孝太郎Tweet2016年3月、日本政府は観光先進国への新たな国づくりに向け「明日の日本を支える観光ビジョン」を策定した[1]。政府目標を大幅に引き上げたことである。ここで設定された2020年目標4,000万人(当初は2,000万人)、2030年目標6,000万人(当初は3,000万人)という目標値は、昨今の日本各地を訪れる外国客の多さを肌で感じている方からすれば、妥当な目標と捉えられるかもしれない。した訪日外国人旅行者の観光満足度向上のためには、いつでもどこでもつながりやすいネットワークの環境整備の他、現地での消費行動を促進するための場所に応じた情報提供技術や、現地でのコミュニケーションを円滑化するための翻訳技術など、様々なICT技術の活用が行われつつある。関する手引き」を観光庁が公開した[2]。現在では様々な企業でも活用されつつある観光ビッグデータ分析ではあるが、代表的なサービスの一つに「モバイル空間統計®」[3]がある。このサービスの提供元である株式会社ドコモ・インサイトマーケティグ社(以下、「DIM社」)の鈴木俊博(すずきとしひろ)副部長、小田原亨(おだわらとおる)社員に聞いてみた。(出典:本文中の写真はすべて弊社社員による撮影)―「モバイル空間統計」について教えてください。小田原:モバイル空間統計はNTTドコモの携帯電話ネットワークの仕組みを使用して作成される人口の統計情報です。24時間365日、日本全国の人口を推計し把握することができます[3]。現在お客様の分析目的や推計対象者や対象地域にあわせ、4つのサービスラインナップを設けています。1つめは「人口分布統計」です。これは2013年10月のサービス開始当初より提供しているサービスです。把握することができるもので、対象としたい期間や地域の設定を柔軟に行うことができます。例として秋葉原と原宿の人口分布を見てください(図1)。原宿では20代女性が多め、秋葉原では30代男性が多め、といった年代や性別の偏りに街の特徴を重ねあわせることができます。2つめは「人口流動統計」です。これは2015年10月より提供を開始したサービスで、地点A近辺から地点B近辺へ何人位の人が移動したかが分かるデータです。magazine[2]より引用)【写真2】小田原さん図2のようにある地点近辺に滞在する人口と、地点間を流動する人口を区別して推計することができます。これは2014年11月分より提供しているサービスです。日本を訪れる外国人の方々の国・地域別人口を推計することができます。図3では例示として福岡を訪れる年間の国・地域別人口の割合と冬に北海道を訪れる国・地域別人口の割合をイメージで示しています。北海道の事例では豪州からの人口が多いことが見てとれると思います。御存知の方も多いと思いますが、これは北海道の倶知安町は豪州の人たちにとって有名なスキーリゾート地であり、こうした特徴を定量的に捉えることができています。これも2014年11月分より提供しているサービスです。捉えきれない情報があります。いうことは分かりません。分計することができ、これにより移動人口を推計することができるようになります。:入出国空港別等の多面的分析例(出典:ドコモR&Dmagazineより引用)―全体の動態を捉えていると言えますか?鈴木:私たちが対象としているのは7,500万台の運用データです。これは日本の人口の1億2,000万のうち半分以上を捉えていると言えるため、データ総数としては十分と言えるのではないでしょうか。携帯電話をもっていない方、あるいは他の通信会社をご利用の方についての考え方として、拡大推計処理を行って人口推計をしています。ある地域の500m×500mの正方形で区切られるエリアに30代・男性のNTTドコモユーザーが5,000人いたとすると(★その地域の弊社シェアが50%だった場合★)拡大推計処理により人口10,000人としています(実際はもっと複雑な計算式ですが)。鈴木:データ母数に対する信頼性が挙げられるのではないかと考えています。ある分析レポート等では「アプリから取得できるWi-FiやGPSの情報を総合的に収集して判断(母数n=□)」等記載されていますが、□には少なくて5,000、多くて数万~数十万程度のものをよく見かけます。単位時間当たりの分析、地域を限定した状態での分析という観点では統計学的に足りていると判断できるものもあるかもしれませんが、私たちは長期的な観点での分析や日本全国を視野に入れた分析という観点で約7,500万のデータを基盤として推計できる仕組みを提供しています。先ほど小田原より説明申し上げた4つのサービスラインナップですが、1と2がNTTドコモ契約の約7,500万台の携帯電話・スマートフォンの運用データから推計される国内居住者の人口となります。3と4は日本国内のNTTドコモの基地局における、年間500万台のローミング情報をもとに推計される訪日外国人の人口です。取得できませんが、国内、海外ともにこの規模のデータを提供することで、推計の信頼度を維持向上できるのではないかと考えています。聞かれることがよくありますが、皆さんが電話やメールをいつでも着信できるようにドコモでは周期的に皆さんの携帯電話の位置を把握しています。この運用データとご契約者様の情報をもとに統計するのですが、統計する際には個人が特定されないような工夫をしています。具体的に申し上げますと、ご契約者様個人が特定される情報等を統計前に省く“非識別化処理”を行うことや、統計後に母数が少ない地域の場合は外の情報と組み合わせて個人が特定される恐れがあるため“分析不可能”として統計情報を棄却する“秘匿処理”を行う等の工夫を行い、個人が特定できない情報にしています。鈴木:また個人情報の取り扱いについては2008年度より、国の関係機関の方々や大学の先生方とともにサービス運用の観点から適切かどうかについて議論を重ね、お客様のプライバシーを保護できるよう、モバイル空間統計を作成・提供する際に遵守する基本事項をまとめたガイドラインを公表してきました。―「モバイル空間統計」を開発するに至った経緯をお聞かせください。鈴木:2008年、私はドコモの研究所にいたのですが、そのころドコモの経営幹部より、社会を大きく変える構想を実現させる先進技術4~5つに関する「お題」プロジェクトが研究所に託されました。その一つがモバイル空間統計を生み出す先進技術研究のきっかけとなりました。当時は「携帯電話の位置情報等を社会経済活動の高度化へ活用するにはどうしたらよいだろうか」をテーマに研究所内でも闊達な議論が行われましたが、取り扱うデータの多さと実際に処理を行う具体的手順や手法について試行錯誤を繰り返したことを覚えています。大学の先生等のお力も借りつつ、大学との共同研究や地方自治体等との社会課題解決に向けての取り組みを加速化させました。2011年3月の東日本大震災の際に問題になった帰宅困難者についても、事前にその分布状況を予測し可視化することができ、まちづくりや防災計画に役立つ情報として有用性を検証することができました。―今までに苦労した点を教えてください。