Motion active trackanalysis

GPSや屋内測位情報から「人・物・車」の位置データを分析し、最適な【いつ・どこで・誰に】を導き出します。

人ヒト

人ヒト

車クルマ

車クルマ

物モノ

物モノ

株式会社モーション　〒111‐0053 東京都台東区浅草橋5‐23‐6 KAMAYAビル8F

担当：上杉・和田　　営業時間：土日祝日を除く月～金9：00-18：00Eメール： [email protected] 電話： 03-3851-0225 Fax： 03-3851-0226「アクティブトラック解析」に

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M o t i o n A c t i v e T r a c k A n a l y s i sアクティブトラック解析

O 2 O 、オムニチャネル時代の切り札！

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商号株式会社モーション

本店〒111-0053 東京都台東区浅草橋5-23-6 KAMAYAビル8FTel : 03-3851-0225(代表) Fax : 03-3851-0226

設⽴年⽉⽇平成11年4⽉2⽇

資本⾦ 2,000万円

決算期 3⽉31⽇

代表取締役上杉顕⼀郎

社員数 16名（正社員14名・嘱託社員2名）

取引銀⾏三井住友銀⾏上野⽀店／みずほ銀⾏浅草橋⽀店／朝⽇信⽤⾦庫本店

主要取引先兼松株式会社／兼松コミュニケーションズ株式会社東京⼤学／株式会社博報堂プロダクツ

当社はプライバシーマークを取得しています。認定年⽉⽇： 2010年1⽉12⽇認定番号：第10823720号

データマイニング（統計解析）

（株）モーションは、システム開発やコンサルティングなど「データマイニング（統計解析）」を中⼼とした事業を展開しています＜ホームページ： http://www.motion.co.jp ＞

◇ 弊社概要


ビッグデータ

◇ アクティブトラック解析とは？

刻⼀刻と変わる位置情報（ビックデータ）から、⾏動パターン抽出・⾏動特性の判別等を分析する⼿法です。GPSや屋内測位情報から「⼈・物・⾞」の位置データを分析し、最適な【いつ・どこで・誰に】を導き出します。

⾞両

モノ

分析・システム化

⼈

リアルタイム位置情報


【⾛⾏履歴の分類】◇位置情報から何が分かるのか？

スマートフォンやセンサー類から収集されるGPSや屋内測位の位置情報から何が得られるのか？まず時系列の位置情報から経路、滞在時間、移動速度、向きといった事が分かります。ただ、それだけでは使えません。GPSや各種センサーの特性による誤差を補正するため、ノイズフィルタを掛けてデータをクリーニングします。

位置情報だけでは有意なデータは得られません。またクリーニングを⾏わないと使う事も出来ません。


⾏動パターンの抽出で「⼈の動き」が⾒えてきます。

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300 y = A * exp( - x / B ) + C * exp( -((log(x + 1) - D)^2 / E))

[ ⾮線形回帰分析 ]個々の⾏動データから、特徴を表すモデルを作成します。モデルにあてはめることで、⾏動の“癖”をピックアップします。

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◇⾏動パターンのモデル化

クリーニングされた位置情報から特徴抽出・パターン分析、周期性の抽出を⾏い、「⾏動パターン」をモデル化します。

[フーリエ・スペクトル解析]波⻑データから周期性を抽出します。特徴のある波形よりモデル化します。


グループの特徴がわかる！例）お得意様、要注意⼈物、…

【⾛⾏履歴の分類】◇他のデータとの関連性・影響を調べる

[ 因⼦分析 ]多数のデータ（変数）の中から、本質的に影響を与えている因⼦を探り出します。どのようなユーザーに、どのような因⼦が影響しているかを視覚化し、ユーザー特性を把握します。

【住宅展⽰場を訪れたユーザーの因⼦分析結果】

どのユーザーが、何に興味を⽰しているかが⼀⽬でわかる！

そのモデル化された「⾏動パターン」とユーザー情報、購買情報、故障情報など他のデータと掛け合わせ、関連性を調べます。

[ 相関分析 ]個々のデータ（変数）が、他のデータにどれほど影響を与えているか、関連の強さを探ります。


「ビジネスルール」をシステムへ…

【⾛⾏履歴の分類】◇ビジネスルールを⾒出す

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乗用車保有台数年）台(2008

法人＋個人

車両数

（台）

北海道

青森岩手

宮城

秋田山形福島茨城

栃木群馬

埼玉千葉

東京

神奈川

新潟

富山石川

福井山梨

長野岐阜

静岡

愛知

三重滋賀

京都

大阪

兵庫

奈良和歌山鳥取島根

岡山

広島

山口徳島香川

愛媛高知

福岡

佐賀

長崎熊本

大分宮崎

鹿児島沖縄

[ 重回帰分析など]チェックした関連データを調査分析し、有⽤な評価ルールを⾒出します。重回帰分析の他、ニューラルネット、決定⽊などによるモデル作成も⾏います。

特徴が分かれば、グループ化、原因の調査を⾏い、ビジネスルールを⾒出します。そのビジネスルールをシステム化し、リアルタイムで処理を⾏います。

[ クラスタリング ]位置情報を、特徴に基づいてグループ化します。性質の似通ったグループを形作ることで、各データの位置付けが把握できます。


実店舗やオンラインストアを統合した、O2O・オムニチャネル分野でのご活⽤

◇ O2O・オムニチャネル商業施設・屋内作業施設で

分野掛け合わせるデータ効果

O2O・オムニチャネル購買情報、ユーザー情報⾏動予測、最適レコメンド

商業施設・イベント会場購買情報、店舗情報、混雑情報⾏動分析、導線分析、購買分析

1to1デジタルサイネージ（最適広告、館内誘導）


・流通業・製造業での、物・作業員の効率化、最適配置

・不審⾏動の特定

◇ 製造業、サービス業、セキュリティ分野で


製造業・サービス業歩留まり情報、不良品情報顧客満⾜度物・作業員の効率化・最適配置

セキュリティユーザー情報、カメラ画像不審者・不正⾏動検出システム防犯カメラのインデックス化（索引付け）


【⾛⾏履歴の分類】◇ 物流・交通分野で

タクシー呼出需要マップ呼び出しと端末操作状況から乗⾞の需要予測が可能。

ODBⅡより位置情報以外のデータを取得


流通業・交通分野 ODBⅡデータ、運航情報、事故情報、渋滞情報

⾞両不良検知、ドライブ判定、危険運転判定、⾞両運⾏の最適化


EV・電動バイク⽤充電器の利⽤状況と、EVの「アクティブトラック解析」により、平準利⽤を促すことができるスケジューリング機能を持った運⽤管理システムです。

アクティブトラック解析

平準利⽤を促す利⽤タイミングのレコメンド

充電器運⽤管理の⼀元化

利⽤者IDのリアルタイム発⾏

Felica/ワンタイムパスワード認証

CHAdeMOチャージ対応

VOLTAは、神奈川県や⼤阪府、京都府などで3年以上の稼働実績がございます。

◇ 活⽤事例：EV充電器管理システム「VOLTA(ボルタ)」

Webシステム

位置情報利⽤状況

スケジューリング／⾃動予約


効率的なタクシーの運⽤を可能とする、アクティブトラッキング解析を⽤いたタクシー需要予測・利⽤者マッチングシステム。

京都府約８００台のタクシーで稼働中

利⽤者向けアプリ⾞載アプリ

乗務員向けコンソール

その他のデータ

• 位置情報• アプリ稼働状況• 利⽤履歴

曜⽇・⽇時天候周辺イベント情報／交通機関遅延情報

•リアルタイム需要予測•利⽤者とのマッチング•他⾞満空情報•充電スタンド先回り予約（VOLTAとの連携）

• 位置情報• 満空情報• 充電池残量

◇ 活⽤事例タクシーネット


次世代の交通⼿段として注⽬を集める無⼈運転⾃動⾞。モーションはアクティブトラック解析で

無⼈運転⾞両による、新たな公共交通インフラの実現に向け動いています。

- 無⼈⾞両⾃動運転が織りなす新たな公共交通に向けて -

⾞両動態分析

運転技術評価（感性分析）

需給マッチング

⾏動促進需要喚起

利⽤者マッチング

アプリケーション開発

◇ アクティブトラック解析次世代技術への活⽤


◇ 弊社データサイエンティストの書籍のご案内

最後までご覧頂きまして、誠にありがとうございます。ご質問等はご遠慮なく、表紙の連絡先までお願い致します。

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