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人流データとディープラーニングを用いて、渋谷駅周辺のハロウィーン当日人流予測データを発表
[21/10/29]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
渋谷区公認バーチャル渋谷のハロウィーン企画と連動してステイホームを啓蒙
[画像1: https://prtimes.jp/i/33690/136/resize/d33690-136-c4e4f89ae94b3d884d46-0.png ]
一般社団法人渋谷未来デザイン（以下、渋谷未来デザイン）が主幹を務める「渋谷データコンソーシアム」は、社会課題ともなっている渋谷ハロウィーンについて、ステイホームで楽しんでもらうために、渋谷区公認バーチャル渋谷のハロウィーン企画と連動し、KDDI株式会社（以下、KDDI）が提供する人流データとディープラーニングを使い、株式会社GAUSSが構築したAIモデルを用いて、ハロウィーン当日の渋谷駅周辺の人流予測データを分析し発表しました。
＜分析サマリ＞
・全体では、ハロウィーン期間は、のべ177万人(※)がハチ公メッシュに滞在・移動すると予測。
・2020年比では、ハロウィーン期間は137.6%、直近２日間は140.4%の予測。
【予測要件について】
KDDI株式会社が提供する2019年7月から2021年8月の26ヶ月分の人口動態データを元に、特に混雑が予想される、渋谷ハチ公周辺125mメッシュのハロウィーン期間（10/25〜10/31）の人流予測を実施。
〇KDDI株式会社からの提供データ（KDDI Location Data）
任意の対象期間、対象エリアにおいて、個別に同意を得たauスマートフォンの端末から定期的に蓄積するGPS位置情報などに、時間帯、標準地域メッシュなどの単位に加工および集計を施した統計データを提供するサービス。
https://k-locationdata.kddi.com/
〇データ要件
・対象エリア ハチ公前周辺（125m四方）
・対象期間 2019年7月-2021年8月(26か月分）
・データ種別 性別 年代別 1時間毎の滞在人口・移動人口
対象となるハチ公前メッシュコード（52293596111）の人口動態データと、人流に関連すると考えられる平日・土日祝、イベント、天気・気温、緊急事態宣言、コロナ感染者数といった、その他データをインプットデータとし、ディープラーニングを用いてハロウィン期間（10/25〜10/31）のハチ公前メッシュコードの性別、年代別の1時間毎の滞在人口・移動人口を予測しました。
【予測手法について】
「データ収集」、「データの前処理」、「モデルの学習」、「テスト・モデル選択」、「予測の実行」の５つの流れで行いました。
１.データ収集
インプットデータについて、CSV、JSON形式で様々なソースからデータを収集。
２.データの前処理
インプットデータにおいて、人数の正規化、ワンホットエンコーディング、日付・時間の変換を行う。また、特徴量エンジニアリングを行い、不要な項目を削除。インプットデータのデータ整理を実行。
３.モデルの学習
様々なタイプのNN（ニューラルネットワーク）モデルとML（機会学習）モデルを計8パターン作成し学習を行う。ハイパーパラメーターとレイヤーを調整し精度を向上させる。
※作成モデル
1. Stacked LSTM
2. CNN LSTM
3. Vanilla LSTM
4. CNN
5. Linear Regression
6. Ridge
7. Gradient Boosting
8. KNN regressor
４.テスト・モデル選択
インプットデータを95%の学習データと5%のテストデータに分け、テストを実行。
MAE（平均絶対誤差）を評価指標とし、最良なモデルの選択を行う。
結果として、平均788.77人の人数に対し、MAE7.61の結果となったCNN LSTMモデルを最適な予測モデルとして選択。
５.予測の実行
最適な予測モデルCNN LSTMで予測を実行し、アウトプットデータを作成。
[画像2: https://prtimes.jp/i/33690/136/resize/d33690-136-0f96abbb3a57b40c37b6-1.png ]
【予測結果】
■全体
全体では、ハロウィーン期間は、のべ177万人(※)がハチ公メッシュに滞在・移動すると予測します。2020年比では、ハロウィーン期間は137.6%、直近２日間は140.4%の予測です。
＜ハロウィーン期間（10/25〜10/31）＞
[画像3: https://prtimes.jp/i/33690/136/resize/d33690-136-90963e1d04775848c0c1-2.jpg ]
＜直近２日間（10/30〜10/31）＞
[画像4: https://prtimes.jp/i/33690/136/resize/d33690-136-dd969116023c68d71b15-3.jpg ]
■時間帯別
時間帯別の予測では、18時が人流ピークの予測となります。
[画像5: https://prtimes.jp/i/33690/136/resize/d33690-136-9fbe56964fa9a6f6173d-4.jpg ]
■年代別
年代別では、20代が最も多く、2020年比ではハロウィーン期間は139.7%、直近2日間は144.8%と予測されます。
[画像6: https://prtimes.jp/i/33690/136/resize/d33690-136-65df9bdda6b754243c19-5.jpg ]
＜ハロウィーン期間（10/25〜10/31）＞
[画像7: https://prtimes.jp/i/33690/136/resize/d33690-136-2dab440cb6a7f446d4af-6.jpg ]
＜直近２日間（10/30〜10/31）＞
[画像8: https://prtimes.jp/i/33690/136/resize/d33690-136-f6100f9435ddb36277d4-7.jpg ]
今後、予測値と当日の同データとの比較を行い、来年に向けて予測の精度を高める活動を継続し、これからも社会課題解決に寄与していきます。また、SOCIAL INNOVATION WEEK 2021(https://social-innovation-week-shibuya.jp/)検証セッションの実施や、来年度への精度を高めるアイデアを募る活動も予定しています。
人流データ提供：
KDDI株式会社 https://www.kddi.com/
KDDI Location Data(人口動態データ) https://k-locationdata.kddi.com/
データ解析：
株式会社GAUSS https://gauss-ai.jp/
※一般社団法人 日本ディープラーニング協会 正会員
【株式会社GAUSS】
2017年創業のAIスタートアップ企業。「想像した未来を創造する」をミッションとし、様々な業界でAIを活用して社会に新しい価値を提供。2018年に簡単にAI開発が行えるAIプラットフォーム「GAUSS Foundation Platform」をリリース、現在多くのソリューション基盤に活用される。中でも建設・製造業向けの映像ソリューションである「GAUDi EYE」は東証一部上場企業をはじめ多くの現場に新たな価値を提供する。また、創業より研究開発として手掛けた代表的なAIとして、機械学習技術で競馬予測をする「AI競馬予想SIVA」が上げられる。
株式会社GAUSS：https://gauss-ai.jp/
【渋谷データコンソーシアム】
渋谷区のスマートシティ化を進めるうえで基礎となるビッグデータやオープンデータを推進することを目的に、専門家とコンソーシアム会議を組成し、ICTベンダーやネットワーク事業者、サービス事業者などの会員企業とともにプロジェクトを推進します。産官学民のデータを掛け合わせ、社会課題の新たな知見やソリューションを創出できる基盤を構築し、渋谷区の行政サービスや社会サービスの開発と提供を目指します。
渋谷データコンソーシアム：https://fds.or.jp/shibuya-data-consortium/
【一般社団法人渋谷未来デザイン】
渋谷未来デザインは、ダイバーシティとインクルージョンを基本に、渋谷に住む人、働く人、学ぶ人、訪れる人など、渋谷に集う多様な人々のアイデアや才能を、領域を越えて収集し、オープンイノベーションにより社会的課題の解決策と可能性をデザインする産官学民連携組織です。都市生活の新たな可能性として、渋谷から世界に向けて提示することで、渋谷区のみならず社会全体の持続発展につながることを目指しています。
一般社団法人渋谷未来デザイン：https://www.fds.or.jp
[画像1: https://prtimes.jp/i/33690/136/resize/d33690-136-c4e4f89ae94b3d884d46-0.png ]
一般社団法人渋谷未来デザイン（以下、渋谷未来デザイン）が主幹を務める「渋谷データコンソーシアム」は、社会課題ともなっている渋谷ハロウィーンについて、ステイホームで楽しんでもらうために、渋谷区公認バーチャル渋谷のハロウィーン企画と連動し、KDDI株式会社（以下、KDDI）が提供する人流データとディープラーニングを使い、株式会社GAUSSが構築したAIモデルを用いて、ハロウィーン当日の渋谷駅周辺の人流予測データを分析し発表しました。
＜分析サマリ＞
・全体では、ハロウィーン期間は、のべ177万人(※)がハチ公メッシュに滞在・移動すると予測。
・2020年比では、ハロウィーン期間は137.6%、直近２日間は140.4%の予測。
【予測要件について】
KDDI株式会社が提供する2019年7月から2021年8月の26ヶ月分の人口動態データを元に、特に混雑が予想される、渋谷ハチ公周辺125mメッシュのハロウィーン期間（10/25〜10/31）の人流予測を実施。
〇KDDI株式会社からの提供データ（KDDI Location Data）
任意の対象期間、対象エリアにおいて、個別に同意を得たauスマートフォンの端末から定期的に蓄積するGPS位置情報などに、時間帯、標準地域メッシュなどの単位に加工および集計を施した統計データを提供するサービス。
https://k-locationdata.kddi.com/
〇データ要件
・対象エリア ハチ公前周辺（125m四方）
・対象期間 2019年7月-2021年8月(26か月分）
・データ種別 性別 年代別 1時間毎の滞在人口・移動人口
対象となるハチ公前メッシュコード（52293596111）の人口動態データと、人流に関連すると考えられる平日・土日祝、イベント、天気・気温、緊急事態宣言、コロナ感染者数といった、その他データをインプットデータとし、ディープラーニングを用いてハロウィン期間（10/25〜10/31）のハチ公前メッシュコードの性別、年代別の1時間毎の滞在人口・移動人口を予測しました。
【予測手法について】
「データ収集」、「データの前処理」、「モデルの学習」、「テスト・モデル選択」、「予測の実行」の５つの流れで行いました。
１.データ収集
インプットデータについて、CSV、JSON形式で様々なソースからデータを収集。
２.データの前処理
インプットデータにおいて、人数の正規化、ワンホットエンコーディング、日付・時間の変換を行う。また、特徴量エンジニアリングを行い、不要な項目を削除。インプットデータのデータ整理を実行。
３.モデルの学習
様々なタイプのNN（ニューラルネットワーク）モデルとML（機会学習）モデルを計8パターン作成し学習を行う。ハイパーパラメーターとレイヤーを調整し精度を向上させる。
※作成モデル
1. Stacked LSTM
2. CNN LSTM
3. Vanilla LSTM
4. CNN
5. Linear Regression
6. Ridge
7. Gradient Boosting
8. KNN regressor
４.テスト・モデル選択
インプットデータを95%の学習データと5%のテストデータに分け、テストを実行。
MAE（平均絶対誤差）を評価指標とし、最良なモデルの選択を行う。
結果として、平均788.77人の人数に対し、MAE7.61の結果となったCNN LSTMモデルを最適な予測モデルとして選択。
５.予測の実行
最適な予測モデルCNN LSTMで予測を実行し、アウトプットデータを作成。
[画像2: https://prtimes.jp/i/33690/136/resize/d33690-136-0f96abbb3a57b40c37b6-1.png ]
【予測結果】
■全体
全体では、ハロウィーン期間は、のべ177万人(※)がハチ公メッシュに滞在・移動すると予測します。2020年比では、ハロウィーン期間は137.6%、直近２日間は140.4%の予測です。
＜ハロウィーン期間（10/25〜10/31）＞
[画像3: https://prtimes.jp/i/33690/136/resize/d33690-136-90963e1d04775848c0c1-2.jpg ]
＜直近２日間（10/30〜10/31）＞
[画像4: https://prtimes.jp/i/33690/136/resize/d33690-136-dd969116023c68d71b15-3.jpg ]
■時間帯別
時間帯別の予測では、18時が人流ピークの予測となります。
[画像5: https://prtimes.jp/i/33690/136/resize/d33690-136-9fbe56964fa9a6f6173d-4.jpg ]
■年代別
年代別では、20代が最も多く、2020年比ではハロウィーン期間は139.7%、直近2日間は144.8%と予測されます。
[画像6: https://prtimes.jp/i/33690/136/resize/d33690-136-65df9bdda6b754243c19-5.jpg ]
＜ハロウィーン期間（10/25〜10/31）＞
[画像7: https://prtimes.jp/i/33690/136/resize/d33690-136-2dab440cb6a7f446d4af-6.jpg ]
＜直近２日間（10/30〜10/31）＞
[画像8: https://prtimes.jp/i/33690/136/resize/d33690-136-f6100f9435ddb36277d4-7.jpg ]
今後、予測値と当日の同データとの比較を行い、来年に向けて予測の精度を高める活動を継続し、これからも社会課題解決に寄与していきます。また、SOCIAL INNOVATION WEEK 2021(https://social-innovation-week-shibuya.jp/)検証セッションの実施や、来年度への精度を高めるアイデアを募る活動も予定しています。
人流データ提供：
KDDI株式会社 https://www.kddi.com/
KDDI Location Data(人口動態データ) https://k-locationdata.kddi.com/
データ解析：
株式会社GAUSS https://gauss-ai.jp/
※一般社団法人 日本ディープラーニング協会 正会員
【株式会社GAUSS】
2017年創業のAIスタートアップ企業。「想像した未来を創造する」をミッションとし、様々な業界でAIを活用して社会に新しい価値を提供。2018年に簡単にAI開発が行えるAIプラットフォーム「GAUSS Foundation Platform」をリリース、現在多くのソリューション基盤に活用される。中でも建設・製造業向けの映像ソリューションである「GAUDi EYE」は東証一部上場企業をはじめ多くの現場に新たな価値を提供する。また、創業より研究開発として手掛けた代表的なAIとして、機械学習技術で競馬予測をする「AI競馬予想SIVA」が上げられる。
株式会社GAUSS：https://gauss-ai.jp/
【渋谷データコンソーシアム】
渋谷区のスマートシティ化を進めるうえで基礎となるビッグデータやオープンデータを推進することを目的に、専門家とコンソーシアム会議を組成し、ICTベンダーやネットワーク事業者、サービス事業者などの会員企業とともにプロジェクトを推進します。産官学民のデータを掛け合わせ、社会課題の新たな知見やソリューションを創出できる基盤を構築し、渋谷区の行政サービスや社会サービスの開発と提供を目指します。
渋谷データコンソーシアム：https://fds.or.jp/shibuya-data-consortium/
【一般社団法人渋谷未来デザイン】
渋谷未来デザインは、ダイバーシティとインクルージョンを基本に、渋谷に住む人、働く人、学ぶ人、訪れる人など、渋谷に集う多様な人々のアイデアや才能を、領域を越えて収集し、オープンイノベーションにより社会的課題の解決策と可能性をデザインする産官学民連携組織です。都市生活の新たな可能性として、渋谷から世界に向けて提示することで、渋谷区のみならず社会全体の持続発展につながることを目指しています。
一般社団法人渋谷未来デザイン：https://www.fds.or.jp
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