携帯電話の基地局在圏情報を用いて、昼間人口ベースの富裕層エリアデータを作成

 

「居住地（夜間人口）ベース」のエリアデータは、国勢調査に代表されるようにさまざまなものがあります。これに対して、昼間の時間帯に、あるエリア（例えば東京都中央区銀座）に、どういう属性を持った人が何人いるかという「昼間人口ベース」のデータは、性別や年齢層別などに限られていました。
NRIでは、以前から各種のエリア別統計を組み合わせて分析した、居住地ベースの富裕層推計データ ^※1 を提供してきました。今回、DIMが提供する「モバイル空間統計 _® 」 ^※2 を組み合わせることで、「昼間人口版 富裕層エリアデータ ^※3 」を推計できるようにしました。
本データを用いることにより、例えば、「平日の13時に、東京都世田谷区の成城に、40～60歳代の富裕層が何人程度いるのか」、あるいは「休日の10時には、東京都中央区銀座にその層に属する人が何人程度いるのか」等の分析が可能になります。また、そのデータを活用すれば外出している人を含めて、昼間そのエリアにいる富裕層をターゲットとして店舗配置を最適化することや、その層に向けたイベントやキャンペーンについて費用対効果の向上を図ることができます。

NRIとDIMは、上記の富裕層を対象とするエリアデータに加え、今後は、「住宅取得を考えている層」や「生命保険加入を検討している層」などが、昼間の時間帯に多く集まるエリアを抽出するなど、各企業の利用ニーズに合わせた昼間人口データの提供を検討・実現していきます。

 

• 1　富裕層推計データ：
  世帯金融資産が1億円以上の世帯数データ
• 2　モバイル空間統計：
  ドコモの携帯電話ネットワークのしくみを使用して作成される人口の統計情報で、日本全国の1時間ごとの人口分布を、24時間365日把握することができます。国内人口*1は性別・年齢層別・居住地域別、訪日外国人*2は国・地域別の人口構成を知ることができます。モバイル空間統計は、交通計画・観光振興・店舗支援など、幅広い分野において社会の高度化を支援しています。
  *1　約7,500万台(2017年3月現在)の運用データから、法人名義やMVNOのデータを除いて推計
  *2　約500万台(2016年実績)の運用データを基に推計
  *　「モバイル空間統計」は株式会社NTTドコモの登録商標です。
• 3　昼間人口ベースの富裕層エリアデータの推計方法（概要）：
  NRIが保有する居住地ベースの富裕層推計データは、例えば、「東京都大田区田園調布における富裕層が当該地域の全世帯の〇〇％」という推計データです。DIMが提供するモバイル空間統計を利用すると、「東京都大田区田園調布に住んでいる人が、平日14時に東京都千代田区大手町に何人滞在しているか」という推計値が分かります。この２つのデータを組み合わせることで、「田園調布に居住する富裕層が、平日14時に“統計的に推定すると”大手町に何人移動しているか」を算定することができます。
  当該データは、個人情報に配慮して統計処理が行われたデータから、統計的に推定されたデータであり、個人情報保護法に抵触しないデータとなっています。

 

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ご参考

●「昼間人口版　富裕層エリアデータ」の概要

• データ概要

  エリア別の富裕層人口・出現率（平日/休日別）

• エリア粒度

  大字単位　または　500mメッシュ

• データカバー範囲

  世帯金融資産1億円以上
  年齢（40～60代）

• 集計期間

  2017年10月1日～2017年10月31日
  （当該期間の平日休日別の平均値を使用。毎年更新予定）

• 販売エリア単位

  市区町村単位

• データ形式

  CSV形式

• オプション

  年代別（70代以上等）、曜日別・時間帯別データなど

●「昼間人口版 富裕層エリアデータ」を活用したアウトプット例

（注）図表1～3は、2016年10月の１カ月間について集計した結果。
図の最も黒いエリアは、東京23区内で富裕層が多い上位１％のエリアを示しています。

図表1　富裕層が多く居住する地域（東京23区：居住地ベース）

図表2　平日14時に富裕層が多くいる地域（東京23区：昼間人口ベース）

図表3　平日14時における富裕層の出現ランキング（東京23区：上位10エリア）

（注）（比率）＝（富裕層の昼間人口：40～60代）÷（当該地域の全昼間人口：40～60代）