導入事例：アルメックVPI様

東京BRTの交通需要予測等の精度向上！

東京都は、2020年のプレ運行を目指した、都心と臨海地域とを結ぶ東京ＢＲＴ（Bus Rapid Transit／バス高速輸送システム）の事業計画を策定。

事業計画策定においては、施設整備量や事業収支を試算するために、東京ＢＲＴの停留施設別、時間帯別の需要予測が必要となるが、この業務をアルメックVPI（以下、同社）が受託、同社はモバイル空間統計データを初めて活用した。これまで需要予測に活用していたデータは、取得できるサンプル数が少なく、エリア単位も大きいことから、より細かな需要予測を求められる東京ＢＲＴの分析に対し、データ的制約があったためだ。モバイル空間統計であれば、1kmメッシュ単位の移動調査が可能となり、ビッグサイト、ららぽーと豊洲、築地市場、トリトンスクエアのような、シンボリックな施設単位での特性を把握することができる。更に、これらの施設を含む1kmメッシュ単位エリアで、1時間別の移動量を集計することにより、商業施設、業務施設、住宅等における、施設種類別の交通量のピーク率を把握できるため、より細かな需要予測を可能としている。

また、同社は平塚駅周辺地区の商店街や街全体の地域活性化業務を受託した際にも、平塚駅の来訪者分析に活用した。これまでは通行量調査等を活用していたが、既に調査実施済みのデータのため、調査したい日付やエリアを指定できず、また他エリアとの比較分析ができないという課題があった。モバイル空間統計であれば、調査日（人口分布統計の場合、2013年10月まで遡って可能）や調査エリアを指定でき、更に時間帯別、属性別での調査もできる。平塚駅の来訪者分析では、平塚駅以外の近隣主要エリア（ららぽーと湘南平塚、茅ヶ崎駅、辻堂駅、藤沢駅）との比較分析も実施。これにより、平塚駅においても夜間帯における若年層の来訪が想定以上に多く、主要エリアに見劣りしないことが判明、この結果を基に、平塚駅周辺地区のエリア活性化に向けた、ターゲットをより明確化した、効果的な戦略の策定に繋げた。