元気なおまちを目指して！人流データ活用社会実験を行います。 印刷用ページ

最終更新日：
2021年7月1日
おまちに来る人は、どこからきて、どこで、どれくらいの時間を過ごしているのでしょう？ もしも、それがわかったら、たくさんの人に楽しんでもらえて、賑わいのある”おまちづくり”ができるかも‥ そこで、人の動きを「見える化」する社会実験を行います！

1．社会実験概要

◆社会実験に至る背景と課題意識

　近年、まちの空洞化や来街者の減少で街中の賑わいが喪失しています。
　賑わいを生み出そうと官民でイベント等を展開していますが、そのイベントによってまちの賑わいにどんな影響があったのか、周辺にどんな波及効果があったのかを測ることが困難であり、課題を見出したり改善につなげることが難しいのが現状です。
　まちの賑わいづくりのために効果的な政策や企画を立案するには、イベント等の検証をしっかり行い、定量的に評価する必要があります。
　この評価手法を確立するために、Wi-fiパケットセンサー等を活用し、人の動き（＝人流）を見える化する社会実験を行います。

◆人流データ活用への期待

＜人流データとは？＞
　「人がいつ？どこで？どれくらいいるのか？」を把握できるデータのこと。時間ごとの人の量や動き、滞留時間等がわかります。

＜データの取得方法は？＞
　一般的な手法として、携帯電話やGPS位置情報、防犯カメラ等の画像解析、各種センサー（赤外線センサー、Wi-fiパケットセンサー、ビーコン）等を用いてデータを取得します。
　今回の社会実験では、Wi-fiパケットセンサーをメインにデータの取得を行います。



左の図は、試験的にデータ取得、見える化を行った際の映像です。
センサー（赤い丸）間の人（赤い点）の動きを数と時刻で表現しています。




＜活用への期待＞
街の賑わいづくりだけでなく、観光や防災分野など様々な課題解決に向けた活用が期待されます。

◆社会実験が目指すところ


（1）効果的な賑わいづくり活動につなげる
　賑わいづくりを目的としたイベントの開催や公共空間の利活用を行う際、人の流れを詳細に把握できれば、“より効果的な方法”を企画したり、試しにやってみて効果を比べたりすることができます。


（2）まちの遊休不動産の活用につなげる
　空き店舗や空き地などの街中の不動産資源。人の流れに加えて、年代や性別など来街者の属性が分かれば、どんな店舗が求められているのか？今の時代や場所、ターゲットに合わせた不動産の使い方を見つけることができます。

この2つを実現させるために、複数年にわたり継続的に検証を重ね、多くの人々を街に呼び込み、賑わいづくりに貢献することを目指します！

2．実施体制

社会実験の実施にあたり、産官学が連携して推進する「静岡市人流データを活用したまちづくりコンソーシアム」を立ち上げました。データの取得や分析、検証はコンソーシアムが主体となって実施します。
参加する団体は以下のとおりです。
  • 法政大学
  • I Love しずおか協議会
  • 静岡市中心市街地活性化協議会
  • 昭和設計株式会社
  • 静岡市
なお、法政大学と静岡市は、人流データ等を活用した街づくり手法の確立をテーマとした共同研究契約を令和3年4月1日より令和5年3月31日までの2年間で取り交わしています。

3．令和3年度の取り組みについて

令和3年度は、国土交通省不動産・建設経済局の「人流データを活用したモデル事業」の採択を受け実施します。

◆明らかにしたいこと

（1）技術的な可能性を探る
センサー等を用いることで、街中の人の動きをどれくらい正確に取得できるのか。

（2）"見える化"表現方法の工夫
取得したデータで、「平時とイベント時」による人の動きの変化などを見える化できるのか。

◆スケジュール

  • 7月、8月　　プレテスト（センサー設置箇所の確認、データ取得テスト、実数との比較調査）
  • 9月、10月　　イベント時に合わせた調査（3～4日間の調査を複数回実施）
  • 11月下旬　　　来街者調査（中心市街地活性化協議会が実施）に合わせた調査
  • 12月～1月　　分析
  • 2月、3月　　結果とりまとめ、公表

◆調査対象エリア

対象とするエリアは、赤枠で囲んだ範囲です。
※静岡市中心市街地活性化基本計画の静岡地区区域と同じエリアです。

◆調査方法

以下の調査方法で人流データの取得を行います。

（1）Wi-fiパケットセンサー調査
  • Wi-fi設定ONのスマートフォン等の端末が発信しているパケットをセンサーが受信し、端末固有のIDと受信した時刻を記録。
  • 調査エリア内の約40箇所にセンサーを設置し、量・滞在時間・移動経路を分析。
  • Wi-fiパケットセンサーで取得したIDは、ハッシュ化し個人を特定できないように処理。
  • 分析が終了したデータは確実に破棄します。
（2）カメラ映像解析調査
  • エリア内に実験用カメラを複数台設置し、撮影した映像をAIで分析し、歩行者数を計測する。
  • Wi-fiパケットセンサーは実数計測が不可能なため、カメラの結果を用いて実数へ補正処理を行う。
  • カメラ撮影データは、AI分析後に確実に破棄します。

（3）カウンター調査
  • 調査員を配置し数取器を使い、歩行者の数、属性（性別・年代）のデータを取得。
  • Wi-fiパケットセンサーの取得データの実数への補正、属性情報の付与に活用。

4．令和4年度以降の展開

  • コンソーシアムによる実証実験の継続実施
  • 取得した「人流データ」活用方策の検討
  • 「ビジネスモデル化」や「オープンデータ化」等、社会システムへの実装を検討

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