GEOTRAの会社紹介と樋田氏の経歴
Location Weekly Japan です。今日はですね、GEOTRAの樋田さんにお越しいただきました。 樋田さん、よろしくお願いします。
よろしくお願いいたします。
はい、じゃあ早速会社紹介と自己紹介をお願いします。
はい、私が株式会社GEOTRAから参りました樋田と申します。
GEOTRAが2022年に設立された会社となっておりまして、
三井物産とKDDIのジョイントベンチャーとして設立された会社となっております。
主にGPSの位置情報データを使って、データを合成データ化していったりですか、
データサイエンディストの試験も使いながらのより高度な分析だったり、
街づくり領域中心にですね、ご適用させていただいているような会社となっております。
私はもともとKDDIに新卒で入社をしておりまして、
KDDIのロケーションアナライザーだったりですとか、そういったような位置情報サービスの企画だったりをずっとしておりまして、
GEOTRAにはですね、2022年から関わっておりまして、現在行っているようなところでございます。
本日はどうぞよろしくお願いいたします。
はい、よろしくお願いいたします。
GEOTRAの近況とまちづくりへの取り組み
そうか、2022年からだと、あれ、ロケーションアナライザーっていつからでしたっけ?
ロケーションアナライザーが2019年からですね。
なるほど。
ちょうどコロナの前年ぐらいからロケーションアナライザーが始まって、
そのタイミングで私も関わるような形になってきました。
はい、ありがとうございます。
GEOTRAさん、2回目ですかね、ポップゲストに出ていただくのは。
結構2年前か3年前に出ていただいたと思うんですけれども、
ちょっと直近どんな感じですかっていうのを教えてください。
前回は鈴木の方がですね、参加させていただいたと思うんですけれども、
結構直近ですね、まちづくり領域を中心にかなり多くの取り組みだったりはさせていただいておりまして、
デベロッパー様だったりですとか、建設コンサルタント様だったり、
直近だと大学の先生と連携してですね、論文発表したりですとか、
いろいろと順調に実績だったりも積み上げてきております。
結構直近だと、通常の人流分析案件に加えてですね、
もっと踏み込んだシミュレーションであるですとか、
結構そういったような取り組みだったりですとかも多くさせていただいていたりするような、
そういったような形で順調に成長してきているというか、
取り組みが進めているようなところになっております。
AIによる人流データ分析の進化
ありがとうございます。この2年間で大きく変わったこととして、
今日2つお聞きできたらなと思うんですけど、
まずはAIですかね。
そうですね。AIのところはかなり進展してきていると思っておりまして、
ユーザビリティというかユーザーインターフェースみたいなところで、
ユーザーさんが結果を解釈するとか、
あとはそれを読み込んで何か示唆を出すみたいなところで、
こういった変化があるかなと思っています。
あとは内部のプロダクト開発とかデータサイエンティストの部分のですね、
解析スピードだったりプロダクトの開発スピードがどんどん上がっていくみたいな、
そういったような2方面で、
ジオトラでもまさに結構AIの部分を取り入れた取り組みだったりは進んでいるかなと思っています。
位置情報データを活用する上で、
AIというのが具体的にどういった何を改善して、
どこの部分がどう変わったみたいなのって、
案件名とかいらないですけど、具体的にこういうのがこうなったよみたいなのがあれば教えてください。
そうですね。結構人流データ自体、
お客様がAIをうまく使っていただいて、
どんどん人流データの分析などで結果が示唆を得られやすくなるというところが一つあるかなと思っていまして、
たとえばKDDIロケーションアナライザーとか、あとはジオトラもそうなんですけど、
CSVデータだったりデータをご提供していくみたいなご提供形式があったりするんです。
それをお客様の方でプロンプトを打ってですね、
そこから得られる資産をクイックに抽出していって業務活用するみたいな、
結構そういった今までだったら簡単集計とかレポーティングが必要だった部分をどんどんAIを使って、
資産が得られるまでのスピードがどんどん短くなっているみたいなところが一つあるかなと思っています。
あとは結構今までAI活用って結構点でというか、読み解きやすくするみたいなところから、
もっと線で使いやすくなるっていうのも一つあるかなと思っていまして、
どういうことかというと、出展の分析だったら業務フローに沿わせる形でAIを使っていって、
今までだったら出展分析は証券調査みたいなところから、
その後の後工程も含めてAIエネーブルでどんどん楽にしていくみたいな、
なんかそういうようなプロダクト作りみたいなところとかもですね、
AIを使うことで発展してきているかなみたいなところは、
証券を感じていたりするようなところになります。
EBPMと人流データ活用
ありがとうございます。
そうですね、それに絡めてなのかもしれないですけど、
次の質問として、街づくりっていう中で言うと、
EBPMと呼ばれるエビデンスベーストプロジェクト、
アプリシメイキングですかね、
っていうのがもうなんか最近バズワードになってきてるかなっていう気もしていますと、
これはデータ価値を推進する我々としてはもちろん、
追い風であるかなとは思うんですけれども、
なんかその辺、街づくりプロジェクト等々、
様々取り組まれている御社としてどうですかっていうか。
そうですね、結構より取り組みを進めていこうって機運が、
全体的には高まってきているかなというふうには思っておりまして、
ちょっと前ですと、なかなか伝統的なアンケート調査とか、
国勢調査みたいなところがメインだったところから、
まだまだ伝統的な手法がメインであるものの、
そういったビッグデータを取り入れていって、
従来の統計調査を代替していこうみたいな動きとか、
そういったようなモチベーションをお持ちの方がですね、
結構街づくりだったり、公共の事業者様の方もですね、
結構出てきていらっしゃるなというところがちょっと感じていまして、
そういった機運自体はかなり高まってきているんじゃないかなというふうに思っております。
なるほど。
書籍「街づくりのための人流ビッグデータ活用入門」
なんかそういったことも含めて、最近あれですかね、
本を出版されたのかなと思うんですけれども、
ぜひその本についても教えてください。
ありがとうございます。
僭越ながらといいますか、我々の方でもですね、
直近街づくりのための人流ビッグデータ活用入門というようなタイトルで、
書籍も出させていただいておりまして、
こちらは今申し上げたように、
特にコロナきっかけで人流データをバッと世の中で広まったタイミングで、
注目も集めたんですけど、
結構しばらく面白いけど使えないみたいな評価とかですね、
実際どう使えるのみたいなことをお客様からいただいたりですとか、
あとはジオトラに転職してきてくれる方にですね、
人流データで読んでおいた方がいいですかみたいなときに、
なかなか体系的にいろいろ解説した本もないよなというところも
ちょっと感じていたところでですね、
そういったモチベーションもあって、
我々の方で出版させていただいたようなものになっています。
内容自体は人流データってなんでこんな高いのとか、
なんか時数と比べてなんでこんなギャップが出るのみたいな、
そういったようなところを、
いろいろあった上でこうアプローチしてるんですみたいなところから、
実際にお客様の事例とか、
取扱説明書的に実際のお客様がこういう街づくりの現場で使われていてとか、
その時のポイントはここですみたいな、
そういったようなところをですね、
解説しているような本というところを出版させていただいているようなところになっております。
いかがですか、出版されてその後、環境は。
結構お読みいただいたりとか、
面白そうって言って手を取っていただいたりですとか、
出版社の人からもそこそこいい調子です、
みたいな話は言っていただいたりしてですね。
割と会計的に整理して、
なんとなくわかった気がするみたいなこととか、
いろいろポジティブなコメントは、
いろいろ読んでいただいた方がいただいているところであります。
なるほど。
どうなんですか、でも実際、
ある意味その御社の業務プロセスというか、
データプロセスみたいなところを、
表に出しちゃっている部分もあるわけじゃないですか。
そういったことに対しての不安とか、
そういうのはなかったんですか。
そうですね。
結構取り組みの中で、
そういった部分はもうどんどん出していった上でですね、
より踏み込んだ分析とか、
資産を出していくみたいなところにですね、
結構取り組みは今はフォーカスしていたりしますので、
結果的にそういった部分のところをお伝えすることで、
皆さん全体で取扱説明書を共有するみたいな、
そういったようなところが結果的にポジティブになるかなと思っていました。
ありがとうございます。
そういう意味ではあれですよね、
その一情報データの利用活用の啓発みたいなところを、
そういう意味では資産が一段高い本なのかなと思って拝見していました。
ありがとうございます。
そうですね、結構いろいろなデータだったりですとか、
業界全体で盛り上がってきているようなところもありましてですね、
逆にもう基本的なところだと、
そんなにもう差がつかなくなってきていたりする部分も、
そこはもう共通化した上で、
より良いところに行けたらな、
みたいなことは勝手ながら思っていたりもしましてですね、
そんなモチベーションもあったりしております。
まちづくりについて少し聞きたいんですけれども、
まちづくりにおけるGEOTRAのサービス領域
まちづくりってかなり広い意味だと思うんですけれども、
本社の提供するサービスというか分析等々が
担う部分というのはどういったところが多いんですか。
そうですね、結構我々も広くまちづくりというところを捉えて、
使ってはいるんですけれども、
そこには都市計画とか都市再開発であったり、
公共交通の再編だったり、交通道路網の再整備であったり、
防災・観光、そういったようなところも含めて、
まちづくりの領域として捉えております。
その中で我々の方は、
なるべく従来型のパーソントリップ調査と言われるような統計調査だったり、
そういったようなものもベンチマークにしながら、
人のアクティビティですね、活動がどういうふうに行われていて、
どういう生活動線を持っているのかというところに
焦点を当てたデータをご適用させていただいておりまして、
再開発の土台となるような基礎調査であったりですとか、
交通の整備を考えていく上での基礎的な交通実態調査を
ビッグデータで置き換えていけるような、
そういったようなデータを我々の方で
ご用意させていただいているようなところになります。
人流データ活用の広がりと人材不足への対応
順調に成長されていらっしゃるという話もありましたし、
結構メンバーもだいぶ増えましたよね。
そうですね、かなり最初は4人とか5人とかですね、
そういったところから今だいぶ数十人だったりですとか、
メンバーも非常に多くなってきてですね、
いろいろできることとかもどんどん増えてきているような
会社かなと思います。
そういう意味では人流データ含めて、
そういったまちづくりに対してのデータ活用、
さっきのEBPMの話もそうですけど、
がさらに広がってきているのか国全体として、
または御社がよくて他のところから仕事を奪っているのかというと
どっちですか?
そうですね、全体的に広がってきていると思いますね。
結構国の方でもビッグデータを取り入れて
広域の流動調査を代替していくみたいな
お取り組みをされていかれたりですとか、
結構そういった土木だったり都市計画みたいなところとか、
学会の中でもビッグデータをどう接続させていくかみたいなところだったり、
直近だと結構本気で自治体様の道路企画とか、
いわゆる伝統的なところの部署にいらっしゃる方と
プロジェクトをさせていただいて、
ビッグデータで結構現況再現といわれるかなり厳しい
制度検証をガチでさせていただいた上で、
よしという結果を得て、それをいろいろ分析だったりですとか、
自治体さんの業務で使わせていただくみたいな、
結構そういったようなところとかは詰まってきておりますし、
この手の計画調査を担当されるような
分析を実務で担われる建設コンサルタント様の皆様とかが
かなりこの領域とかは進んで取り入れようというところで
お問い合わせだったりですとか、
そういったようなところもよくいただいておりますので、
そういった意味でもかなりよりビッグデータをどう取り入れていくかみたいな
気運自体が高まっているんじゃないかと思っています。
なるほど。
それはある意味トラディショナルな建設コンサルティング設計だったり
調査を行ってきた、例えばですよ、
トラディショナルというのは20年前とか10年前ぐらいに
データを使わずに、使わないってことはないんでしょうけれども、
こういった人流データ等々を使わない手法、
トラディショナルな手法でやってたとき、
それが置き換わっていくという話なのかなと捉えたときに、
それは安くなるからでしょうか、
それとも計画の精度が上がるからでしょうかっていうとどっちですかね。
計画の精度が上がるからっていうところの方が
メインにはなってくるかなと思っております。
ただ一方、安くなるからとかっていうところも
今まで人を張って調査のところでですね、
なかなか人材不足だったりっていう中で
どんどん調査がやりづらくなっていくみたいなところもあるんですけれども、
基本的に結構アンケートベースの調査だったりですとか、
人を張ったりですとか、
何かしら大規模な調査票を集めてやっていくみたいなところの中で、
どうしても網羅性だったり即時性っていうところが
欠けていったりするようなところがある中でですね、
ビッグデータ自体は本当にデイリーベースで蓄積されていって、
かなり後半に広くデータを収集できるという特性もありますので、
そういった観点でより地域自体を網羅的に見ていくようなところと
部分でうまく取り入れることで精度自体が
かなり上がっていくようなものになると思っています。
なるほど。
ちょっと今キーワードとして人材不足みたいな話が出ました。
どこでもかしこでも今人が足りませんっていう状況になっている中で、
こういった松造りの調査設計をした場合、
例えば10年前とか20年前のデータだと、
その時まだ人いたよねみたいな話もあったりするのかなという中で、
そこは現状の労働力不足だったりっていうところに対して、
まちづくりがどう対応しているみたいな、
そんな観点でお話しいただけることありますか。
はい。そういったところで調査自体も、
いわゆる市会調査とか全数調査と言われるような、
一番わかりやすい国の国勢調査とかあると思うんですけれども、
やはりそれだけ網羅的にサンプルを集めようとすると、
それだけのコースがかかっていくみたいなところだったり、
あとは交通実態調査みたいな、パーソントリップ調査みたいなところも、
アンケートを配って、あなたはどこからどこに普段通勤して、
どんな移動手段を使っていますかみたいな、
こう一個一個聞いていくようなものになるんですけれども、
これが結構10年に1回とか15年に1回なんとかできてますとか、
鳥取県さんとかだと、例えば我々も取り組みさせていただいたところなんですが、
パーソントリップ調査自体、未実施のエリアとかがあったりするんですね。
やろうとすればすごいお金がかかるし、
それもなかなかやれてないから交通の基礎情報がないみたいなところの部分だったりですとか、
なかなか得られづらいみたいなところも中でですね、
どんどん調査費だったりですが、人気も上がっていく中で、
そういったようなところをですね、こういったビクレートや新しい技術が
補っていくみたいなところっていうところがあるんじゃないかなと思っています。
はい、ありがとうございます。
GEOTRAの今後の展望
じゃあ最後に今後の展望。
2年後ぐらいにまた本社のインタビューをするという想定なんで、
この先2年間ぐらいの展望をお願いします。
ありがとうございます。
そうですね、大きく2つ方向性を持っていまして、
1つがですね、人流データ自体ですね、まだまだ難しすぎるとかですね、
っていうところはあったりしまして、
我々の中でですね、分析だったりデータだったりも
ご提供させていただくケースがあるんですけれども、
結構そういったノウハウだったり分析をどんどん簡易なプロダクトに反映していって、
我々でいろんな過去のレポートの蓄積だったり、
プロダクトに反映してもそこを見るだけで記者が得られますみたいな。
さらにAI Enabledで、本当にそこの式だったりハードルをどんどん下げていくみたいな方向性を1つ持っていまして、
こちらのジオトラスナップというですね、
ちょっと我々の方の新しいプロダクトで初期に出させていただいたものがありますので、
そういったようなところを強化していきながら、
どんどん扱うハードルだったり、結果を得られるハードルって低くして、
意思決定に集中していただくっていうところが1つあるかなと思っています。
もう1つがですね、今回あまり触れられなかったですね、
合成データ生成技術っていうのは我々の方でいろんなデータソースを組み合わせて、
1個の統計的に確からしくて個人情報をケアしたようなデータっていうところを持っているんですけれども、
ここをどんどん強化していったりしながらですね、
世の中にいろいろなデータソースですね、
GPS人流データ以外にも車の位置情報だったり決済情報だったりですとか、
あとはいろいろ人流データをお持ちの方もいらっしゃる中で、
そこを1つそういったデータサイエンスだったりですとか、
そういったようなところで1つ最強のデータを作るみたいなですね、
それをもとにより良い資産だったり良い分析ができるみたいな、
そういったデータサイエンス的な部分の領域の2つを展望としては持っておりまして、
こういった形でですね、良いデータだと思いますので、
うまく使っていきながら市場だったりですね、
ユースケース自体をどんどん広げていくみたいな取り組みをですね、
ジオトラとしてもどんどん取り組んでいきたいなというふうに思っております。
エンディング
はい、ありがとうございます。
今日はジオトラの日田さんにお話を伺いました。
ありがとうございました。
ありがとうございました。