人流解析とは？【2026年最新版】AI Marketへの相談事例、人の動きをとらえるデータ分析・画像認識でできること・メリット・デメリットを徹底解説！

人流解析は、店舗や商業施設の来店分析だけでなく、公園・広場・観光地・交通拠点・開発予定エリアなど、実数を把握しにくい場所の来場者数や属性推計にも活用されています。

近年では、スマートフォンの位置情報、カメラ映像、Wi-Fi、決済データに加え、人工衛星データ、IoTデータ、SNS投稿データなどを組み合わせた地理空間分析やAIモデル開発の相談も増えています。

たとえばAI Marketにも、人流・IoTデータを組み合わせてLLMを構築したいという相談や、特定エリアの来場者数をより実数に近い形で把握したいという相談が寄せられています。

本記事では、人流解析の基本的な仕組み、注目されている背景、メリット・注意点、具体的な活用事例を整理します。

関連記事：「AIによる画像認識とは？仕組みや種類、活用方法を解説」

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人流解析とは？

人流とは、人々がいつどこにいて、どこに向かっていて何をしているのかを示す人の流れのことです。スマホのGPSデータ、Wi-Fiの基地局データ、街角に設置された防犯カメラの画像データ、クレジットカードやQRコードの支払いデータなど多くのソースから得られたデータで人の流れを見える化することが可能です。大勢の人の流れをデータ化して解析することを人流解析と呼びます。

国土交通省も「人流データの流通環境整備・利活用拡大支援事業」のなかで全国の人流データ（1kmメッシュ、市町村単位発地別）を公開して、普及に向けた環境整備・利活用拡大に向けた支援を行っています。総務省でも『「人の移動データ」とその活用について』というレポートを発表し、政府として人流データの活用と普及をバックアップする姿勢を見せています。

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実際にAI Marketにいただいた人流解析・地理空間データ活用のAI相談事例

AI Marketには、人流データや地理空間データを活用した来場者数推計、エリア分析、AIモデル開発を目的としたAI活用相談を多くの企業からいただいております。

お客様から寄せられたご相談は以下のようなもので、AI Marketでは、コンサルタントがお客様の課題感をヒアリングし、適した技術・ソリューションを保有する企業をご紹介致しました。

1. 人工衛星・人流・IoTデータを組み合わせた因果AI向けLLM構築
2. 特定エリアの来場者数・属性推計の高度化

※実際のお客様からのご相談内容のため、企業特定に繋がる情報は伏せています。

① 人工衛星・人流・IoTデータを組み合わせた因果AI向けLLM構築

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：1,001人〜

マルチモーダル地理空間データと因果推論向けLLM設計｜AI Marketによる要件・技術整理内容

お客様は、人工衛星データ、人流データ、IoTデータなどを組み合わせ、因果推論に活用できるLLM（大規模言語モデル）の構築を検討されていました。

人流データについては、通信キャリア系データや交通系データなどを地理空間情報に紐づけ、衛星データやIoTデータと組み合わせて分析できる形にする必要がありました。時系列・場所・観測対象を整理したうえで、因果関係の分析に使えるデータ構造を検討されていました。

② 特定エリアの来場者数・属性推計の高度化

ご相談企業様属性

• エリア：近畿
• 従業員数：1,001人〜

携帯位置情報データを用いた来場者推計と属性可視化｜AI Marketによる要件・技術整理内容

お客様は、一定エリアの来場者数や来場者属性を、より実数に近い形で把握したいと考えておられました。明確な施設利用データが存在しない場所では、推計値をもとに分析せざるを得ないという課題がありました。

今回の相談では、携帯キャリアなどの位置情報をもとに、時間帯別の来場者数や属性を推計できるツールを持つ会社を探したいという要望がありました。開発前のエリア評価、地域の利用状況調査として活用できるデータ提供・分析ツールが求められていました。

AI Marketでは、上記のように、様々な企業・自治体関連事業・研究開発プロジェクトからのAI活用相談を受け付けています。

人流解析や地理空間データ活用は、データの取得元、位置情報の精度、個人情報への配慮、可視化方法、分析目的によって、適した企業やソリューションが大きく変わります。特に、衛星データ、人流データ、SNSデータ、IoTデータを組み合わせる場合は、データ提供会社だけでなく、データ統合・アノテーション設計・AIモデル開発に対応できる企業選定も重要です。

だからこそAI Marketでは、実際の人間である専門のAIコンサルタントが直接お客様と対話し、ヒアリングから企業選定までを支援し、実現性の高いAI導入をサポートしています。

貴社でも、人流解析、地理空間データ活用、来場者数推計、AIモデル開発をご検討中の際は、ぜひご相談ください。

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人流解析が注目されている4つの理由とは？

人流解析が注目されている4つの理由は、以下の通りです。

• 位置情報データが取得しやすくなった
• AIの発達で膨大なデータを分析しやすくなった
• データを格納するコストが安価になった
• 活用できる分野の事例が増えてきた

それでは、人流解析が注目されているそれぞれの理由について説明します。

位置情報データが取得しやすくなった

人流解析を効率良く行うためには、位置情報データを取得する必要性があります。群衆の位置情報データを取得し、データをまとめて分析する必要性がありましたが、これまではデータ収集の方法が限られていました。現在ではスマホの普及によって位置情報データが収集しやすくなったため、圧倒的に人流分析がやりやすくなったのがポイントです。

位置情報が特定できるGPS機能や携帯電話基地局、Wi-Fiなどの制度が高い位置情報のデータを大量に収集できるようになったことが、人流解析が注目されている一つの要因になっています。

データ収集の代表的な方法をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

AIの発達で膨大なデータを分析しやすくなった

近年のPCの高性能化やAI技術の著しい発達によって、膨大な人流データを分析しやすくなりました。従来はPCの性能やAIが発展途上だったため、膨大な人流データのようなビッグデータを分析するのが難しい状況でした。分析できたとしても時間がかかったため、公的統計など限られた分野でしか活用できませんでした。

AIが実用化したことで、人流データをリアルタイムで分析できるだけでなく、ビジネスに活用できるさまざまな視点から低コストで分析できるようになったのも大きなポイントです。

こちらで企業でのデータ分析の基本的なやり方、手法を詳しく説明しています。

データを格納するコストが安価になった

現在では膨大なデータが格納できるサーバー環境を安価で整えられる環境になったのも追い風です。以前は膨大な人流データを格納するために大きなコストがかかっていました。現在は会社の内部サーバーであってもセキュアで低コストなサーバー環境を準備可能です。人流データは分析の要なので、より多くのデータを格納できる環境を整えやすいのがポイントです。

活用できる分野の事例が増えてきた

人流解析は2020年の新型コロナ対策で注目されましたが、実はそれ以前から以下のような幅広い分野で活用されています。

• 企業のマーケティングや経営戦略
• まちづくり、地域活性化、市街化計画
• 防災
• 観光
• 小売店、外食産業
• ショッピングモールなど大型商業施設
• テーマパーク、文化施設
• 製造業の安全管理
• オフィス
• 交通機関、物流
• 自治体、公共団体
• 建設・不動産
• 金融・投資
• スポーツ・イベント

すべてのビジネスのターゲットは人間です。ですから、人々の動きを解析し、予測できる人流解析は、従来から活用されていた店舗ビジネスに留まらず、ますます幅広い分野で活用されていくでしょう。

関連記事：「画像認識AIによる人数カウントとは？従来手法との比較・仕組み・活用事例を徹底解説！」

人流解析5つのメリット

人流解析を行う5つのメリットは、以下の通りです。

• 既存顧客がどこから来たか把握できる
• 潜在顧客にアプローチできる
• 人々の行動パターンの変化に対応できる
• リアルタイム情報を元に将来を予測できる
• 競合店の人流データを解析できる

それでは、人流解析を行うそれぞれのメリットについて説明します。

既存顧客がどこから来たか把握できる

人流解析を行うことによって、成約にいたる顧客の動きを今までになかった観点から分析できるようになります。顧客の情報は順調に収集できているものの、それだけでは店舗に来る顧客の行動パターンを知るのが難しいケースもあるでしょう。例えば、同じ時間帯でも曜日によって顧客の購買内容が異なる原因が明確になるかもしれません。リアル店舗（実店舗）だけでなく、ネット店舗の顧客の動きも人流データによって、より正確に把握できるかもしれません。

人流データを解析することで、顧客がいつどこからどんな方法で来店しているのかが分かるでしょう。

潜在顧客にアプローチできる

人流解析により、潜在顧客と既存顧客との共通点を見つけて、潜在顧客にも適切にアプローチできます。新規の顧客獲得に苦労している企業も多いのではないでしょうか？既存顧客の行動パターンの中で共通点、または相違点を見つけることで新たな潜在顧客を発見し、ベストなアプローチ方法を検討できます。

人々の行動パターンの変化に対応できる

顧客の行動パターンをデータ化して蓄積することで、人々の行動パターンの変化にマッチした新たな集客方法を実践できるでしょう。また、アイトラッキングを併用することで、より精緻な行動分析が可能となります。

2020年の新型コロナ禍以降、人々の行動パターンは大きく変化しています。従来の方法では集客できない可能性があるでしょう。企業や店舗経営を行うにあたって、人がいつどこで何をしているのか分析してデータ化することは非常に重要です。人流解析によって人の行動パターンをデータ化して蓄積できるため、様々な状況下で活用できます。

リアルタイム情報を元に将来を予測できる

人流解析はリアルタイムでさまざまな情報が得られるため、ビジネスに直結するレベルの未来予測を行えます。従来はエリアごとの人口密度を調べたり交通量を人力でカウントするしかありませんでした。しかし、今は人の動きがリアルタイムで分かるため、誰がいつどこでどんなことをしているのか分析できます。人流解析によって人の最新の動きが把握でき、より正確な予測データを算出できるようになりました。

競合店の人流データを解析できる

適切にカメラを設置することさえできれば、人流解析で分析できるのは自店舗だけでなく、競合店の人流データも解析可能です。自店舗の人流データだけでなく競合店の人流データを解析することによって、時間帯やエリア別で競合店の活動状況が把握できます。

競合店の活動状況を踏まえた上で、どうすれば差別化を図ることができるのか具体的な案が思いつきやすくなるでしょう。

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人流解析の4つのデメリットと注意点

人流解析を行う時の4つのデメリットと注意点は、以下の通りです。

• 活用方法を事前決定する必要
• 個人情報漏洩対策が必須
• 専門知識が必要
• 効果がすぐに出ない場合がある

それでは、人流解析のそれぞれの4つのデメリットと注意点について説明します。

活用目的を事前決定する必要

人流解析による結果を出すのはとても重要なことですが、解析結果をどのように活かしていくのか事前に決めておくことが大切です。データを活用する目的を事前に決めておかなければ、ビジネスには使えない単なる興味深いデータ集合にしかなりません。また、目的を設定しておかなければ不要な種類のデータの収集と解析にコストが必要になります。そうなると、プロジェクトで本当に必要な部分にコストをかけられないリスクも生じます。

個人情報漏洩対策が必須

人流解析で活用されるデータは顔写真などの個人情報が多く含まれます。個人情報を保有している限り、漏洩する可能性も必ず生じます。適切な漏洩対策を講じないと、思わぬトラブルに繋がりかねません。個人情報が漏洩されてしまうと、会社や店舗の信用問題につながる可能性が高いので、事前にしっかりとした漏洩対策を行うことが大切です。

専門知識が必要

人流データを元に人流解析を行うためには、分析するための専門的な知識が必要不可欠です。人流データを活用できれば業務効率化やさらなるマーケティングの推進等ができますが、そのためには人流データを解析する専門の人員を用意しなければなりません。そもそも人流データを収集する方法や人流解析を行うためのシステム導入など、様々な専門知識が求められます。

IoT化やスマート化、DX推進の必要性が喫緊になっているなかでも、多くの会社組織の上位層でもまだまだAIに関して知識不足の状況が見られます。このことから、人流解析を行うための専門要員を雇用するか、育成する必要性があるのが最大の課題ではないでしょうか。

効果がすぐに出ない場合がある

人流データを活用しても、必ずすぐに効果が出るわけではありません。確かに人流解析によって顧客の分析を行うと、業務の効率化や新規顧客の獲得などにつながります。しかし、必ずしもすぐに効果に結びつくわけではないでしょう。あくまで人流データ活用も経営戦略の一つと考え、他の戦略も並行して同時に進めていくことが大切です。

人流解析4つの活用事例

人流解析の活用事例は、以下の通りです。

• ショッピングモールの客層分析（コニカミノルタ・かわぐちキャスティ）
• 人流データx店舗データで売上予測（ドコモ・インサイトマーケティング／インテージ）
• 人流データでバス路線の最適化（西東京バス／クロスロケーションズ）

それでは、人流解析のそれぞれの活用事例について説明します。

ショッピングモールの客層分析（コニカミノルタ・かわぐちキャスティ）

埼玉県川口市にある丸紅系のショッピングモール「かわぐちキャスティ」では、AI映像分析システムにより客層・混雑する時間帯などの正確な把握ができるようになり、新たなテナントの誘致に活用しています。コニカミノルタ株式会社と、グループ会社の丸紅ネットワークソリューションズ株式会社が共同開発したシステムで、カメラ映像から来場者を時間帯ごとに分析するシステムです。

2021年11月8日に放映されたNHK「おはよう日本」の「おはBiz」内でも紹介されました。「館内を訪れる人の属性がより広く、深く把握できるようになった」というコメントも紹介されています。

人流データx店舗データで売上予測（ドコモ・インサイトマーケティング／インテージ）

株式会社ドコモ・インサイトマーケティングと株式会社インテージは、人流データ（リアルタイム人口データ）と販売動向データを基に小売店舗ごとの販売額を推計するサービス実験を行っています。市場調査大手であるインテージが保有する全国の小売販売動向データとドコモが保有する人流データから2020年前後の約2年間分の人々の動きを掛け合わせ、AIの機械学習で分析しました。

2020年の新型コロナ禍によって大きく人流が変化しましたが、それでも高い精度で各店舗の販売額推計を実現できることが検証されています。興味深いことに、過去の販売データを保有しない未知の店舗の販売推計でも高い精度で販売額の推計ができることを実証しました。エリアマーケティング戦略や競合店舗ポテンシャル把握などへの活用が期待されています。加えて、推計だけでなく未来の販売額をより正確に予測する需要予測領域でも活用されるでしょう。
AIによる需要予測の実例、活用の注意点についてはこちらの記事で解説していますのでご覧ください。

人流データx車流データで見込み顧客を高効率集客（デンソー／NTTデータ）

株式会社デンソーと株式会社NTTデータ（以下：NTTデータ）は、人流データと車流データを活用して自動車ユーザーへの適切なレコメンド広告を表示する検証を行いました。た移動体験変革の実証実験を2020年6月から2021年3月に実施しました。車載器から収集した運転特性や運転状況などの車流データと、スマホのGPSやビーコンなどから収集した人流データから、ユーザーの属性・特性を分析します。個々の運転状況の好みにマッチしたレコメンド広告を行いました。

嗜好パターンや運転状況などに基づいたてパーソナライズされたレコメンドであるほど、広告の評価が高い結果が得られたとのことです。これから新たな集客手段、マーケティング手段としてサービス展開されていくことが期待されています。
AIによるレコメンド広告の仕組み、アルゴリズムについては、こちらの記事で特集していますのでご覧ください。

人流データでバス路線の最適化（西東京バス／クロスロケーションズ）

西東京バスは、新規路線の検討、増便や減便の検討にクロスロケーションズ株式会社が保有する人流データ解析システムを活用しました。従来は、サービス地域の人々が、いつ、どこへ移動しているのかわかる人流データはバス会社内で保有する交通系ICデータ以外にありませんでした。それで、最終的にはベテラン社員の経験と勘を頼りに路線を決めていました。

しかし、クロスロケーションズの位置情報ビッグデータ活用プラットフォームを活用して、メインユーザーである通勤・通学で都心へ向かうお客様が営業エリア内のどこから来るか（どこに住んでいるか）分析しました。スマートフォンから取得できるユーザーの許諾を得たGPSデータを基に需要を見込める路線の解析を行った結果、八王子・日野に重点的に停留所を設置し、新宿駅を結ぶ高速バス路線を提案したとのことです。2021年6月に実際にこの路線は「通勤ライナー」として新規設定されています。この路線によって、八王子・日野の居住者が新宿方面に向かう際に直面する乗り換えや混雑といった潜在的課題に対応できたのとことです。

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人流解析についてよくある質問まとめ

まとめ

人流解析は、人の移動や滞在傾向をデータとして把握し、マーケティング、出店判断、施設運営、交通計画、地域分析などに活用できる手法です。

従来は感覚や経験に頼っていた判断を、より客観的なデータにもとづいて検討しやすくなります。

ただし、人流データは取得元や分析方法によって精度や活用範囲が変わります。

特に、商業施設、屋外エリア、公園、観光地、交通拠点などでは、必要なデータの種類や分析単位が異なります。

導入前には、何を把握したいのか、どの意思決定に使うのか、個人情報への配慮をどのように行うのかを整理しておくことが重要です。

AI Marketでは、人流データ分析、画像解析、需要予測、地理空間データ活用などの相談内容をもとに要件整理から適したAI企業の紹介まで支援しています。

人流解析の導入や活用方法に迷っている場合は、まずは相談内容を整理するところから始めてみてください。