データサイエンスすいすい会 第32回「AIとBIの融合によるロケーション・インテリジェンスの実践例のご紹介」

概要

データサイエンスに関する雑談を通して、
すいすいデータサイエンスを推進できるような知見を貯めていくオンライン雑談会

GRIの分析官リーダ他が参加してテーマについてお話します
参加無料、お気軽にご参加ください

内容

人々の地域に根差した活動は、地図の上で可視化すると、理解度が高まり関係者間での共通認識が格段に上がります。昨今では、地図ｘ地理空間データｘ企業の顧客データを掛け合わせた分析は「ロケーション・インテリジェンス」として注目を集め、その市場規模[*1]は全世界で2022年には２兆円規模で年率15.8%の成長が見込まれています。本セミナーでは、ロケーション・インテリジェンスの概観と共に、従来のGIS（Geographical Information System）をベースにした専門家に閉じた分析業務の行き詰まりポイントとの比較、そして各企業にて明日から実践できるロケーション・インテリジェンスの手順を以下の４つの実践例と共にお伝えいたします。

１．地理空間ベースの製品/サービス販促
　地域ごとの自社顧客の特徴を把握する鍵は、扱いやすい地図データ、地理空間データ、顧客データが分析できる状態ですが、いざ分析官が取り掛かろうとすると、データ収集、データクレンジング、データ整形に膨大な時間を奪われ、分析官の生産性を著しく落としてしまうことになり、躊躇することが多いです。より問題点を具体化すると、eStatのデータはバラバラで収集に時間がかかり、地図ポリゴンはデータ粒度が細かすぎてレンダリングに時間がかかり、企業の顧客データの住所データは不正確なことが多く、これらを結合して分析するのが困難です。この問題を簡単に解決するための方法を、GRI社の提供するLLoco（エルロコ）[*2]という地理空間ポリゴンと地理空間データセットを用いて解説します。この活用例として、BIツールのTableauを利用した例をご紹介します。

２．特定エリアと連動したデジタル顧客体験の強化
　店舗の位置や住所に連動した地理空間データに基づく顧客体験は、顧客にとってその土地をイメージしやすくなりためコンバージョン向上に寄与していることが知られています。特に、自動機械学習（AutoML）と連携させることによって、パーソナライズの深化が期待できます。この実践例として、GRI社の提供する自動機械学習ツールForecastFlow[*3]の活用事例をご紹介いたします。

３．GPS/Wifiデータを利用した広範囲の人流解析
　スマホを持ち歩くのが一般的になった現在、GPSやWifiデータを収集して人流解析を行うことができます。このデータを用いると、人々の典型的な行動や行動変容を捉えることができます。例えば、POI（興味関心地点）に訪れている人々は、どこから来て、どこへ向かっているかを可視化分析によって把握できます。ここでは、GPSデータを用いた屋外広告への接触状況の可視化の実践例をご共有いたします。

４．店内顧客体験の強化
　店内では顧客のプライバシーに配慮したAIカメラによる人流解析により、店内の顧客体験を強化させることができます。AIカメラを用いると、店内のホットスポットや買わない状況であるが興味関心の高い商品などを推定することができます。ここでは、AIカメラ、Python、Tableauの連携例をご紹介いたします。

◆想定するオーディエンス

・AIとBIを連携させたロケーション・インテリジェンスの世界観や業務イメージを理解したい方

・マーケティング部門／営業部門／戦略部門／サービス保守部門／物流部門

・データサイエンティスト／ビジネスアナリスト／データエンジニア／ITエンジニア／DX部門

・小売り／EC／物流／配送／交通／旅行／不動産／観光

[*1]ロケーションインテリジェンス (LI) の世界市場 (2022-2027年)
https://www.gii.co.jp/report/imarc1091977-location-intelligence-market-global-industry.html

[*2]LLoco（エルロコ）地理空間ポリゴンと地理空間データセットのサービス
https://gri.jp/service/lloco

[*3]自動機械学習ツールForecastFlow
https://forecastflow.jp/

ナビゲーター

古幡征史
Ph.D in Computer Science
所属：　株式会社GRI 取締役
経歴：　GRIにて50以上のAI, BI, 分析基盤構築プロジェクトをリード
KPMGコンサルティング、University of Southern California、ドワンゴを経て、2016年9月より現職

スケジュール

2022年9月28日（水）18:30～19:30

参加方法

参加登録後に表示されるzoomURLよりご自由にご参加ください
※zoomの表示名変更が必要な方は、入室の前に変更をお願いいたします

参加対象

データサイエンスに関心のある方

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すいすい会コミュニティ

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実践的に機械学習を活用するための議論やノウハウの共有を目的としています
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