図1)。
同チームは2013年に、Web上に公開されているデータを利用した「観光予報システム」を開発、実証実験を行っている。インターネットで公開されている膨大な宿泊施設のデータを横断的に収集・蓄積・分析し、観光地域の宿泊状況や料金を予測した。例えば複数のホテル予約サイトから同一ホテルの予約状況のデータを定期的に収集・蓄積しデータを統合すると、そのホテルの空室状況などが精度高く分析できる。その結果を可視化したのが図2だ。ホテルごとの日次での予約状況のリスト表示や、地図上にプロットされた各ホテルの稼働状況の表示(ピンの色などで区別)、県全体の平均稼働率の移動平均グラフなどが示された(図2)。
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